מאפיינים של גודל מדגם טוב

גודל מדגם הוא אחוז קטן מהאוכלוסייה המשמש לניתוח סטטיסטי. לדוגמא, כשמבררים כמה אנשים יצביעו לאדם מסוים בבחירות, זה לא אפשר (מבחינה כלכלית או לוגיסטית) לשאול כל אדם בארצות הברית לגבי הצבעתו הַעֲדָפָה. במקום זאת, לוקחים מדגם קטן מהאוכלוסייה. גודל המדגם יכול להיות שווה כמה מאות, או שהוא יכול להיות שווה כמה אלפים. הכל תלוי באילו מאפיינים אתה רוצה שאותו מדגם אוכלוסייה יהיה, וכמה מדויקים שאתה רוצה שהתוצאות שלך יהיו.

בכל פעם שאתה סוקר מדגם של אוכלוסייה (בניגוד לשאול את כולם), תקבל כמה נתונים סטטיסטיים קצת שונים מהסטטיסטיקה ה"אמיתית ". זה נקרא שגיאת דגימה, ולעתים קרובות מתבטא בנקודות אחוז. לדוגמא, סקר עשוי להיות פלוס מינוס "עשר נקודות". במילים אחרות, אם סוקר יגלה כי 55 אחוז מהאנשים יצביעו בעד מועמד מסוים, פלוס מינוס עשר נקודות, הם באמת אומרים שאי שם בין 45 ל -65 אחוזים יצביעו על כך מוּעֲמָד. לדוגמא טובה תהיה שגיאת דגימה נמוכה (נקודה או שתיים).

רמת הביטחון מבוססת על התיאוריה שככל שתדגימו אוכלוסייה לעתים קרובות יותר, כך הנתונים דומים לעקומת פעמון. רמות הביטחון מתבטאות באחוזים, כמו "רמת ביטחון של 90 אחוזים". ככל שרמת הביטחון גבוהה יותר, כך חוקר בטוח יותר שהנתונים שלו נראים כמו עקומת פעמון: רצוי כי רמת ביטחון של 99 אחוז עשויה להיות תוצאות טובות יותר מאשר ביטחון של 90 אחוז (או נמוך יותר) רָמָה.

מידת השונות מתייחסת למידת האוכלוסייה המגוונת. לדוגמא, סקר של כל המפלגות הפוליטיות בנושא שירותי בריאות עשוי להביא לשינוי נרחב יותר בתגובות מאשר סקר פשוט של מפלגה אחת. ככל שהפרופורציה המצוינת גבוהה יותר, כך רמת השונות גדולה יותר, כאשר .5 הוא הערך הגבוה ביותר (ואולי הפחות רצוי). לדוגמאות קטנות יותר, תרצה לראות מידה נמוכה של שונות (למשל, .2).