Tamanho da Amostra em Pesquisa Clínica: Uma Questão Essencial

einstein Educ Contin Saúde 2008 64 Pt 2 1534 Por dentro da Estatística Qual deve ser o tamanho da minha amostra Ângela Tavares Paes Doutora em Estatística do Centro de Pesquisa Clínica do Instituto Israelita de Ensino e Pesquisa Albert Einstein IIEPAE São Paulo SP Brasil Durante o planejamento e a elaboração do projeto de pesquisa uma das principais indagações do pesquisador é saber quantos pacientes são necessários para o estu do Apesar desta pergunta ser muito freqüente as difi culdades em se obter um cálculo adequado são muitas e raramente encontrase uma resposta rápida e precisa O tamanho da amostra está diretamente relaciona do à capacidade dos resultados em fornecer uma res posta confiável para a questão clínica Em amostras mal planejadas há sempre os dois lados da moeda Estudos com um número muito pequeno de pacientes podem não produzir uma resposta definitiva e permitir que di ferenças importantes passem despercebidas Por outro lado amostras exageradamente grandes podem fazer com que diferenças irrelevantes do ponto de vista clí nico sejam estatisticamente significantes e além disso implicam em uma perda desnecessária de fontes tem po custo ou até mesmo de vidas Existem inúmeros métodos estatísticos para di mensionar amostras A escolha do método depende do tipo de variáveis que serão observadas e dos méto dos de análise estatística que pretende utilizar1 Um grande obstáculo é que em geral os estudos envol vem muitas variáveis e as mais diversas metodologias de análise Logo tornase difícil obter um cálculo que contemple toda a complexidade do estudo e da análi Ângela Tavares Paes Editora da seção O uso de métodos estatísticos vem crescendo vigorosamente em pesquisas da área médica Com freqüência médicos e profissionais da Saúde são expostos a informações provenientes de análises de dados nem sempre claras e de fácil interpretação Esta seção visa familiarizar pesquisadores com conceitos e termos estatísticos comumente presentes em artigos científicos Com ênfase na discussão conceitual em detrimento a fórmulas matemáticas o objetivo é esclarecer algumas dúvidas freqüentes e contribuir com o desenvolvimento do senso crítico na hora de analisar descrever e interpretar dados se pretendida Uma solução prática é fazer o cálculo com base no objetivo mais importante e na principal variável do estudo Esta simplificação pode ter conse qüências e uma maneira de minimizálas é fazer várias simulações considerando diferentes cenários Portan to o dimensionamento da amostra é quase que um estudo à parte Para alguns desenhos mais comuns como compara ções de médias ou de proporções existem sites na inter net em que é possível fazer cálculos online por exemplo wwwleedantebrpesquisaamostragemamostrahtml Porém para desenhos mais sofisticados nem sempre es tes cálculos são de fácil acesso e quando o são requerem informações muito específicas difíceis de obter Mesmo para estudos mais simples é preciso fornecer informa ções que dependam de estudos anteriores dados de li teratura e do conhecimento sobre o fenômeno que será estudado Um bom pesquisador deve saber que um cál culo de amostra não depende apenas de parâmetros es tatísticos tais como o nível de significância α e o poder do teste Mais importantes do que estes parâmetros são as informações que devem ser fornecidas com base no conhecimento médico como por exemplo estimativas sobre a variabilidade da medida de interesse e a diferen ça considerada clinicamente relevante que se deseja de tectar muitas vezes chamada de tamanho do efeito O cálculo teórico para dimensionamento de amos tras é quase mandatório em protocolos de pesquisa e tem sido uma preocupação constante de revisores de periódicos e membros de comissões que julgam proje tos de pesquisa Embora sejamos freqüentemente ques tionados sobre este cálculo convém refletir sobre a real necessidade de um cálculo que utiliza apenas teoria es einstein Educ Contin Saúde 2008 64 Pt 2 1534 154 tatística sem levar em conta outras questões importan tes tais como dificuldades logísticas na obtenção dos dados Nem sempre o cálculo baseado em alfas betas etc é possível ou imprescindível Por exemplo em estu dos sobre patologias raras ou com limitações de kits de laboratório a palavra que fala mais alto é viabilidade O cálculo sempre é possível mas observar o número de pacientes estimado no período de tempo disponível para coleta de dados pode não ser viável É claro que em estudos epidemiológicos por vezes multicêntricos ou em grandes ensaios clínicos é fundamental planejar a amostra adequadamente para que não se corra o risco de estudar mais ou menos pacientes do que o necessá rio No entanto em inúmeros estudos principalmente os relacionados a teses de doutorado de um único inves tigador as amostras são de conveniência e a viabilidade deve ser levada em conta Se a viabilidade deve ser considerada por que nos preocupamos tanto com o tamanho da amostra Esta tisticamente falando para interpretar os resultados de uma análise estatística com segurança é preciso garan tir que o teste estatístico seja suficientemente poderoso para detectar reais diferenças Em estudos com resul tados estatisticamente não significantes uma preocu pação que surge é será que não há significância mes mo ou o poder estatístico é baixo Em uma revisão de 71 artigos com resultados sem significância estatística Freiman et al2 concluíram que mais do que ausência de significância havia incapacidade em detectar dife renças Esta incapacidade é o baixo poder que está di retamente relacionado com o tamanho da amostra De fato é natural concluir que estudos com muitos pacien tes tenham maior poder e estudos com poucos pacien tes provavelmente tenham baixo poder Enfim o cálculo da amostra é uma questão mui to mais complexa do que se pode imaginar e depende muito do conhecimento do pesquisador e não só do estatístico O planejamento da amostra é uma etapa fundamental na elaboração de um projeto de pesquisa não necessariamente um cálculo teórico mas um estu do que tenha como foco a precisão dos resultados em responder as questões científicas do estudo REfERências 1 Paes AT Itens essenciais em bioestatística Arq Bras Cardiol 1998714 57580 2 Freiman JA Chalmers TC Smith H Kuebler RR The importance of beta the type II error and sample size in the design and interpretation of the randomized controlled trial survey of 71 negative trials N Engl J Med 1978299136904