대부분의 과학 및 사회 과학은 통계를 사용하여 연구 내용을 이해합니다. 통계 분석을 관리 할 수 있도록하기 위해 연구자들은 전체 모집단을 대상으로 작업을 시도하는 대신 표본 크기를 정의해야합니다. 샘플의 목적은 쉽게 관찰하고 측정 할 수있는 편향되지 않은 표현을 사용하여 모집단에 대한 지식을 얻는 것입니다. 그렇기 때문에 전체 모집단을 나타낼 수있을만큼 크지 만 관측치를 측정하고 기록 할 수있을만큼 작은 표본 크기를 선택해야합니다.
실험을 설계하십시오. 표본 크기는 인터뷰 수행, 설문 조사 수행, 투표 패턴보고 또는 분자 측정과 같이 수행하는 연구 유형에 따라 다릅니다.
인구 크기를 계산합니다. 귀하의 연구는 인구에 대해 무엇인가를 찾고 얼마나 많은 필요한 관측치 (표본 크기), 가능한 총 관측치가 몇 개인 지 알아야합니다. 유효한.
연구에서 원하는 정확도 수준을 지정하십시오. 표본 크기는 오차 한계 또는 신뢰 구간의 폭을 직접 결정합니다. 귀하의 연구가 더 큰 규모로 얼마나 정확하게 추적하는지 판단하는 데 사용할 수있는 통계적 측정 인구.
이상적인 표본 크기를 계산하십시오. 공식 또는 추정치를 사용하여이를 수행하십시오. 통계 소프트웨어는 종종 표본 크기를 계산하기위한 공식을 제공합니다. 이러한 소프트웨어를 사용하거나 연구 설계, 모집단 크기 및 정확도 수준을 고려하여 표본 크기를 추정 할 수 있습니다.
참고 문헌
- "확률 및 통계 소개, 13 판;" 윌리엄 멘 덴홀, 로버트 J. 비버, 바바라 M. 비버; 2008
팁
- 가능한 한 항상 어떤 형태의 무작위 샘플링을 사용하십시오. 이렇게하면 표본이 편향되지 않고 전체 모집단을 가장 정확하게 나타냅니다.
저자 정보
Chantelle Peters는 2006 년부터 웹을 위해 글을 쓰고 있습니다. 그녀는 소셜 미디어 뉴스 사이트, 건강 사이트, 홈 인테리어 사이트 등에 게시되었습니다. Peters는 Wilfrid Laurier University에서 영어와 정치학 학사 학위를 받았습니다.
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