O tamanho da amostra é uma consideração importante no design de um experimento. Um tamanho de amostra muito pequeno distorcerá os resultados de um experimento; os dados coletados podem ser inválidos devido ao pequeno número de pessoas ou objetos testados. O tamanho da amostra afeta duas estatísticas importantes: a média e a mediana.
Tamanho da amostra e design experimental
A maioria dos experimentos são executados comparando como dois grupos de pessoas ou objetos reagem a uma variável. Tudo o que não seja a variável é mantido igual para evitar confusão ao interpretar os resultados. O número de pessoas ou objetos em cada grupo é conhecido como tamanho da amostra. O tamanho da amostra deve ser grande o suficiente para eliminar a possibilidade de que os resultados ocorram devido a fatores aleatórios ao invés da variável manipulada. Por exemplo, um estudo sobre como ler à noite afeta a capacidade das crianças de aprender a ler não seria válido se apenas cinco crianças fossem estudadas.
Média e Mediana
Depois que o experimento termina, os cientistas usam estatísticas para ajudá-los a interpretar os resultados do experimento. Duas estatísticas importantes são a média e a mediana.
A média, o valor médio, é calculada somando todos os resultados de um grupo e dividindo pelo número de pessoas no grupo. Por exemplo, se a pontuação média em um teste de leitura para um grupo de crianças foi de 94 por cento, isso significa que o O cientista somou todas as pontuações do teste e dividiu pelo número de alunos, resultando em uma resposta de aproximadamente 94 por cento.
A mediana se refere ao número que separa a metade superior dos dados da metade inferior. Ele é encontrado organizando os dados em ordem numérica. Por exemplo, a pontuação mediana de todos os alunos que fazem um teste de leitura pode ser 83 por cento se metade dos alunos obtiver pontuação superior a 83 por cento e metade dos alunos for inferior.
Média e tamanho da amostra
Se o tamanho da amostra for muito pequeno, as pontuações médias serão infladas ou desinfladas artificialmente. Suponha que apenas cinco alunos fizeram um teste de leitura. Uma pontuação média de 94 por cento exigiria que a maioria desses alunos tivesse pontuado perto de 94 por cento. Se 500 alunos fizessem o mesmo teste, a média poderia refletir uma variedade maior de pontuações.
Mediana e tamanho da amostra
Da mesma forma, as pontuações medianas serão indevidamente influenciadas por um pequeno tamanho da amostra. Se apenas cinco alunos fizessem um teste, uma pontuação mediana de 83 por cento significaria que dois alunos pontuaram acima de 83 por cento e dois alunos tiveram pontuação inferior. Se 500 alunos fizessem o teste, a pontuação mediana refletiria o fato de que 249 alunos pontuaram mais alto do que a pontuação mediana.
Tamanho da amostra e significância estatística
Amostras pequenas são problemáticas porque os resultados dos experimentos que as envolvem geralmente não são estatisticamente significativos. A significância estatística é uma medida da probabilidade de os resultados terem ocorrido por acaso. Com tamanhos de amostra pequenos, geralmente é extremamente provável que os resultados se devam ao acaso e não ao experimento.