El documento habla sobre la determinación del tamaño de muestra (N) en un estudio. Explica que N depende de los objetivos del estudio, ya sea para estimar parámetros poblacionales o probar hipótesis. Para la estimación, N depende de la variabilidad del parámetro, el nivel de confianza y la precisión deseada. Para probar hipótesis, depende del tipo de hipótesis, los riesgos alfa y beta, la diferencia mínima a detectar y la variabilidad en la población. En amb

1. Determinación del Tamaño de Muestra (N)

2. En el diseño de la investigación se plantean tres cuestiones relacionadas con la población: 1 La población de estudio y los criterios de selección. 2 El tamaño necesario de la muestra. (N) 3 El método de obtención de la muestra, de las unidades objeto de estudio

3. Conceptos previos: Población : es todo conjunto de elementos, finito o infinito, definido por una o más características, de las que gozan todos los elementos que lo componen y sólo ellos. En muestreo se entiende por población a la totalidad del universo que interesa a considerar y que es necesario que esté bien definido para que se sepa en todo momento que elementos lo componen.

4. Conviene distinguir entre población teórica : conjunto de elementos a los cuales se quiere extrapolar los resultados, y población estudiada : conjunto de elementos accesibles en nuestro estudio

5. Muestra : una parte de la población. Para que ésta sea representativa debe reflejar las similitudes y diferencias encontradas en la población.

6. Población teórica / diana Población a la que se desean generalizar los resultados Población de estudio / origen Población definida por unos criterios de selección y accesible al investigador MUESTRA Unidades realmente estudiadas Validez Interna Validez Externa

7. Por ejemplo, supongamos que deseamos medir el rendimiento académico de los niños escolarizados en España en la segunda etapa de EGB, pero por problemas económicos solo es posible acceder a los niños de zonas urbanas. - ¿A quién deseo generalizar los resultados? : Todos los niños españoles de la segunda etapa ( población teórica ). ¿A quien puedo acceder en el estudio? : Todos los niños escolarizados en zonas urbanas ( población estudiada ). ¿Como puedo acceder a ellos? : Numerando los sujetos accesibles (espacio o marco muestral ). ¿Quién forma parte del estudio? : Elegiendo un grupo de los sujetos enumerados ( muestra ).

8. El tamaño de una muestra debe fijarse siempre en función de los objetivos de una investigación.

9. 1 Estimación de un parámetro : ¿Cuántas unidades es necesario estudiar para poder estimar un parámetro determinado con el nivel de confianza deseado?. 2 Contraste de hipótesis : ¿Cuantos sujetos es necesario estudiar para atender las mínimas garantías necesarias de poder detectar una determinada diferencia entre los grupos de estudio en el supuesto de que ésta exista realmente?

10. Estimación de un parámetro ¿Cuántas unidades es necesario estudiar para poder estimar un parámetro determinado con el nivel de confianza deseado?.

11. 1 Varianza poblacional del parámetro que se desea estimar. 2 La precisión con que se desea obtener la estimación (amplitud deseada del intervalo de confianza) 3 Nivel de confianza deseado De estos tres sólo uno debe de ser conocido, ya que tanto la precisión como el nivel de confianza se fijan en función de los objetivos de la investigación

12. Estimación de una proporción N= Z 2  . p (1-p) i 2 precisión Valor de Z correspondiente al riesgo  fijado Valor de la proporción que se supone existe en la población

13. Se desea conocer el porcentaje pacientes de un centro de salud con medicación X. a partir de datos previos se estima que dicho valor se sitúa a en torno a la 40% de (p= 0,4). Se quieren realizar una estimación con la precisión del ± 4% (i=0,04) y una confianza del 95% (  =0,05; Z=1,96). N= (1,96) 2 x0,4 x(1-0,6) (0,04) 2 = 576

14. Estimación de una media Estimación de una N= Z 2  . S 2 i 2 precisión Valor de Z correspondiente al riesgo  fijado Varianza de la distribución de la variable que se supone que existe en la población

15. Se desea conocer el nivel medio de colesterolemia de un grupo de pacientes con una precisión de 10mg/dl y con una confianza del 95% de que el verdadero valor se encuentre situado en dicho intervalo. Por un estudio previo se sabe que su desviación se sitúa en torno a 25 mg/dl. N= (1,96) 2 25 2 5 2 = 96

16. Influencia de la precisión de la estimación y del valor supuesto de la proporción que se desea estimar sobre el número de sujetos necesarios con un nivel de confianza del 95% (  =0,05)

17. Contraste de hipótesis ¿Cuantos sujetos es necesario estudiar para atender las mínimas garantías necesarias de poder detectar una determinada diferencia entre los grupos de estudio en el supuesto de que ésta exista realmente?

19. Hipótesis uni/ Bilateral Bilateral (dos colas): Busca diferencias Unilateral (una cola): Busca superioridad, especifica la dirección de la diferencia

20. 1 Hipótesis uni o bilateral . 2 Riesgos aceptados de cometer un error  y un error  (potencia: 1-  ) 4 Magnitud mínima de la diferencia o asociación que se considera importante detectar 5 Magnitud de la variabilidad del criterio de evaluación en la población. De estos cinco elementos solo el último debe de ser conocido .

21. N= 44 (por grupo) Es el número de sujetos que deben de finalizar el estudio para tener un 90% (1-  ) de probabilidades de detectar una diferencia igual o superior a la fijada con un nivel de error  =0,05.