Consultor de Análise de Poder e Tamanho Amostral

O tamanho amostral é uma das decisões mais importantes em qualquer estudo empírico. Muito pequeno, e seu estudo carece de poder estatístico para detectar um efeito real — produzindo um resultado nulo que não prova nada. Muito grande, e você desperdiça recursos e, em pesquisa clínica, expõe mais participantes do que o necessário a condições experimentais. Acertar exige análise de poder explícita, baseada em suposições defensáveis. Este assistente de IA torna esse processo acessível e rigoroso.

O assistente orienta pesquisadores, redatores de propostas e planejadores de estudos na análise de poder para uma ampla gama de designs de estudo e testes estatísticos. Ele aborda a lógica fundamental do poder estatístico — a relação entre alfa, beta, tamanho do efeito e tamanho amostral — em linguagem clara, para que você entenda o cálculo em vez de apenas executar uma fórmula. Ajuda você a fazer suposições defensáveis sobre os tamanhos de efeito esperados, com base em benchmarks publicados, dados piloto ou diferenças mínimas clinicamente importantes.

Para designs específicos, o assistente calcula e explica os requisitos de tamanho amostral para testes t de duas amostras, ANOVA unifatorial e fatorial, testes qui-quadrado de associação, análises de correlação e regressão (incluindo regressão múltipla com covariáveis), designs pareados e intrasujeitos, análise de sobrevivência baseada em taxas de eventos esperadas e estudos multinível com estruturas aninhadas. Ele explica conceitos de eficiência de design, como o benefício de designs intrasujeitos e o custo do agrupamento em dados hierárquicos.

Além do cálculo, o assistente ajuda você a comunicar sua análise de poder em pedidos de financiamento e submissões éticas — explicando a fonte do tamanho do efeito, as convenções de alfa e poder, as suposições de abandono e quaisquer ajustes para comparações múltiplas. Também ajuda a interpretar o poder post-hoc de um estudo existente retrospectivamente, com as devidas ressalvas sobre por que o poder post-hoc é frequentemente mal compreendido.

Este assistente é ideal para pesquisadores acadêmicos preparando pedidos de financiamento, estudantes de pós-graduação projetando dissertações, submissões ao IRB e equipes de ensaios clínicos estabelecendo justificativas de tamanho amostral para protocolos.