Cómo estimar el tamaño de la muestra para cumplir con los requisitos de especificidad y sensibilidadHola, estoy intentando calcular el tamaño de muestra requerido para que mi prueba cumpla con los requisitos de sensibilidad y especificidad.
Tengo una prueba binaria que detecta la presencia de bacterias en el agua, si es positivo hay bacterias, si es negativo no está presente.
Me gustaría que mi prueba tuviera
Sensibilidad del 92% (con IC del 95% de 90-94%)
y
90% de especificidad (con IC del 95% de 88-92%)
y quiero que la potencia sea 0.8
Quiero saber cuántas muestras necesito para cumplir con estos requisitos, cuántas muestras de bacterias positivas y cuántas muestras de bacterias negativas.
¿Cómo haría para hacer este cálculo? Eché un vistazo en DOE > Diagnóstico de diseño > Tamaño y potencia de la muestra. Pero todavía no tengo claro cuál debería usar y cómo.
¡Muchas gracias!
Diseño de experimentosRe: Cómo estimar el tamaño de la muestra para cumplir con los requisitos de especificidad y sensibilidadHola,
Teniendo en cuenta que nadie ha contribuido todavía, permítame intentar responder a su pregunta. Hasta donde yo sé, la especificidad y la sensibilidad de una prueba no dependen del tamaño de la muestra. Pero, la precisión de las estimaciones de especificidad y sensibilidad depende del tamaño de la muestra. Por lo tanto, si comprendo correctamente su consulta, no modificará la Especificidad o Sensibilidad agregando más muestras a su experimento.
Sin embargo, si su pregunta es sobre la combinación de casos positivos y negativos en su experimento, puede derivarlos fácilmente de la definición de Sensibilidad y Especificidad.
Espero que ayude,
Mejor,
TS
Re: Cómo estimar el tamaño de la muestra para cumplir con los requisitos de especificidad y sensibilidadSí, la especificidad y la sensibilidad de una prueba no cambiarán con el tamaño de la muestra. Lo que quise decir con los requisitos es que el IC del 95% se encuentra entre los valores cotizados.
Cuantas más muestras pruebe, más seguro puedo estar de que la especificidad y sensibilidad "verdaderas" de mi prueba se acercan a la que calculo. ¿Esto tiene sentido?
