რა მნიშვნელობა აქვს ნიმუშის ზომას?

ნიმუშის ზომა არის ინდივიდუალური ნიმუშების ან დაკვირვების დათვლა ნებისმიერ სტატისტიკურ გარემოში, მაგალითად, სამეცნიერო ექსპერიმენტი ან საზოგადოებრივი აზრის გამოკითხვა. მიუხედავად იმისა, რომ შედარებით მარტივი კონცეფციაა, ნიმუშის ზომის არჩევანი გადამწყვეტი განსაზღვრაა პროექტისთვის. ძალიან მცირე ნიმუში იძლევა არასანდო შედეგებს, ხოლო ზედმეტად დიდი ნიმუში მოითხოვს დიდ დროსა და რესურსებს.

TL; DR (ძალიან გრძელია; არ წავიკითხე)

ნიმუშის ზომა არის გაზომვის ან დაკვირვების ნიმუშების რაოდენობის პირდაპირი დათვლა.

ნიმუშის ზომის განმარტება

ნიმუშის ზომა იზომება ინდივიდუალური ნიმუშების რაოდენობას ან გამოკვლევებში ან ექსპერიმენტებში გამოყენებულ დაკვირვებებს. მაგალითად, თუ თქვენ შეისწავლეთ ნიადაგის 100 ნიმუში მჟავე წვიმის მტკიცებულებისთვის, თქვენი ნიმუშის ზომაა 100. თუ ონლაინ გამოკითხვამ დააბრუნა 30 500 შევსებული კითხვარი, თქვენი ნიმუშის ზომაა 30 500. სტატისტიკაში ნიმუშის ზომა ძირითადად წარმოდგენილია ცვლადით "n".

ნიმუშის ზომის გაანგარიშება

ექსპერიმენტის ან გამოკითხვისთვის საჭირო ნიმუშის ზომის დასადგენად, მკვლევარები ითვალისწინებენ რიგ სასურველ ფაქტორებს. Პირველი,

შესწავლილი მოსახლეობის საერთო რაოდენობა გასათვალისწინებელია - გამოკითხვა, რომელიც აპირებს დასკვნების გაკეთებას ნიუ იორკის შტატის შესახებ, მაგალითად, დასჭირდება ნიმუშის ბევრად უფრო დიდი ზომა, ვიდრე როჩესტერზე. მკვლევარებმა ასევე უნდა გაითვალისწინონ შეცდომის ზღვარი, საიმედოობა, რომ შეგროვებული მონაცემები ზოგადად ზუსტია; და თავდაჯერებულობის დონე, ალბათობა იმისა, რომ თქვენი შეცდომის ზღვარი ზუსტია. დაბოლოს, მკვლევარებმა უნდა გაითვალისწინონ სტანდარტული გადახრა ისინი ელიან მონაცემებს. სტანდარტული გადახრა ზომავს, თუ რამდენად განსხვავდება მონაცემების ცალკეული ნაწილები იზომება საშუალო მონაცემებისგან. მაგალითად, ერთი პარკიდან ნიადაგის ნიმუშებს აზოტის შემცველობაში გაცილებით ნაკლები სტანდარტული გადახრა ექნება, ვიდრე მთელი ქვეყნის მასშტაბით შეგროვებული ნიადაგები.

მცირე ნიმუშის ზომის საფრთხეები

სტატისტიკის ზუსტი და სანდოობისთვის საჭიროა დიდი ნიმუშების ზომა, განსაკუთრებით იმ შემთხვევაში, თუ მისი დასკვნები ექსტრაპოლირდება უფრო მეტ პოპულაციაზე ან მონაცემთა ჯგუფზე. თქვით, რომ სწავლებას ატარებდით ვარჯიშის შესახებ და გამოიკითხეთ ხუთი ადამიანი, რომელთაგან ორმა თქვა, რომ ისინი ყოველწლიურად ატარებენ მარათონს. თუ თქვენ მიიღებთ ამ გამოკვლევას ქვეყნის მოსახლეობის მთლიანობაში წარმოსადგენად, შესაბამისად თქვენი გამოკვლევის თანახმად, ადამიანთა 40 პროცენტი ყოველწლიურად აწარმოებს მინიმუმ ერთ მარათონს - მოულოდნელად მაღალი პროცენტული რაც უფრო მცირეა თქვენი ნიმუშის ზომა, მით უფრო სავარაუდოა დაშორებები - მონაცემების უჩვეულო ნაწილები - თქვენი შედეგების დამახინჯებაა.

ნიმუშის ზომა და შეცდომის ზღვარი

სტატისტიკური კვლევის ნიმუშის ზომა ასევე პირდაპირ კავშირშია კვლევის შეცდომის ზღვართან. შეცდომის ზღვარია პროცენტული მაჩვენებელი, რომელიც გამოხატავს ალბათობა იმისა, რომ მიღებული მონაცემები ზუსტია. მაგალითად, რელიგიური მრწამსის შესახებ ჩატარებული გამოკითხვისას, შეცდომის ზღვარი არის იმ რესპონდენტთა პროცენტული წილი, რომლებსაც შეიძლება ველოდოთ იგივე პასუხი, თუ კვლევა განმეორდება. შეცდომის ზღვრის დასადგენად, 1-ის გაყოფა ნიმუშის ზომის კვადრატულ ფესვზე და შემდეგ გამრავლებით 100-ზე პროცენტის მისაღებად. მაგალითად, 2,400 ნიმუშის ზომას შეცდომის ზღვარი აქვს 2.04 პროცენტი.

  • გაზიარება
instagram viewer