Encuesta de Recopilación de Parámetros para Análisis de Poder

Bienvenido a la Encuesta de Planificación de Análisis de Poder y Tamaño de Muestra. Esta encuesta recopila los supuestos y parámetros necesarios para realizar un análisis de poder o tamaño de muestra para su estudio. Sus respuestas se utilizarán únicamente para orientar su plan de análisis y se mantendrán confidenciales. No hay respuestas correctas o incorrectas: las mejores estimaciones son perfectamente aceptables. La encuesta toma aproximadamente de 8 a 12 minutos. La participación es voluntaria y puede detenerse en cualquier momento.

¿Cuál es el área principal del estudio?

• Biomédica / Clínica
• Salud Pública
• Ciencias Sociales
• Educación
• Economía
• Psicología / Conductual
• Ingeniería
• Otra

¿Qué métrica de efecto utilizará el análisis de poder?

• Diferencia de medias
• Diferencia de medias estandarizada (d de Cohen)
• Razón de momios (odds ratio)
• Razón de riesgos (risk ratio)
• Diferencia de riesgos
• Razón de riesgos instantáneos (hazard ratio)
• Razón de tasas (rate ratio)
• Coeficiente de correlación
• Diferencia en puntuaciones de cambio

¿Cuál es la distribución supuesta para el desenlace principal?

• Normal
• Binomial
• Poisson
• Binomial negativa
• Log-normal
• Exponencial
• Weibull

¿Cuántos brazos o grupos incluye el diseño de su estudio?

• 1 (grupo único)
• 2
• 3
• 4 o más

¿Cuál es la duración prevista del seguimiento? (Indique el número y la unidad, por ejemplo, '12 semanas', '6 meses'.)

En general, ¿qué tan seguro está de la exactitud de los supuestos que proporcionó en esta encuesta?

Gracias por los detalles que ha proporcionado hasta ahora. Me gustaría hacerle un par de preguntas de seguimiento para aclarar cualquier vacío en los supuestos de su estudio, en particular respecto a sus estimaciones de varianza, las compensaciones del diseño o las restricciones de viabilidad.

Con base en sus respuestas en esta encuesta, ¿hay algún contexto, supuesto o restricción adicional que debamos considerar para su análisis de poder?

¿Cuál es su función o disciplina principal?

• Bioestadístico
• Epidemiólogo
• Investigador clínico
• Científico social
• Analista de datos
• Estudiante / en formación
• Otra

Gracias por completar esta encuesta. Sus respuestas se utilizarán para diseñar un plan adecuado de análisis de poder y tamaño de muestra para su estudio. Si tiene preguntas, comuníquese con el estadístico de su estudio o con el equipo de investigación.

¿Cuál es el tipo de desenlace principal?

• Continuo
• Binario / Proporción (0–1)
• Conteo
• Tiempo hasta el evento (supervivencia)
• Ordinal
• Otro

¿Cuál es el tamaño del efecto previsto? (Ingrese el valor numérico en la métrica elegida, por ejemplo, 0.3 para la d de Cohen, 1.5 para una razón de momios.)

Si su desenlace principal es continuo, ¿cuál es la desviación estándar supuesta? (Ingrese el valor en unidades del desenlace; deje en blanco si no aplica.)

¿Cuál es la proporción de asignación prevista entre los grupos?

• 1:1
• 2:1
• 1:2
• 1:1:1
• Otra

¿Cuál es la tasa esperada de atrición o pérdida de seguimiento durante toda la ventana de análisis? (Ingrese una proporción entre 0 y 1, por ejemplo, 0.15 para 15%.)

¿Qué fuentes fundamentaron estas estimaciones? (Seleccione todas las que correspondan.)

• Datos piloto
• ECA previo
• Conjunto de datos observacionales
• Revisión sistemática / metaanálisis
• Registro / historia clínica electrónica
• Juicio de expertos
• Restricciones de viabilidad

¿Cuántos años de experiencia tiene con el diseño o el análisis de estudios?

• Menos de 1 año
• 1–3 años
• 4–7 años
• 8–15 años
• 16 o más años

¿Cuál es el efecto mínimo detectable (MDE) que considera prácticamente significativo? (Use la misma métrica y unidades que su tamaño del efecto previsto.)

Si su desenlace principal es binario, ¿cuál es la tasa de eventos esperada en el grupo de control? (Ingrese una proporción entre 0 y 1; deje en blanco si no aplica.)

¿Qué nivel de significancia (alfa) utilizará? (por ejemplo, 0.05, 0.01)

La tasa de atrición que ingresó anteriormente se expresa por:

• Semana
• Mes
• Todo el período de seguimiento

Proporcione cualquier cita, conjunto de datos o nota adicional relevante para los supuestos que reportó anteriormente.

¿En qué región se encuentra principalmente?

• África
• Asia
• Europa
• América del Norte
• América del Sur
• Oceanía
• Medio Oriente
• Múltiples / Otra

¿Cuál es la unidad del tamaño del efecto? (por ejemplo, mmHg, puntos; ingrese 'estandarizado' si es adimensional.)

¿Cuáles son las fuentes de sus supuestos de varianza o tasa de eventos? (por ejemplo, datos piloto, literatura, registro; incluya citas o enlaces cuando sea posible.)

¿Cuál es su poder estadístico objetivo? (por ejemplo, 0.80, 0.90)

¿Cómo planea manejar los datos faltantes? (Seleccione todas las que correspondan.)

• Análisis de casos completos
• Imputación múltiple
• Máxima verosimilitud / modelos mixtos
• Ponderación por probabilidad inversa
• Última observación arrastrada hacia adelante
• Otro (especifique)

¿En qué tipo de organización trabaja principalmente?

• Universidad / Académica
• Hospital / Sistema de salud
• Gobierno
• Industria / Farmacéutica
• Sin fines de lucro / ONG
• Consultor independiente
• Otra

¿La prueba de hipótesis principal será unilateral o bilateral?

• Bilateral
• Unilateral

¿En qué país se encuentra principalmente? (Opcional)

¿El diseño es agrupado o aleatorizado por conglomerados?

• No
• Sí

Si su diseño es agrupado, ¿cuál es la correlación intraclase (ICC) supuesta? (Ingrese un valor entre 0 y 1.)

Si su diseño es agrupado, ¿cuál es el tamaño promedio esperado del conglomerado?

¿El estudio implica medidas repetidas o desenlaces longitudinales?

• No
• Sí

Si su estudio tiene medidas repetidas, ¿cuál es la correlación intrasujeto (rho) supuesta? (Ingrese un valor entre 0 y 1.)