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TRADUCIENDO LA INVESTIGACIÓN EN ACCIÓN

Ejercicio de Tamaño de Muestra y Poder

Alejandra Aponte

Abdul Latif Jameel Poverty Action Lab

[email protected]

povertyactionlab.org

• He decidido realizar una evaluación aleatoria

• Conoce los componentes del Plan de Implementación: Diseño, Recolección, Digitación

• Sabe que un requerimiento fundamental para su evaluación es tener Tamaño Muestral (N) que mida el Efecto Mínimo Detectable (EMD) de su programa

• ¿En la práctica, cómo se determina el N que podrá medir el EMD deseado?

• ¿Como se balancea el N, EMD requeridos con el costo de la evaluación?

¿Dónde Estamos?

Esquema de Presentación

1. Resumen Cálculos de Poder

1. Tamaño Muestral, EMD, Calculo de Poder

2. Determinantes de Tamaño Muestral y EMD

3. Parámetros Fijos

2. Ejercicio Aplicado: Encontrando N

1. Ejercicio Básico con Optimal Design

2. Ejercicio con Variación de Parámetros

3. Tamaño Muestral y Costos Unitario

Ejercicio de Calculo de Poder

• Tamaño Muestral – Tamaño muestral (N): numero de observaciones

medidas

– Definido por el numero de observaciones contenidas en muestra total de T/C

– Valores Típicos: N= 0/ N= Total Observaciones T/C

• Tamaño de Impacto Detectable - Tamaño de Efecto Detectable (EMD): tamaño de impacto

que se puede medir por la evaluación

- Definido por Impacto Esperado del Programa

- Valores Típicos: EMD= .2, .4, .6 SD

1. Marco Muestral Tamaño Muestral Tamaño de Efecto Detectable

1. Marco Muestral Tamaño Muestral y Tamaño de Impacto Detectable

• Cálculos de Poder – Calculo de Poder: Identifica tamaño muestral que permita

medir un rango de impacto predefinido (EMD)

– Consideraciones: Nivel de Certeza (Poder), Probabilidad de Error (Alfa), EDM, N

- Relación Inversa: N vs EMD - El tamaño muestral define el tamaño del impacto que se

puede detectar (Ley de Grandes Números)

- Muestras con más observaciones miden EMDs más pequeños

1. Marco Muestral Poder

0

0,05

0,1

0,15

0,2

0,25

0,3

0,35

0,4

0,45

0,5

-4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6

control

treatment

power

CONTROL Tratamiento

IMPACTO/EMD

1. Marco Muestral Ley de Grandes Números

1 1 1/3 1 2/3 2 2 1/3 2 2/3 3 3 1/3 3 2/3 4 4 1/3 4 2/3 5 5 1/3 5 2/3 6

Frequency 0% 1% 3% 5% 7% 10% 12% 13% 13% 12% 10% 7% 5% 3% 1% 0%

0

0

1/6

0%

2%

4%

6%

8%

10%

12%

1 2 3 4 5 6



0,0%

0,5%

1,0%

1,5%

2,0%

1 1,5 2 2,5 3 3,5 4 4,5 5 5,5

1. Marco Muestral N vs MDE

• Nivel de Observación:

- Unidad al cual se determina el tratamiento

- Individual o Clúster: escuelas, aldeas, hospitales

• Correlación Intra- Cluster (ICI)

– Similitud entre observaciones individuales en un clúster

– Relación Inversa: CIC vs N Clúster

– Valores Típicos: .1-.2/ Caso Extremo ICI=1

1. Calculo de Poder Determinantes del Tamaño Muestral

1. Marco Muestral N y N Clúster vs MDE

N= 60 N=40

1. Marco Muestral CIC

• Atrición:

– Perdida de Muestra (T/C), puede requerir muestra mas grande de C o plan de reemplazos

– Consideraciones: Balance T/C Perdida y Reemplazos

• Contaminación – Externalidades- traspaso de tratamiento de T a C

– Considerar al definir unidad de medición/nivel de observación

• Take-Up – Nivel de Aceptación de tratamiento

– Considerar al definir Tamaño de Muestra de Tratameinto

1. Calculo de Poder Determinantes Adicionales

• EMD: – Valor de Impacto a Medir (.1- .2 SD)

– Determinado por literatura, expectativas, experiencia

• Ratio T/C – Ratio N Tratamiento: N Control

– Determinado por estructura del programa, N total de muestra, N de tratamientos, Ratio Ideal: .5

• Poder: .8

• Alfa : .05

• ICI: Rango .1- .2

1. Calculo de Poder Parámetros Fijos

2. Ejercicio Practico N, EMD, Con Clústeres

2. Ejercicio Practico N, EMD, Variación de Parámetros Fijos

¡Gracias!

¿Preguntas y Comentarios?

Alejandra Aponte [email protected]

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