مزايا حجم العينة الكبير

عندما يتعلق الأمر بالدراسات العلمية ، فإن حجم العينة هو أحد الاعتبارات الحاسمة لبحوث الجودة. حجم العينة ، يتم تمثيله أحيانًا كـ ن، هو عدد الأجزاء الفردية من البيانات المستخدمة لحساب مجموعة من الإحصائيات. تسمح أحجام العينات الأكبر للباحثين بتحديد القيم المتوسطة لبياناتهم بشكل أفضل وتجنب الأخطاء من اختبار عدد صغير من العينات غير النمطية التي قد تكون غير نمطية.

TL ؛ DR (طويل جدًا ؛ لم أقرأ)

حجم العينة هو اعتبار مهم للبحث. توفر أحجام العينات الأكبر قيمًا متوسطة أكثر دقة ، وتحدد القيم المتطرفة التي يمكن أن تحرف البيانات في عينة أصغر وتوفر هامش خطأ أصغر.

حجم العينة هو عدد قطع المعلومات التي تم اختبارها في مسح أو تجربة. على سبيل المثال ، إذا اختبرت 100 عينة من مياه البحر بحثًا عن بقايا الزيت ، فسيكون حجم العينة 100. إذا قمت بمسح 20000 شخص بحثًا عن علامات القلق ، فإن حجم عينتك هو 20000. تتميز أحجام العينات الأكبر بميزة واضحة تتمثل في توفير المزيد من البيانات للباحثين للعمل معها ؛ لكن التجارب ذات حجم العينة الكبيرة تتطلب التزامات مالية ووقتية أكبر.

تساعد أحجام العينات الأكبر في تحديد القيمة المتوسطة للجودة بين العينات المختبرة - هذا المتوسط ​​هو

تعد إمكانية القيم المتطرفة جزءًا مما يجعل حجم العينة الكبير مهمًا. على سبيل المثال ، لنفترض أنك استطلعت آراء 4 أشخاص حول انتماءاتهم السياسية ، وواحد ينتمي إلى الحزب المستقل. نظرًا لأن هذا فرد واحد في حجم عينة من 4 ، ستظهر إحصائياتك أن 25 بالمائة من السكان ينتمون إلى الحزب المستقل ، ومن المحتمل أن يكون هذا الاستقراء غير دقيق. ستؤدي زيادة حجم العينة إلى تجنب الإحصائيات المضللة في حالة وجود عارض في عينتك.

حجم العينة يرتبط ارتباطًا مباشرًا بالإحصاء هامش الخطأ، أو مدى دقة حساب الإحصاء. بالنسبة لسؤال بنعم أو لا ، مثل ما إذا كان الفرد يمتلك سيارة ، يمكنك تحديد الهامش خطأ في الإحصاء بقسمة 1 على الجذر التربيعي لحجم العينة والضرب في 100. المجموع هو نسبة مئوية. على سبيل المثال ، سيكون لحجم العينة 100 هامش خطأ بنسبة 10 بالمائة. عند قياس الصفات العددية ذات القيمة المتوسطة ، مثل الطول أو الوزن ، اضرب هذا الإجمالي مرتين في الانحراف المعياري من البيانات ، والتي تقيس مدى انتشار قيم البيانات من المتوسط. في كلتا الحالتين ، كلما زاد حجم العينة ، قل هامش الخطأ.