Cálculo de tamaño muestral y precisión para estudios epidemiológicos: desarrollo e implementación del paquete Calculadora Prevalencia en R

Descripción del Articulo

Determining sample size and assessing precision are essential components of epidemiological research. This article presents Calculadora Prevalencia, an R-based tool designed to facilitate these calculations by incorporating both methodological and logistical factors. The calculator supports various...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Vera-Ponce, Víctor Juan, Zuzunaga-Montoya, Fiorella E., Huaman-Vega, Christian Humberto, Sanchez-Tamay, Nataly Mayely, Gutierrez de Carrillo, Carmen Inés
Formato: artículo
Fecha de Publicación:2025
Institución:Universidad de Huánuco
Repositorio:Revistas - Universidad de Huánuco
Lenguaje:español
inglés
OAI Identifier:oai:ojs2.localhost:article/676
Enlace del recurso:http://revistas.udh.edu.pe/RPCS/article/view/676
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:muestreo
tamaño de la muestra
muestreo estratifcado
muestreo aleatorio
muestreo sistemático
samplingling
sample size
stratifed sampling
random sampling
systematic samp
Descripción
Sumario:Determining sample size and assessing precision are essential components of epidemiological research. This article presents Calculadora Prevalencia, an R-based tool designed to facilitate these calculations by incorporating both methodological and logistical factors. The calculator supports various scenarios, including finite and infinite populations, stratifed sampling, and adjustments for instrument sensitivity and specificity. Its utility is demonstrated through practical examples across diverse contexts: infinite urban populations, finite rural populations, stratifed university sampling, and the analysis of existing datasets. The tool also addresseslogistical considerations, estimating the number of subjects to contact based on rejection and eligibility rates, and projecting expected feldwork duration. Its versatility enables both prospective planning and retrospective data evaluation, while the innovative inclusion of logistical components offers a realistic perspective on the resources needed to carry outsuccessful epidemiological studies. 
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