Prednosti velike veličine uzorka

Što se tiče znanstvenih studija, veličina uzorka je presudna za kvalitetno istraživanje. Veličina uzorka, ponekad predstavljena kao n, je broj pojedinačnih dijelova podataka koji se koriste za izračunavanje skupa statistika. Veće veličine uzoraka omogućuju istraživačima da bolje utvrde prosječne vrijednosti svojih podataka i izbjegnu pogreške u ispitivanju malog broja moguće atipičnih uzoraka.

TL; DR (predugo; Nisam pročitao)

Veličina uzorka je važno razmatranje za istraživanje. Veće veličine uzorka daju preciznije srednje vrijednosti, identificiraju odstupanja koja bi mogla iskriviti podatke u manjem uzorku i pružaju manju granicu pogreške.

Veličina uzorka je broj podataka testiranih u anketi ili eksperimentu. Na primjer, ako testirate 100 uzoraka morske vode na ostatke ulja, veličina vašeg uzorka je 100. Ako anketirate 20 000 ljudi zbog znakova anksioznosti, veličina vašeg uzorka je 20 000. Veće veličine uzoraka imaju očitu prednost u pružanju više podataka istraživačima za rad; ali veliki eksperimenti veličine uzorka zahtijevaju veće financijske i vremenske obveze.

Veće veličine uzoraka pomažu u određivanju prosječne vrijednosti kvalitete među ispitanim uzorcima - ovaj je prosjek znači. Što je veća veličina uzorka, to je srednja vrijednost preciznija. Na primjer, ako utvrdite da je među 40 ljudi srednja visina 5 stopa 4 inča, ali među 100 ljudi srednja visina 5 stopa 3 inča, drugo mjerenje bolja je procjena prosječne visine pojedinca, jer testirate znatno više predmeti. Određivanje srednje vrijednosti također omogućava istraživačima da lakše utvrde odstupanja. Izuzetak je podatak koji se jako razlikuje od srednje vrijednosti i može predstavljati zanimljivo mjesto za istraživanje. Dakle, na temelju srednje visine, netko s visinom od 6 stopa i 8 inča bio bi udaljena točka podataka.

Mogućnost odstupanja dio je onoga što veliku veličinu uzorka čini važnom. Na primjer, recimo da anketirate 4 osobe o njihovoj političkoj pripadnosti, a jedna pripada Neovisnoj stranci. Budući da se radi o jednoj jedinki u uzorku od 4, vaša statistika će pokazati da 25 posto stanovništva pripada Neovisnoj stranci, što je vjerojatno netočna ekstrapolacija. Povećavanjem veličine uzorka izbjeći ćete obmanjujuće statistike ako je u vašem uzorku prisutan odstupanje.

Veličina uzorka izravno je povezana sa statističkim podacima margina pogreškeili koliko se statistika može izračunati preciznom. Za pitanje da ili ne, poput toga ima li pojedinac automobil, možete odrediti maržu pogreška za statistiku dijeljenjem 1 s kvadratnim korijenom veličine uzorka i množenjem sa 100. Ukupni je postotak. Na primjer, veličina uzorka od 100 imat će 10 posto pogreške. Pri mjerenju brojčanih svojstava sa srednjom vrijednošću, poput visine ili težine, pomnožite ovaj ukupan iznos dva puta standardna devijacija podataka, koji mjeri koliko su vrijednosti podataka raširene od srednje vrijednosti. U oba slučaja, što je veća veličina uzorka, to je manja granica pogreške.