היתרונות של גודל מדגם גדול

כשמדובר במחקרים מדעיים, גודל המדגם הוא שיקול מכריע במחקר איכותי. גודל המדגם, לפעמים מיוצג כ נ, הוא מספר פיסות הנתונים הבודדות המשמשות לחישוב סט נתונים סטטיסטיים. גדלים מדגמיים גדולים יותר מאפשרים לחוקרים לקבוע טוב יותר את הערכים הממוצעים של הנתונים שלהם ולהימנע משגיאות בבדיקת מספר קטן של דגימות שאולי לא טיפוסיות.

TL; DR (ארוך מדי; לא קרא)

גודל המדגם הוא שיקול חשוב למחקר. גדלים מדגמיים גדולים יותר מספקים ערכי ממוצע מדויקים יותר, מזהים חריגים שיכולים להטות את הנתונים במדגם קטן יותר ולספק מרווח שגיאה קטן יותר.

גודל המדגם הוא מספר פיסות המידע שנבדקו בסקר או בניסוי. לדוגמה, אם אתה בודק 100 דגימות של מי ים לשאריות נפט, גודל הדגימה שלך הוא 100. אם אתה סוקר 20,000 אנשים עם סימני חרדה, גודל המדגם שלך הוא 20,000. לגדלים גדולים יותר של דוגמאות יש את היתרון הברור בכך שהם מספקים יותר נתונים לחוקרים לעבוד איתם; אך ניסויים גדולים בגודל מדגם דורשים התחייבויות כספיות וזמן גדולים יותר.

גדלים גדולים יותר של דגימות מסייעים בקביעת הערך הממוצע של איכות בקרב דגימות שנבדקו - ממוצע זה הוא

האפשרות של חריגים היא חלק ממה שחשוב על גודל מדגם גדול. למשל, נניח שאתה סוקר 4 אנשים על השתייכותם הפוליטית, ואחד שייך למפלגה העצמאית. מכיוון שמדובר בפרט אחד בגודל מדגם של 4, הנתון שלך יראה כי 25 אחוז מהאוכלוסייה שייכים למפלגה העצמאית, ככל הנראה אקסטרפולציה לא מדויקת. הגדלת גודל המדגם תמנע סטטיסטיקה מטעה אם קיים חריג במדגם שלך.

גודל המדגם קשור ישירות לנתונים סטטיסטיים שולי טעות, או עד כמה ניתן לחשב נתון מדויק. לשאלה של כן או לא, כמו אם אדם הבעלים של מכונית, אתה יכול לקבוע את השוליים של שגיאה לנתון על ידי חלוקה של 1 לפי השורש הריבועי של גודל המדגם ומכפלת ב 100. הסך הכל הוא אחוז. לדוגמה, גודל מדגם של 100 יהיה עם שולי טעות של 10 אחוז. כאשר מודדים איכויות מספריות בעלות ערך ממוצע, כגון גובה או משקל, הכפל את סך כל זה בכפליים סטיית תקן של הנתונים, המודדים את התפשטות ערכי הנתונים מהממוצע. בשני המקרים, ככל שגודל המדגם גדול יותר, כך מרווח השגיאה קטן יותר.