Teaduslike uuringute osas on valimi suurus kvaliteetsete uuringute jaoks otsustava tähtsusega. Valimi suurus, mõnikord tähistatud kui non statistikakomplekti arvutamiseks kasutatud üksikute andmete arv. Suuremad valimimahud võimaldavad teadlastel paremini kindlaks määrata oma andmete keskmised väärtused ja vältida vigu väikese arvu võimalike ebatüüpiliste proovide testimisel.
TL; DR (liiga pikk; Ei lugenud)
Valimi suurus on teadusuuringute jaoks oluline kaalutlus. Suuremad valimimahud annavad täpsemad keskmised väärtused, tuvastavad kõrvalised näitajad, mis võiksid väiksemas valimis andmeid moonutada ja väiksema veavaru.
Näidissuurus
Valimi suurus on uuringus või katses testitud teabekoguste arv. Näiteks kui testite 100 mereveeproovi õlijääkide suhtes, on teie proovi suurus 100. Kui uurite ärevuse tunnuste osas 20 000 inimest, on teie valimi suurus 20 000. Suuremate proovide suurustel on ilmne eelis, kui pakkuda teadlastele rohkem andmeid; kuid suured valimimahuga katsed nõuavad suuremaid rahalisi ja ajalisi kohustusi.
Keskmine väärtus ja kõrvalekalded
Suuremad proovide suurused aitavad kvaliteedi keskmise väärtuse määrata testitud proovide hulgas - see keskmine on tähendab. Mida suurem on valimi suurus, seda täpsem on keskmine. Näiteks kui leiate, et 40 inimese seas on keskmine kõrgus 5 jalga, 4 tolli, kuid 100 inimese seas on keskmine kõrgus 5 jalga, 3 tolli, on teine mõõtmine üksikisiku keskmise pikkuse parem hindamine, kuna testite oluliselt rohkem õppeained. Keskmise määramine võimaldab ka teadlastel hõlpsamini kindlaks teha kõrvalised näitajad. Variant on andmestik, mis erineb tugevalt keskmisest väärtusest ja võib olla uurimise huvipunkt. Nii et keskmise kõrguse põhjal oleks keegi, kelle kõrgus on 6 jalga, 8 tolli, äärepoolne andmepunkt.
Väikeste proovide oht
Väljaarvamiste võimalus on osa sellest, mis muudab suure valimi suuruse oluliseks. Oletame näiteks, et küsitlete 4 inimest nende poliitilise kuuluvuse kohta ja üks neist kuulub erakonda Independent. Kuna tegemist on ühe isikuga valimi 4 suuruses, näitab teie statistika, et 25 protsenti elanikkonnast kuulub erakonda Independent, mis on tõenäoliselt ebatäpne ekstrapoleerimine. Valimi suuruse suurendamine väldib eksitavat statistikat, kui valimis on väärarv.
Vea piir
Valimi suurus on otseselt seotud statistikaga vea piirvõi kui täpse statistika saab arvutada. Jah-või-ei-küsimuse korral, näiteks selle kohta, kas isikule kuulub auto, saate määrata marginaali statistika viga, jagades 1 valimi suuruse ruutjuurega ja korrutades 100. Kokku on protsent. Näiteks valimi 100 suurusel on 10-protsendine veavaru. Kui mõõdate arvväärtusi keskmise väärtusega, näiteks pikkus või kaal, korrutage see summa kahekordse väärtusega standardhälve andmetest, mis mõõdab andmete väärtuste hajutamist keskmisest. Mõlemal juhul, mida suurem on valimi suurus, seda väiksem on vea piir.