Pregunta 45 · MIR 2024 — Tamaño muestral en estudios transversales y precisión

Por qué es la correcta y por qué no las otras

Aumentar el tamaño muestral reduce el error aleatorio. El error estándar depende de 1/√n: a más sujetos, menor error estándar, intervalos de confianza más estrechos y estimaciones más precisas de la prevalencia. La precisión es justamente la ausencia de error aleatorio. En cambio, el error sistemático (sesgo) no depende de n. Si la muestra está mal seleccionada o la medición es defectuosa, añadir sujetos solo produce una estimación más precisa de un valor equivocado. Por eso, de todas las opciones, lo único que mejora con seguridad al aumentar n es la precisión.

Por qué no las otras

• 1. Representatividad de la muestra: depende del método de muestreo (aleatorio, estratificado), no del número de sujetos. Una muestra enorme pero sesgada sigue sin ser representativa.
• 2. Validez del estudio: es la ausencia de error sistemático (sesgos de selección, información, confusión). Se garantiza con buen diseño, no aumentando n.
• 3. Reproducibilidad o fiabilidad: es la consistencia de las mediciones al repetirlas y depende del instrumento y del observador. Un n mayor no hace más concordante la medición.

Clave para el MIR: Tamaño muestral ↑ → error aleatorio ↓ → precisión ↑ (IC más estrechos). Los sesgos (validez) y la representatividad no se corrigen aumentando n, sino con buen diseño.