AMOSTRAGEM
Amostragem em Pesquisa Clínica: tamanho da Amostra
Tamanho da amostra em estudos clínicos e experimentais
A amostragem é um campo da estatística bastante sofisticado que estuda técnicas de planejamento de pesquisa para possibilitar inferências sobre um universo a partir do estudo de uma pequena parte de seus componentes, uma amostra
Uma amostragem bem realizada leva a um custo reduzido, a maior rapidez, a maior amplitude e exatidão, fatores estes essenciais para o sucesso da pesquisa
É muito importante que o pesquisador conheça o real papel do cálculo do tamanho da amostra, que começa no planejamento do estudo, e que pode contribuir de maneira importante para a qualidade do seu estudo. A escolha de diversos métodos de cálculos de tamanho da amostra obedece a critérios metodológicos.
Na realização de qualquer estudo, é impossível examinar todos os elementos da população de interesse. Geralmente se trabalha com uma amostra da população. A inferência estatística dá elementos para de maneira segura, as conclusões obtidas da para a população
A preocupação central é que seja representativa. Assim que se decide obter informações através de um levantamento amostral, surgem imediatamente dois problemas: definir cuidadosamente a população de interesse; e selecionar a característica que vai ser pesquisada (Correa10, 2006).
A amostra de uma pesquisa clínica deve ser dividida e descrita em quatro partes
Critérios de inclusão - itens que devem ser cumpridos para que o indivíduo possa ser eleito para participar de um determinado estudo clínico.
Critérios de exclusão - itens que não permitem que o indivíduo participe de um determinado estudo clínico.
Técnica de amostragem – depende essencialmente da pergunta da pesquisa, que é definida pelo pesquisador.
Consentimento livre e esclarecido - processo no qual o sujeito, voluntariamente, confirma sua vontade de participar em um estudo clínico, após ter sido informado de todos os aspectos relevantes para sua tomada de decisão.
Amostra é um subconjunto
da população, é uma parte do todo.
Amostragem é um campo da estatística bastante sofisticado que estuda técnicas de planejamento de pesquisa para possibilitar inferências sobre um universo a partir do estudo de uma pequena parte de seus componentes, uma amostra
Amostragem probabilística: é a única forma que permite planos de amostra representativa. Permite que o pesquisador estime até que ponto os resultados baseados em sua amostra tendem a diferir dos que seriam encontrados por meio do estudo da população
Amostragem não-probabilística: tem como característica principal não fazer uso de formas aleatórias de seleção, torna-se impossível a aplicação de formas estatísticas para cálculo.
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Estudos investigativos clínico-epidemiológicos ou experimentais objetivam descrever fenômenos ou comparar o perimentais objetivam descrever fenômenos ou comparar o comportamento de variáveis em subgrupos de uma população
Tipos de amostragem probabilística mais usuais:
Aleatória simples: neste tipo de amostra, a premissa é de que cada componente da população estudada tem a mesma chance de ser escolhido para compor a amostra.
Aleatória sistemática: deve obedecer ao mesmo princípio da amostragem aleatória simples de iguais probabilidades de pertencer à amostra para todos os componentes da população estudada.
Aleatória estratificada: a população é dividida em estratos e em seguida é selecionada uma amostra aleatória de cada estrato.
Aleatória por conglomerados ou grupos: determina um grupo da população, como escolas, empresas, igrejas, etc. A exigência básica é que o indivíduo, objeto de pesquisa, pertença a um grupo
Aleatória por etapas ou estágios múltiplos: especifica as diversas fases de realização da pesquisa. Essa estratégia de amostragem pode ser vista como uma combinação de dois ou mais planos amostrais.
Tipos de amostragem não-probabilística mais usuais:
O planejamento amostral adequado depende do conhecimento básico da estatística do estudo e do conhecimento profundo do problema investigado, a fim de que se possa unir a significância estatística dos testes ao significa do clínico dos resultados
Amostra por acessibilidade ou por conveniência: destituída de qualquer rigor estatístico. O pesquisador seleciona os elementos a que tem acesso, admitindo que estes possam representar um universo
Amostra por julgamento ou intencional: seleciona um subgrupo da população que, com base nas informações disponíveis, possa ser considerado representativo de toda a população
Amostra por quotas: esta é a que apresenta maior rigor, pois confere alguma estratificação à amostra. Deve-se atentar para a classificação da população em função de propriedades tidas como relevantes; determinação da proporção da população a ser colocada em cada classe e fixação de quotas para cada observador
Tamanho da amostra
O cálculo do tamanho da amostra é praticamente mandatório nos protocolos de pesquisa e a justificativa do tamanho da triagem para a publicação
A maior parte dos testes bioestatísticos pressupõe que a amostra estudada seja probabilisticamente representativa da população
Análise para resposta quantitativa - os dados são resumidos na forma de médias, variâncias e suas derivações. Estudos com este tipo de resposta em geral requerem técnicas mais complexas, assim, incluí-se apenas quatro alternativas de análise
Participantes
Gabryella Santos
Esther Carneiro
Danielle Ferraz
Mariana Silva Cardoso
Luis Filipi Dantas
A escolha da fração populacional que compõe a amostra do estudo implica que o pesquisador assuma certo grau de erro relacionado à estimativa dos parâmetros
populacionais de cada variável, tal erro amostral é possível de quantificação, sendo inversamente proporcional ao tamanho da amostra4
Quando uma variável qualitativa não for dicotômica, o dimensionamento amostral deve ser considerado para a proporção de cada categoria que compõe a variável
as fórmulas para cálculo do tamanho amostral pressupõem populações de tamanho ilimitado. Uma situação especial ocorre quando se estudam populações restritas (<10000 indivíduos), já que, nesses casos, cada unidade amostrada representa uma significativa fração do universo amostral finito.
Nesses casos, as fórmulas podem ser ajustadas a partir de um fator de correção para populações finitas, minimizando a dimensão da amostra necessária
Uma estratégia que permite a redução da variabilidade das medidas, aumentando a comparabilidade dos indivíduos em uma amostra, e, consequentemente, reduzindo a necessidade numérica amostral para a detecção de um fenômeno, é o pareamento (ou emparelhamento) das observações
Em pesquisas onde diversas variáveis forem importantes para análise do desfecho estudado, ou seja, não são apenas controle ou variáveis de ajuste, faz-se necessário cálculo do tamanho amostral para cada variável importante estudada.