Jose Luis Villca Villegas

Evidence toolsHerramientas de evidencia

Free calculators for systematic reviews, meta-analysis and study planning. They run entirely in your browser: nothing you type is sent or stored.

Calculadoras gratuitas para revisiones sistemáticas, metaanálisis y planificación de estudios. Funcionan por completo en tu navegador: nada de lo que escribes se envía ni se guarda.

Median to mean and SDMediana a media y DE

Many trials report a median with the interquartile range or the range. Convert them to a mean and SD so the study can enter a meta-analysis of means.

Muchos ensayos reportan la mediana con el rango intercuartílico o el rango. Conviértelos en media y DE para incluir el estudio en un metaanálisis de medias.

RequiredObligatorio
RequiredObligatorio
Method and referencesMétodo y referencias

The calculator picks the scenario from what you enter: median with range (S1), with IQR (S2), or with both (S3). The mean uses the optimally weighted estimators of Luo et al.; the SD uses Wan et al. Both are the methods recommended in the Cochrane Handbook for approximately normal data.

La calculadora elige el escenario según lo que ingreses: mediana con rango (S1), con RIC (S2) o con ambos (S3). La media usa los estimadores de ponderación óptima de Luo et al.; la DE usa Wan et al. Ambos son los métodos recomendados en el Manual Cochrane para datos aproximadamente normales.

S2: x̄ ≈ w·(q₁+q₃)/2 + (1−w)·m, w = 0.7 + 0.39/n ; SD ≈ (q₃−q₁)/η(n), η(n) = 2Φ⁻¹[(0.75n−0.125)/(n+0.25)]
S1: x̄ ≈ w·(a+b)/2 + (1−w)·m, w = 4/(4+n^0.75) ; SD ≈ (b−a)/ξ(n), ξ(n) = 2Φ⁻¹[(n−0.375)/(n+0.25)]
  1. Luo D, Wan X, Liu J, Tong T. Optimally estimating the sample mean from the sample size, median, mid-range, and/or mid-quartile range. Stat Methods Med Res. 2018;27(6):1785–1805.
  2. Wan X, Wang W, Liu J, Tong T. Estimating the sample mean and standard deviation from the sample size, median, range and/or interquartile range. BMC Med Res Methodol. 2014;14:135.
  3. McGrath S, Zhao X, Steele R, et al. Estimating the sample mean and standard deviation from commonly reported quantiles in meta-analysis. Stat Methods Med Res. 2020;29(9):2520–2537.

Combine subgroupsCombinar subgrupos

Merge two or more subgroups (for example, two dose arms or men and women) into one group with a single n, mean and SD.

Une dos o más subgrupos (por ejemplo, dos brazos de dosis, u hombres y mujeres) en un solo grupo con un único n, media y DE.

#nMeanMediaSDDE
Method and referencesMétodo y referencias

Groups are combined one pair at a time with the exact formula from the Cochrane Handbook, which accounts for both within-group variance and the spread between group means.

Los grupos se combinan de a pares con la fórmula exacta del Manual Cochrane, que considera la varianza dentro de cada grupo y la dispersión entre sus medias.

SD = √{ [(n₁−1)SD₁² + (n₂−1)SD₂² + n₁n₂/(n₁+n₂)·(M₁² + M₂² − 2M₁M₂)] / (n₁+n₂−1) }
  1. Higgins JPT, Li T, Deeks JJ (eds). Chapter 6: Choosing effect measures and computing estimates of effect. In: Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions. Table 6.5.a.

SD finderBuscador de DE

Recover a missing standard deviation from a standard error, a confidence interval, a p-value or a t statistic.

Recupera una desviación estándar faltante a partir de un error estándar, un intervalo de confianza, un valor p o un estadístico t.

Exact p (e.g. 0.021)p exacto (ej. 0,021)
Method and referencesMétodo y referencias

All four routes follow section 6.5.2 of the Cochrane Handbook. Confidence intervals and p-values are converted with the t distribution, which matters for small trials.

Las cuatro vías siguen la sección 6.5.2 del Manual Cochrane. Los intervalos de confianza y los valores p se convierten con la distribución t, lo que importa en ensayos pequeños.

SD = SE·√n ; SD = √n·(U − L) / (2·t₁₋α/₂, n−1) ; SD = SE_MD / √(1/n₁ + 1/n₂)
  1. Higgins JPT, Li T, Deeks JJ (eds). Chapter 6, section 6.5.2: Extracting estimates of effect directly. In: Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions.

Binary outcomes: RR, OR, NNTDesenlaces binarios: RR, OR, NNT

Enter events and totals per arm to get the risk ratio, odds ratio, risk difference and number needed to treat, with 95% confidence intervals.

Ingresa eventos y totales por brazo para obtener razón de riesgos, odds ratio, diferencia de riesgos y número necesario a tratar, con intervalos de confianza del 95%.

Method and referencesMétodo y referencias

RR and OR use the log method with Wald intervals; the risk difference uses the normal approximation. The NNT interval inverts the limits of the risk difference and is not reported when that interval includes zero, as Altman recommends.

RR y OR usan el método logarítmico con intervalos de Wald; la diferencia de riesgos usa la aproximación normal. El IC del NNT invierte los límites de la diferencia de riesgos y no se informa cuando ese intervalo incluye el cero, como recomienda Altman.

SE[ln RR] = √(1/a − 1/n₁ + 1/c − 1/n₂) ; SE[ln OR] = √(1/a + 1/b + 1/c + 1/d)
  1. Higgins JPT, Li T, Deeks JJ (eds). Chapter 6. In: Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions.
  2. Altman DG. Confidence intervals for the number needed to treat. BMJ. 1998;317:1309–1312.

Continuous outcomes: SMDDesenlaces continuos: DME

Compute Hedges' g when trials measure the same outcome on different scales, and convert between odds ratios and standardised mean differences.

Calcula la g de Hedges cuando los ensayos miden el mismo desenlace con escalas distintas, y convierte entre odds ratio y diferencia de medias estandarizada.

Convert OR and SMDConvertir OR y DME

Method and referencesMétodo y referencias

Hedges' g applies the small-sample correction J to Cohen's d computed with the pooled SD. The OR to SMD conversion assumes an underlying logistic distribution (Chinn).

La g de Hedges aplica la corrección J para muestras pequeñas a la d de Cohen calculada con la DE combinada. La conversión OR a DME asume una distribución logística subyacente (Chinn).

g = J·d, J = 1 − 3/(4(n₁+n₂−2) − 1) ; Var(d) = (n₁+n₂)/(n₁n₂) + d²/(2(n₁+n₂)) ; SMD = ln(OR)·√3/π
  1. Borenstein M, Hedges LV, Higgins JPT, Rothstein HR. Introduction to Meta-Analysis. Wiley; 2009.
  2. Chinn S. A simple method for converting an odds ratio to effect size for use in meta-analysis. Stat Med. 2000;19(22):3127–3131.

Diagnostic 2×2 calculatorCalculadora diagnóstica 2×2

Enter the 2×2 table of an index test against the reference standard. Add a pre-test probability to see how a result changes it.

Ingresa la tabla 2×2 de la prueba índice frente al estándar de referencia. Agrega una probabilidad preprueba para ver cómo la modifica el resultado.

Disease presentEnfermedad presenteDisease absentEnfermedad ausente
Test positivePrueba positivaTrue positivesVerdaderos positivosFalse positivesFalsos positivos
Test negativePrueba negativaFalse negativesFalsos negativosTrue negativesVerdaderos negativos
Optional; defaults to sample prevalenceOpcional; por defecto, la prevalencia muestral
Method and referencesMétodo y referencias

Proportions use Wilson score intervals, which behave well near 0% and 100%. Likelihood ratios and the diagnostic odds ratio use log-scale intervals, adding 0.5 to every cell if any cell is zero. Post-test probabilities apply Bayes' theorem in odds form, as in the Fagan nomogram.

Las proporciones usan intervalos de Wilson, que se comportan bien cerca de 0% y 100%. Las razones de verosimilitud y la odds ratio diagnóstica usan intervalos en escala logarítmica, sumando 0,5 a todas las celdas si alguna es cero. Las probabilidades posprueba aplican el teorema de Bayes en forma de odds, como el nomograma de Fagan.

LR+ = Se/(1−Sp) ; LR− = (1−Se)/Sp ; odds post = odds pre × LR
  1. Wilson EB. Probable inference, the law of succession, and statistical inference. J Am Stat Assoc. 1927;22:209–212.
  2. Simel DL, Samsa GP, Matchar DB. Likelihood ratios with confidence: sample size estimation for diagnostic test studies. J Clin Epidemiol. 1991;44(8):763–770.
  3. Glas AS, Lijmer JG, Prins MH, et al. The diagnostic odds ratio: a single indicator of test performance. J Clin Epidemiol. 2003;56(11):1129–1135.

Screening agreement (kappa)Concordancia de cribado (kappa)

Check how well two reviewers agree when screening titles and abstracts, and how many conflicts need resolving.

Verifica cuánto coinciden dos revisores al cribar títulos y resúmenes, y cuántos conflictos quedan por resolver.

Reviewer 2: includeRevisor 2: incluirReviewer 2: excludeRevisor 2: excluir
Reviewer 1: includeRevisor 1: incluirBoth includeAmbos incluyenOnly reviewer 1Solo revisor 1
Reviewer 1: excludeRevisor 1: excluirOnly reviewer 2Solo revisor 2Both excludeAmbos excluyen
Method and referencesMétodo y referencias

Cohen's kappa corrects observed agreement for agreement expected by chance. The confidence interval uses the large-sample standard error. PABAK (prevalence-adjusted, bias-adjusted kappa) is shown because screening data usually have very few includes.

El kappa de Cohen corrige la concordancia observada por la esperada por azar. El intervalo de confianza usa el error estándar para muestras grandes. Se muestra el PABAK (kappa ajustado por prevalencia y sesgo) porque en el cribado suele haber muy pocos incluidos.

κ = (pₒ − pₑ)/(1 − pₑ) ; PABAK = 2pₒ − 1
  1. Cohen J. A coefficient of agreement for nominal scales. Educ Psychol Meas. 1960;20:37–46.
  2. Landis JR, Koch GG. The measurement of observer agreement for categorical data. Biometrics. 1977;33:159–174.
  3. Byrt T, Bishop J, Carlin JB. Bias, prevalence and kappa. J Clin Epidemiol. 1993;46(5):423–429.

Sample sizeTamaño muestral

Plan a thesis or a study: estimate a prevalence with a given precision, or compare two proportions or two means.

Planifica una tesis o un estudio: estima una prevalencia con cierta precisión, o compara dos proporciones o dos medias.

Use 50% if unknownUsa 50% si se desconoce
Absolute margin of errorMargen de error absoluto
OptionalOpcional
1 for simple random sampling1 para muestreo aleatorio simple
1 for equal groups1 para grupos iguales
Smallest relevant differenceMínima diferencia relevante
1 for equal groups1 para grupos iguales
Method and referencesMétodo y referencias

Single proportion: normal-approximation formula with optional finite-population correction and design effect. Two proportions: the formula without continuity correction (Fleiss). Two means: the normal-approximation formula for a two-sided test. All results are rounded up and then inflated for expected losses.

Una proporción: fórmula de aproximación normal con corrección opcional por población finita y efecto de diseño. Dos proporciones: fórmula sin corrección por continuidad (Fleiss). Dos medias: fórmula de aproximación normal para una prueba bilateral. Todos los resultados se redondean hacia arriba y luego se ajustan por pérdidas esperadas.

n = z²·p(1−p)/d² ; n₁ = (1 + 1/k)·σ²·(z₁₋α/₂ + z₁₋β)² / Δ²
  1. Lwanga SK, Lemeshow S. Sample Size Determination in Health Studies: A Practical Manual. World Health Organization; 1991.
  2. Fleiss JL, Levin B, Paik MC. Statistical Methods for Rates and Proportions. 3rd ed. Wiley; 2003.
  3. Chow SC, Shao J, Wang H, Lokhnygina Y. Sample Size Calculations in Clinical Research. 3rd ed. Chapman & Hall/CRC; 2017.