Tamanho da amostra

Olá pessoal, gostaria de saber se alguém pode me ajudar em um probleminha. 

Estou na fase de planejamento das minhas coletas de mestrado e comecei a pensar se o tamanho amostral do meu delineamento seria o suficiente para eu concluir algo. Bom, já sabendo onde vou coletar, como coletar e que meus dados possuem números contínuos, comecei a vasculhar algumas coisas pela internet pra encontrar algum cálculo em que eu pudesse prever esse tamanho amostral.

#Achei uma função no R chamada PWR. Pelo que eu entendi, basicamente você tem que já saber que teste adequaria as suas análises, sendo:


pwr.p.test: teste de proporção de uma amostra
pwr.2p.test: teste de proporção de duas amostras
pwr.2p2n.test: teste de proporção de duas amostras (tamanhos de amostra desiguais)
pwr.t.test: testes t de duas amostras, uma amostra e pares
pwr.t2n.test: testes t de duas amostras (tamanhos de amostra desiguais)
pwr.anova.test: ANOVA equilibrada unidirecional
pwr.r.test: teste de correlação
pwr.chisq.test: teste do qui-quadrado (qualidade do ajuste e associação)
pwr.f2.test: teste para o modelo linear generalizado




#Neste caso, usei o argumento pwr.r.test: teste de correlação, que é construído da seguinte maneira:

pwr.r.test(n = NULL, r = NULL, sig.level = 0.05, power = NULL,

    alternative = c("two.sided", "less","greater"))


#Como "n"  é justamente o valor que eu quero encontrar, eu retiro da função. O  "r" é o coeficiente de correlação, o sig.level é o valor de P, e o power é geralmente padronizado como 80%. Substituindo ficou:

pwr.r.test(r=0.6,power=0.8,sig.level=0.05,alternative="two.sided")

approximate correlation power calculation (arctangh transformation) 

              n = 18.63858
              r = 0.6
      sig.level = 0.05
          power = 0.8
    alternative = two.sided


#Neste caso, ele está me dizendo que pra eu ter os parâmetros que mencionei na função, eu teria que ter 19 pontos amostrais. Plotando o gráfico ficaria:

p.r<- pwr.r.test(r=0.6,power=0.8,sig.level=0.05,alternative="two.sided")

plot(p.r)



Bom, queria saber se isso realmente tem coerência, e que se alguém já usou essa função pra prever o tamanho da amostra se é isso mesmo. Para mais informações de onde achei: https://cran.r-project.org/web/packages/pwr/vignettes/pwr-vignette.html

Agradeço desde já.

Abraços.

Oi, Alan, tudo bem?

Sim, é coerente! Análise do poder do teste pode ser bem interessante quando temos situações simples (simples no que diz respeito ao teste e ao desenho amostral por trás). Encare o resultado como uma espécie de sugestão de tamanho amostral mínimo para detectar um efeito estatisticamente significativo se ele existir, ok?

Mas tenha em mente que este tipo de avaliação não prevê outliers, dados com distribuições estranhas ou coisas assim. Então é elhor usar o resultado mais como um indicação de tamanho mínimo do que de tamanho ideal da amostra.