Calculadora tamaño muestral ensayo clinico

Calculadora tamaño muestral ensayo clinico

Calculadora del tamaño de la muestra de un estudio cruzado

Encuentre el tamaño de la muestra, la potencia o la diferencia mínima detectable para los estudios paralelos, los estudios cruzados o los estudios para encontrar asociaciones entre variables, donde la variable dependiente es el éxito o el fracaso, una medida cuantitativa o un tiempo hasta un evento como el tiempo de supervivencia.
Estos cálculos se basan en suposiciones que pueden no ser ciertas para el ensayo clínico que usted está planeando. No garantizamos la exactitud de estos cálculos ni su idoneidad para su ensayo. Le sugerimos que hable con un consultor de bioestadística cuando planifique un ensayo clínico. Por favor, póngase en contacto con nosotros si tiene alguna pregunta o problema al utilizar este software.
El autor de estas herramientas es David A. Schoenfeld, Ph.D. ([email protected]), con el apoyo del Massachusetts General Hospital Mallinckrodt General Clinical Research Center, Research Resources Division, National Institutes of Health, National Center for Advancing Translational Sciences.
La probabilidad de que un ensayo clínico tenga un resultado significativo (positivo), es decir, que tenga un valor p inferior al nivel de significación especificado (normalmente el 5%). Esta probabilidad se calcula bajo el supuesto de que la diferencia de tratamiento o fuerza de asociación es igual a la diferencia mínima detectable.

Calculadora del tamaño de la muestra del ensayo clínico de fase 2

Las estimaciones de la potencia y el tamaño de la muestra son medidas de cuántos pacientes se necesitan en un estudio. Casi todos los estudios clínicos implican el estudio de una muestra de pacientes con una característica particular en lugar de toda la población. A continuación, utilizamos esta muestra para hacer inferencias sobre el conjunto de la población.
En los artículos anteriores de la serie sobre estadística publicados en esta revista, se ha utilizado la inferencia estadística para determinar si los resultados encontrados son verdaderos o se deben únicamente al azar. Está claro que podemos reducir la posibilidad de que nuestros resultados se deban al azar eliminando el sesgo en el diseño del estudio mediante técnicas como la aleatorización, el cegamiento, etc. Sin embargo, hay otro factor que influye en la posibilidad de que nuestros resultados sean incorrectos: el número de pacientes estudiados. Intuitivamente suponemos que cuanto mayor sea la proporción de toda la población estudiada, más nos acercaremos a la respuesta verdadera para esa población. Pero, ¿cuántos necesitamos estudiar para acercarnos a la respuesta correcta?

Software de cálculo del tamaño de la muestra

¿Cuántos son suficientes? A lo largo de los años, los investigadores se han enfrentado al problema de encontrar el tamaño de muestra perfecto para obtener resultados estadísticamente sólidos. A continuación se explican algunos métodos y herramientas para determinar el tamaño de la muestra.
El tamaño de la muestra es un término de uso frecuente en la estadística y la investigación de mercados, y que inevitablemente aparece cuando se realiza una encuesta a una gran población de encuestados. Está relacionado con la forma en que se realiza la investigación en grandes poblaciones.
Cuando se encuesta a una gran población de encuestados, se está interesado en todo el grupo, pero no es posible obtener respuestas o resultados de absolutamente todos. Así que se toma una muestra aleatoria de individuos que represente a la población en su conjunto.
Para elegir el tamaño correcto de la muestra, hay que tener en cuenta algunos factores diferentes que afectan a la investigación y adquirir conocimientos básicos de estadística. A continuación, podrá utilizar una fórmula de tamaño de muestra para reunir todo y muestrear con confianza, sabiendo que hay una alta probabilidad de que su encuesta sea estadísticamente precisa.

Calculadora de potencia y tamaño de la muestra

Esta calculadora utiliza una serie de ecuaciones diferentes para determinar el número mínimo de sujetos que es necesario incluir en un estudio para tener la suficiente potencia estadística para detectar un efecto del tratamiento.1
Antes de realizar un estudio, los investigadores deben determinar cuántos sujetos deben incluirse. Si se inscriben muy pocos sujetos, un estudio puede no tener suficiente potencia estadística para detectar una diferencia (error de tipo II). Incluir a demasiados pacientes puede ser innecesariamente costoso o requerir mucho tiempo.

Acerca del autor

admin

Ver todos los artículos