Tamaño de muestra para comparar dos proporciones
Estima participantes por grupo para ensayo/cohorte comparativo que detecte diferencia esperada de proporciones.
Calcular con transparencia
Compruebe la población, las unidades y la versión. El resultado presenta la fórmula o clasificación, sin decisión terapéutica automática.
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Método · Límites de aplicación
Cohortes independientes, Charan/Biswas 2013 p. 123, m=1; cuantiles normales con seis decimales; sin corrección de continuidad; WHO 1991 no comprobado directamente
Esta aproximación calcula el tamaño por grupo para dos proporciones binarias independientes, con asignación igual y prueba bilateral. Defina diferencia clínicamente relevante, proporciones esperadas, significación y potencia; no trate la diferencia deseada como resultado conocido. No incorpora emparejamiento, conglomerados, medidas repetidas ni asignación desigual, que requieren métodos propios. El ajuste por pérdidas aumenta el reclutamiento, pero no corrige sesgo ni diseño inadecuado. No se ha comprobado el manual WHO 1991 íntegro. La ecuación corresponde a la forma para cohortes independientes de Charan y Biswas (2013, p. 123), con m = 1; la forma para ensayos con varianza totalmente agrupada de la p. 124 es diferente. Los cuantiles normales se comprobaron matemáticamente y se redondearon a seis decimales; esto no valida la elección del diseño. La cita WHO 1991 sigue sin comprobación directa del manual.
Condiciones de uso
Compruebe la población, las unidades, los criterios de inclusión y exclusión y la versión en la fuente original. Un resultado aislado no establece un diagnóstico, un alta ni una prescripción.
Parámetros documentados
- Proporción esperada en el grupo 1 (p. ej., control) · %
- Proporción esperada en el grupo 2 (p. ej., intervención) · %
- Nivel de significación (bilateral)
- Potencia estadística
- Pérdidas previstas (opcional) · %
3/3 casos de referencia comprobados. Las pruebas numéricas no son validación clínica.
Relación con la investigación del cáncer
Apoyo a la investigación — requiere contexto
Planificación estadística para comparar proporciones. La investigación debe justificar el efecto esperado, la potencia, las pérdidas y la adecuación del diseño.
Aplicaciones: Ensayos clínicos y métodos · Epidemiología