Ami a tudományos vizsgálatokat illeti, a minta nagysága döntő szempont a minőségi kutatás szempontjából. A minta mérete, néha a következőképpen ábrázolva: n, a statisztikák halmazának kiszámításához használt egyes adatok száma. A nagyobb mintaméretek lehetővé teszik a kutatók számára, hogy jobban meghatározzák adataik átlagértékeit, és elkerüljék a hibákat, ha kis számú esetleg atipikus mintát tesztelnek.
TL; DR (túl hosszú; Nem olvastam)
A minta nagysága fontos szempont a kutatás szempontjából. A nagyobb mintaméretek pontosabb átlagértékeket nyújtanak, meghatározzák azokat a kiugró értékeket, amelyek torzíthatják az adatokat egy kisebb mintában, és kisebb hibahatárt adhatnak.
Minta nagysága
A minta mérete a felmérésben vagy egy kísérletben tesztelt információk darabszáma. Például, ha 100 tengervízmintát vizsgál meg olajmaradványok tekintetében, a mintamérete 100. Ha 20 000 embert kérdez meg szorongás jeleiről, akkor a mintanagysága 20 000. A nagyobb mintaméretek nyilvánvaló előnye, hogy több adatot szolgáltatnak a kutatók számára; de a nagy mintaméretű kísérletek nagyobb pénzügyi és időbeli elkötelezettséget igényelnek.
Átlagos érték és kiugró értékek
A nagyobb mintaméretek segítenek meghatározni a minőség átlagértékét a vizsgált minták között - ez az átlag a átlagos. Minél nagyobb a minta mérete, annál pontosabb az átlag. Például, ha azt találja, hogy 40 ember között az átlagos magasság 5 láb, 4 hüvelyk, de 100 ember között az átlagos magasság 5 láb, 3 hüvelyk, a második mérés jobban becsüli az egyén átlagos magasságát, mivel lényegesen többet tesztel alanyok. Az átlag meghatározása lehetővé teszi a kutatók számára azt is, hogy könnyebben meghatározzák kiugró értékek. A kiugró érték olyan adat, amely erősen eltér az átlagértéktől, és a kutatás szempontjából érdekes pontot jelenthet. Tehát az átlagos magasság alapján valaki 6 láb (8 hüvelyk) magasságú adatpont lenne.
A kis minták veszélye
A kiugró értékek lehetősége része annak, ami a nagy mintaméretet fontossá teszi. Tegyük fel például, hogy négy embert kérdez meg politikai hovatartozásukról, és az egyik a Független párthoz tartozik. Mivel ez egy egyén a 4-es mintaméretben, statisztikája megmutatja, hogy a lakosság 25 százaléka a Független párthoz tartozik, valószínűleg pontatlan extrapoláció. A mintaméret növelésével elkerülhetőek a megtévesztő statisztikák, ha a mintában outlier szerepel.
Hibahatár
A minta mérete közvetlenül kapcsolódik a statisztikához hibahatár, vagy mennyire lehet pontos statisztikát kiszámítani. Igen vagy nem kérdés esetén, például arról, hogy az egyén rendelkezik-e autóval, meghatározhatja az árrést Egy statisztika hibája úgy, hogy az 1-et elosztjuk a minta méretének négyzetgyökével és megszorozzuk 100. Az összeg százalékos arány. Például a 100 mintaméret 10 százalékos hibahatárral rendelkezik. Amikor számértékeket mér egy átlagos értékkel, például magassággal vagy súlygal, akkor ezt az összeget szorozza meg a kétszeresével szórás az adatok értékét, amely azt méri, hogy az adatértékek hogyan oszlanak el az átlagtól. Mindkét esetben minél nagyobb a minta mérete, annál kisebb a hibahatár.