Sample Size Calculator
Choose a scenario by study type and enter the parameters to estimate the required sample size. Covers common clinical/imaging research designs such as mean comparison, correlation, proportion estimation and reference interval studies.
① Choose study type
② Introducir parámetros
Cómo usarla y metodología
¿Por qué estimar el tamaño muestral antes de un estudio?
Una muestra demasiado pequeña da potencia insuficiente y conclusiones falsamente negativas; demasiado grande malgasta recursos y alarga el estudio. En la fase de diseño (y en solicitudes de ética/financiación) suele exigirse una justificación del tamaño muestral: hágalo antes de recoger los datos.
¿Qué significan los parámetros clave?
α (umbral de significación) suele valer 0,05 — probabilidad de falso positivo; la potencia (1−β) suele valer 0,8 o 0,9 — probabilidad de detectar una diferencia real; la diferencia esperada δ y la desviación típica σ reflejan el tamaño del efecto y pueden venir de un estudio piloto o de la literatura.
¿Cómo elegir el tipo de estudio?
Use «comparación de medias a dos grupos» para comparar dos medias; «estimación de media a un grupo» para la precisión de una media única; «estudio de correlación» para la correlación de dos variables; «estimación de proporción a un grupo» para una tasa de positividad; y «estudio de intervalo de referencia» para establecer una norma.
¿El valor calculado es el número final?
No. Es el mínimo teórico, sin pérdidas de seguimiento ni abandonos. Los estudios suelen añadir un 10–20 % por datos faltantes. Para diseños multifactoriales, estratificados o de medidas repetidas, consulte a un estadístico.
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