La calculadora de potencia de estudio de cohorte es una herramienta diseñada para estimar la potencia estadística de un estudio de cohorte. La potencia estadística representa la probabilidad de detectar un efecto o asociación verdaderos en un estudio, suponiendo que exista. Una calculadora de potencia ayuda a los investigadores a garantizar que su estudio esté suficientemente diseñado para detectar diferencias significativas entre los grupos, minimizando así el riesgo de errores de tipo II (no detectar un efecto). Esta calculadora es esencial para planificar estudios epidemiológicos y por estudios, donde la determinación precisa del tamaño de la muestra y la estimación del tamaño del efecto son fundamentales para obtener resultados confiables. Pertenece a la Categoría de herramientas estadísticas y epidemiológicas.
Fórmula de la calculadora de potencia de estudio de cohorte
La potencia de un estudio de cohorte se calcula mediante la fórmula:
Lugar:
- β son los Error tipo II tasa (la probabilidad de no detectar un efecto verdadero).
La potencia depende de varios factores, entre ellos el tamaño de la muestra, el tamaño del efecto, el nivel de significación y la variabilidad del resultado. La fórmula detallada para calculo de potencia En un estudio de cohorte es:
Potencia = Φ[(Zα + Zβ) – √(n × p1 × (1 – p1) + n × p2 × (1 – p2)) / |p1 – p2|]
Fórmulas detalladas para variables:
Zα (Valor crítico para el nivel de significancia):
Zα = Φ⁻¹(1 – α/2)
Lugar:
- α es el nivel de significancia (por ejemplo, 0.05 para un 95 % de confianza).
Zβ (Valor crítico de potencia):
Zβ = Φ⁻¹(1 – Potencia)
Términos de varianza:
- Diferencia Para el grupo expuesto: n × p1 × (1 – p1)
- Varianza para el grupo no expuesto: n × p2 × (1 – p2)
Tamaño del efecto:
Tamaño del efecto = |p1 – p2|
Esta es la diferencia absoluta de proporciones entre los grupos expuestos y no expuestos.
Tamaño de la muestra (n):
Se pueden realizar ajustes para tamaños de grupos desiguales.
Tabla precalculada para cálculos de potencia
La siguiente tabla ofrece una descripción general de la potencia calculada previamente para escenarios comunes en estudios de cohorte. Esta tabla puede resultar útil como referencia rápida:
| Nivel de significancia (α) | Potencia (1 – β) | Tamaño de la muestra por grupo (n) | Tamaño del efecto (p1 – p2) |
|---|---|---|---|
| 0.05 | 0.80 | 50 | 0.10 |
| 0.05 | 0.90 | 100 | 0.15 |
| 0.01 | 0.80 | 150 | 0.20 |
| 0.01 | 0.95 | 200 | 0.25 |
Esta tabla simplifica las estimaciones de potencia para los diseños de estudios más comunes.
Ejemplo de calculadora de potencia de estudio de cohorte
Supongamos que se diseña un estudio de cohorte para evaluar el efecto de la exposición a un factor de riesgo sobre un resultado específico. Se proporcionan los siguientes datos:
- Proporción de resultados en el grupo expuesto (p1) = 0.30.
- Proporción de resultados en el grupo no expuesto (p2) = 0.20.
- Tamaño de la muestra por grupo (n) = 100.
- Nivel de significancia (α) = 0.05.
Paso 1: Calcular el tamaño del efecto
Tamaño del efecto = |p1 – p2| = |0.30 – 0.20| = 0.10
Paso 2: Calcular los términos de varianza
- Varianza para el grupo expuesto = n × p1 × (1 – p1) = 100 × 0.30 × (1 – 0.30) = 21.00
- Varianza para el grupo no expuesto = n × p2 × (1 – p2) = 100 × 0.20 × (1 – 0.20) = 16.00
Paso 3: Calcular puntuaciones Z
Zα = Φ⁻¹(1 – α/2) = Φ⁻¹(0.975) ≈ 1.96
Zβ = Φ⁻¹(1 – Potencia) (suponga que la potencia deseada = 0.80) ≈ 0.84.
Paso 4: Calcular la potencia
Sustituir valores en la fórmula de potencia:
Potencia = Φ[(1.96 + 0.84) – √(21 + 16) / 0.10]
Después de simplificar:
Potencia ≈ 0.80 (o 80%)
Este resultado indica que el estudio tiene un 80% de posibilidades de detectar el verdadero efecto.
Preguntas frecuentes más comunes
El poder garantiza que un estudio tenga una alta probabilidad de detectar un efecto significativo, reduciendo el riesgo de errores tipo II y aumentando la confiabilidad de los resultados.
Clave Los factores incluyen el tamaño de la muestra, el tamaño del efecto, el nivel de significancia (α) y la variabilidad en el resultado de interés.
Sí, se deben realizar ajustes para grupos de tamaños desiguales a fin de garantizar una estimación precisa de la potencia. La mayoría de las calculadoras admiten estos ajustes.