Medicina Basada en la Evidencia

Estadística básica – 562 – al menos el 10% en el riesgo de necesitar ventilación mecánica invasiva, de dos grupos de recién nacidos con distrés respiratorio por aspiración meconial, trata- dos con presión positiva continua en la vía respirato- ria (CPAP) nasal u oxígeno en campana (proporciones esperadas respectivas del 5 y el 15%). En la Figura 3 se presenta el cálculo de tamaño muestral. Además de las proporciones esperadas, debemos in- dicar la relación entre los grupos (si los grupos son de igual tamaño muestral introduciremos “1”, si el grupo 2 debe tener el doble de sujetos introduciremos “2”) y la proporción esperada de pérdidas (si no prevemos pér- didas introduciremos “0”). Por defecto, el programa asigna otros parámetros: riesgo alfa (error tipo I), ries- go beta (error tipo II) y el tipo de contraste (unilateral o bilateral). Como vemos en la Figura 3 , el programa asigna, por defecto, un riesgo alfa de 0,05; un riesgo beta de 0,20 y un contraste bilateral. La estimación de tamaño muestral es de 133 sujetos en cada grupo. en la que el valor de Z α/2 correspondiente es 1,96 para un intervalo de confianza del 95%, σ es la desviación típica y d la precisión de nuestra estimación. La desvia- ción típica de la medida hace referencia a la dispersión, a cuánto varían los datos individualmente respecto a la media del conjunto. Para calcular el tamaño muestral necesario para la estimación de una media necesitamos: la precisión de nuestra estimación o diferencia a estimar (a mayor precisión, mayor n requerida, y a menor precisión, menor n) y la desviación típica de la medida (a mayor desviación típica, mayor n) Veamos un ejemplo práctico: Para la estimación del tamaño muestral de una media emplearemos los datos de un estudio que trata de encon- trar la media de colesterol con una precisión de +2 mg/dl y sabiendo que dicho valor tiene una desviación estándar de 15 mg/dl. Emplearemos la calculadora Granmo. Cuando accedemos al programa, debemos seleccionar el desplegable “Medias” y seleccionar la opción “Estima- ción poblacional”. Ajustamos el nivel de confianza de- seado, que por defecto es 0,95. Si nuestra población de referencia es finita debemos introducir el número, si es infinita se deja en blanco. Podemos insertar la propor- ción estimada de pérdidas en el seguimiento para hacer reposiciones en el tamaño muestral si así lo deseamos. Cuando hemos insertados todos los datos, acciona- mos el botón “Calcula” y el programa nos indica que se necesitan 217 sujetos. En la Figura 4 se reproduce la pantalla correspondiente. CÁLCULO DEL TAMAÑOMUESTRAL PARA LA ESTIMACIÓN DE UNA MEDIA Veamos ahora la fórmula matemática cuando el pará- metro a estimar es una media. EE: error estandar; σ: desviación típica poblacional; S : desviación típica muestral; n: tamaño muestral. Si sustituimos en la fórmula el error estándar por la precisión o diferencia ( d ) con la que queremos hacer la estimación (cada uno de los dos lados del intervalo de confianza, ±Z α/2 x EE, para un intervalo del 95% 1,96 x EE) dividida por Z α/2 (EE = d /Z α/2 ), como en el ejemplo de una proporción, y despejamos n la fórmula, quedaría: Figura 3. Cálculo del tamaño muestral para una diferencia de proporciones con Granmo Figura 4. Cálculo del tamaño muestral para una media con Granmo Disponible en: https://laalamedilla.org/Investigacion/Recursos/granmo.html Disponible en: https://laalamedilla.org/Investigacion/Recursos/granmo.html