Esta entrega de 'estadísticas en pequeñas dosis' va de la mano con la anterior: ¿Importa el tamaño (de la muestra)? No es necesario que analicemos las fórmulas del tamaño de la muestra, ya que están fácilmente disponibles en el software en línea; 1-3, más bien, abordaremos los factores que pueden afectar el tamaño de la muestra y que pueden ser útiles para considerar al estimar el tamaño de la muestra.
El tamaño de la muestra es el factor más importante para mantener controlada la β (probabilidad de error de tipo II). Aumentar el tamaño de la muestra reduce β y, dado que la potencia es 1-β, la potencia aumenta. Pero el poder también se puede aumentar usando variables medidas con mayor precisión, examinando si el efecto que espera está justificado (quizás se subestimó el beneficio anticipado del tratamiento), usando sujetos pareados o emparejados y postulando pruebas estadísticas de 1 cola (aunque las pruebas son mucho más apropiadas, especialmente en nuevas áreas de investigación). El uso de variables continuas en lugar de variables categóricas puede aumentar la potencia. En igualdad de condiciones, las pruebas estadísticas pueden hacer más uso de los niveles más finos de información contenidos en las variables continuas que los niveles relativamente crudos de información contenidos en las variables categóricas. Finalmente, puede ser factible usar más controles, digamos, en una relación caso:control de 2:1 o 2:1. Si bien esto aumenta el tamaño de la muestra, la potencia también aumenta; desafortunadamente, la potencia se nivela en una proporción de caso:control de 3:1. Su estadístico o analista de datos puede ayudarlo con todas estas consideraciones de diseño y medición.
El próximo mes, las estadísticas en pequeñas dosis explorarán la 'forma' distribucional y su importancia en las pruebas estadísticas.
1. www.raosoft.com/tamaño de muestra.html
2. www.ncss.com/software/pass
3. www.hedwig.mgh.harvard.edu/sample_size/size.html
