■ TÉCNICAS DE TAMANHO DE AMOSTRA PARA ESTUDOS
ANALÍTICOS E EXPERIMENTAIS
Há inúmeras variações na receita de como estimar o tamanho de amostra
em um estudo analítico ou experimental, mas todas apresentam passos em
comum:
- Definir a hipótese nula e uma hipótese alternativa uni ou bilateral.
- Selecionar o teste estatístico apropriado na Tabela 6.1 com base no
tipo de variável preditora e de desfecho dessas hipóteses.
- Definir uma magnitude de efeito adequada (e uma variabilidade, se
necessário).
- Estabelecer α e β. (Especificar um α bilateral, a não ser que a hipótese
alternativa seja evidentemente unilateral.)
- Usar a tabela ou fórmula apropriada do apêndice, uma calculadora
online ou um pacote estatístico para estimar o tamanho de amostra.
TABELA 6.1 Testes estatísticos simples para usar na estimativa do tamanho de amostra*
VARIÁVEL DE DESFECHO
VARIÁVEL PREDITORA DICOTÔMICA CONTÍNUA
Dicotômica Teste do qui-quadrado† Teste t
Contínua Teste t Coeficiente de correlação
- Veja mais adiante neste capítulo, na seção “Outras Considerações e tópicos especiais” o que fazer em relação a variáveis ordinais,
ou se estiver planejando analisar os dados com outro tipo de teste estatístico
† O teste do qui-quadrado é sempre bilateral; um equivalente unilateral é a estatística Z.
Mesmo se o valor exato para um ou mais dos ingredientes for incerto, é
importante estimar o tamanho de amostra cedo na fase de delineamento.
Esperar até o último minuto para fazê-lo pode ser desastroso. Muitas
vezes, é necessário começar tudo de novo, com novos ingredientes, o que
pode significar redelinear todo o estudo. É justamente por isso que esse
tema é tratado tão cedo neste livro.
Nem todos os estudos analíticos se enquadram perfeitamente em uma
das três categorias principais de cálculo de tamanho de amostra descritas
nas seções a seguir – teste do qui-quadrado quando a variável preditora e
a de desfecho são ambas dicotômicas; teste t quando uma é dicotômica e a
outra, contínua; e coeficiente de correlação quando ambas são contínuas.
Algumas das exceções mais comuns são discutidas mais adiante neste
