- Magnitude de efeito (r) = | – 0,3| = 0,3.
- α (bilateral) = 0,05; β = 0,10.
Na Tabela 6C, partindo de um r = 0,30, na coluna da esquerda,
move-se horizontalmente até α (bilateral) = 0,05 e β = 0,10, onde se
encontra o número de fumantes necessário: 113.
■ OUTRAS CONSIDERAÇÕES E TÓPICOS ESPECIAIS
Abandonos
Todas as unidades amostrais devem estar disponíveis para análise; assim,
os sujeitos arrolados para o estudo, mas cujos desfechos não podem ser
determinados (como em casos de abandono), não contam no tamanho de
amostra. Se o investigador antecipar que alguns sujeitos não estarão
disponíveis para o seguimento (o que geralmente é o caso), ele deverá
estimar a proporção que será perdida e aumentar o tamanho da amostra
arrolada de acordo com essa estimativa. Se, por exemplo, o investigador
estimar que 20% de sua amostra será perdida no seguimento, o tamanho
de amostra deverá ser aumentado por um fator de (1 ÷ [1 – 0,20]), ou
1,25.Variáveis categóricas
Embora haja razões matemáticas pelas quais não seria adequado estimar
um tamanho de amostra para variáveis ordinais usando um teste
estatístico, na prática as variáveis ordinais podem muitas vezes ser
tratadas como variáveis contínuas, especialmente se o número de
categorias for relativamente grande (seis ou mais) e se fizer sentido
calcular a média dos valores da variável.
Em outras situações, a melhor estratégia é mudar levemente a hipótese
de pesquisa dicotomizando a variável categórica. Como exemplo,
suponha que um pesquisador esteja estudando se falar inglês como
segunda língua está associado ao número de consultas anuais de um
paciente com diabetes com um especialista em pé diabético. O número de
consultas é distribuído de forma desigual: muitos não farão consulta,
outros farão uma única consulta, e apenas alguns farão duas ou mais
consultas. Nesse caso, seria possível estimar o tamanho de amostra como