De voordelen van een grote steekproefomvang

Als het gaat om wetenschappelijke studies, is de steekproefomvang een cruciale overweging voor kwaliteitsonderzoek. Steekproefgrootte, soms weergegeven als nee, is het aantal afzonderlijke gegevens dat wordt gebruikt om een ​​reeks statistieken te berekenen. Grotere steekproefomvang stelt onderzoekers in staat om de gemiddelde waarden van hun gegevens beter te bepalen en fouten te voorkomen bij het testen van een klein aantal mogelijk atypische steekproeven.

TL; DR (te lang; niet gelezen)

De steekproefomvang is een belangrijke overweging voor onderzoek. Grotere steekproefomvang biedt nauwkeurigere gemiddelde waarden, identificeert uitbijters die de gegevens in een kleinere steekproef kunnen vertekenen en zorgt voor een kleinere foutenmarge.

Steekproefgrootte is het aantal stukjes informatie dat is getest in een enquête of een experiment. Als u bijvoorbeeld 100 monsters van zeewater test op olieresten, is uw steekproefomvang 100. Als u 20.000 mensen ondervraagt ​​op tekenen van angst, is uw steekproefomvang 20.000. Grotere steekproeven hebben het duidelijke voordeel dat ze onderzoekers meer gegevens bieden om mee te werken; maar experimenten met grote steekproefomvang vereisen grotere financiële en tijdsinvesteringen.

Grotere steekproeven helpen bij het bepalen van de gemiddelde waarde van een kwaliteit onder geteste steekproeven -- dit gemiddelde is de gemeen. Hoe groter de steekproefomvang, hoe nauwkeuriger het gemiddelde. Als u bijvoorbeeld merkt dat onder 40 mensen de gemiddelde lengte 5 voet, 4 inch is, maar onder 100 mensen is de gemiddelde lengte 5 voet, 3 inches, is de tweede meting een betere schatting van de gemiddelde lengte van een persoon, aangezien je aanzienlijk meer test onderwerpen. Door het gemiddelde te bepalen, kunnen onderzoekers ook gemakkelijker lokaliseren uitbijters. Een uitbijter is een gegeven dat sterk afwijkt van de gemiddelde waarde en een aandachtspunt kan zijn voor onderzoek. Dus op basis van de gemiddelde lengte zou iemand met een lengte van 6 voet, 8 inch een afgelegen gegevenspunt zijn.

De mogelijkheid van uitbijters maakt deel uit van wat een grote steekproefomvang belangrijk maakt. Stel bijvoorbeeld dat u vier mensen ondervraagt ​​over hun politieke voorkeur, en één behoort tot de onafhankelijke partij. Aangezien dit één persoon is in een steekproefomvang van 4, zal uw statistiek aantonen dat 25 procent van de bevolking tot de onafhankelijke partij behoort, waarschijnlijk een onnauwkeurige extrapolatie. Door uw steekproefomvang te vergroten, voorkomt u misleidende statistieken als er een uitbijter in uw steekproef aanwezig is.

Steekproefgrootte is direct gerelateerd aan een statistiek foutmarge, of hoe nauwkeurig een statistiek kan worden berekend. Voor een ja-of-nee-vraag, zoals of een persoon een auto bezit, kunt u de marge bepalen van fout voor een statistiek door 1 te delen door de vierkantswortel van de steekproefomvang en te vermenigvuldigen met 100. Het totaal is een percentage. Een steekproefomvang van 100 heeft bijvoorbeeld een foutenmarge van 10 procent. Bij het meten van numerieke eigenschappen met een gemiddelde waarde, zoals lengte of gewicht, vermenigvuldig dit totaal dan met twee keer de standaardafwijking van de gegevens, die meet hoe verspreid de gegevenswaarden zijn ten opzichte van het gemiddelde. In beide gevallen geldt: hoe groter de steekproefomvang, hoe kleiner de foutenmarge.