Inicialmente todas as agências que concedem o subsídio requerem uma estimativa de um tamanho de amostra adequado para detectar as hipóteses de efeitos no estudo. Mas todos os estudos são bem servidos por estimativas do tamanho da amostra, pois pode poupar muito em recursos.
Porquê? Os estudos de tamanho inferior ao normal não conseguem encontrar resultados reais, e os estudos de tamanho superior ao normal encontram mesmo resultados insubstanciais. Tanto os estudos subdimensionados como os sobredimensionados desperdiçam tempo, energia e dinheiro; o primeiro utilizando recursos sem encontrar resultados, e o segundo utilizando mais recursos do que o necessário. Ambos expõem um número desnecessário de participantes a riscos experimentais.
O truque é dimensionar um estudo de modo a que seja apenas suficientemente grande para detectar um efeito de importância científica. Se o seu efeito acabar por ser maior, tanto melhor. Mas primeiro precisa de recolher alguma informação sobre a qual basear as estimativas.
Após ter recolhido essa informação, pode calcular à mão usando uma fórmula encontrada em muitos livros, usar um dos muitos pacotes de software especializados, ou entregá-lo a um estatístico, dependendo da complexidade da análise. Mas independentemente da forma como você ou o seu estatístico a calcula, precisa primeiro de fazer os 5 passos seguintes:
P>Passo 1. Especifique um teste de hipóteses.
A maioria dos estudos tem muitas hipóteses, mas para cálculos do tamanho da amostra, escolha uma a três hipóteses principais. Torná-las explícitas em termos de uma hipótese nula e alternativa.
P>Passo 2. Especifique o nível de significância do teste.
É geralmente alfa = .05, mas não tem de ser.
P>Passo 3. Especificar o menor tamanho de efeito que seja de interesse científico.
Este é muitas vezes o passo mais difícil. A questão aqui não é especificar o tamanho do efeito que se espera encontrar ou que outros tenham encontrado, mas o menor tamanho de efeito de interesse científico.
O que é que isso significa? Qualquer tamanho de efeito pode ser estatisticamente significativo com uma amostra suficientemente grande. O seu trabalho é descobrir em que altura os seus colegas dirão: “Então e se for significativo? Não afecta nada”
Para algumas variáveis de resultado, o valor correcto é óbvio; para outras, de modo algum.
alguns exemplos:
- Se a sua terapia diminuísse a ansiedade em 3%, melhoraria de facto a vida de um paciente? Quão grande teria de ser a queda?
- se os tempos de resposta ao estímulo na condição experimental fossem 40 ms mais rápidos do que na condição de controlo, será que isso significa alguma coisa? Será que uma diferença de 40 ms tem algum significado? Será 20? 100?
- Se fossem encontrados menos 4 escaravelhos por planta com o tratamento do que com o controlo, isso afectaria realmente a planta? Podem mais 4 escaravelhos destruir, ou mesmo acrobacia uma planta, ou é necessário 10? 20?
P>Passo 4. Estimar os valores de outros parâmetros necessários para calcular a função de potência.
Os testes estatísticos mais frequentes têm o formato de efeito/ erro padrão. Escolhemos um valor para o efeito no passo 3. O erro padrão é geralmente o desvio padrão/n. Para resolver para n, que é o objectivo de tudo isto, precisamos de um valor para o desvio padrão. Há apenas duas maneiras de o obter.
1. A melhor maneira é utilizar dados de um estudo piloto para calcular o desvio padrão.
2. A outra maneira é utilizar dados históricos – outro estudo que utilizou a mesma variável dependente. Se tiver mais do que um estudo, melhor ainda. Faça uma média dos seus desvios padrão para uma estimativa mais fiável.
Por vezes ambas as fontes de informação podem ser difíceis de obter, mas se quiser tamanhos de amostra que sejam mesmo remotamente exactos, precisa de uma ou de outra.
Passo 5. Especifique o poder pretendido do teste.
O poder de um teste é a probabilidade de encontrar significado se a hipótese alternativa for verdadeira.
Um poder de .8 é o mínimo. Se for difícil de repetir o estudo ou adicionar mais alguns participantes, um poder de .9 é melhor. Se estiver a solicitar uma bolsa, um poder de .9 é sempre melhor.
Agora Calcular.
