Em uma pesquisa clínica, o objetivo é estudar o efeito de um elemento x (fator de risco/medicamento) em uma população-alvo (a população que o estudo quer inferir o efeito do elemento x).
Exemplo: estatinas para prevenção primária de infarto e população de indivíduos de 30–70 anos que não possuem eventos cardiovasculares prévios.
No entanto, não tem como analisar todos esses indivíduos no mundo, correto? Por isso realizamos a amostragem. Deve-se saber que mesmo com uma amostragem de forma correta pode haver erro amostral, e existe chance de erro da sua inferência.
Amostra aleatória ou probabilística:
Em populações homogêneas pode-se fazer a amostra aleatória simples (sorteio). O erro que pode ocorrer é devido ao acaso. Pode ser aleatória estratificada, que no nosso exemplo da estatina é manter a proporção de indivíduos por exemplo de subgrupos(30–40, 40–50 anos) da população na amostra. (estratégia para controlar vieses que citamos no nosso post de vieses).
Amostra semiprobabilística:
É semelhante a amostra probabilística, no entanto tem um sistema preestabelecido. Se vamos estudar a população de um ambulatório que tem 5 mil fichas e queremos 250 participantes, podemos aleatorizar a primeira escolha em 20 números e a partir daí pegar de 20 em 20 (sorteia de 1–20, se der 10, seleciona o 30, 50…).
Amostra de conveniência:
Amostra que por sua característica é enviesada. O pesquisador seleciona os indivíduos com base nos critérios que ele definir (facilidade de acesso, etc.)
Como saber se um estudo usou uma amostra suficiente para ter um bom poder estatístico? É diferente fazer o estudo da estatina que exemplificamos em 20 pessoas e em 20000 pessoas.
O cálculo amostral aumenta o poder do estudo, e minimiza custos , por que no nosso exemplo, talvez não seja necessário 20000 participantes, mas 20 certamente será pouco.
No nosso exemplo, queremos testar o desfecho em dois grupos: um que usa estatina versus um que não usa.
Para fazer o cálculo, é necessário se ter estimativas da incidência esperada **do desfecho em ambos os grupos. O cálculo é de extrema importância e existem calculadoras online de tamanho amostral. Além das estimativas, o cálculo se baseia no nível de significância desejado(α) e P para poder estatístico, baseando-se nas chances dos erros tipo I e tipo II testando a hipótese nula. Para se aprofundar mais no cálculo, acesse o livro da referência.
Referência:
Epidemiologia e Bioestatística. Fundamentos para leitura crítica. Petrônio Fagundes de Oliveira Filho.