¿Cuál es el mejor tamaño de muestra para la rotura de huevos?

Supongamos que el gestor de una planta de incubación quiere probar un nuevo programa de incubación con el fin de reducir el porcentaje de huevos que se pican externamente pero no llegan a eclosionar, también denominados embriones muertos dentro del huevo. Los huevos se colocan en una bandeja de 150 huevos y se transfieren a un cesto de incubación tras su ovoscopia. Durante la extracción de los pollos, se seleccionan al azar tres cestos de incubación y se cuenta el número de huevos que se han picado externamente. El tamaño de la muestra en este ejemplo sería de 450 huevos (150x3). Supongamos que el gestor de la planta de incubación observa un total de 9 embriones muertos dentro del huevo durante la rotura de los huevos, lo que equivale al 2 % de la anterior muestra. ¿Cómo se puede saber si ese 2 % de la muestra sirve a modo de estimación del número de huevos de estas características de toda la incubadora?

La siguiente tabla ofrece una visión general de los diferentes tamaños de muestra, con la prevalencia de un determinado parámetro de interés y los intervalos de confianza correspondientes. Los intervalos de confianza expresan la precisión de la media de la muestra. En la tabla, se puede observar que el uso de un tamaño de muestra de tres cestos, con una prevalencia del 2 % de embriones muertos dentro del huevo, genera un intervalo de confianza de entre el 0,9 % y el 3,8 %. Si el gestor de la planta de incubación quiere reducir el número de embriones muertos dentro del huevo en un 1 % o un 2 %, resulta evidente que un intervalo de confianza de entre el 0,9 % y el 3,8 % es demasiado amplio, en este caso. Si el tamaño de la muestra es de 12 cestos, el intervalo se reducirá a entre 1,4 % y 2,8 %, lo que proporciona una indicación más clara de que la media real de todo el lote es del 2 %.

Tamaño de la muestra	1% prevalencia	2% prevalencia	5% prevalencia
3 cestos	(0.4;2.6)	(0.9;3.8)	(3.3;7.6)
6 cestos	(0.5;1.9)	(1.2;3.1)	(3.7;6.6)
12 cestos	(0.6;1.6)	(1.4;2.8)	(4.0;6.1)
24 cestos	(0.7;1.4)	(1.6;2.5)	(4.3;5.8)
48 cestos	(0.8;1.3)	(1.7;2.4)	(4.5;5.5)

_{Tabla 1. Intervalo de confianza del 95 % (método exacto de Clopper-Pearson). Los cálculos se basan en bandejas de 150 huevos, que se transfieren a cestos de 150 huevos. A efectos del cálculo, se ha asumido la homogeneidad de las muestras, aunque no sea completamente exacto, dado que siempre existe cierta cantidad de variación biológica.}

Por supuesto, antes de hacer el desglose no se sabe cuál será la prevalencia del parámetro de interés. Supongamos que, en el peor de los casos, es del 5 % (lo que equivale a 7,5 huevos por canasta). Defina, de antemano, el grado de incertidumbre que considera aceptable, por ejemplo, ±1 %. Consulte, en la tabla anterior, cuántos cestos necesita. En este caso, serán 12 cestos, ya que es la cantidad que genera un intervalo de confianza de 4-6,1 %. Si la prevalencia resulta ser inferior al 5 % (por ejemplo, 1 %), el intervalo de confianza mejorará entre un 0,6 % y un 1,6 %.

A modo de conclusión, se puede establecer que, cuanto mayor sea el tamaño de la muestra, más seguro podrá estar de que los datos de su análisis de rotura reflejan la realidad. Tenga en cuenta que los cálculos que constan en la anterior tabla son solo una aproximación a la realidad, dado que los intervalos de confianza calculados no tienen en cuenta grandes variaciones biológicas, por ejemplo.

Consejo

• Si es posible, incremente el número de cestos utilizados a efectos del análisis de rotura de huevos. Esto incrementará el valor de los datos.
• No coja todos los cestos de un único carro de incubación. Si puede, trate de tomar muestras de toda la incubadora.