sujeitos com a doença. Ao estudar a especificidade do teste diagnóstico, o
investigador deve estimar o tamanho de amostra de sujeitos que não
apresentam a doença em questão. Há também técnicas para estimar o
tamanho de amostra para estudos que usam como desfecho curvas ROC
(do inglês, receiver operating characteristic) (27), razões de
verossimilhança (28) e confiabilidade (29) (Capítulo 12).
EXEMPLO 6.5 Cálculo do tamanho de amostra para um
estudo descritivo com uma variável dicotômica
Problema: O investigador quer determinar a sensibilidade de um novo
exame diagnóstico para câncer de pâncreas. Com base em um estudo-
piloto, espera que 80% dos pacientes com câncer de pâncreas tenham
resultados positivos. Quantos pacientes com esse tipo de câncer serão
necessários para estimar uma sensibilidade de 0,80 ± 0,05 e um
intervalo de confiança de 95% para esse novo exame?
Solução: Os ingredientes para o cálculo do tamanho de amostra são
apresentados a seguir:
- Proporção esperadα = 0,20. (Como 0,80 é mais da metade, o
tamanho de amostra passa a ser estimado a partir da proporção
que se espera que tenha resultado falsamente negativo, isto é,
0,20.)
- Amplitude total = 0,10 (0,05 abaixo e 0,05 acima).
- Nível de confiançα = 95%.
Partindo de 0,20 na coluna da esquerda da Tabela 6E e indo para
baixo até uma amplitude total de 0,10, o número do meio
(representando um nível de confiança de 95%) indica o tamanho de
amostra exigido: 246 pacientes com câncer de pâncreas.
■ O QUE FAZER QUANDO O TAMANHO DE AMOSTRA É FIXO
Há casos em que o tamanho de amostra já está determinado antes do
planejamento do estudo, especialmente quando se faz análise de dados
secundários. Mesmo quando você está delineando um estudo em que os
dados αinda não foram coletados, é comum descobrir que o número de
participantes disponíveis ou acessíveis para o estudo é limitado. De fato, a
