GraphPad StatMate

¿Qué es GraphPad StatMate?

GraphPad StatMate elimina las conjeturas al evaluar cuántos puntos de datos necesitará para un experimento y le facilita calcular rápidamente la potencia de un experimento para detectar diversas diferencias hipotéticas.

Su formato basado en asistente lo guía a través de los pasos necesarios para determinar las compensaciones en términos de riesgos y costos. No hay curva de aprendizaje con StatMate porque se explica por sí mismo. Toda la documentación que necesita está integrada en el programa.

¿Cómo puede ayudarle GraphPad StatMate?

Muchos experimentos y ensayos clínicos se realizan con muy pocos sujetos. Un estudio de baja potencia es un esfuerzo inútil si incluso los efectos sustanciales del tratamiento no se detectan. Al planificar un estudio, por lo tanto, debe elegir un tamaño de muestra apropiado. Su decisión depende de una serie de factores que incluyen, qué tan dispersos espera que estén sus datos, qué tan dispuesto está a arriesgarse a encontrar una diferencia por casualidad y cuán seguro debe estar de que su estudio detectará una diferencia, si es que existe.

Es más fácil comprender los cálculos de tamaño de muestra en el contexto de un ejemplo. El ejemplo que usaremos es un proyecto en el que trabajé hace veinte años. Realmente no hicimos un análisis formal del tamaño de la muestra en ese entonces, pero debería haberlo hecho. Luego, en el siguiente ejemplo, utilizaremos un análisis de potencia para ayudar a comprender los resultados que realmente obtuvimos.

Calcule el tamaño de la muestra: ¿cuántos temas (puntos de datos) necesita? Naturalmente, la respuesta es “depende”. Depende de cuán grande sea la diferencia que esté buscando, cuánto varíen sus datos y de qué tan dispuesto esté a arriesgarse a encontrar una diferencia por casualidad o perder una diferencia real por error. StatMate lo ayuda a ver las compensaciones, para que pueda elegir un tamaño de muestra apropiado para su experimento.

Calcule la potencia: el hecho de que un estudio llegue a la conclusión de que los resultados “no son estadísticamente significativos” no significa que el tratamiento no haya sido efectivo. Es posible que el estudio haya perdido un pequeño efecto debido al pequeño tamaño de la muestra y / o la gran dispersión. StatMate calcula el poder de una prueba para detectar varias diferencias hipotéticas.

StatMate es realmente muy diferente de InStat o Prism. Lo único que hace StatMate es el tamaño de la muestra y los cálculos de potencia. Ni InStat ni Prism hacen esto.

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