amostra em um estudo a ser analisado por coeficiente de correlação, o
investigador deve:
- Formular a hipótese nula e decidir se a hipótese alternativa é uni ou
bilateral. - Estimar a magnitude de efeito como o valor absoluto do menor
coeficiente de correlação (r) que o investigador gostaria de poder
detectar. (A variabilidade é função de r e, como tal, já está incluída na
tabela e na fórmula do apêndice.) - Estabelecer α e β.
No Apêndice 6C, localize na coluna da esquerda da Tabela 6C a
magnitude do efeito (r) desejada. Então, localize horizontalmente, para os
α e β. estabelecidos, o tamanho total de amostra exigido. A Tabela 6C
apresenta o tamanho de amostra apropriado quando se quer rejeitar a
hipótese nula de que não há associação entre as variáveis preditora e de
desfecho (p. ex., r = 0). Se o objetivo for determinar se o coeficiente de
correlação no estudo difere de um valor que não o zero (p. ex., r = 0,4),
deve-se ler o texto abaixo da Tabela 6C para a metodologia apropriada.
EXEMPLO 6.3 Cálculo do tamanho de amostra para um
coeficiente de correlação em um estudo transversal
Problema: Considere a questão de pesquisa “Os níveis de cotinina
urinária (uma medida da intensidade do nível de fumo atual) estão
correlacionados com a densidade óssea em fumantes?”. Um estudo
anterior encontrou correlação modesta (r = −0,3) entre fumo relatado
(em cigarros por dia) e densidade óssea (em g/cm^3 ); é possível
antecipar que os níveis de cotinina urinária terão, no mínimo, uma
correlação semelhante. Quantos fumantes deverão ser incluídos para
α (bilateral) = 0,05 e β = 0,10?
Solução: Os ingredientes para o cálculo do tamanho de amostra são
apresentados a seguir:- Hipótese nula: não há correlação entre nível de cotinina urinária e
densidade óssea em fumantes.
Hipótese alternativa: há correlação entre nível de cotinina urinária
e densidade óssea em fumantes.