Calculo do tamanho da amostra

O planejamento da pesquisa deve considerar um número adequado de animais a serem utilizados, ou seja, não grande demais de forma a submetê-los a procedimentos desnecessários, nem pequeno demais de forma a invalidar a pesquisa e, do mesmo modo, ter submetido todos os animais a protocolos experimentais sem necessidade.

Por isso, o tamanho da amostra deve ser calculado de acordo com o desenho experimental elaborado para que se atinjam os objetivos da pesquisa, levando em conta a seguinte premissa: o menor número de animais utilizados para que os resultados sejam válidos.

Um bom planejamento estatístico para organizar grupos ou tratamentos e tratar os dados que serão coletados minimiza o efeito de variáveis não controláveis e pode oferecer um poder estatístico relevante sem a necessidade de aumentar o número de amostras.

As principais variáveis que devem ser consideradas para calcular o tamanho amostral são:

1. Tipo de teste estatístico previsto para o delineamento experimental do projeto: teste t, ANOVA, testes de correlação ou de proporção, análise de variáveis não paramétricas etc.
2. Nível de significância (α) previsto para o teste: representa a probabilidade de rejeitar a hipótese nula quando ela é verdadeira, ou seja, de assumir que há uma diferença válida quando, na realidade, ela foi causada pelo acaso e não pela intervenção pretendida (erro tipo I). O valor mais comum empregado nas pesquisas científicas é de 5%, mas pode variar a depender do objetivo do trabalho.
3. Poder estatístico: corresponde à probabilidade de rejeitar a hipótese nula quando ela é realmente falsa, ou seja, quanto maior o poder, menor o risco de se cometer um erro do tipo II. Geralmente, considera-se um poder maior ou igual a 80%.
4. Direção do efeito: no planejamento da pesquisa, é importante levar em consideração quais são os resultados possíveis dos testes realizados. Considerando uma determinada variável, se a intervenção pretendida pode alterar os valores para mais e para menos, trata-se de um teste bilateral ou bicaudal. Entretanto, se a intervenção pode apenas ou aumentar ou diminuir os valores daquela variável, trata-se de um teste unilateral ou unicaudal. O pesquisador pode perceber isso ao formular a hipótese estatística, por exemplo: i) o tratamento altera o valor da variável; ii) o tratamento aumenta o valor da variável; ou iii) o tratamento diminui o valor da variável.
5. Tamanho do efeito: é importante que o pesquisador tenha em mente que a existência de diferença estatística entre dois grupos não é suficiente para que ela seja significativa biologicamente. Assim, é preciso estimar, com base em experimentos prévios ou parâmetros clínicos, a magnitude que torna essa diferença realmente relevante.
6. Estimativa do desvio-padrão: o desvio-padrão é uma medida de dispersão da média e indica o quanto as observações individuais se distanciam da média calculada para um determinado conjunto de amostras. Em geral, quanto maior o desvio, maior o número necessário de repetições, ou seja, mais animais serão utilizados. Algumas variáveis caracteristicamente apresentam grande variação individual, enquanto outras, quando apresentam desvio amplo, podem indicar efeito do acaso, ou seja, presença de fatores não controlados. Por isso, o pesquisador deve escolher cuidadosamente os métodos de análise de suas variáveis e certificar-se de adotar medidas para prevenir ou minimizar esses erros. Para efeitos de cálculo de tamanho amostral, o pesquisador pode lançar mão de dados de experimentos anteriores, dados da literatura científica ou estimativas pautadas em revisão ou outros tipos de documentação.
7. Estimativa de perda de amostras: o pesquisador deve avaliar o risco de perda de amostras durante a execução do projeto para que seus resultados não sejam invalidados e, se necessário e de forma justificada, apresentar um acréscimo ao número de amostras calculado.

Sites e programas para cálculo do n amostral

O site StatPages reúne uma coleção de ferramentas para cálculo amostral. Caso o pesquisador opte por utilizar alguma delas, ao submeter o processo para a Ceua-UFV, no campo em que se deve anexar a demonstração do cálculo, deverá ser incluído um documento contendo a ferramenta empregada, print da tela ou cópia do relatório gerado, bem como justificativa para os parâmetros de entrada escolhidos pelo pesquisador (nível de significância, poder do teste, tamanho do efeito, desvio-padrão etc.).

O Concea também recomenda as diretrizes ARRIVE (Animal Research: Reporting of In Vivo Experiments) e PREPARE (Planning Research and Experimental Procedures on Animals: Recommendations for Excellence), que trazem outras informações sobre o cálculo do tamanho amostral.

Equações para cálculo do n amostral

O site Power and Sample Size disponibiliza as calculadoras necessárias para o cálculo do tamanho amostral, bem como do poder de um teste. No menu lateral esquerdo, há uma lista de testes e, ao clicar em cada um deles, o usuário é conduzido à calculadora mais apropriada. Além de automatizar o cálculo, cada uma dessas páginas contém a equação utilizada, caso o usuário queira demonstrar os cálculos a partir dela.

Orientações e diretrizes de organizações científicas ou comerciais

Algumas organizações podem estabelecer diretrizes para validação de determinados tipos de estudo. Muitas vezes, esses documentos estabelecem um número mínimo de repetições necessário para que os resultados sejam válidos. Caso o pesquisador necessite seguir essas orientações, deverá encaminhar a documentação de referência como justificativa. É importante notar que, se a diretriz menciona um número mínimo e o pesquisador utilizar um número maior, deverá demonstrar essa necessidade matematicamente.