ความสำคัญของขนาดตัวอย่างในการวิจัย

ขนาดตัวอย่างแสดงถึงจำนวนการสังเกตที่ทำการวิเคราะห์ทางสถิติ ขนาดตัวอย่างอาจประกอบด้วยคน สัตว์ ชุดอาหาร เครื่องจักร แบตเตอรี่ หรือจำนวนประชากรใดๆ ที่กำลังถูกประเมิน

การสุ่มตัวอย่างเป็นวิธีการที่สุ่มเก็บตัวอย่างจากประชากรเพื่อประเมินข้อมูลเกี่ยวกับประชากรโดยไม่ลำเอียง ตัวอย่างเช่น หากคุณต้องการทราบว่าคนประเภทใดอาศัยอยู่ในเมืองใดเมืองหนึ่ง คุณต้องสุ่มสัมภาษณ์/วัดผลผู้คนที่แตกต่างกัน อย่างไรก็ตาม หากคุณใช้ทุกคนจากห้องสมุด คุณจะไม่มีการประเมินที่ยุติธรรม/เป็นกลางว่าประชากรทั่วไปที่ครอบครองเมืองเป็นอย่างไร แค่คนที่ไปห้องสมุดเท่านั้น

เมื่อขนาดกลุ่มตัวอย่างเพิ่มขึ้น การประมาณการก็จะแม่นยำยิ่งขึ้น ตัวอย่างเช่น หากเราสุ่มเลือกผู้ชายที่เป็นผู้ใหญ่ 10 คน เราอาจพบว่าความสูงเฉลี่ยของพวกเขาสูง 6 ฟุต 3 นิ้ว อาจเป็นเพราะมีนักบาสเกตบอลคนหนึ่งที่พองตัวประมาณการของเรา อย่างไรก็ตาม หากเราวัดมนุษย์เพศชายที่เป็นผู้ใหญ่ได้ 2 ล้านคน เราก็จะสามารถทำนายความสูงเฉลี่ยของ. ได้ดีกว่า ผู้ชายเพราะความสุดโต่งจะสมดุลและค่าเฉลี่ยที่แท้จริงจะบดบังความเบี่ยงเบนใด ๆ จาก หมายถึง

เมื่อนักสถิติคาดการณ์เกี่ยวกับผลลัพธ์ เขามักจะสร้างช่วงเวลารอบๆ การประมาณการของเขา ตัวอย่างเช่น ถ้าเราวัดน้ำหนักของผู้หญิง 100 คน เราสามารถพูดได้ว่าเรามีความมั่นใจ 90 เปอร์เซ็นต์ว่าน้ำหนักจริงโดยเฉลี่ยของผู้หญิงอยู่ในช่วง 103 ถึง 129 ปอนด์ (แน่นอนว่าสิ่งนี้ขึ้นอยู่กับปัจจัยอื่นๆ เช่น ความแปรปรวนในการวัดด้วย) เมื่อขนาดตัวอย่างเพิ่มขึ้น เราก็มีความมั่นใจมากขึ้นเกี่ยวกับการประมาณการของเรา และช่วงเวลาของเราก็เล็กลง ตัวอย่างเช่น กับผู้หญิงหลายล้านคน เราสามารถพูดได้ว่าเรามีความมั่นใจ 98 เปอร์เซ็นต์ว่าน้ำหนักจริงโดยเฉลี่ยของผู้หญิงอยู่ระหว่าง 115 ถึง 117 ปอนด์ กล่าวอีกนัยหนึ่ง เมื่อขนาดตัวอย่างเพิ่มขึ้น ความมั่นใจในการวัดของเราเพิ่มขึ้นและขนาดของช่วงความเชื่อมั่นของเราจะลดลง

ความแปรปรวนคือการวัดการแพร่กระจายของข้อมูลรอบๆ ค่าเฉลี่ย ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานคือรากที่สองของการแปรผันและช่วยประมาณว่าเปอร์เซ็นต์ของประชากรอยู่ระหว่างช่วงของค่าที่สัมพันธ์กับค่าเฉลี่ย เมื่อขนาดกลุ่มตัวอย่างเพิ่มขึ้น ข้อผิดพลาดมาตรฐาน ซึ่งขึ้นอยู่กับส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานและขนาดตัวอย่างจะลดลง ดังนั้น การประเมินความแม่นยำที่เพิ่มขึ้นและการวิจัยที่สร้างขึ้นจากการประมาณนี้จึงถือว่าเชื่อถือได้มากขึ้น (โดยมีความเสี่ยงน้อยกว่าที่จะเกิดข้อผิดพลาด)

เห็นได้ชัดว่าขนาดตัวอย่างที่ใหญ่ขึ้นจะให้ค่าประมาณที่ดีกว่าและแม่นยำกว่าเกี่ยวกับประชากร แต่มีปัญหาหลายประการกับนักวิจัยที่ใช้ขนาดตัวอย่างที่ใหญ่กว่า อย่างแรกเลย อาจเป็นเรื่องยากที่จะหากลุ่มตัวอย่างแบบสุ่มของคนที่ต้องการลองยาตัวใหม่ เมื่อคุณทำเช่นนั้น การจัดหายาให้กับผู้คนจำนวนมากขึ้นและติดตามผู้คนมากขึ้นเมื่อเวลาผ่านไปจะกลายเป็นต้นทุนที่แพงขึ้น นอกจากนี้ ต้องใช้ความพยายามมากขึ้นในการรับและรักษาขนาดตัวอย่างที่ใหญ่ขึ้น แม้ว่าขนาดตัวอย่างที่ใหญ่ขึ้นจะสร้างสถิติที่แม่นยำยิ่งขึ้น แต่ก็ไม่จำเป็นต้องใช้ต้นทุนและความพยายามเพิ่มเติมเสมอไป เนื่องจากขนาดตัวอย่างที่เล็กกว่าก็สามารถให้ผลลัพธ์ที่สำคัญได้เช่นกัน