17. Tamaño Muestral

Question 1

1. Cuál de los siguientes aspectos NO debe tenerse en cuenta al estimar el tamaño muestra necesario en un contraste de hipótesis?
2. Variabilidad de la variable de estudio principal.
3. Error alfa.
4. Error beta.
5. Magnitud de las diferencias.
6. Disponibilidad de sujetos para la muestra.

Answer 1

Respuesta correcta: 5
COMENTARIO: Cuando estimamos el tamaño muestral necesario para realizar un contraste de hipótesis, influyen los cuatro primeros parámetros que aquí nos mencionan. Sin embargo, los sujetos disponibles no suponen un criterio a tener en cuenta. En caso de no poder reunir los necesarios, probablemente no seremos capaces de demostrar las diferencias en caso de existir. El número de sujetos disponibles no influye en el número de sujetos necesario. Lo que ocurriría es que, si llevamos a cabo el estudio con un número insuficiente, sería más probable que no consigamos demostrar las diferencias, en caso de existir.

Question 2

2. Se está planificando un estudio para valorar el impacto de la presencia de fiebre en las prostatitis sobre la velocidad de normalización del sedimento. Para ello, a la semana de tratamiento, se obtienen muestras de ambos grupos, estableciendo la proporción de sujetos que han normalizado el sedimento. Para el cálculo del tamaño muestral, se ha fijado una confianza del 95% y el número de pérdidas esperado. ¿Qué elemento NO se necesita para el cálculo del número de pacientes?
3. Saber si el contraste fue bilateral.
4. La potencia que se quiere alcanzar.
5. La proporción de sujetos que presentan diabetes.
6. La proporción de sujetos en los que se espera
   encontrar sedimento patológico.

Answer 2

Respuesta correcta: 3
COMENTARIO: Todas las opciones se requieren para el cálculo de muestra en el contraste de hipótesis salvo la proporción de diabéticos. Ésta será de interés para interpretar los resultados, pero no para el cálculo muestral. Fíjate que en este caso el cálculo del tamaño muestral se realiza para un contraste de hipótesis; cuando se realizan estimaciones puntuales de parámetros se requieren otros datos (mucho ojo, no confundir las 2 situaciones!).

Question 3

3. Según un artículo que cae en sus manos, la DM tipo 2 está aumentando en los países de alrededor. Usted plantea la realización de un estudio sobre la prevalencia de DM tipo 2 en su comunidad. Para el cálculo del tamaño muestral de este estudio, us- ted precisa conocer todos los siguientes datos, EX- CEPTO uno:
4. Proporción esperada de la DM tipo 2 en la pobla- ción.
5. Precisión deseada para el cálculo del intervalo de confianza.
6. La potencia estadística del estudio.
7. Error alfa.
8. Fórmula para calcular el tamaño muestral para un
   estudio descriptivo cuya variable es cualitativa dicotómica.

Answer 3

Respuesta correcta: 3
COMENTARIO: Pregunta que debería sonaros conocida, y tenéis hasta un RECUERDA en el manual que os lo dice bien claro: la potencia estadística es necesaria para calcular el tamaño muestral cuando queremos hacer contraste de hi- pótesis, pero NO cuando se trata de estimación de paráme- tros en un estudio descriptivo, como en este caso.

Question 4

4. Un investigador desea determinar la prevalencia de tabaquismo en niños de 12 años en una zona urbana mediante un estudio descriptivo. Para calcular el tamaño muestral que necesita para su estudio, ya posee los siguientes datos: tamaño de la población de 12 años, porcentaje de pérdidas, la precisión con la que desea dar la prevalencia que obtendrá (por ejemplo, 5%) y ha seleccionado un nivel de confianza (por ejemplo, 95%). ¿Qué otro dato le falta?
5. Estimar el error beta.
6. Estimar la proporción esperada de tabaquismo.
7. Estimar la desviación estándar del tabaquismo.
8. Estimar la media esperada del tabaquismo.

Answer 4

Respuesta correcta: 2
COMENTARIO: Una pregunta muy interesante. Lo que necesita este investigador es conocer la proporción esperada de tabaquismo. Cuanto más baja sea ésta, necesitará más niños en su estudio. Del resto de las opciones, cabría decir:
R1: (Error B no en preBalencia) El error beta no tiene sentido en un estudio meramente descriptivo. Sí lo tendría en uno analítico, donde se comparan varios grupos.
R3: ¿Cómo vas a calcular la desviación estándar de una variable CUALITATIVA? Piensa que el tabaquismo es el hecho de fumar, y si queremos calcular la prevalencia, sólo existen dos alternativas: fumador o no fumador. De acuerdo que puede cuantificarse cuánto se fuma (por ejemplo, en paquetes- año o cigarrillos/día), pero no es lo que nos interesa aquí.
R4: Lo mismo que hemos dicho para la respuesta 3.

Question 5

5. Para calcular el número mínimo de sujetos que es necesario incluir en un estudio sobre la prevalencia de un problema de salud, se han de realizar las siguientes asunciones, EXCEPTO:
6. Proporción de sujetos que se espera encontrar con el problema de salud.
7. El número de no respuestas esperado.
8. El error tipo beta.
9. La precisión con que se quiere dar el resultado.

Answer 5

Respuesta correcta: 3
COMENTARIO: Debes tener mucho cuidado con esta pregunta, porque ciertamente está envenenada. Es cierto que, para reducir el error beta, una opción es aumentar el tamaño muestral. Sin embargo, el enunciado nos dice claramente que pretendemos hacer un estudio de prevalencia sobre un problema de salud… Y en los estudios de prevalencia NO EXISTE el concepto de error beta, que únicamente es aplicable en aquellos estudios donde se realiza una comparación mediante contraste de hipótesis (respuesta 3 falsa). Si se tratase de uno de esos tipos de estudio, habría que considerar necesarias las cuatro opciones.