Cálculo del tamaño de muestra necesario para estimar el coeficiente de correlación de Pearson mediante sintaxis en SPSS

Abstract

INTRODUCCIÓN. El estudio de la asociación entre dos variables requiere del cálculo del estadístico llamado coeficiente de correlación. En la fase de diseño de este tipo de estudios, debe realizarse la estimación del número mínimo de participantes a seleccionar para asegurar que podremos realizar inferencias estadísticas con una potencia adecuada. Desafortunadamente, SPSS no ofrece el cálculo del tamaño muestral para los estudios de asociación de variables cuantitativas. Por tanto, el objetivo principal de este trabajo ha sido calcular mediante sintaxis de SPSS el tamaño de la muestra necesario para estimar el coeficiente de correlación a través de un caso práctico. MÉTODO. Se proporciona un fichero de sintaxis de SPSS para el cálculo del tamaño muestral en estudios de asociación. RESULTADOS Y DISCUSIÓN. El uso del fichero de sintaxis servirá de apoyo metodológico para todo investigador usuario de SPSS interesado en el cálculo del tamaño muestral para la estimación del coeficiente de correlación.

Central Banks Digital Currency: Detection of Optimal Countries for the Implementation of a CBDC and the Implication for Payment Industry Open Innovation

“…Before starting to analyze the relationships between the different countries with the variables that we characterized in the previous section, we performed an analysis of the descriptive statistics for each country (shown in Table A2 in the Appendix A) and also a frequency analysis of the variables (shown in Table A3 in the Appendix A). Once this had been done, we carried out the application of Pearson's correlation coefficient [36] using the SPPS statistical program. The objective is to find those countries with the highest degree of correlation [37], and then Spearman's Rho and Kendall's Tab U with the Bahamas in first place, China in second place and Uruguay in third place.…”

Estudio de corte transversal: Concordancia entre variables antropométricas y su autorreporte

“…Tomando una tasa de discordancia alfa del 0,05 y una probabilidad de tolerancia beta del 95% se calculó un tamaño de muestra de 59 pacientes con la hipótesis de que todas las mediciones serán concordantes entre ellas [14]. Teniendo en cuenta la probabilidad de pérdida de información a lo largo de la recolección de datos se ajustó el valor a 20% sobre el estimado, indicando un tamaño muestral de 71 pacientes.…”

Expectations for disposal of property in La Paz, San Ramón, Costa Rica (2016-2017)

“…Creado a partir de la obra en http://revistas.una.ac.cr/index.php/perspectivasrurales. * Nota: Una correlación estadísticamente significativa quiere decir que, en una muestra semejante, encontraríamos una correlación, distinta de cero, entre las dos variables (pero no necesariamente de una magnitud parecida) (Dagnino, 2014;Santabárbara, 2021).…”

“…Además, se registró una correlación negativa (n= -0,153, r= 0,033 y p < 0,005) entre la expectativa de disposición de la propiedad asociada al cultivo caña de azúcar y el grado de escolaridad (Tabla 5), ya que, a mayor grado de escolaridad, menor interés en este cultivo. * Nota: Una correlación estadísticamente significativa quiere decir que en una muestra semejante encontraríamos una correlación entre las dos variables, distinta de cero (pero no necesariamente de una magnitud parecida) (Dagnino, 2014;Santabárbara, 2021).…”