Quantos participantes preciso? Potência e tamanho de amostra

Para o projeto de TCC, dissertação ou tese, e para o comitê de ética, é preciso justificar o tamanho da amostra: poucos participantes escondem efeitos reais, muitos desperdiçam tempo e recursos. Essa justificativa é a análise de potência.

Escolha o teste que vai usar, o tamanho do efeito que quer detetar e a potência pretendida. A calculadora diz quantos participantes são necessários e que potência teria com outros números. Os resultados conferem com o G*Power.

A potência é a probabilidade de o teste detetar um efeito que existe mesmo. Depende de quatro grandezas ligadas entre si: o tamanho da amostra, o tamanho do efeito, o nível de significância (alfa) e a própria potência. Fixando três, a quarta fica determinada.

A calculadora fixa o efeito, o alfa e a potência pretendidos e procura a menor amostra que os cumpre, usando a distribuição exata do teste (t não central, F não central ou qui-quadrado não central). Também faz o inverso: dado o seu tamanho de amostra, diz a potência que tem.

O que a potência significa na prática

A potência estatística é a probabilidade de obter um resultado significativo quando o efeito que procura existe mesmo. Uma potência de 80 % quer dizer que, em 20 % dos estudos iguais ao seu, o teste não deteta um efeito real. Com amostras pequenas essa probabilidade de falhar é grande, e os resultados significativos que aparecem costumam exagerar o efeito.

O que o comitê de ética e a banca esperam

• Uma justificativa explícita do tamanho da amostra, com o teste, o efeito, o alfa e a potência.
• O efeito esperado com uma fonte: estudos anteriores ou o menor efeito que teria importância prática.
• Um plano para as perdas de participantes.

Como escolher o tamanho do efeito

É a decisão mais difícil. Fontes razoáveis: o menor efeito com importância prática na sua área, os efeitos de estudos parecidos (cuidado: os publicados tendem a ser maiores do que os reais) e, só em último caso, as convenções de Cohen (pequeno, médio, grande). Reduzir o efeito a metade multiplica por quatro o tamanho de amostra.

Erros frequentes

• Calcular a potência depois de ter os resultados, com o efeito observado: não traz informação.
• Usar «efeito médio» sem pensar se é o que realmente importa.
• Esquecer as perdas: se espera perder 15 % dos participantes, recrute a amostra calculada dividida por 0,85.
• Não ajustar o alfa quando faz vários testes.
• Misturar tamanhos por grupo com totais.

Limites desta calculadora

• Cobre desenhos simples: dois grupos independentes com variâncias iguais, ANOVA de uma via com grupos do mesmo tamanho, correlação, duas proporções e o qui-quadrado de Pearson. Não cobre medidas repetidas com vários fatores, modelos mistos, regressão múltipla nem análise de sobrevivência.
• Na correlação usa-se a transformação de Fisher, aproximada: com r = 0,30 dá 85 pares, enquanto o cálculo exato dá 84.
• Nas duas proporções usa-se o h de Cohen, uma aproximação normal.
• No qui-quadrado o efeito w define-se a partir das proporções esperadas na tabela; a calculadora não o calcula por si.

Aviso

O resultado é uma estimativa e não substitui a justificativa de amostra que o comitê de ética ou a revista exija. Confirme o cálculo com o G*Power ou com um estatístico antes de recrutar participantes.