Conţinut
- TL; DR (Prea lung; nu a citit)
- Marime de mostra
- Valoarea medie și valori superioare
- Pericol de probe mici
- Marja de eroare
Când vine vorba de studii științifice, mărimea eșantionului este o considerație crucială pentru cercetarea de calitate. Mărimea eșantionului, uneori reprezentată ca n, este numărul de date individuale utilizate pentru calcularea unui set de statistici. Mărimile mai mari ale eșantionului permit cercetătorilor să determine mai bine valorile medii ale datelor lor și să evite erorile de la testarea unui număr mic de eșantioane posibil atipice.
TL; DR (Prea lung; nu a citit)
Mărimea eșantionului este o considerație importantă pentru cercetare. Mărimile mai mari ale eșantionului oferă valori medii mai precise, identifică valorile care ar putea varia datele într-un eșantion mai mic și oferă o marjă de eroare mai mică.
Marime de mostra
Mărimea eșantionului este numărul de informații testate într-un sondaj sau într-un experiment. De exemplu, dacă testezi 100 de probe de apă de mare pentru reziduuri de ulei, dimensiunea eșantionului tău este de 100. Dacă examinezi 20.000 de persoane pentru semne de anxietate, mărimea eșantionului este de 20.000. Dimensiunile mai mari ale eșantioanelor au avantajul evident de a furniza mai multe date pentru a lucra cercetătorii; dar experimentele mari de mărime a eșantionului necesită angajamente financiare și de timp mai mari.
Valoarea medie și valori superioare
Dimensiunile mai mari ale eșantioanelor ajută la determinarea valorii medii a unei calități în rândul probelor testate - această medie este Rău. Cu cât este mai mare dimensiunea eșantionului, cu atât media este mai precisă. De exemplu, dacă descoperiți că, în rândul a 40 de persoane, înălțimea medie este de 5 metri, 4 inci, dar în rândul a 100 de persoane, înălțimea medie este de 5 metri, 3 inci, a doua măsurare este o estimare mai bună a înălțimii medii a unui individual, din moment ce testezi substanțial mai mulți subiecți. Determinarea mediei permite, de asemenea, cercetătorilor să identifice mai ușor valorile extreme. O informație anterioară este o informație care diferă puternic de valoarea medie și poate reprezenta un punct de interes pentru cercetare. Deci, pe baza înălțimii medii, cineva cu o înălțime de 6 metri, 8 inci, ar fi un punct de date periferic.
Pericol de probe mici
Posibilitatea valorilor exterioare face parte din ceea ce face ca dimensiunea mare a eșantionului să fie importantă. De exemplu, să zicem că sondajezi 4 persoane despre apartenența lor politică și una aparține partidului independent. Deoarece este vorba despre un individ într-un eșantion de mărime de 4, statistica dvs. va arăta că 25 la sută din populație aparține partidului independent, probabil o extrapolare inexactă. Creșterea dimensiunii eșantionului va evita statistici înșelătoare dacă există un număr mai vechi în eșantionul dvs.
Marja de eroare
Mărimea eșantionului este direct legată de o statistică marja de eroaresau cât de precisă poate fi calculată o statistică. Pentru o întrebare da sau nu, cum ar fi dacă o persoană deține o mașină, puteți determina marja de eroare pentru o statistică împărțind 1 la rădăcina pătrată a dimensiunii eșantionului și înmulțind cu 100. Totalul este procentual . De exemplu, o dimensiune de eșantion de 100 va avea o marjă de eroare de 10 la sută. Când măsurați calitățile numerice cu o valoare medie, cum ar fi înălțimea sau greutatea, înmulțiți acest total de două ori deviație standard a datelor, care măsoară gradul de răspândire a valorilor datelor. În ambele cazuri, cu cât este mai mare dimensiunea eșantionului, cu atât este mai mică marja de eroare.