Estatística

Cálculo do tamanho amostral: o que decidir antes de coletar o primeiro dado

30 de outubro de 2026

O cálculo amostral costuma aparecer no projeto como uma frase solta: "foram incluídos todos os pacientes atendidos no período". Às vezes isso é o possível, e tudo bem. Mas quando a pergunta é comparar grupos ou estimar uma prevalência, a banca, o comitê de ética e o revisor da revista vão querer saber se o número de participantes é suficiente para responder a pergunta.

Por que isso importa

Amostra pequena demais gera estudo sem poder. A diferença existe, mas o teste não consegue mostrar, e o trabalho termina com um "não houve diferença significativa" que não quer dizer nada. Amostra grande demais gasta tempo, dinheiro e expõe mais participantes do que o necessário. As duas situações têm um problema ético.

O que entra no cálculo

• Nível de significância (alfa): quase sempre 5%. É a chance aceita de encontrar uma diferença que não existe.
• Poder (1 menos beta): geralmente 80% ou 90%. É a chance de encontrar a diferença quando ela existe de verdade.
• Tamanho do efeito: a menor diferença que teria importância clínica. Essa é a parte mais difícil e a que mais muda o resultado.
• Variabilidade ou proporção esperada: desvio padrão do desfecho ou prevalência no grupo controle, tirados da literatura ou de um estudo piloto.

Dica prática: busque o tamanho do efeito em estudos parecidos com o seu, na mesma população. Escolher um efeito grande só para chegar a um número pequeno de participantes é fácil de perceber e difícil de defender na banca.

Não esqueça as perdas

Recusas, prontuários incompletos e perda de seguimento acontecem. Acrescente uma margem ao número calculado, de 10% a 20% conforme o tipo de estudo. Em coortes longas, a perda pode ser maior.

E nos estudos com dados secundários?

Quando você usa bases como as do DATASUS, a amostra já está dada. Nesse caso, em vez do cálculo amostral, faz sentido apresentar o poder que aquele número de registros oferece para detectar a diferença de interesse, ou justificar o uso da população inteira do período.

Como escrever no projeto

Uma boa justificativa cabe em um parágrafo: qual desfecho, qual efeito esperado e de onde ele veio, alfa, poder, teste previsto, número final com a margem de perdas e o programa usado. Com isso, qualquer pessoa consegue refazer a conta.

Na prática, na iplanner

A ferramenta de Estatística ajuda a organizar o desenho do estudo antes da coleta, quando ainda dá tempo de corrigir o rumo.