Capítulo 5:

 Psiquiatría. La muestra para el análisis estadístico (2/2)

Si realizamos los cálculos con el módulo del Epi Info (EPITABLE >Describir > Media) encontramos que dicho intervalo comprende los valores 20,05 y 23,95, con una probabilidad del 95%. ¿Qué significa este resultado?

Significa que si repitiésemos el experimento 100 veces en las que eligiésemos a 100 personas distintas, en 95 casos calcularíamos una media de IMC comprendida entre los valores del intervalo y sólo en 5 ocasiones encontraríamos valores o superiores o inferiores. Es decir, podríamos asegurar que el valor poblacional desconocido tiene una probabilidad del 95% de encontrarse en dicho intervalo.

El mismo razonamiento que hemos utilizado para el cálculo de una media es de aplicación en caso de variables cualitativas y, por tanto, cuando estamos trabajando con prevalencias. Este cálculo se puede realizar también con el módulo EPITABLE > Describir > Proporción o mediante el comando FREQ de Análisis, Si utiliza el parámetro ./C. después de FREQ, se producen los límites de confianza para cada valor producido.

La importancia que hemos visto hasta ahora del intervalo de confianza no se circunscribe únicamente a permitirnos aproximarnos al conocimiento, con mayor o menor seguridad, de un parámetro poblacional sino que tiene otras connotaciones importantes. Cuando planificamos una investigación debemos decidir cuántos sujetos deben ser estudiados para poder responder a los objetivos del estudio.

Supongamos que queremos saber cuántos pacientes debemos estudiar para poder estimar el valor medio del peso en los pacientes del Centro de Salud. Para poder responder a esta pregunta el investigador deberá responder a las siguientes tres preguntas:

* ¿Cuál es la confianza con la que quiero trabajar? En la mayor parte de los casos trabajaremos con una confianza del 95%, lo que significa que Za = 1,96.

* ¿Cuál es la diferencia (d) máxima que está dispuesto a asumir entre la media poblacional y la media muestral?

* ¿Qué valores aproximadamente tiene el parámetro que quiere estimar?

Podremos responder a esta pregunta basándonos en informaciones bibliográficas o realizar un mini estudio con unos pocos pacientes para calcular la media y la desviación.

El investigador exige que la diferencia (d) no sea mayor de 8 kilos. Hemos pesado a 12 pacientes del centro y hemos encontrado una media de 63 kilos y una desviación de 18.

El concepto de intervalo de confianza, como veremos a continuación, es la base para el cálculo del tamaño muestral. La diferencia máxima entre la media poblacional y la muestral viene determinada por la segunda parte de la ecuación del IC:

Si despejamos 'n' en la igualdad llegaremos a la fórmula final para poder determinar el tamaño muestral para conocer el valor medio en nuestra población de la variable peso

Este cálculo no se puede realizar por medio del paquete Epi Info, por lo que el investigador deberá proveerse de máquina de calcular y paciencia.

Si quisiéramos determinar el tamaño muestral para conocer una prevalencia, continuando con el mismo razonamiento, deberemos responder a las mismas tres preguntas anteriores si bien con la salvedad de que hablamos de proporciones y no de medias. Referente a la tercera pregunta (¿qué valores toma el parámetro en la población?) hay autores que defienden que en caso que no tengamos ninguna información se asuma como tal la condición más desfavorable (cuando 'p' y 'q' son iguales), aunque parece más elegante realizar igualmente un mini estudio para estimar dicho valor:

En este caso sí que podemos realizar dicho cálculo a través de Epi Info (EPITABLE >Muestras > Tamaño muestral > Proporción simple). Estos cálculos se complican un poco si en lugar de querer determinar una proporción o una media queremos estudiar si hay diferencia en la eficacia entre dos fármacos o si una actividad de educación para la salud consigue disminuir el peso de los participantes en la misma. Para el cálculo de dos proporciones nos ayuda igualmente Epi Info, no así para determinar dos medias.

Es imprescindible que recordemos que el tamaño que hemos calculado, en ningún caso, es un número mágico. Simplemente nos da una idea de cuántos sujetos deberemos estudiar para poder responder a nuestros objetivos.

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