WIKIMEDIA COMMONS<\/p>\n
La investigaci\u00f3n en etapa inicial a menudo recibe cr\u00edticas por no incluir suficientes sujetos de prueba para ser estad\u00edsticamente v\u00e1lida. Pero adherirse al dogma del gran tama\u00f1o de la muestra es contraproducente, dice Peter Bacchetti, bioestad\u00edstico de la Universidad de California en San Francisco. Los tama\u00f1os de muestra grandes desperdician el tiempo en ideas fallidas, ya que la mayor\u00eda 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 art\u00edculo de perspectivas publicado en l\u00ednea hoy (junio de 2011). 15) en Science Translational Medicine.<\/em><\/p>\n Esta semana, Bacchetti se tom\u00f3 el tiempo para hablar con The Scientist<\/em> sobre por qu\u00e9 el tama\u00f1o de la muestra no lo es todo y qu\u00e9 los cient\u00edficos pueden usar en su lugar para medir el valor de un estudio.<\/p>\n El cient\u00edfico<\/em><\/strong>:<\/strong> \u00bfPor qu\u00e9 tiene sentido empezar poco a poco? <\/p>\n Peter Bacchetti:<\/strong> Porque no sabes lo que va a pasar, y a veces eso significa que puedes aprender lo suficiente de algo peque\u00f1o, o tener una idea mejor… <\/p>\n Peter Bacchetti <\/p>\n TS<\/em><\/strong>:<\/strong> \u00bfPor qu\u00e9 los c\u00e1lculos del tama\u00f1o de la muestra suelen ser contraproducentes?<\/p>\n PB:<\/strong> 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 suposici\u00f3n particular sobre lo que es realmente cierto, tendr\u00e1 un 80 por ciento de posibilidades de obtener un valor P de menos de 0,05.<\/p>\n El objetivo del 80 por ciento de poder no est\u00e1 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 a\u00fan pueden ser muy valiosos y vale la pena hacerlo.<\/p>\n De lo que hablo en el art\u00edculo es de la realidad de los rendimientos marginales decrecientes. Si agrega otro tema, producen menos informaci\u00f3n que el anterior. Por lo tanto, recibe cada vez menos por cada persona adicional que agrega.<\/p>\n TS<\/em><\/strong>:<\/strong> \u00bfC\u00f3mo puede ser \u00fatil un estudio si \u00bfNo tiene poder estad\u00edstico?<\/p>\n PB:<\/strong> El tama\u00f1o de la muestra a menudo puede ser una distracci\u00f3n de cuestiones m\u00e1s importantes. Decidir si vale la pena realizar un estudio podr\u00eda depender de cu\u00e1n interesante sea la idea, si el dise\u00f1o es s\u00f3lido o susceptible de sesgo, cu\u00e1les son las ventajas potenciales si resulta ser correcto.<\/p>\n TS<\/em><\/strong>:<\/strong> \u00bfC\u00f3mo influye el tama\u00f1o de la muestra en los ensayos de etapas posteriores?<\/p>\n PB:<\/strong> Tiene sentido sopese los costos cuando est\u00e9 planeando estudios posteriores, tambi\u00e9n. En realidad, los investigadores lo hacen. No hacen un c\u00e1lculo del tama\u00f1o de la muestra y luego usan ese tama\u00f1o de la muestra sin importar cu\u00e1n inviable pueda ser. No se puede decir bien, mil sujetos, bastante bien, pero no es muy significativo bajo estos supuestos, as\u00ed que duplique el costo del estudio, suba a 1100 sujetos. Por lo general, eso no tendr\u00eda sentido.<\/p>\n TS<\/em><\/strong>:<\/strong> Usted menciona en su documento que los requisitos de un cierto tama\u00f1o de muestra pueden a menudo llevan a los revisores a rechazar propuestas que en realidad pueden valer la pena financiar. \u00bfQu\u00e9 deber\u00edan hacer los revisores en su lugar?<\/p>\n PB:<\/strong> Bueno, les recomendamos que asuman que el tama\u00f1o de la muestra es una opci\u00f3n razonable a menos que haya un caso realmente extremo y obvio. Por ejemplo, si est\u00e1s 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.<\/p>\n A veces, las personas volver\u00e1n al argumento. que m\u00e1s es siempre mejor. El c\u00e1lculo del tama\u00f1o de la muestra no puede ser tan simple como eso, de lo contrario, cada estudio incluir\u00eda a todos en el planeta.<\/p>\n P. Bacchetti et al., Rompiendo el dogma del tama\u00f1o de la muestra para realizar una investigaci\u00f3n traslacional innovadora, Science Translational Medicine<\/em>, 3: 1-4, 2011.<\/p>\n Reciba acceso completo a m\u00e1s de 35 a\u00f1os de archivos<\/strong>, as\u00ed como TS Digest<\/em><\/strong>, ediciones digitales de The Scientist<\/em><\/strong>, art\u00edculos destacados<\/strong>, \u00a1y mucho m\u00e1s!\u00danase gratis hoy \u00bfYa es miembro?Inicie sesi\u00f3n aqu\u00ed<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" WIKIMEDIA COMMONS La investigaci\u00f3n en etapa inicial a menudo recibe cr\u00edticas por no incluir suficientes sujetos de prueba para ser estad\u00edsticamente v\u00e1lida. Pero adherirse al dogma del gran tama\u00f1o de la muestra es contraproducente, dice Peter Bacchetti, bioestad\u00edstico de la Universidad de California en San Francisco. 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