Величина узорка представља број запажања предузетих ради спровођења статистичке анализе. Величине узорака могу се састојати од људи, животиња, серија хране, машина, батерија или било које друге популације која се процењује.
Случајни узорак
Случајно узорковање је метода којом се случајни узорци прикупљају од популације како би се процениле информације о популацији без пристрасности. На пример, ако желите да знате која врста људи живи у одређеном граду, морате насумично интервјуисати / мерити различите људе. Међутим, да сте користили само све из библиотеке, не бисте имали фер / непристрасну процену каква је општа популација која заузима град, већ само људи који иду у библиотеку.
Прецизност
Како се величине узорка повећавају, процене постају тачније. На пример, ако насумично одаберемо 10 одраслих мушкараца, можда ћемо утврдити да је њихова просечна висина висока 6 стопа и 3 инча, можда зато што постоји кошаркаш који надувава нашу процену. Ако бисмо, међутим, измерили два милиона одраслих мушкараца, имали бисмо бољи предиктор средње висине мушкарци, јер би се екстреми уравнотежили, а прави просек би засенио сва одступања од значити.
Интервали поверења
Када статистичар предвиђа исход, често ће направити интервал око своје процене. На пример, ако меримо тежину 100 жена, могли бисмо рећи да смо 90 одсто уверени да је истинска, просечна тежина жена у интервалу од 103 до 129 килограма. (Ово, наравно, зависи и од других фактора као што је варијабилност мерења.) Како се величина узорка повећава, постајемо све сигурнији у своју процену, а наши интервали постају мањи. На пример, са милион жена, могли бисмо рећи да смо 98 процената уверени да је права просечна тежина жена између 115 и 117 килограма. Другим речима, како се величина узорка повећава, наше поверење у наша мерења расте, а величина наших интервала поверења опада.
Стандардна грешка
Варијација је мера ширења података око средње вредности. Стандардна девијација је квадратни корен варијације и помаже приближавању процента популације између опсега вредности у односу на средњу вредност. Како се величина узорка повећава, стандардна грешка, која зависи од стандардне девијације и величине узорка, опада. Сходно томе, повећање прецизности процена и истраживања заснована на тим проценама сматрају се поузданијим (са мањим ризиком од грешке).
Потешкоће у коришћењу већих величина узорака
Веће величине узорка очигледно дају боље, тачније процене популација, али постоји неколико проблема са истраживачима који користе веће величине узорка. Пре свега, можда ће бити тешко пронаћи случајни узорак људи који су спремни да пробају нови лек. Када то учините, скупље је пружање лека већем броју људи и праћење већег броја људи током времена. Поред тога, потребно је више напора да се добије и одржи већа величина узорка. Чак и ако веће величине узорка дају тачније статистике, додатни трошкови и напор нису увек потребни, јер и мање величине узорка могу дати значајне резултате.