Dando menos fuerza a la fuerza estadística

Área de la Ciencia:

• Estadísticas biológicas
• Metodología de la investigación

Sus antecedentes:

• La justificación del tamaño de la muestra es crucial en la investigación con animales y clínica debido a consideraciones éticas.
• La dependencia actual de los cálculos de potencia estadística a menudo utiliza métodos simplistas y valores predeterminados.
• La excesiva dependencia de los cálculos de potencia deja de lado las oportunidades de mejorar el diseño e interpretación de la investigación durante la fase de planificación.

Objetivo del estudio:

• Proponer un enfoque alternativo para la justificación del tamaño de la muestra más allá de los cálculos de potencia estadística tradicionales.
• Introducir el concepto de "contexto cuantitativo" para un diseño de estudio más sólido.
• Mejorar la consideración a priori de la interpretación de los resultados de la investigación y sus implicaciones en la vida real.

Principales métodos:

• Desarrollar un "fondo cuantitativo" vinculando explícitamente los rangos de posibles resultados de la investigación a sus implicaciones esperadas en la vida real.
• Utilización del contexto cuantitativo para informar las investigaciones del tamaño de la muestra en función de la precisión deseada (ancho del intervalo).
• Cambiar el enfoque de la potencia estadística deseada a lograr una precisión suficiente para distinguir los efectos prácticamente importantes.

Principales resultados:

• El contexto cuantitativo facilita consideraciones a priori para la interpretación de los posibles resultados del estudio, incluidas las representaciones de intervalos.
• Este enfoque puede informar los análisis de potencia tradicionales o guiar la selección del tamaño de la muestra basada en la precisión.
• La justificación del tamaño de la muestra se reformula como una investigación matizada de los desafíos de medición, diseño, análisis e interpretación.

Conclusiones:

• La justificación del tamaño de la muestra debe ser una investigación exhaustiva a priori, no un mero ejercicio matemático.
• La construcción de un fondo cuantitativo proporciona una base práctica para abordar los desafíos de diseño e interpretación.
• Dar prioridad a la precisión sobre la potencia en los cálculos del tamaño de la muestra conduce a resultados de investigación más significativos e interpretables.