Por qué es importante el tamaño de la muestra
StatMate: el tamaño de la muestra y el asistente de potencia Muchos experimentos y ensayos clínicos se realizan con muy pocos sujetos. Un estudio con poca potencia es un esfuerzo inútil si ni siquiera se detectan efectos sustanciales del tratamiento. Por lo tanto, al planificar un estudio, debe elegir un tamaño de muestra adecuado. Su decisión depende de una serie de factores, entre ellos, qué tan dispersos espera que estén sus datos, qué tan dispuesto está a arriesgarse a encontrar una diferencia por error por casualidad y qué tan seguro debe estar de que su estudio detectará una diferencia, si es que existe.

StatMate le muestra las ventajas y desventajas
Algunos programas preguntan cuánto poder estadístico desea y qué efecto está buscando y luego le dicen qué tamaño de muestra debe usar. El problema con este enfoque es que a menudo no es posible saberlo de antemano. Quiere diseñar un estudio con un poder muy alto para detectar efectos muy pequeños y con una definición muy estricta de significancia estadística. Pero hacerlo requiere muchos temas, más de los que puede pagar. StatMate 2 le muestra las posibilidades y le ayuda a comprender las compensaciones en términos de riesgo y costo para que pueda tomar decisiones acertadas sobre el tamaño de la muestra y la potencia.

¿Y el poder?
También necesita saber si sus experimentos completados tienen suficiente potencia. Si un análisis da como resultado una conclusión “estadísticamente significativa”, es bastante fácil de interpretar. Pero interpretar los resultados “no estadísticamente significativos” es más difícil. Nunca es posible probar que un tratamiento tuvo un efecto nulo, porque las pequeñas diferencias pueden pasar desapercibidas. StatMate le muestra el poder de su experimento para detectar varias diferencias hipotéticas.