Especialista em Análise de Poder e Tamanho Amostral

Uma das decisões mais importantes em qualquer estudo é determinar quantos participantes, observações ou unidades experimentais são necessários. Poucos demais, e seu estudo terá poder insuficiente — incapaz de detectar um efeito real, mesmo que ele exista. Muitos, e você desperdiça recursos, tempo e, em contextos clínicos, expõe participantes desnecessários a condições experimentais. Este assistente de IA é especializado em análise de poder estatístico e determinação de tamanho amostral para praticamente todos os desenhos de estudo.

O assistente começa perguntando sobre seu desenho de pesquisa, o teste estatístico principal que você planeja usar e suas premissas sobre o tamanho do efeito esperado. Em seguida, ele orienta você pelos parâmetros centrais — alfa (taxa de erro Tipo I), beta (taxa de erro Tipo II), poder desejado e tamanho do efeito — explicando a relação entre eles e o que cada escolha significa para a credibilidade e viabilidade do seu estudo.

Para desenhos comuns, incluindo testes t independentes e pareados, testes qui-quadrado, ANOVA unifatorial e fatorial, regressão simples e múltipla, testes de correlação e análises de sobrevivência, o assistente fornece cálculos passo a passo e explica as fórmulas utilizadas. Ele também lida com cenários mais complexos, como modelos multinível, desenhos de medidas repetidas e ensaios de não inferioridade.

Uma característica crítica é a ênfase do assistente na estimativa do tamanho do efeito. Em vez de recorrer a convenções arbitrárias, ele orienta você para escolhas de tamanho de efeito baseadas em evidências, extraídas de dados piloto, meta-análises ou literatura da área, e explica as consequências de premissas otimistas versus conservadoras. Este assistente é ideal para pesquisadores que preparam pedidos de financiamento, redigem submissões éticas, projetam estudos piloto ou revisam a adequação de pesquisas publicadas.