Preguntas y respuestas: ¿Por qué lo pequeño es hermoso?

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La investigación en etapa inicial a menudo recibe críticas por no incluir suficientes sujetos de prueba para ser estadísticamente válida. Pero adherirse al dogma del gran tamaño de la muestra es contraproducente, dice Peter Bacchetti, bioestadístico de la Universidad de California en San Francisco. Los tamaños de muestra grandes desperdician el tiempo en ideas fallidas, ya que la mayoría de los ensayos en etapa inicial fallan, e incluso pueden impedir que los tratamientos innovadores avancen si nunca se realizan ensayos que no reclutan suficientes pacientes, argumenta en un artículo de perspectivas publicado en línea hoy (junio de 2011). 15) en Science Translational Medicine.

Esta semana, Bacchetti se tomó el tiempo para hablar con The Scientist sobre por qué el tamaño de la muestra no lo es todo y qué los científicos pueden usar en su lugar para medir el valor de un estudio.

El científico: ¿Por qué tiene sentido empezar poco a poco?

Peter Bacchetti: Porque no sabes lo que va a pasar, y a veces eso significa que puedes aprender lo suficiente de algo pequeño, o tener una idea mejor…

Peter Bacchetti

TS: ¿Por qué los cálculos del tamaño de la muestra suelen ser contraproducentes?

PB: Existe esta idea de que yo Debe demostrar que tiene el 80 por ciento de poder para que valga la pena realizar un estudio. Eso significa que, dada alguna suposición particular sobre lo que es realmente cierto, tendrá un 80 por ciento de posibilidades de obtener un valor P de menos de 0,05.

El objetivo del 80 por ciento de poder no está bien justificado. No es como si no tuviera valor hasta que alcanzas el 80 por ciento de potencia, y luego es bueno. Los estudios que tienen menos del 80 por ciento de potencia aún pueden ser muy valiosos y vale la pena hacerlo.

De lo que hablo en el artículo es de la realidad de los rendimientos marginales decrecientes. Si agrega otro tema, producen menos información que el anterior. Por lo tanto, recibe cada vez menos por cada persona adicional que agrega.

TS: ¿Cómo puede ser útil un estudio si ¿No tiene poder estadístico?

PB: El tamaño de la muestra a menudo puede ser una distracción de cuestiones más importantes. Decidir si vale la pena realizar un estudio podría depender de cuán interesante sea la idea, si el diseño es sólido o susceptible de sesgo, cuáles son las ventajas potenciales si resulta ser correcto.

TS: ¿Cómo influye el tamaño de la muestra en los ensayos de etapas posteriores?

PB: Tiene sentido sopese los costos cuando esté planeando estudios posteriores, también. En realidad, los investigadores lo hacen. No hacen un cálculo del tamaño de la muestra y luego usan ese tamaño de la muestra sin importar cuán inviable pueda ser. No se puede decir bien, mil sujetos, bastante bien, pero no es muy significativo bajo estos supuestos, así que duplique el costo del estudio, suba a 1100 sujetos. Por lo general, eso no tendría sentido.

TS: Usted menciona en su documento que los requisitos de un cierto tamaño de muestra pueden a menudo llevan a los revisores a rechazar propuestas que en realidad pueden valer la pena financiar. ¿Qué deberían hacer los revisores en su lugar?

PB: Bueno, les recomendamos que asuman que el tamaño de la muestra es una opción razonable a menos que haya un caso realmente extremo y obvio. Por ejemplo, si estás estudiando algo que es tan raro que es probable que ni siquiera veas una instancia de ello en tu estudio, entonces, por supuesto, no es probable que aprendas nada.

A veces, las personas volverán al argumento. que más es siempre mejor. El cálculo del tamaño de la muestra no puede ser tan simple como eso, de lo contrario, cada estudio incluiría a todos en el planeta.

P. Bacchetti et al., Rompiendo el dogma del tamaño de la muestra para realizar una investigación traslacional innovadora, Science Translational Medicine, 3: 1-4, 2011.

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