科学と社会科学のほとんどは、何が研究されているかを理解するために統計を使用しています。 統計分析を管理しやすくするために、研究者は母集団全体で作業するのではなく、サンプルサイズを定義する必要があります。 サンプルの目的は、簡単に観察および測定できる偏りのない表現を使用して、母集団に関する知識を取得することです。 これが、母集団全体を表すのに十分な大きさであるが、観測の測定と記録を可能にするのに十分小さいサンプルサイズを選択する必要がある理由です。
実験を設計します。 サンプルサイズは、インタビューの実行、調査の実行、投票パターンの報告、分子の測定など、実施する調査の種類によって異なります。
人口サイズを計算します。 あなたの研究は、人口について何かを見つけること、そしてその数を決定することを目的としている可能性があります 行う必要のある観測値（サンプルサイズ）、可能な観測値の合計数を知る必要があります 利用可能です。
調査から必要な精度のレベルを指定します。 サンプルサイズは、誤差のマージンまたは信頼区間の幅を直接決定します。 あなたの研究がより大きなものにどれだけ正確に追跡するかを判断するために使用できる統計的測定 人口。
理想的なサンプルサイズを計算します。 数式または見積もりを使用してこれを行います。 統計ソフトウェアは、多くの場合、サンプルサイズを計算するための式を提供します。 このようなソフトウェアを使用することも、研究デザイン、母集団のサイズ、および精度のレベルを考慮してサンプルサイズを推定することもできます。
参考文献
- 「確率と統計の紹介、第13版」 ウィリアムメンデンホール、ロバートJ. ビーバー、バーバラM。 ビーバー; 2008
チップ
- 可能な限り、常に何らかの形式のランダムサンプリングを使用してください。 これにより、サンプルに偏りがなく、母集団全体を最も正確に表すことができます。
著者について
Chantelle Petersは、2006年からWeb向けに執筆しています。 彼女はソーシャルメディアのニュースサイト、健康サイト、インテリアサイトなどに掲載されています。 Petersは、ウィルフリッドローリエ大学で英語と政治の学士号を取得しています。
写真クレジット
からcaironbohemioによるソシエダの画像 Fotolia.com
