1. Cálculo del tamaño de la
muestra
M.C. Ing. Vicente Cisneros López

2. Parámetro. Son las medidas o datos que se obtienen sobre la
población.
Estadístico. Los datos o medidas que se obtienen sobre una
muestra y por lo tanto una estimación de los parámetros.
Error Muestral, de estimación o estándar. Es la diferencia entre
un estadístico y su parámetro correspondiente. Es una medida de
la variabilidad de las estimaciones de muestras repetidas en torno
al valor de la población, nos da una noción clara de hasta dónde y
con qué probabilidad una estimación basada en una muestra se
aleja del valor que se hubiera obtenido por medio de un censo
completo.

3.  Nivel de Confianza. Probabilidad de que la estimación efectuada se
ajuste a la realidad. Cualquier información que queremos recoger está
distribuida según una ley de probabilidad (Gauss o Student), así
llamamos nivel de confianza a la probabilidad de que el intervalo
construido en torno a un estadístico capte el verdadero valor del
parámetro.
 Varianza Poblacional. Cuando una población es más homogénea la
varianza es menor y el número de entrevistas necesarias para construir
un modelo reducido del universo, o de la población, será más
pequeño. Generalmente es un valor desconocido y hay que estimarlo a
partir de datos de estudios previos.

4. Tamaño de muestra para
estimar la media de la población
 1.- Obtener el tamaño muestral imaginando que:
donde:
: z correspondiente al nivel de confianza elegido
: varianza poblacional
e: error máximo
 2.- Comprobar si se cumple
si esta condición se cumple el proceso termina aquí, y ese es el tamaño adecuado que debemos
muestrear.
Si no se cumple, pasamos a una tercera fase:
3.- Obtener el tamaño de la muestra según la siguiente fórmula:

9. Comparación de dos proporciones

10. Comparación de dos medias

12. Ejemplo de comparación de dos
medias
 Deseamos utilizar un nuevo fármaco antidiabético y consideramos que seria
clínicamente eficaz si lograse un descenso de 15 mg/dl respecto al tratamiento.
Habitual con el antidiabético estándar. Por estudios previos sabemos que la
desviación típica de la glucemia en pacientes que reciben el tratamiento habitual
es de 16 mg/dl. Aceptamos un riesgo de 0.05 y deseamos un poder estadístico
de 90% para detectar diferencias si es que existen.

13. Ejemplo de comparación de dos
proporciones
 Deseamos evaluar si el Tratamiento T2 es mejor que el tratamiento T1 para el
alivio del dolor para lo que diseñamos un ensayo clínico. Sabemos por datos
previos que la eficacia del fármaco habitual está alrededor del 70% y
consideramos clínicamente relevante si el nuevo fármaco alivia el dolor en un
90%. Nuestro nivel de riesgo lo fijamos en 0.05 y deseamos un poder
estadístico de un 80%.

14. “Una limitante o una oportunidad en potencia”
M.C. Ing. Vicente Cisneros López