Tamanho amostral para comparar duas proporções
Estima quantos participantes cada grupo precisa para que um estudo comparativo (ensaio clínico ou coorte) detecte a diferença esperada entre duas proporções.
Calcular com transparência
Confira população, unidades e versão. O resultado apresenta a fórmula ou classificação, sem decisão terapêutica automática.
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Método · Limites de aplicação
Coortes independentes, Charan/Biswas 2013 p. 123, m=1; quantis normais com seis casas decimais; sem correção de continuidade; WHO 1991 não conferido diretamente
Esta aproximação calcula o tamanho por grupo para duas proporções binárias independentes, com alocação igual e teste bilateral. Defina diferença clinicamente relevante, proporções esperadas, significância e poder; não trate a diferença desejada como resultado conhecido. O cálculo não incorpora pareamento, conglomerados, medidas repetidas ou alocação desigual, que exigem métodos próprios. O ajuste para perdas aumenta o recrutamento, mas não corrige viés ou um desenho inadequado. A íntegra do manual WHO 1991 não foi conferida. A equação corresponde à forma para coortes independentes de Charan e Biswas (2013, p. 123), com m = 1; a forma de ensaio com variância inteiramente agrupada da p. 124 é diferente. Os quantis normais foram conferidos matematicamente e arredondados a seis casas decimais; isso não valida a escolha do desenho. A citação WHO 1991 permanece sem conferência direta do manual.
Condições de uso
Confira população, unidades, critérios de inclusão e exclusão e versão na fonte original. Um resultado isolado não estabelece diagnóstico, alta ou prescrição.
Parâmetros documentados
- Proporção esperada no grupo 1 (ex.: controle) · %
- Proporção esperada no grupo 2 (ex.: intervenção) · %
- Nível de significância (bicaudal)
- Poder do teste
- Perdas previstas (opcional) · %
3/3 casos de referência conferidos. Testes numéricos não são validação clínica.
Relação com a investigação do câncer
Apoio à investigação — requer contexto
Planejamento estatístico para comparar proporções. A investigação deve justificar efeito esperado, poder, perdas e adequação do desenho.
Aplicações: Ensaios clínicos e métodos · Epidemiologia