Documentación de la Calculadora de Muestras v1.0

Resumen

La Calculadora de Muestras v1.0 es una herramienta diseñada para determinar el tamaño de muestra necesario en estudios de campo que involucran mediciones repetidas en diferentes momentos. La calculadora considera varios parámetros, como el tamaño del efecto deseado, la potencia estadística y la variabilidad en las mediciones. Este documento proporciona una visión general de cómo funciona la calculadora y la metodología utilizada para realizar los cálculos.

Metodología

La metodología utilizada en la Calculadora de Muestras v1.0 se basa en el trabajo de Spertus (2022), adaptado para muestras pareadas y ajustado para considerar la covariación entre las mediciones en dos momentos diferentes. Se utilizó una fórmula de varianza típica afectada por la correlación entre las mediciones a tiempo 1 y a tiempo 2, recomendada por De Gruijter (2016) para pruebas de muestras pareadas. Se asumió un coeficiente de correlación (p) de 0.7 para ajustar la varianza.

Tamaño de Muestra Adicional

Para considerar posibles escenarios no paramétricos y asegurar la robustez de los resultados, se añadió un 15% de muestras adicionales a los cálculos iniciales, siguiendo la regla empírica propuesta por GraphPad. Además, se incluyó un 5% de muestras extra como coeficiente de seguridad en caso de posibles pérdidas de muestras o información.

Fórmula del Tamaño de Muestra para Prueba T Pareada

La fórmula para calcular el tamaño de muestra necesario en una prueba t pareada se define de la siguiente manera:

\[ n = \frac{{2 \cdot (Z_{\alpha/2} + Z_{\beta})^2 \cdot \sigma_{\text{diferencias}}^2}}{{\delta^2}} \]

Donde: - \(n\) es el tamaño de muestra total (para ambas mediciones en cada sujeto). - \(Z_{\alpha/2}\) es el valor crítico de la distribución normal estándar correspondiente al nivel de significancia \(\alpha\). - \(Z_{\beta}\) es el valor crítico de la distribución normal estándar correspondiente a la potencia \(1 - \beta\). - \(\sigma_{\text{diferencias}}\) es la desviación estándar de las diferencias entre las dos medidas tomadas en cada sujeto. - \(\delta\) es el tamaño del efecto (diferencia entre las medias de las diferencias) que deseas detectar.

Ecuación para la Desviación Estándar de las Diferencias

La desviación estándar de las diferencias (\(\sigma_{\text{diferencias}}\)) se calcula en función de \(\sigma_1\), \(\sigma_2\) y el coeficiente de correlación \(\rho\) de la siguiente manera:

\[ \sigma_{\text{diferencias}} = \sqrt{\sigma_1^2 + \sigma_2^2 - 2 \cdot \rho \cdot \sigma_1 \cdot \sigma_2} \]

Donde: - \(\sigma_{\text{diferencias}}\) es la desviación estándar de las diferencias entre las dos medidas tomadas en cada sujeto. - \(\sigma_1\) es la desviación estándar de la primera medida. - \(\sigma_2\) es la desviación estándar de la segunda medida. - \(\rho\) es el coeficiente de correlación entre las dos medidas.

Autores

  • Dr. Julius Koritschoner, Área Científica, Ruuts
  • Lic. Corina Sanucci, Área Científica, Ruuts

Referencias y Citas

  • de Gruijter, J. J., McBratney, A. B., Minasny, B., Wheeler, I., Malone, B. P., & Stockmann, U. (2018). Farm-scale soil carbon auditing. Pedometrics, 693-720.
  • Stanley, P., Spertus, J., Chiartas, J., Stark, P. B., & Bowles, T. (2023). Valid inferences about soil carbon in heterogeneous landscapes. Geoderma, 430, 116323.

Uso de la Calculadora

  1. Ingresa los parámetros requeridos, como el stock inicial de carbono, el secuestro mínimo deseado, el coeficiente de variación, la potencia deseada y el error alfa.
  2. Haz clic en el botón “Calcular”.
  3. La calculadora mostrará el número mínimo de muestras requeridas para detectar el secuestro de carbono.

Contacto y Soporte

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