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Estudio de potencia en diseños “Cluster Cross-Over” con respuesta binaria.

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dc.citation.titleDecimonovenas Jornadas "Investigaciones en la Facultad" de Ciencias Económicas y Estadística de la Universidad Nacional de Rosarioes
dc.contributor.organizerSecretaría de Ciencia y Tecnología. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Universidad Nacional de Rosarioes
dc.creatorPérez, Natalia
dc.creatorKovalevski, Leandro Oscar
dc.date.accessioned2017-07-05T15:36:12Z
dc.date.available2017-07-05T15:36:12Z
dc.date.issued2014-11
dc.description.abstractn.d.es
dc.description.filFil:Kovalevski, Leandro Facultad de Ciencias Económicas y Estadística; Universidad Nacional de Rosario; Argentinaes
dc.description.filFil: Pérez, Natalia Facultad de Ciencias Económicas y Estadística; Universidad Nacional de Rosario; Argentinaes
dc.formatapplication/pdf
dc.identifier.issn1668-5008es
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/2133/7484
dc.language.isospaes
dc.rightsopenAccesses
dc.rights.holderFacultad Ciencias Económicas y Estadística, Universidad Nacional de Rosario; Argentinaes
dc.rights.textAtribución – No Comercial – Compartir Igual (by-nc-sa)es
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/*
dc.subjectn.d.es
dc.subjectn.d.es
dc.subjectn.d.es
dc.titleEstudio de potencia en diseños “Cluster Cross-Over” con respuesta binaria.es
dc.typeconferenceObject
dc.typedocumento de conferencia
dc.typeacceptedVersion
dc.type.collectioncomunicaciones
dc.type.versionacceptedVersiones

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Kovalevsky, Perez_Estudio de potencia en diseños cluster.pdf
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Descripción:
En este trabajo centraremos nuestro estudio sobre los diseños cross-over (cruzado), los cuales son utilizados cada vez con mayor frecuencia (Reich N. G. y otros 2012) y por lo tanto se torna importante avanzar en su estudio. Un paso crítico en la fase de planificación y desarrollo de los ensayos clínicos es el cálculo del tamaño de la muestra. Para muchos diseños y metodologías de análisis se dispone o se puede deducir una manera analítica para determinar el tamaño de muestra. Sin embargo, esa deducción no siempre es simple cuando los ensayos clínicos tienen diseños o son analizados con modelos estadísticos complejos como es el caso de los estudios aleatorizados por cluster de diseño cross-over. Los métodos de prueba para los diseños por conglomerado son relativamente menos desarrollados que para los tradicionales ensayos aleatorizados individuales. La característica principal de éstos es que requieren una metodología adecuada que considere la correlación entre las observaciones dentro de los conglomerados. Existen algunos estudios que desarrollan en profundidad estos diseños como el de Hughes (2003) donde se deduce una fórmula general para determinar el tamaño de muestra de manera analítica, práctica y útil para los distintos diseños por conglomerados presentados (paralelo, cross-over, stepped wedge) cuando se resume la información a nivel de cluster. Sin embargo cuando se prefiere analizar datos a nivel individual con resultados binarios son menos los avances realizados, y no se encuentran muchos trabajos que profundicen sobre la determinación del tamaño muestral y el cálculo de potencias asociadas a las pruebas de hipótesis.
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