Зміст
- TL; DR (Занадто довго; Не читав)
- Обсяг вибірки
- Середнє значення та видатки
- Небезпека малих зразків
- Помилка
Що стосується наукових досліджень, то вибір вибірки є вирішальним фактором для якісних досліджень. Розмір вибірки, іноді представлений як н, - кількість окремих фрагментів даних, що використовуються для обчислення набору статистичних даних. Більші розміри вибірки дозволяють дослідникам краще визначати середні значення своїх даних та уникати помилок при тестуванні невеликої кількості можливо нетипових зразків.
TL; DR (Занадто довго; Не читав)
Розмір вибірки є важливим фактором для дослідження. Більші розміри вибірки забезпечують точніші середні значення, виявляють люди, які можуть перекосити дані у меншій вибірці та забезпечити менший запас помилок.
Обсяг вибірки
Розмір вибірки - це кількість інформації, перевіреної в ході опитування або експерименту. Наприклад, якщо ви протестуєте 100 проб морської води на залишки нафти, розмір зразка становить 100. Якщо ви оглядаєте 20 000 людей на ознаки тривоги, розмір вашої вибірки становить 20 000. Більші розміри зразків мають очевидну перевагу - надають більше даних для роботи дослідників; але великі експерименти за розміром вибірки вимагають великих фінансових та часових зобов'язань.
Середнє значення та видатки
Більші розміри зразків допомагають визначити середнє значення якості серед тестованих зразків - це середнє значення маю на увазі. Чим більший розмір вибірки, тим точніше середнє значення. Наприклад, якщо ви виявите, що серед 40 людей середній зріст становить 5 футів, 4 дюйма, але серед 100 людей середній зріст становить 5 футів, 3 дюйми, другий вимір є кращою оцінкою середньої висоти індивідуально, оскільки ви протестуєте значно більше предметів. Визначення середнього значення також дозволяє дослідникам легше точно визначити чужих людей. Зовнішній вигляд - це частина даних, яка сильно відрізняється від середнього значення і може представляти точку інтересу для дослідження. Таким чином, виходячи із середньої висоти, хтось із висотою 6 футів, 8 дюймів, був би точкою відхилення даних.
Небезпека малих зразків
Можливість тих, хто випадає, є частиною того, що робить великий розмір вибірки важливим. Наприклад, скажіть, ви опитуєте 4 людей щодо їх політичної приналежності, і один належить до незалежної партії. Оскільки це одна особа з розміром вибірки 4, ваша статистика покаже, що 25 відсотків населення належать до Незалежної партії, ймовірно, це неточна екстраполяція. Збільшення розміру вибірки дозволить уникнути оманливих статистичних даних, якщо у вашій вибірці присутній виразник.
Помилка
Розмір вибірки безпосередньо пов'язаний зі статистикою похибкаабо наскільки точно може бути обчислена статистика. Що стосується питання "так" чи "ні", наприклад, чи є особа у власності автомобіля, ви можете визначити похибку для статистики, поділивши 1 на квадратний корінь на розмір вибірки та помноживши на 100. Загальний відсоток . Наприклад, розмір вибірки 100 матиме 10-відсоткову помилку. При вимірюванні числових якостей із середнім значенням, таким як зріст або вага, помножте цю загальну величину на два рази стандартне відхилення даних, яка вимірює, наскільки поширені значення даних від середніх. В обох випадках чим більший розмір вибірки, тим менша похибка.