Cómo calcular el tamaño de la muestra en estudios con animales y humanos

🔬 Mini Guía: Cálculo del Tamaño de Muestra en Estudios Científicos 🔍

1. Introducción: El tamaño de muestra es crítico en la investigación. Demasiado pequeño y los resultados carecen de poder estadístico, demasiado grande y es costoso e innecesario.

2. Definiciones clave: Comprende conceptos como media, desviación estándar, hipótesis estadística, errores tipo I/II, poder y dirección de efecto.

3. Herramientas de prueba: Usa pruebas estadísticas para comparar grupos. La elección depende de tu investigación: t-test, ANOVA, correlación, regresión, etc.

4. Errores tipo I/II: Controla el nivel de significancia (α) y la probabilidad de cometer errores tipo I (rechazar una hipótesis verdadera) o tipo II (aceptar una hipótesis falsa).

5. Poder estadístico: Apunta a un alto poder (1-β) para detectar efectos reales. Ajusta el tamaño de muestra en consecuencia.

6. Tamaño de efecto: Calcula el tamaño de efecto (Cohen’s d, f², R²) basado en estudios similares o experiencia previa.

7. Atrición prevista: Considera las tasas de abandono en tu estudio y ajusta el tamaño de muestra en consecuencia.

8. Proporción de asignación: Si tienes grupos desiguales, calcula el tamaño de muestra en función de la proporción de asignación.

9. Herramientas de cálculo: Utiliza software como G*Power, R o Epitools para calcular el tamaño de muestra.

@OACerebro

https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmed.2023.1215927/full