Categoría: Repositorio

Debate Potencia vs Precisión:

Planning Study Size Based on Precision Rather Than Power | Epidemiology (Acceso libre)

• En este artículo se ofrece una discusión acerca del uso de la precisión (que yo particularmente recomiendo) en lugar de la potencia para los cálculos de tamaño muestral.

The tyranny of power: is there a better way to calculate sample size? | BMJ (Acceso libre)

• En este artículo, John Martin Bland aporta su punto de vista con respecto al debate entre los cálculos de tamaño muestral basados en potencia o en intervalos de confianza, mostrándose a favor de estos últimos siempre que sea posible.

Propuestas para Estudios de Fiabilidad:

Sample size requirements for estimating intraclass correlations with desired precision | Stat Med

• En este artículo se ofrece una propuesta para el cálculo de tamaño muestral basado en la amplitud del intervalo de confianza para algunos tipos de ICC.

Paquetes R:

RPubs: RubenFMat | SampleSizeADJMeanCI

• En este enlace se recoge la información sobre una función de R que he creado, basada en simulaciones de MonteCarlo, para el cálculo de tamaño muestral mínimo de un ensayo controlado aleatorizado, basado en la mitad de la amplitud del intervalo de confianza al 95% de una diferencia de medias ajustada (diseño ANCOVA), o la probabilidad de obtener un valor igual o menor al pre-especificado de dicha mitad de amplitud. Este tipo de cálculo de tamaño muestral es el que recomiendo para ECAs, por encima de los basados en potencia de interacciones tiempo-por-grupo de un ANOVA. 
• También he creado una aplicación para facilitar los cálculos a quienes no están familiarizados con R. Se puede acceder a través del siguiente enlace: Calculo de muestra minima para intervalo de confianza de diferencia de medias ajustada (ECAs) (shinyapps.io)

presize: Precision Based Sample Size Calculation

• En este paquete se recogen funciones para el cálculo de tamaño muestral basado en precisión de distintos estadísticos.

RPubs: RubenFMat | SampleSizeICC21

• Aquí recojo una función para R que he creado, basándome en las propuestas de cálculos de Killem L. Gwet, para el cálculo del tamaño muestral de un ICC(2,1) con una sola medición por sujeto y evaluador, en función del valor del ICC esperado, la amplitud del intervalo de confianza y el número de evaluadores.