Resumen

Un tamaño de muestra adecuado es crucial para el éxito de muchos estudios que involucran un gran número de comparaciones. En este documento se proporcionan fórmulas de tamaño de muestra para probar múltiples hipótesis. Estas pueden ser utilizadas para determinar los tamaños de muestra necesarios para proporcionar una potencia adecuada mientras se controla la tasa de error familiar o la tasa de descubrimiento falso, para derivar la tasa de crecimiento del tamaño de muestra con respecto a un número creciente de comparaciones o a la disminución del tamaño del efecto, y para evaluar la fiabilidad de los diseños de estudio. Se demuestra que los tamaños de muestra prácticos a menudo pueden lograrse incluso cuando se realizan ajustes para un gran número de comparaciones, como en muchos estudios de genoma completo.

• Materias:Modelos de regresión Conjunto borroso Agrupamiento Factores de transcripción Modelo autorregresivo
• Subjects:Regression models Fuzzy set Clustering Transcription factors Autoregressive model
• Palabras claves:Tamaño de la muestra; Estudios; Comparaciones; Hipótesis; Poder; Tasa de error
• Keywords:Sample size; Studies; Comparisons; Hypotheses; Power; Error rate