Antes de la liberación de los medicamentos y otros tratamientos para el público , los investigadores les ponen a prueba en una muestra de pacientes. Si esta muestra es demasiado pequeña , los investigadores no pueden ver los resultados o los resultados podrían deberse al azar . Cuanto mayor sea el tamaño de la muestra , mejores serán las posibilidades de ver resultados significativos y el seguimiento de las correlaciones en un estudio. Sin embargo , la obtención de una muestra grande puede ser costoso y difícil . Puede utilizar una ecuación para calcular el tamaño mínimo de la muestra ideal para seguir adelante con un ensayo clínico creíble. Instrucciones Matemáticas 1

decidir sobre un nivel de significación para el juicio. Cuando la probabilidad de que la hipótesis nula es menor o igual al nivel de significación , se puede rechazar la hipótesis nula. Esto significa que los resultados del estudio son válidos, y no debido a la casualidad. Los niveles de significación más comúnmente utilizados son 0,05 y 0,01
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Enchufe el nivel de significación como un entero en la siguiente ecuación: . Nivel de significación = 1/raíz cuadrada de N. N es el tamaño mínimo de la muestra ideales . Puede reorganizar la ecuación de la siguiente manera: .

( Nivel de significancia ) * ( raíz cuadrada de N) = 1

raíz cuadrada de N = nivel 1/significance

N = 1 /( nivel de significación ^ 2 )
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Resuelve la ecuación . Para nuestro ejemplo , el nivel de significación será 0,05 :

N = 1 /( 0,01 ^ 2 ) = 10 000 = 400

Un estudio creíble con un margen de cinco por ciento de error requiere una muestra . tamaño de 400.