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Análisis de libertad de 1 etapa

FreeCalc: Calcule el tamaño de muestra para las pruebas de libertad con pruebas imperfectas

Opciones de análisis:

Método de cálculo:
(estas configuraciones generalmente se pueden dejar como valores predeterminados)


Esta utilidad calcula el tamaño de la muestra y el punto de corte requeridos para las pruebas para demostrar que la población está libre de la enfermedad usando pruebas imperfectas y permitiendo pequeñas poblaciones.

Esta utilidad usa los métodos descritos por:

  • Cameron and Baldock (1998): Una nueva fórmula de probabilidad para las encuestas para verificar la ausencia de enfermedad. Prev. Veterinario. Med. 34 : 1-17; y
  • Cameron (1999): Survey Toolbox for Livestock Diseases - Un manual práctico y un paquete de software para la vigilancia activa de enfermedades del ganado en países en desarrollo. Centro Australiano para la Investigación Agrícola Internacional, Canberra, Australia.

Las entradas incluyen:

  • Tamaño de la población muestreada;
  • Prueba de sensibilidad y especificidad;
  • Prevalencia del diseño (la prevalencia hipotética a detectar). La prevalencia de diseño se puede especificar como un número fijo de elementos de la población o una proporción de la población;
  • Valores máximos aceptables de error Tipo I (1 - sensibilidad de la población) y Tipo II (1 - especificidad de la población) para determinar si aceptar / rechazar la hipótesis nula o alternativa, suponiendo una hipótesis nula de que la población está enferma;
  • Método de cálculo: hipergeométrico (para poblaciones pequeñas), o binomial simple (para poblaciones grandes);
  • El umbral de tamaño de la población, por encima del cual se utiliza el método binomial simple, independientemente del método de cálculo seleccionado;
  • El límite máximo máximo para el tamaño de muestra requerido (debe ser <100,000); y
  • La precisión deseada de los resultados (número de dígitos que se mostrarán después del punto decimal).

Los resultados se presentan como:

  • El tamaño mínimo de muestra y el número correspondiente de puntos de corte de los positivos para lograr los errores especificados de tipo I y tipo II para la población dada, la prevalencia de diseño y el rendimiento de la prueba;
  • Niveles de error logrados de Tipo I y Tipo II y las correspondientes sensibilidades y especificidades a nivel de la población;
  • Una interpretación descriptiva de los resultados; y
  • Un mensaje de error si los niveles de error deseados no se pueden alcanzar dentro de los límites de la población y / o el tamaño máximo de la muestra.