ser criticado, pois os revisores podem ficar na dúvida sobre se o
investigador realmente queria procurar aquela associação ou se
simplesmente ficou testando diferentes hipóteses e selecionou o resultado
que tinha um valor P estatisticamente significativo.
EXEMPLO 6.6 Cálculo da magnitude de efeito detectável
quando o tamanho de amostra é fixo
Problema: Uma investigadora estima que terá acesso a 200 puérperas
de gêmeos durante seu fellowship. Com base em um pequeno estudo-
piloto, ela estima que em torno de metade dessas mulheres (isto é,
100) poderão estar dispostas a participar de um ensaio clínico sobre o
efeito de um programa de meditação de seis semanas sobre o estresse.
O grupo-controle receberá um folheto informativo orientando a
técnica de relaxamento. Se o desvio-padrão esperado para o escore do
estresse for de 5 pontos, tanto para o grupo experimental como para o
grupo-controle, qual a magnitude da diferença que o investigador
poderá detectar entre os dois grupos, para um α (bilateral) = 0,05 e β
= 0,20?
Solução: Na Tabela 6A, partindo de α (bilateral) = 0,05 e β = 0,20
(coluna da direita na tríade de números do meio), são necessários 45
pacientes por grupo para detectar uma magnitude padronizada de
efeito de 0,6, resultando em um total de 3 pontos (0,6 × 5 pontos).
Portanto, o investigador (que terá aproximadamente 50 pacientes por
grupo) poderá detectar uma diferença de um pouco menos de 3
pontos entre os dois grupos.
■ ESTRATÉGIAS PARA MINIMIZAR O TAMANHO DE AMOSTRA
E MAXIMIZAR O PODER
Quando o tamanho de amostra estimado é maior do que o número de
sujeitos que podem ser estudados de forma realista, deve-se proceder da
seguinte forma. Primeiro os cálculos devem ser verificados, pois é fácil
cometer erros. Então os “ingredientes” devem ser revisados. A magnitude
de efeito é pequena demais, ou a variabilidade grande demais? O α e o β.
foram estipulados em um valor razoável? O nível de confiança é alto
