Karakteristik Ukuran Sampel yang Baik

Ukuran sampel adalah persentase kecil dari populasi yang digunakan untuk analisis statistik. Misalnya, ketika mencari tahu berapa banyak orang yang akan memilih orang tertentu dalam pemilihan, itu bukan mungkin (baik secara finansial atau logistik) untuk bertanya kepada setiap orang di Amerika Serikat tentang pemungutan suara mereka Pilihan. Sebaliknya, sampel kecil dari populasi diambil. Ukuran sampel bisa sama dengan beberapa ratus, atau bisa sama dengan beberapa ribu. Itu semua tergantung pada karakteristik apa yang Anda inginkan dari sampel populasi itu, dan seberapa akurat hasil yang Anda inginkan.

Setiap kali Anda mensurvei sampel populasi (bukan menanyakan semua orang), Anda akan mendapatkan beberapa statistik yang sedikit berbeda dari statistik "benar". Ini disebut kesalahan pengambilan sampel, dan sering dinyatakan sebagai poin persentase. Misalnya, jajak pendapat mungkin plus atau minus "sepuluh poin". Dengan kata lain, jika sebuah jajak pendapat menemukan bahwa 55 persen orang akan memilih a kandidat tertentu, plus atau minus sepuluh poin, mereka benar-benar mengatakan bahwa antara 45 dan 65 persen akan memilih itu calon. Sampel yang baik akan memiliki kesalahan pengambilan sampel yang rendah (satu atau dua poin).

Tingkat kepercayaan didasarkan pada teori bahwa semakin sering Anda mengambil sampel suatu populasi, semakin banyak data yang menyerupai kurva lonceng. Tingkat kepercayaan dinyatakan sebagai persentase, seperti "tingkat kepercayaan 90 persen". Semakin tinggi tingkat kepercayaan, semakin yakin seorang peneliti bahwa datanya terlihat seperti kurva lonceng: tingkat kepercayaan 99 persen diinginkan dan cenderung memiliki hasil yang lebih baik daripada kepercayaan 90 persen (atau lebih rendah) tingkat.

Derajat variabilitas mengacu pada seberapa beragam suatu populasi. Misalnya, jajak pendapat semua partai politik tentang perawatan kesehatan cenderung menghasilkan variasi tanggapan yang lebih luas daripada jajak pendapat sederhana dari satu partai. Semakin tinggi proporsi yang dinyatakan, semakin besar tingkat variabilitas, dengan 0,5 menjadi nilai tertinggi (dan mungkin, paling tidak diinginkan). Untuk sampel yang lebih kecil, Anda ingin melihat tingkat variabilitas yang rendah (misalnya, .2).