Jakie jest znaczenie wielkości próbki?

Wielkość próbki to liczba pojedynczych próbek lub obserwacji w dowolnym układzie statystycznym, takim jak eksperyment naukowy lub badanie opinii publicznej. Chociaż jest to stosunkowo prosta koncepcja, wybór wielkości próby jest decydującym czynnikiem dla projektu. Zbyt mała próbka daje niewiarygodne wyniki, podczas gdy zbyt duża próbka wymaga dużo czasu i zasobów.

TL; DR (zbyt długi; Nie czytałem)

Wielkość próbki to bezpośrednia liczba zmierzonych próbek lub wykonanych obserwacji.

Definicja wielkości próbki

Wielkość próby mierzy liczbę zmierzonych pojedynczych próbek lub obserwacji wykorzystanych w badaniu lub eksperymencie. Na przykład, jeśli przetestujesz 100 próbek gleby pod kątem śladów kwaśnego deszczu, wielkość próbki to 100. Jeśli ankieta internetowa zwróciła 30 500 wypełnionych kwestionariuszy, wielkość próby wynosi 30 500. W statystykach wielkość próby jest ogólnie reprezentowana przez zmienną „n”.

Obliczanie wielkości próbki

Aby określić wielkość próby potrzebnej do eksperymentu lub ankiety, badacze biorą pod uwagę szereg pożądanych czynników. Pierwszy,

całkowita wielkość badanej populacji należy wziąć pod uwagę – na przykład badanie, które ma na celu wyciągnięcie wniosków na temat całego stanu Nowy Jork, będzie wymagało znacznie większej próby niż ta, która koncentruje się na Rochester. Badacze będą również musieli wziąć pod uwagę margines błędu, wiarygodność, że gromadzone dane są ogólnie dokładne; i poziom zaufania, prawdopodobieństwo, że margines błędu jest dokładny. Wreszcie, badacze muszą wziąć pod uwagę odchylenie standardowe spodziewają się zobaczyć w danych. Odchylenie standardowe mierzy, jak bardzo poszczególne fragmenty danych różnią się od średnich zmierzonych danych. Na przykład próbki gleby z jednego parku prawdopodobnie będą miały znacznie mniejsze odchylenie standardowe zawartości azotu niż gleby pobrane z całego hrabstwa.

Niebezpieczeństwa związane z małą wielkością próbki

Aby statystyka była dokładna i wiarygodna, potrzebna jest duża wielkość próby, zwłaszcza jeśli jej wyniki mają być ekstrapolowane na większą populację lub grupę danych. Załóżmy, że przeprowadzałeś ankietę na temat ćwiczeń i rozmawiałeś z pięcioma osobami, z których dwie powiedziały, że co roku biegają maraton. Jeśli weźmiesz udział w tej ankiecie, aby przedstawić populację kraju jako całości, to według Twoje badania, 40 procent ludzi biega co najmniej jeden maraton rocznie – nieoczekiwanie wysoki odsetek. Im mniejszy rozmiar próbki, tym bardziej prawdopodobne odstające -- nietypowe dane -- mają na celu wypaczenie twoich ustaleń.

Wielkość próbki i margines błędu

Wielkość próby badania statystycznego jest również bezpośrednio związana z marginesem błędu badania. Margines błędu to procent, który wyraża prawdopodobieństwo, że otrzymane dane są dokładne. Na przykład w ankiecie dotyczącej przekonań religijnych margines błędu to odsetek respondentów, od których można oczekiwać, że udzielą tej samej odpowiedzi, jeśli ankieta zostanie powtórzona. Aby określić margines błędu, podziel 1 przez pierwiastek kwadratowy wielkości próbki, a następnie pomnóż przez 100, aby uzyskać procent. Na przykład próba o wielkości 2400 będzie miała margines błędu 2,04 procent.

  • Dzielić
instagram viewer