La dimensione del campione è un conteggio di singoli campioni o osservazioni in qualsiasi contesto statistico, come un esperimento scientifico o un sondaggio dell'opinione pubblica. Sebbene sia un concetto relativamente semplice, la scelta della dimensione del campione è una determinazione fondamentale per un progetto. Un campione troppo piccolo produce risultati inaffidabili, mentre un campione troppo grande richiede molto tempo e risorse.
TL; DR (troppo lungo; non ho letto)
La dimensione del campione è un conteggio diretto del numero di campioni misurati o delle osservazioni effettuate.
La definizione della dimensione del campione
La dimensione del campione misura il numero di singoli campioni misurati o osservazioni utilizzate in un sondaggio o esperimento. Ad esempio, se si testano 100 campioni di terreno per prove di pioggia acida, la dimensione del campione è 100. Se un sondaggio online ha restituito 30.500 questionari completati, la dimensione del campione è 30.500. Nelle statistiche, la dimensione del campione è generalmente rappresentata dalla variabile "n".
Calcolo della dimensione del campione
Per determinare la dimensione del campione necessaria per un esperimento o un sondaggio, i ricercatori prendono in considerazione una serie di fattori desiderati. Primo, la dimensione totale della popolazione oggetto di studio deve essere considerato: un sondaggio che sta cercando di trarre conclusioni su tutto lo stato di New York, ad esempio, avrà bisogno di una dimensione del campione molto più ampia di quella specificamente focalizzata su Rochester. I ricercatori dovranno anche considerare il margine di errore, l'affidabilità che i dati raccolti sono generalmente accurati; e il livello di confidenza, la probabilità che il tuo margine di errore sia accurato. Infine, i ricercatori devono tenere conto del deviazione standard si aspettano di vedere nei dati. La deviazione standard misura quanto i singoli dati variano dai dati medi misurati. Ad esempio, i campioni di suolo di un parco avranno probabilmente una deviazione standard molto più piccola nel contenuto di azoto rispetto ai suoli raccolti in un'intera contea.
Pericoli di piccole dimensioni del campione
Sono necessarie grandi dimensioni del campione affinché una statistica sia accurata e affidabile, soprattutto se i suoi risultati devono essere estrapolati a una popolazione oa un gruppo di dati più grandi. Supponiamo che tu stia conducendo un sondaggio sull'esercizio fisico e abbia intervistato cinque persone, due delle quali hanno affermato di correre una maratona ogni anno. Se prendi questo sondaggio per rappresentare la popolazione del paese nel suo insieme, allora secondo la tua ricerca, il 40 percento delle persone corre almeno una maratona all'anno, un livello inaspettatamente alto percentuale. Più piccola è la dimensione del campione, più è probabile valori anomali -- dati insoliti -- devono distorcere le tue scoperte.
Dimensione del campione e margine di errore
La dimensione del campione di un'indagine statistica è anche direttamente correlata al margine di errore dell'indagine. Il margine di errore è una percentuale che esprime la probabilità che i dati ricevuti siano accurati. Ad esempio, in un'indagine sulle credenze religiose, il margine di errore è la percentuale di rispondenti che ci si può aspettare che forniscano la stessa risposta se l'indagine è stata ripetuta. Per determinare il margine di errore, dividere 1 per la radice quadrata della dimensione del campione, quindi moltiplicare per 100 per ottenere una percentuale. Ad esempio, una dimensione del campione di 2.400 avrà un margine di errore del 2,04 percento.
