Nevýhody malé velikosti vzorku

Vědci a vědci provádějící průzkumy a provádějící experimenty musí dodržovat určité procedurální postupy pokyny a pravidla za účelem zajištění přesnosti zamezením chybám při výběru, jako je velká variabilita, zkreslení nebo nedostatečný nápoj. Chyby vzorkování mohou významně ovlivnit přesnost a interpretaci výsledků, což může vést k vysoké náklady pro podniky nebo vládní agentury nebo poškození populací lidí nebo živých organismů studoval.

TL; DR (příliš dlouhý; Nečetl)

Chcete-li provést průzkum správně, musíte určit skupinu vzorků. Tato ukázková skupina by měla zahrnovat jednotlivce, kteří jsou relevantní k tématu průzkumu. Chcete zjistit co největší velikost vzorku; menší velikosti vzorků jsou stále méně reprezentativní pro celou populaci.

Malá velikost vzorku může také vést k případům zkreslení, například k nereagování, ke kterému dochází, když některé subjekty nemají příležitost zúčastnit se průzkumu. Alternativně k zaujatosti dobrovolné odpovědi dochází, když je pouze malý počet nereprezentativních subjektů mít příležitost zúčastnit se průzkumu, obvykle proto, že jsou jediní, kdo o tom vědí to.

Například u výzkumníků provádějících průzkumy je zásadní velikost vzorku. Chcete-li provést průzkum správně, musíte určit skupinu vzorků. Tato ukázková skupina by měla zahrnovat jednotlivce, kteří jsou relevantní k tématu průzkumu.

Pokud například provádíte průzkum, zda je určitý kuchyňský čistič upřednostňován před jinou značkou, měli byste provést průzkum u velkého počtu lidí, kteří používají kuchyňské čisticí prostředky. Jediným způsobem, jak dosáhnout stoprocentně přesných výsledků, je průzkum každého jednotlivce, který používá kuchyňské čisticí prostředky; protože to není možné, budete muset provést průzkum u co největší skupiny vzorků.

Variabilita je určena směrodatnou odchylkou populace; standardní odchylka vzorku je, do jaké míry mohou být skutečné výsledky průzkumu od výsledků vzorku, který jste shromáždili. Chcete zjistit co největší velikost vzorku; čím větší je směrodatná odchylka, tím méně přesné mohou být vaše výsledky, protože menší velikosti vzorků jsou stále méně reprezentativní pro celou populaci.

Malá velikost vzorku také ovlivňuje spolehlivost výsledků průzkumu, protože vede k vyšší variabilitě, která může vést k zkreslení. Nejběžnější případ zkreslení je výsledkem neodpovědi. K nereagování dochází, když některé subjekty nemají příležitost zúčastnit se průzkumu. Například pokud zavoláte 100 lidem mezi 14 a 17 hodinou a zeptejte se, zda mají pocit, že mají ve svém každodenním životě dostatek volného času podle harmonogramu by většina respondentů řekla „ano“. Tento vzorek - a výsledky - jsou neobjektivní, protože většina pracovníků je v průběhu svého zaměstnání v těchto hodinách.

Lidé, kteří jsou v práci a nemohou odpovědět na telefon, mohou mít na průzkum jinou odpověď než lidé, kteří jsou schopni odpovědět na telefon odpoledne. Tito lidé nebudou zahrnuti do průzkumu a přesnost průzkumu bude trpět neodpovědí. Nejen, že váš průzkum trpí kvůli načasování, ale také počet subjektů nepomůže tento nedostatek vyrovnat.

Dobrovolná odchylka odezvy je další nevýhodou, která přichází s malou velikostí vzorku. Pokud zveřejníte průzkum na svých webových stránkách o čističích kuchyní, má přístup nebo znalosti pouze malý počet lidí o vašem průzkumu a je pravděpodobné, že ti, kteří se ho zúčastní, tak učiní, protože o něm mají silný pocit téma. Výsledky průzkumu budou proto zkresleny, aby odrážely názory těch, kteří web navštíví. Pokud je jednotlivec na webových stránkách společnosti, je pravděpodobné, že společnost podporuje; může například hledat kupóny nebo propagační akce od tohoto výrobce. Průzkum zveřejněný pouze na jeho webových stránkách omezuje počet lidí, kteří se zúčastní, na ty, kteří již měli zájem o jejich produkty, což způsobuje zaujatost dobrovolné reakce.