Statistical power calculation workshop with G*Power in Medicine Degree: a teaching experience
Abstract
Objetivo: Determinar la percepción que los estudiantes de primer curso de Grado en Medicina tienen hacia el uso de software estadístico libre G*Power para el cálculo de la potencia estadística, así como su nivel de satisfacción con la impartición de dicho taller.
Metodología: Estudio observacional, de corte transversal y descriptivo, en el que se administraron dos encuestas a los asistentes a un taller de uso de G*Power.
Resultados: Los asistentes valoraron positivamente la utilización de G*Power, ya que les permitía ahorrar tiempo a la vez que se sienten más confiados en los resultados que éste ofrece. Adicionalmente, los residentes se encuentran motivados en el uso presente y futuro de G*Power . Adicionalmente, los asistentes destacaron la actitud positiva del profesorado y la amenidad del curso, considerando su recomendación.
Conclusiones: Los alumnos de Grado en Medicina se muestran favorables a G*Power en su futuro desempeño investigador para el cálculo de la potencia estadística. La satisfacción con la realización del taller de cálculo de la potencia estadística para los asistentes fue buena.
Downloads
Metrics
References
Dawson GF. Interpretación fácil de la bioestadística. La conexión entre la evidencia y las decisiones médicas. Barcelona (España): Elsevier; 2009.
Butt AK, Wajid G, Khan AA. Why doctors find learning biostatistics and epidemiology difficult: lessons learnt from CPSP workshop using CIPP model. Adv Health Prof Educ 2016; 2: 3-9.
Windish DM, Huot SJ, Green ML. Medicine residents’ understanding of the biostatistics and results in the medical literature. JAMA. 2007; 298: 1010-1022.
Meletiou-Mavrotheris M, Lee C, Fouladi RT. Introductory statistics, college student attitudes and knowledge - a qualitative analysis of the impact of technology-based instruction. Int J Math Educ Sci Technol. 2007; 38: 65–83.
Baldi B, Moore D S. The practice of statistics in the life sciences (3rd ed.). New York: McMillan Learning; 2013.
Daniel WW, Cross CL. Biostatistics. A foundation for analysis in the health sciences (10th ed.). New York: John Wiley & Sons; 2013.
Faul F, Erdfelder E, Lang AG, Buchner A. G*Power 3: A flexible statistical power analysis program for the social, behavioral, and biomedical sciences. Behavior Research Methods. 2007; 39: 175–191.
Mayr S, Erdfelder E, Buchner A, Faul F. A short tutorial of G*Power. Tutorials in Quantitative Methods for Psychology. 2007; 3: 51-59.
Grove SK, Cipher DJ. Statistics for nursing research: a workbook for evidence-based practice. New York: Elsevier Health Sciences; 2019.
Verma JP, Verma P. Use of G* Power Software. Determining Sample Size and Power in Research Studies. Singapore: Springer; 2020.
The jamovi project (2020). jamovi (Version 1.2) [Computer Software].
Greenhalgh T. Doing an intercalated BSc can make you a better doctor. Med Educ. 2003; 37: 760–761.
Vera-Carrasco O. El aprendizaje basado en problemas y la medicina basada en evidencias en la formación médica. Revista Médica La Paz. 2016; 22: 78-86.
Ismail IM, Bazli MY, O’Flynn S. Study on Medical Student's Attitude Towards Research Activities between University College Cork and Universiti Sains Malaysia. Procedia - Social and Behavioral Sciences. 2014; 116: 2645-2649.
Mendoza-Rojas HJ, Placencia-Medina MD. Uso docente de las tecnologías de la información y comunicación como material didáctico en Medicina Humana. Investigación en Educación Médica. 2018; 26: 54-62.
Copyright (c) 2022 Servicio de Publicaciones de la Universidad de Murcia
![Creative Commons License](http://i.creativecommons.org/l/by-nc-nd/4.0/88x31.png)
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
The works published in this magazine are subject to the following terms:
1. The Publications Service of the University of Murcia (the publisher) preserves the economic rights (copyright) of the published works and favors and allows them to be reused under the use license indicated in point 2.
2. The works are published under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivative 4.0 license.
3. Self-archiving conditions. Authors are allowed and encouraged to disseminate electronically the pre-print versions (version before being evaluated and sent to the journal) and / or post-print (version evaluated and accepted for publication) of their works before publication , since it favors its circulation and earlier diffusion and with it a possible increase in its citation and reach among the academic community.