Slabosti majhne velikosti vzorca

Raziskovalci in znanstveniki, ki opravljajo ankete in izvajajo poskuse, se morajo držati določenih postopkov smernice in pravila za zagotovitev natančnosti z izogibanjem vzorčnim napakam, kot so velika variabilnost, pristranskost ali premajhno pokritost. Napake pri vzorčenju lahko bistveno vplivajo na natančnost in interpretacijo rezultatov, kar lahko posledično privede do visoki stroški za podjetja ali vladne agencije ali škodo ljudem ali živim organizmom študiral.

TL; DR (predolgo; Nisem prebral)

Za pravilno izvedbo ankete morate določiti svojo vzorčno skupino. Ta vzorčna skupina bi morala vključevati posameznike, ki ustrezajo temi raziskave. Anketirati želite čim večjo velikost vzorca; manjše velikosti vzorcev so vse manj reprezentativne za celotno populacijo.

Majhna velikost vzorca lahko vodi tudi do primerov pristranskosti, kot je neodzivnost, ki se pojavi, ko nekateri subjekti nimajo možnosti sodelovanja v raziskavi. Druga možnost je, da se pristranskost prostovoljnega odziva pojavi, če je le majhno število nereprezentativnih oseb imajo možnost sodelovati v anketi, običajno zato, ker samo oni vedo to.

Pri raziskovalcih, ki opravljajo ankete, je na primer velikost vzorca bistvena. Za pravilno izvedbo ankete morate določiti svojo vzorčno skupino. Ta vzorčna skupina bi morala vključevati posameznike, ki ustrezajo temi raziskave.

Če na primer izvajate anketo o tem, ali je določeno čistilo za kuhinjo prednost pred drugo blagovno znamko, potem morate anketirati veliko število ljudi, ki uporabljajo kuhinjska čistila. Edini način, da dosežemo 100-odstotno natančne rezultate, je anketiranje vsake osebe, ki uporablja čistila za kuhinjo; ker pa to ni izvedljivo, boste morali raziskati čim večjo vzorčno skupino.

Spremenljivost določa standardni odklon populacije; standardni odklon vzorca je, kako daleč so resnični rezultati raziskave od rezultatov vzorca, ki ste ga zbrali. Anketirati želite čim večjo velikost vzorca; večji kot je standardni odklon, manj natančni so lahko vaši rezultati, saj so manjše velikosti vzorcev vse manj reprezentativne za celotno populacijo.

Majhna velikost vzorca vpliva tudi na zanesljivost rezultatov raziskave, ker vodi do večje variabilnosti, kar lahko vodi do pristranskosti. Najpogostejši primer pristranskosti je posledica neodziva. Neodziv se pojavi, kadar nekateri subjekti nimajo možnosti sodelovanja v anketi. Na primer, če med 14. in 17. uro pokličete 100 ljudi in vprašajte, ali se jim zdi, da imajo vsak dan dovolj prostega časa večina vprašanih lahko reče "da". Ta vzorec - in rezultati - so pristranski, saj je večina delavcev med njimi na svojem delovnem mestu te ure.

Ljudje, ki so v službi in se ne morejo odzvati na telefon, imajo lahko drugačen odgovor na anketo kot ljudje, ki se lahko oglasijo popoldan. Ti ljudje ne bodo vključeni v anketo, zaradi neodziva pa bo trpela natančnost ankete. Ne samo, da vaša anketa trpi zaradi časovnega razporeda, ampak tudi število preiskovancev ne pomaga nadomestiti te pomanjkljivosti.

Še ena pomanjkljivost, ki jo prinaša majhna velikost vzorca, je pristranskost prostovoljnega odziva. Če na spletnem mestu čistilca za kuhinjo objavite anketo, ima dostop ali znanje le majhno število ljudi glede vaše raziskave in verjetno bodo tisti, ki sodelujejo, to storili, ker močno občutijo temo. Zato bodo rezultati raziskave poševno odražali mnenja tistih, ki obiščejo spletno stran. Če je posameznik na spletni strani podjetja, potem verjetno podjetje podpira; lahko na primer išče kupone ali promocije tega proizvajalca. Raziskava, objavljena samo na njeni spletni strani, omejuje število ljudi, ki se bodo udeležili tistih, ki so že imeli zanimanje za njihove izdelke, kar povzroča prostovoljno pristranskost.