número de muestras necesarias para mostrar la diferencia entre dos muestras

Question

Soy oftalmólogo y no me fío de lo que me dicen las farmacéuticas, así que necesito ayuda Estoy buscando un documento sobre el glaucoma donde se mide la presión del ojo. La diferencia entre las mediciones es de 0,8 mm. La empresa X realiza un estudio en, digamos, 200 pacientes y dice que su medicamento reduce la presión en 8 mm frente a un medicamento estándar que reduce la presión en 6,9 mm.

Así que me pregunto si el estudio muestra una diferencia de 1 mm entre los dos grupos, pero cada medición (paciente) tiene una medida que tiene cierta inexactitud intrínseca y una DE de 0,8, ¿cuántos pacientes se necesitarían realmente para estar seguros de que se trata de un estudio preciso?

Espero que esto esté claro, me doy cuenta de que es bastante básico, pero agradezco cualquier ayuda.

Gracias Rob

Answer 1

Comparación de un nuevo fármaco con un estándar fijo. La afirmación debería estar bien si la información sobre el nuevo medicamento se basa en un ensayo clínico que siga las normas de la FDA. Técnicamente, incluso un tamaño de muestra tan pequeño como 20 sería suficiente, siempre que siempre y cuando usted crea que una muestra tan pequeña es realmente seleccionada al azar de una población apropiada.

Una prueba t de una muestra con $n = 200$ sujetos y una desviación estándar de 0,8 mm, tendría esencialmente un 100% de potencia para detectar una diferencia de 1mm, probando a un nivel de significación del 1%. Salida del software estadístico Minitab:

Power and Sample Size 

1-Sample t Test

Testing mean = null (versus ≠ null)
Calculating power for mean = null + difference
α = 0.01  Assumed standard deviation = 0.8

            Sample
Difference    Size  Power
         1     200      1

Dicho de otro modo, un intervalo de confianza del 99% con $n = 200$ tiene un margen de error de aproximadamente $\pm 0.15$ mm.

Comparación de dos ensayos de medicamentos de aproximadamente el mismo tamaño. Si está comparando dos juicios, buscando el 99% del poder:

Power Curve for 2-Sample t Test 

Power and Sample Size 

2-Sample t Test

Testing mean 1 = mean 2 (versus ≠)
Calculating power for mean 1 = mean 2 + difference
α = 0.01  Assumed standard deviation = 0.8

            Sample  Target
Difference    Size   Power  Actual Power
         1      33    0.99      0.991060

The sample size is for each group.