実験で統計的に有意な結果が得られるようにするには、サンプルサイズが非常に重要です。 サンプルサイズが小さすぎると、結果が偶然によるものではないと結論付けるのに十分な変動がないため、結果は実用的な結果をもたらしません。 研究者があまりにも多くの個人を使用する場合、研究は費用がかかり、必要な資金を得ることができない可能性があります。 したがって、調査を実施する人は、必要なサンプルサイズを見積もる方法を理解する必要があります。
必要な信頼区間を決定します。 これは、研究の結果が実際の生活の中での割合にどれだけ近いかです。 たとえば、選挙前の世論調査で候補者Aを支持する人々の60％が示され、信頼区間が3％である場合、真の割合は57から63の間にあるはずです。
必要な信頼水準を決定します。 信頼水準は、真のパーセンテージが信頼区間内にあることを研究者がどれだけ確信できるかを表すため、信頼区間とは異なります。 信頼水準は、範囲に含まれる平均からの標準偏差の数であるZスコアとして記述されます。 95％の信頼水準には、平均の両側の1.96標準偏差が含まれるため、Zスコアは1.96になります。 これは、実際の比率が調査結果のいずれかの側で1.96標準偏差内にある可能性が95％あることを意味します。
研究の割合を推定します。 たとえば、回答者の55％が候補者Aを支持すると予想される場合、比率に0.55を使用します。
たとえば、95％の信頼度で知る必要がある場合、比率は65％であると予想し、調査の比率は次のようにする必要があります。 プラスマイナス3パーセントポイントの場合、Zとして1.96、Pとして0.65、Cとして0.03を使用します。これにより、調査で972人が必要であることがわかります。
チップ
- 適切な信頼水準を選択します。 差別を研究する研究は、2人の野球選手の打率を比較する研究よりも高い信頼水準を必要とします。
警告
- 慎重に見積もり、よりバランスの取れた（50/50）結果の側で誤りを犯します。 比率が50/50に近いほど、必要なサンプルサイズは大きくなります。
著者について
マークケナンはカンザスシティエリアを拠点とするライターで、個人金融とビジネスのトピックを専門としています。 彼は2009年から執筆を続けており、「Quicken」、「TurboTax」、「TheMotleyFool」から出版されています。
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