Oscar Arias. @OAcerebro. Frontiers. Mini Guía: Cálculo del Tamaño de Muestra en Estudios Científicos.

1. Introducción: El tamaño de muestra es crítico en la investigación. Demasiado pequeño y los resultados carecen de poder estadístico, demasiado grande y es costoso e innecesario.

2. Definiciones clave: Comprende conceptos como media, desviación estándar, hipótesis estadística, errores tipo I/II, poder y dirección de efecto. 3. Herramientas de prueba: Usa pruebas estadísticas para comparar grupos. La elección depende de tu investigación: t-test, ANOVA, correlación, regresión, etc. 4. Errores tipo I/II: Controla el nivel de significancia (α) y la probabilidad de cometer errores tipo I (rechazar una hipótesis verdadera) o tipo II (aceptar una hipótesis falsa). 5. Poder estadístico: Apunta a un alto poder (1-β) para detectar efectos reales. Ajusta el tamaño de muestra en consecuencia. 6. Tamaño de efecto: Calcula el tamaño de efecto (Cohen's d, f², R²) basado en estudios similares o experiencia previa. 7. Atrición prevista: Considera las tasas de abandono en tu estudio y ajusta el tamaño de muestra en consecuencia. 8. Proporción de asignación: Si tienes grupos desiguales, calcula el tamaño de muestra en función de la proporción de asignación. 9. Herramientas de cálculo: Utiliza software como G*Power, R o Epitools para calcular el tamaño de muestra. ¡Con esta guía, estarás mejor preparado para diseñar estudios sólidos y obtener resultados científicos significativos! #InvestigaciónCientífica #TamañoDeMuestra #Ciencia

Fuente  https://www.frontiersin.org