Valimi suuruse tähtsus uurimistöös

Valimi suurus tähistab statistilise analüüsi tegemiseks tehtud vaatluste arvu. Proovi suurused võivad koosneda inimestest, loomadest, toidupartiidest, masinatest, patareidest või mis tahes populatsioonist, mida hinnatakse.

Juhuslik valimine on meetod, mille abil kogutakse populatsioonist juhuslikud valimid, et hinnata teavet populatsiooni kohta ilma kallutamata. Näiteks kui soovite teada, millist tüüpi inimesed teatud linnas elavad, peate juhuslikult erinevaid inimesi küsitlema / mõõtma. Kui aga kasutaksite lihtsalt kõiki raamatukogust, poleks teil õiglast / erapooletut hinnangut selle kohta, milline on linn okupeeriv elanikkond, vaid ainult inimesed, kes raamatukogus käivad.

Valimi suuruse kasvades muutuvad hinnangud täpsemaks. Näiteks kui valisime juhuslikult 10 täiskasvanud meessoost inimest, võime leida, et nende keskmine pikkus on 6–3-tolline, võib-olla seetõttu, et leidub meie hinnangut suurendav korvpallur. Kui me aga mõõdaksime kahte miljonit täiskasvanud meesimeest, oleks meil keskmise pikkuse parem ennustaja isased, sest äärmused tasakaalustuvad ja tegelik keskmine varjutaks kõik kõrvalekalded tähendab.

Kui statistik ennustab tulemuse kohta, ehitab ta sageli oma hinnangu ümber intervalli. Näiteks kui mõõdaksime 100 naise kaalu, võiksime öelda, et oleme 90 protsenti kindlad, et naiste tõeline keskmine kaal on vahemikus 103 kuni 129 naela. (See sõltub muidugi ka muudest teguritest, näiteks varieeruvus mõõtmistes.) Valimi suuruse kasvades muutume oma hinnangu suhtes kindlamaks ja intervallid muutuvad väiksemaks. Näiteks miljoni naise puhul võiksime öelda, et oleme 98 protsenti kindlad, et naiste tegelik keskmine kaal on 115–117 naela. Teisisõnu, kui valimi suurus suureneb, suureneb meie usaldus mõõtmiste vastu ja usaldusintervallide suurus väheneb.

Variatsioon on andmete leviku näitaja keskmise ümber. Standardhälve on variatsiooni ruutjuur ja aitab ligikaudselt määrata, kui suur osa populatsioonist jääb keskmise ja keskmise väärtuste vahemiku vahele. Valimi suuruse suurenemisega väheneb standardviga, mis sõltub standardhälbest ja valimi suurusest. Sellest tulenevalt peetakse täpsuse hinnangute suurenemist ja nende põhjal tehtud uuringuid usaldusväärsemaks (väiksema eksimisriskiga).

Suuremad valimimahud annavad ilmselgelt paremaid ja täpsemaid hinnanguid populatsioonide kohta, kuid suuremaid valimisuuruseid kasutavate teadlastega on mitmeid probleeme. Esiteks võib olla raske leida juhuslikku valimit inimestest, kes sooviksid uut ravimit proovida. Kui te seda teete, on kulukam pakkuda ravimit rohkematele inimestele ja jälgida aja jooksul rohkem inimesi. Lisaks nõuab suurema valimi kogumine ja säilitamine rohkem jõupingutusi. Isegi kui suuremad valimimahud annavad täpsemat statistikat, pole lisakulusid ja vaeva vaja alati, kuna väiksemad valimimahud võivad anda ka märkimisväärseid tulemusi.