Ir al menú de navegación principal Ir al contenido principal Ir al pie de página del sitio

Determinación del número mínimo de animales al comparar las medias de tratamiento mediante análisis de potencia

Determination of minimum number of animals in comparing treatment means by power analysis



Cómo citar
Altay, Y., Koskan, O. ., & Koknaroglu, H. . (2022). Determinación del número mínimo de animales al comparar las medias de tratamiento mediante análisis de potencia. Revista MVZ Córdoba, 27(2), e2572. https://doi.org/10.21897/rmvz.2572

Dimensions
PlumX
Licencia
Creative Commons License

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0.

Yasin Altay
Ozgur Koskan
Hayati Koknaroglu

Ozgur Koskan,

Universidad de Ciencias Aplicadas de Isparta, Facultad de Agricultura, Departamento de Ciencia Animal, Isparta, Turquía


Hayati Koknaroglu,

Universidad de Ciencias Aplicadas de Isparta, Facultad de Agricultura, Departamento de Ciencia Animal, Isparta, Turquía


Objetivo. El propósito de este estudio fue determinar el número mínimo de animales (tamaño mínimo de la muestra) en comparaciones de tratamientos con diferentes tamaños de efecto (0.25-2.0), el número de tratamientos (2-7) y la potencia de la prueba (80- 95%). Además, se desarrollaron ecuaciones de regresión lineal, cuadrática y cúbica que estiman el tamaño mínimo de muestra que debe usarse en las comparaciones de tratamientos. Materiales y métodos. Dentro del alcance de esta investigación, se utilizó la ganancia media diaria (GMD) de los experimentos con ganado de engorde a corral realizados en la Universidad Estatal de Iowa con un total de 1283 novillos. La potencia de la prueba se calculó después de que se tomaron muestras aleatorias de los datos de GMD y se establecieron las diferencias entre los tratamientos en términos de desviación estándar. Este proceso se repitió 1000 veces mediante una macro escrita en el programa del paquete de Minitab en la cantidad de tratamientos y niveles de potencia a comparar. Resultados. Se encontró que las ecuaciones de regresión cúbica dieron resultados más fiables que las demás. Como resultado, después de determinar el número de tratamientos, la potencia de la prueba y el tamaño del efecto, se puede determinar fácilmente un número suficiente de unidades experimentales utilizando las ecuaciones de estimación creadas sin análisis de potencia. Conclusiones. De esta manera, se pueden prevenir los gastos excesivos de dinero y las pérdidas financieras en estudios científicos y se puede brindar la oportunidad de encontrar financiamiento más fácilmente.


Visitas del artículo 275 | Visitas PDF


Descargas

Los datos de descarga todavía no están disponibles.
  1. Akobeng AK. Understanding type I and type II errors, statistical power and sample size. Acta Paediatrica. 2016; 105(6):605-609. https://doi.org/10.1111/apa.13384
  2. Greenland S, Senn SJ, Rothman KJ, Carlin JB, Poole, C, Goodman SN, Altman DG. Statistical tests, P values, confidence intervals, and power: a guide to misinterpretations. Eur J Epidemiol. 2016; 31(4):337-350. https://doi.org/10.1007/s10654-016-0149-3
  3. Cohen J. Statistical power analysis: Current Directions in Psychological Science 1992; 1(3):98-101. https://doi.org/10.1111/1467-8721.ep10768783
  4. Wilcox RR. ANOVA: A paradigm for low power and misleading measures of effect size?. Rev Educ Res. 1995; 65(1):51-77. https://doi.org/10.3102/00346543065001051
  5. Kelley K, Rausch, JR. Sample size planning for the standardized mean difference: Accuracy in parameter estimation via narrow confidence intervals. Psychol Methods. 2006; 11(4):363–385. https://doi.org/10.1037/1082-989X.11.4.363
  6. Houle TT, Penzien DB, Houle CK. Statistical power and sample size estimation for headache research: An overview and power calculation tools. Headache. 2005; 45(5):414-418. https://doi.org/10.1111/j.1526-4610.2005.05092.x
  7. Mascha EJ, Vetter TR. Significance, errors, power, and sample size: the blocking and tackling of statistics. Anesth Analg. 2018; 126(2):691-698. https://doi.org/10.1213/ANE.0000000000002741
  8. Aslan E, Koşkan Ö, Altay Y. Determination of the Sample Size on Different Independent K Group Comparisons by Power Analysis. Turk Tarim Arast Derg. 2021; 8(1):34-41. https://doi.org/10.19159/tutad.792694
  9. Szucs D, Ioannidis JP. Sample size evolution in neuroimaging research: An evaluation of highly-cited studies (1990–2012) and of latest practices (2017–2018) in high-impact journals. NeuroImage. 2020; 221:117-164. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2020.117164
  10. Murphy KR. Myors B. Statistical power analysis: A simple and general model for traditional and modern hypothesis tests. Second Edition (2rd ed.). Mahwah, New Jersey, USA: Lawrence Erlbaum Associates Publishers; 2004.
  11. Lane SP, Hennes EP. Power struggles: Estimating sample size for multilevel relationships research. J Soc Pers Relat. 2018; 35(1):7-31. https://doi.org/10.1177/0265407517710342
  12. Peterman RM. Statistical power analysis can improve fisheries research and management. Can J Fish Aquat Sci. 1990; 47(1):2–15. https://doi.org/10.1139/f90-001
  13. Fairweather PG. Statistical power and design requirements for environmental monitoring. Mar Freshw Res. 1991; 42(5):555–567. https://doi.org/10.1071/MF9910555
  14. Muller KE, Benignus VA. Increasing scientific power with statistical power. Neurotoxicol Teratol. 1992; 14(3):211–219. https://doi.org/10.1016/0892-0362(92)90019-7
  15. Taylor BL, Gerrodette T. The uses of statistical power in conservation biology: the vaquita and northern spotted owl. Conserv Biol Ser. 1993; 7(3):489–500. https://doi.org/10.1046/j.1523-1739.1993.07030489.x
  16. Searcy-Bernal R. Statistical power and aquacultural research. Aquaculture. 1994; 127(4):371–388. https://doi.org/10.1016/0044-8486(94)90239-9
  17. Thomas L, Juanes F. The importance of statistical power analysis: an example from animal behaviour. Anim. Behav. 1996; 52(4):856–859. https://doi.org/10.1006/anbe.1996.0232
  18. Thomas L, Retrospective power analysis. Conservation Biology. Conservation Biology. 1997; 11(1):276-280. https://www.jstor.org/stable/2387304
  19. Pinu FR, Beale DJ, Paten AM, Kouremenos K, Swarup S, Schirra HJ, Wishart D. Systems biology and multi-omics integration: viewpoints from the metabolomics research community. Metabolites. 2019; 9(4):76. https://doi.org/10.3390/metabo9040076
  20. Hoenig JM, Heisey DM. The abuse of power: the pervasive fallacy of power calculations for data analysis. Am Stat. 2001; 55(1):19-24. https://doi.org/10.1198/000313001300339897
  21. Faul F, Erdfelder E, Lang AG, Buchner AG. Power 3: A flexible statistical power analysis program for the social, behavioral, and biomedical sciences. Behav Res Methods. 2007; 39(2):175-191. https://doi.org/10.3758/BF03193146
  22. La Rosa PS, Brooks JP, Deych E, Boone EL, Edwards DJ, Wang Q, Sodergren E, Weinstock G, Shannon WD. Hypothesis testing and power calculations for taxonomic-based human microbiome data. PloS One. 2012; 7(12):e52078. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0052078
  23. Fanelli D. Do pressures to publish increase scientists’ bias? An empirical support from US States Data. PloS One. 2010; 5(4):e10271. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0010271
  24. Abt G, Boreham C, Davison G, Jackson R, Nevill A, Wallacea E, Williamsa M. Power, precision, and sample size estimation in sport and exercise science research. J Sports Sci. 2020; 38(17):1993-1935. https://10.1080/02640414.2020.1776002
  25. Lewis KP. Statistical power, sample sizes, and the software to calculate them easily. BioScience. 2006; 56(7):607-612. https://doi.org/10.1641/0006-3568(2006)56[607:SPSSAT]2.0.CO;2
  26. Zar JH. Biostatistical Analysis: Pearson New International Edition. New Jersey, NJ, USA: Pearson Higher Edition; 2013.
  27. Hartley HO. The maximum F-ratio as a short-cut test for heterogeneity of variance. Biometrika. 1950; 37(3/4):308-312. https://doi.org/10.2307/2332383
  28. Pearson ES, Hartley HO. Charts of the power function for analysis of variance tests, derived from the non-central F-distribution. Biometrika. 1951; 38(1/2):112-130. https://doi.org/10.2307/2332321
  29. Başpınar E. Gürbüz F, The power of the test in comparing samples of different sample sizes taken from binary combinations of Normal, Beta, Gamma (Chi-square) and Weibull distributions. J Agric Sci. 2000; 6(1):116-127. https://doi.org/10.1501/Tarimbil_0000000940
  30. Lenth RV. Statistical power calculations. J Anim Sci. 2007; 85(13):24-29. https://doi.org/10.2527/jas.2006-449
  31. Başpınar E, Type I error and power of the test obtained by applying Student’s t, Welch and sorted t-tests on two samples of different sample sizes taken from normal populations with different variance ratios. J Anim Sci. 2001; 7(1):151-157. https://doi.org/10.1501/Tarimbil_0000000271
  32. Koşkan Ö, Gürbüz F. Resampling approach and power of t-test and comparison of type I error. J Anim Prod. 2008; 49(1):29-37. https://dergipark.org.tr/en/pub/hayuretim/issue/7617/99817
  33. Kalaycioğlu O, Akhanli SE. The importance and main principles of power analysis in health research: Application examples on medical case studies. Turk J Public Health. 2020;. 18(1):103-112. https://doi.org/10.20518/tjph.602400
  34. Mewhort, DJ, A comparison of the randomization test with the F test when error is skewed. Behav Res Methods. 2005; 37(3):426-435. https://doi.org/10.3758/BF03192711

Sistema OJS 3.4.0.3 - Metabiblioteca |