अनुसंधान में नमूना आकार का महत्व

नमूना आकार एक सांख्यिकीय विश्लेषण करने के लिए ली गई टिप्पणियों की संख्या का प्रतिनिधित्व करता है। नमूना आकार लोगों, जानवरों, खाद्य बैचों, मशीनों, बैटरी या किसी भी आबादी का मूल्यांकन किया जा सकता है।

रैंडम सैंपलिंग एक ऐसी विधि है जिसके द्वारा बिना पक्षपात के जनसंख्या के बारे में जानकारी का अनुमान लगाने के लिए जनसंख्या से यादृच्छिक नमूने एकत्र किए जाते हैं। उदाहरण के लिए, यदि आप जानना चाहते हैं कि एक निश्चित शहर में किस प्रकार के लोग रहते हैं, तो आपको अलग-अलग लोगों का साक्षात्कार/माप यादृच्छिक रूप से करना होगा। हालाँकि, यदि आपने पुस्तकालय से सभी का उपयोग किया है, तो आपके पास इस बात का उचित/निष्पक्ष अनुमान नहीं होगा कि शहर पर कब्जा करने वाली सामान्य आबादी कैसी है, बस पुस्तकालय जाने वाले लोग।

जैसे-जैसे नमूना आकार बढ़ता है, अनुमान अधिक सटीक होते जाते हैं। उदाहरण के लिए, यदि हम बेतरतीब ढंग से 10 पुरुष वयस्क मनुष्यों का चयन करते हैं, तो हमें उनकी औसत ऊंचाई 6-फीट-3-इंच लंबी लग सकती है, शायद इसलिए कि कोई बास्केटबॉल खिलाड़ी है जो हमारे अनुमान को बढ़ाता है। अगर, हालांकि, हम दो मिलियन वयस्क पुरुष मनुष्यों को मापते हैं, तो हमारे पास औसत ऊंचाई का एक बेहतर भविष्यवक्ता होगा पुरुष क्योंकि चरम सीमाएं संतुलित हो जाएंगी और वास्तविक औसत from से किसी भी विचलन को देखेगा मतलब

जब कोई सांख्यिकीविद् किसी परिणाम के बारे में भविष्यवाणी करता है, तो वह अक्सर अपने अनुमान के आसपास एक अंतराल बनाता है। उदाहरण के लिए, यदि हमने 100 महिलाओं का वजन मापा, तो हम कह सकते हैं कि हम 90 प्रतिशत आश्वस्त हैं कि महिलाओं का सही, औसत वजन 103 से 129 पाउंड के अंतराल में है। (यह, निश्चित रूप से, माप में परिवर्तनशीलता जैसे अन्य कारकों पर भी निर्भर करता है।) जैसे-जैसे नमूना आकार बढ़ता है, हम अपने अनुमान के बारे में अधिक आश्वस्त हो जाते हैं, और हमारे अंतराल छोटे हो जाते हैं। उदाहरण के लिए, एक मिलियन महिलाओं के साथ, हम कह सकते हैं कि हम 98 प्रतिशत आश्वस्त हैं कि महिलाओं का सही, औसत वजन 115 से 117 पाउंड के बीच है। दूसरे शब्दों में, जैसे-जैसे नमूना आकार बढ़ता है, हमारे माप में हमारा विश्वास बढ़ता है और हमारे आत्मविश्वास अंतराल का आकार घटता जाता है।

भिन्नता माध्य के चारों ओर डेटा के प्रसार का एक उपाय है। मानक विचलन भिन्नता का वर्गमूल है और यह अनुमान लगाने में मदद करता है कि जनसंख्या का कितना प्रतिशत माध्य के सापेक्ष मूल्यों की श्रेणी के बीच आता है। जैसे-जैसे नमूना आकार बढ़ता है, मानक त्रुटि, जो मानक विचलन और नमूना आकार पर निर्भर करती है, घट जाती है। नतीजतन, सटीक अनुमानों में वृद्धि और इस अनुमान पर निर्मित अनुसंधान को अधिक विश्वसनीय (त्रुटि के कम जोखिम के साथ) माना जाता है।

बड़े नमूना आकार स्पष्ट रूप से आबादी के बारे में बेहतर, अधिक सटीक अनुमान देते हैं, लेकिन बड़े नमूना आकारों का उपयोग करने वाले शोधकर्ताओं के साथ कई समस्याएं हैं। सबसे पहले, एक नई दवा की कोशिश करने के इच्छुक लोगों का यादृच्छिक नमूना खोजना मुश्किल हो सकता है। जब आप ऐसा करते हैं, तो अधिक लोगों को दवा उपलब्ध कराना और समय के साथ अधिक लोगों की निगरानी करना महंगा हो जाता है। इसके अतिरिक्त, एक बड़ा नमूना आकार हासिल करने और बनाए रखने में अधिक प्रयास करना पड़ता है। भले ही बड़े नमूना आकार अधिक सटीक आंकड़े उत्पन्न करते हैं, अतिरिक्त लागत और प्रयास की हमेशा आवश्यकता नहीं होती है क्योंकि छोटे नमूना आकार भी महत्वपूर्ण परिणाम दे सकते हैं।