Estimación de tamaño de la muestra al comparar dos proporciones en bioestadística
La proporción de sujetos que tienen algún atributo (como respuesta al tratamiento) se puede comparar entre dos grupos de sujetos mediante la creación de una tabla de referencias cruzadas de los datos, donde las dos filas representan los dos grupos, y las dos columnas representan la presencia o ausencia del atributo. En bioestadística, esta tabla de referencias cruzadas se puede analizar con una prueba exacta de chi cuadrado o de Fisher.
Para estimar el tamaño de la muestra requerida, es necesario proporcionar las proporciones esperadas en los dos grupos. Busque las dos proporciones que desea comparar a la izquierda y la parte superior de la tabla siguiente. (No importa qué proporción se mira de qué lado.) El número en la celda de la tabla es el número de sujetos analizables que necesita en cada grupo. (El tamaño total de muestra requerido es el doble de este número.)
Por ejemplo, si usted espera que 40 por ciento de los sujetos no tratados con una determinada enfermedad para morir, pero sólo el 30 por ciento de los sujetos tratados con un nuevo fármaco para morir, se encontraría la celda en la intersección de la fila de 0.30 y la columna de 0,40 (o vice versa), que contiene el número 376. Por lo que necesita 376 sujetos analizables en cada grupo, o 752 sujetos analizables en total.
-
Cómo mirar a los márgenes de datos y proporciones en r - Cómo probar proporciones de datos con r
- ¿Cómo elegir los verbos de dos sujetos
-
Los intervalos de confianza y las proporciones de población - Cómo romper las estadísticas categóricas utilizando tablas de doble
-
Cómo comparar dos proporciones poblacionales
Bioestadística para los maniquíes Para una prueba de correlación en bioestadística (como el de Pearson o el test de Spearman), escoger el gráfico de dispersión que se parece a una cantidad importante de correlación. Cada gráfico muestra el valor de r (el coeficiente de…
La comparación de los promedios: cómo las diferencias de situación de determinar los métodos de prueba Usted puede preguntarse por qué hay tantas pruebas para una tarea tan simple como la comparación de los promedios. Bueno, "comparando los promedios" no se refiere a una sola tarea- es un término general que se puede aplicar a muchas situaciones…
La estimación del tamaño de la muestra para pruebas de correlación en bioestadística Para una prueba de correlación en bioestadística (como el de Pearson o el test de Spearman), escoger el gráfico de dispersión que se parece a una cantidad importante de correlación. Cada gráfico muestra el valor de r (el coeficiente de…
Estimación de los requisitos de tamaño de la muestra con una calculadora a mano Mientras que muchos programas, aplicaciones y páginas web están disponibles para llevar a cabo los cálculos de potencia y tamaño de la muestra, que no siempre son fáciles o intuitivo de usar. Debido a que las hojas de cálculo como Excel están…
¿Cómo mejorar la precisión de muestreo A mejorar la precisión de cualquier cosa que observa desde su muestra de sujetos por tener una muestra más grande. los teorema del límite central (o CLT, uno de los fundamentos de la teoría de la probabilidad) describe cómo las fluctuaciones…
Cómo resumir y representar gráficamente datos categóricos Una variable categórica se resume de una manera bastante sencilla. Usted acaba de contar el número de sujetos en cada categoría y expresar este número como un recuento - y tal vez también como un porcentaje del número total de sujetos en todas…
Cómo utilizar pruebas t de Student para comparar las medias Puede ejecutar las pruebas de la t de Student utilizando el software estadístico típica e interpretar la salida producida. En este ejemplo, podrás usar el OpenStat paquete de software.La idea básica de una prueba tTodas las pruebas t de Student…
Pensamientos al azar sobre el azar y las estadísticas La palabra aleatorio es algo que la gente utilice toda la timeyou probablemente tienen algún concepto intuitivo de aleatoriedad, pero puede encontrar difícil de poner en un lenguaje preciso. Random es un término que se aplica a los datos que…
La estimación del tamaño de la muestra para pruebas t de estudiante pareadas en bioestadística En bioestadística, al comparar las mediciones pareadas (tales como los cambios entre dos puntos de tiempo para el mismo tema) utilizando una prueba t de Student apareado, la tamaño del efecto se expresa como la relación de # 916- (delta, el…
La estimación del tamaño de la muestra para las pruebas no apareadas estudiante t en bioestadística En bioestadística, al comparar las medias de dos grupos independientes de los sujetos usando una prueba t de Student no apareado, la tamaño del efecto se expresa como la relación de # 916- (delta, la diferencia entre las medias de dos grupos)…
Teoría de la decisión estadística Teoría de la decisión estadística es tal vez el más grande rama de la estadística. Abarca todos los famosos (y muchos no tan famosos) pruebas de significación - pruebas t de Student, chi-cuadrado pruebas, análisis de varianza (ANOVA-),…
Prueba de significación con la prueba de hipótesis Todas las famosas pruebas de significación estadística (t Student, chi-cuadrado, ANOVA, etc.) trabajan en el mismo principio general - evalúan el tamaño del efecto aparente que se ve en los datos en función del tamaño de las fluctuaciones…