Когда дело доходит до научных исследований, размер выборки является решающим фактором для качественного исследования. Размер выборки, иногда представляемый как п, - количество отдельных фрагментов данных, используемых для расчета набора статистики. Большие размеры выборки позволяют исследователям лучше определять средние значения своих данных и избегать ошибок при тестировании небольшого числа возможно нетипичных выборок.
TL; DR (слишком длинный; Не читал)
Размер выборки - важный фактор для исследования. Большие размеры выборки обеспечивают более точные средние значения, выявляют выбросы, которые могут исказить данные в меньшей выборке, и обеспечивают меньшую погрешность.
Размер образца
Размер выборки - это количество единиц информации, проверенных в ходе опроса или эксперимента. Например, если вы исследуете 100 проб морской воды на наличие остатков нефти, размер вашей пробы составит 100. Если вы опросите 20 000 человек на предмет признаков тревоги, размер вашей выборки составит 20 000 человек. У больших размеров выборки есть очевидное преимущество, так как они предоставляют исследователям больше данных для работы; но эксперименты с большим размером выборки требуют больших финансовых и временных затрат.
Среднее значение и выбросы
Образцы большего размера помогают определить среднее значение качества среди протестированных образцов - это среднее значение иметь в виду. Чем больше размер выборки, тем точнее среднее значение. Например, если вы обнаружите, что среди 40 человек средний рост составляет 5 футов 4 дюйма, но среди 100 человек средний рост составляет 5 футов 3 дюйма. дюймов, второе измерение дает более точную оценку среднего роста человека, так как вы проверяете значительно больше предметы. Определение среднего также позволяет исследователям более легко определять выбросы. Выброс - это часть данных, которая сильно отличается от среднего значения и может представлять интерес для исследования. Таким образом, исходя из среднего роста, кто-то с ростом 6 футов 8 дюймов будет удаленной точкой данных.
Опасность малых образцов
Возможность выбросов является частью того, что делает большой размер выборки важным. Например, предположим, что вы опросили 4 человек об их политической принадлежности, и один из них принадлежит к Независимой партии. Поскольку это один человек в выборке из 4 человек, ваша статистика покажет, что 25 процентов населения принадлежит к Независимой партии, что, вероятно, является неточной экстраполяцией. Увеличение размера выборки позволит избежать вводящей в заблуждение статистики, если в вашей выборке присутствует выброс.
Допустимая погрешность
Размер выборки напрямую связан со статистикой. погрешность, или насколько точной может быть статистика. На вопрос типа «да» или «нет», например, владеет ли физическое лицо автомобилем, вы можете определить маржу в размере ошибка для статистики путем деления 1 на квадратный корень из размера выборки и и умножения на 100. Итого в процентах. Например, размер выборки 100 будет иметь 10-процентную погрешность. При измерении числовых качеств с помощью среднего значения, такого как рост или вес, умножьте полученную сумму в два раза на стандартное отклонение данных, который измеряет, насколько значения данных отклоняются от среднего. В обоих случаях, чем больше размер выборки, тем меньше погрешность.