A Clínico A Calculadora de Poder de Estudo ajuda os pesquisadores a determinar o poder estatístico de um estudo clínico. O poder estatístico mede a probabilidade de detectar um efeito verdadeiro quando ele existe, reduzindo o risco de resultados falso-negativos (erros do Tipo II). Esta calculadora auxilia na otimização do design do estudo ao considerar fatores como tamanho da amostra, tamanho do efeito e nível de significância. Ela garante que os estudos sejam adequadamente alimentados para produzir resultados confiáveis e acionáveis.
Fórmula da Calculadora de Poder de Estudo Clínico
A fórmula geral para calcular a potência é:
Potência = P(Z > Zα - Zβ)
Onde:
Zα: O escore Z correspondente ao nível de significância (α).
Zβ: O Z-score correspondente à potência desejada (1 - β).
P(Z > Zα - Zβ): A probabilidade de um escore Z ser maior que a diferença entre Zα e Zβ.
Fórmulas específicas para diferentes modelos de estudo
Duas amostras teste t:
Potência = P(t > tα - δ√(2/n))
Onde:
tα: O valor t-crítico para o nível de significância e graus de liberdade fornecidos.
δ: O tamanho do efeito padronizado (diferença nas médias dividida pelo valor combinado desvio padrão).
n: O tamanho da amostra por grupo.
Teste t de uma amostra:
Potência = P(t > tα - δ√n)
Onde:
tα: O valor t-crítico para o nível de significância e graus de liberdade fornecidos.
δ: O tamanho do efeito padronizado.
n: O tamanho da amostra.
Métricas pré-calculadas para cenários comuns
| Design de estudo | Tamanho do efeito (δ) | Tamanho da amostra (n) | Potência (1 - β) |
|---|---|---|---|
| Teste t de duas amostras | 0.5 | 50 | 0.80 (% 80) |
| Teste t de duas amostras | 0.8 | 30 | 0.90 (% 90) |
| Teste t de uma amostra | 0.5 | 60 | 0.85 (% 85) |
Esta tabela fornece insights sobre as relações entre tamanho da amostra, tamanho do efeito e poder para estudos clínicos típicos.
Exemplo de calculadora de poder de estudo clínico
Cenário:
Um pesquisador está conduzindo um teste t de duas amostras com os seguintes parâmetros:
- Tamanho do efeito (δ): 0.5
- Tamanho da amostra por grupo (n): 50
- Nível de significância (α): 0.05
Alternativa?
Usando a fórmula:
Potência = P(t > tα - δ√(2/n))
- Determine tα para α = 0.05 (geralmente 1.96 para tamanhos de amostra grandes).
- Calcular δ√(2/n):
δ√(2/n) = 0.5√(2/50) = 0.141. - Subtraia δ√(2/n) de tα:
tα - δ√(2/n) = 1.96 - 0.141 = 1.819. - Encontre a probabilidade P(t > 1.819), resultando em aproximadamente 0.80 (poder de 80%).
Este cálculo mostra que o estudo tem 80% de chance de detectar um efeito verdadeiro do tamanho especificado.
Perguntas frequentes mais comuns
O poder estatístico garante que os estudos sejam capazes de detectar efeitos verdadeiros, reduzindo o risco de resultados falso-negativos e permitindo conclusões confiáveis sobre intervenções ou tratamentos.
O poder depende do tamanho da amostra, tamanho do efeito, nível de significância (α) e desenho do estudo. Tamanhos maiores de amostra e tamanhos de efeito mais altos geralmente aumentam o poder.
Sim, a calculadora pode ser aplicada a qualquer pesquisa que exija análise estatística, incluindo áreas não clínicas, como ciências sociais ou análise de negócios.