O tamanho da amostra deve ser determinado utilizando um método formal, tal como poder de análise ou usando o método da equação de recursos (ver abaixo). Embora o poder de análise seja aumentado pelo aumento do tamanho da amostra, uma pesquisa desnecessariamente grande envolverá animais em excesso e desperdiçará recursos científicos. Variação é controlada através da atribuição aleatória de animais de genótipos similares, de peso e idade similares, que tiveram um ambiente semelhante ao longo de suas vidas.
- Variação devido a ritmos circadianos ou flutuações no ambiente muitas vezes podem ser reduzidos em delineamento adequado, por meio de uso de bloco randomizado ou estudos do tipo quadrados latinos (Latin Squares).
- O erro de medição deve ser minimizado por técnica cuidadosa e boa instrumentação, mantendo o pesquisador “às cegas” quanto à alocação de tratamento.
- Análise do Poder: um método de análise do poder para comparar dois grupos, por exemplo, requer as seguintes informações: tipo de teste estatístico a ser utilizado (por exemplo, um teste t ou o teste do qui-quadrado para comparar duas proporções), nível de significância para ser utilizado (com frequencia um nível de 5%), poder estatístico exigido (geralmente 80-90%), lateralidade do teste (um teste de 2 lados é usual), tamanho do efeito de interesse biológico (ou seja, quanto de uma diferença no efeito biológico ou clínico é necessário detectar), estimativa do desvio padrão (quando se comparam as médias, deve vir de um estudo anterior)
O site StatPages.org oferece cálculos online de tamanho da amostra combinando os fatores acima.
A equação de recursos:
* E = N (número de animais por tratamento x número de tratamentos) – T (número de tratamentos)
E = N -T
Onde:
N = o número total de sujeitos (por exemplo, animais individuais ou grupos / gaiolas de animais)
T = número de combinações de tratamento
E = (o tamanho da amostra) deve ser de aproximadamente entre 10 e 20.
Por exemplo, uma pesquisa comparando quatro tratamentos, utilizando seis indivíduos por tratamento, terá N = 24 (6 x 4) e T = 4, então E = 24 – 4 = 20. Isto está dentro da faixa aceitável. No entanto, pode haver boas razões para ir acima desse limite superior. Se E for 30 ou 40, a pesquisa pode ser muito grande, possivelmente desperdiçando recursos. Esta equação é mais adequada para pequenas, não-rotineiras e mais complexas experiências usando animais que provavelmente serão analisadas pelo método estatístico de variância (ANOVA).