Sample size calculation: Basic principles

Abstract

Addressing a sample size is a practical issue that has to be solved during planning and designing stage of the study. The aim of any clinical research is to detect the actual difference between two groups (power) and to provide an estimate of the difference with a reasonable accuracy (precision). Hence, researchers should do a priori estimate of sample size well ahead, before conducting the study. Post hoc sample size computation is not encouraged conventionally. Adequate sample size minimizes the random error or in other words, lessens something happening by chance. Too small a sample may fail to answer the research question and can be of questionable validity or provide an imprecise answer while too large a sample may answer the question but is resource-intensive and also may be unethical. More transparency in the calculation of sample size is required so that it can be justified and replicated while reporting.

Protective potential of Avena sativa seed mucilaginous extract against hyperlipidemia indicated by improved biomarkers and histopathology

“…All statistical procedure was done by SPSS software, version 20. The sample size for each group was adjusted according to principles stated in literature, where value of α = 1.96, β = 0.842, a difference of 15 in each parameter is proposed between the groups as significant (Mean1− Mean2) and be detected with 80% beta power at a significance level alpha of 0.05 (Das et al, 2016).…”

El protocolo de investigación V: el cálculo del tamaño de muestra

“…Tampoco es razonable (particularmente en estudios dónde se hará alguna intervención) someter a los participantes a riesgos, cuando con un número menor es posible lograr los objetivos de la investigación. 2,3 En general, para quienes están elaborando su protocolo de investigación, especialmente cuando se tiene poca experiencia, el cálculo del tamaño puede resultar una tarea complicada. El objetivo de este artículo es dar a conocer los aspectos más importantes para calcular de manera juiciosa, el número necesario de participantes en un estudio de investigación clínica, tomando como base a otros autores que han escrito extensamente sobre el tema.…”

“…Aunque es imposible asegurar siempre un mismo comportamiento en cada ensayo (en este caso el resultado de la aplicación del broncodilatador), dado el número de posibles factores involucrados en un fenómeno, se puede estimar un margen estrecho de la probabilidad de que así suceda. 1,3 Este nivel de predicción es lo que nos permite hacer inferencias para futuros pacientes.…”

“…Por lo anterior, considerando la escala de medición existe otra regla en cuanto al cálculo del tamaño de la muestra: "las escalas con mayor poder de discriminación (cuantitativas versus cualitativas) siempre requerirán menor tamaño de la muestra y viceversa, a menor discriminación mayor tamaño de la muestra". 1,3,7 Respecto al estudio de prueba diagnóstica, los autores apuestan a que la broncoscopia será útil si es capaz de confirmar un diagnóstico de infección (lo cual también se conoce como sensibilidad) en al menos 80 % de los pacientes con esta condición (magnitud esperada).…”

The Determination of Sample Size for Sensitive Issue Successive Survey with the Multiplication RRT Model under Two‐Stage and Stratified Two‐Stage Random Sampling and Its Application in Medical Survey

“…Sampling, a kind of incomplete survey, is the most common pattern of investigation [1,2]. Based on the sample taken from the population [3], we obtain the estimation of population parameter. Because of privacy and variability, in the process of sampling investigation for sensitive questions, some respondents often refuse to answer or give wrong answer for self-protection [4].…”