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Qué significa el tamaño de la muestra

Tamaño de muestra en un estudio: separa el dato de la interpretación. Qué dice la fuente, en quién se estudió y qué no está establecido.

Respuesta breve

El tamaño de muestra es el número de unidades incluidas en una fase o análisis. Interprétalo con cálculo previo, resultado principal, variabilidad, eventos, grupos y pérdidas; “grande” o “pequeño” sin esos datos dice poco.

Qué significa

La precisión depende no solo de participantes, sino de frecuencia del evento, dispersión, diseño y correlación. Un estudio puede tener muchos registros y pocos eventos útiles. La potencia planificada se basa en un efecto esperado y supuestos; no sustituye el intervalo observado.

Puntos clave

  • Cuenta por análisis

    La cifra total puede ocultar pocos participantes en un subgrupo.

  • Eventos importan

    Para resultados raros, miles de personas pueden producir una estimación imprecisa.

  • Cantidad no cura sesgo

    Una muestra enorme puede estimar con precisión una asociación distorsionada.

Cómo usar esta información

Busca diagrama de flujo: evaluados, incluidos, asignados, seguidos y analizados. Revisa el cálculo de muestra y si el desenlace publicado era el planificado.

Para interpretar, prioriza efecto e intervalo. Trata análisis pequeños, pérdidas diferenciales y múltiples subgrupos como fuentes de incertidumbre.

Preguntas frecuentes

¿Cuántos participantes son suficientes?

No existe un umbral universal; depende de efecto, variabilidad, diseño, eventos y precisión buscada.

¿Una muestra grande demuestra causalidad?

No. El diseño y el control de sesgos siguen siendo esenciales.

¿Debo mirar reclutados o analizados?

Ambos, junto con razones de exclusión y pérdidas.