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.

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 ejecutan 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, cuán 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.

StatMate le muestra las compensaciones

Algunos programas le preguntan cuánto poder estadístico desea y qué tan grande es el efecto que está buscando y luego le dicen qué tamaño de muestra debe usar. El problema con este enfoque es que a menudo no se puede saber esto de antemano. Desea diseñar un estudio con un poder muy alto para detectar efectos muy pequeños y con una definición muy estricta de significación estadística. Pero hacerlo requiere muchas asignaturas, más de lo 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 sólidas sobre el tamaño de la muestra y el poder.

¿Qué hay del poder?

También necesita saber si sus experimentos completados tienen suficiente poder. Si un análisis resulta en una conclusión “estadísticamente significativa”, es bastante fácil de interpretar. Pero interpretar resultados “no estadísticamente significativos” es más difícil. Nunca es posible demostrar que un tratamiento tuvo un efecto cero, porque pequeñas diferencias pueden pasar desapercibidas. StatMate le muestra el poder de su experimento para detectar varias diferencias hipotéticas.