เมื่อพูดถึงการศึกษาทางวิทยาศาสตร์ ขนาดกลุ่มตัวอย่างถือเป็นข้อพิจารณาที่สำคัญยิ่งสำหรับการวิจัยที่มีคุณภาพ ขนาดตัวอย่าง บางครั้งแสดงเป็น นคือจำนวนข้อมูลแต่ละส่วนที่ใช้คำนวณชุดของสถิติ ขนาดตัวอย่างที่ใหญ่ขึ้นช่วยให้นักวิจัยสามารถกำหนดค่าเฉลี่ยของข้อมูลได้ดีขึ้น และหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดจากการทดสอบตัวอย่างที่อาจผิดปกติจำนวนเล็กน้อย
ทีแอล; DR (ยาวเกินไป; ไม่ได้อ่าน)
ขนาดตัวอย่างเป็นข้อพิจารณาที่สำคัญสำหรับการวิจัย ขนาดตัวอย่างที่ใหญ่ขึ้นจะให้ค่าเฉลี่ยที่แม่นยำยิ่งขึ้น ระบุค่าผิดปกติที่อาจบิดเบือนข้อมูลในกลุ่มตัวอย่างที่มีขนาดเล็กกว่า และให้ระยะขอบของข้อผิดพลาดที่น้อยกว่า
ขนาดตัวอย่าง
ขนาดตัวอย่างคือจำนวนชิ้นของข้อมูลที่ทดสอบในแบบสำรวจหรือการทดลอง ตัวอย่างเช่น หากคุณทดสอบน้ำทะเล 100 ตัวอย่างเพื่อหาคราบน้ำมัน ขนาดตัวอย่างของคุณคือ 100 หากคุณสำรวจ 20,000 คนเพื่อหาสัญญาณของความวิตกกังวล ขนาดกลุ่มตัวอย่างของคุณคือ 20,000 ขนาดตัวอย่างที่ใหญ่ขึ้นมีข้อได้เปรียบที่ชัดเจนในการให้ข้อมูลแก่นักวิจัยมากขึ้น แต่การทดลองขนาดตัวอย่างขนาดใหญ่ต้องการภาระผูกพันทางการเงินและเวลาที่มากขึ้น
ค่าเฉลี่ยและค่าผิดปกติ
ขนาดตัวอย่างที่ใหญ่ขึ้นช่วยในการกำหนดค่าเฉลี่ยของคุณภาพระหว่างตัวอย่างที่ทดสอบ - ค่าเฉลี่ยนี้คือ
อันตรายจากตัวอย่างขนาดเล็ก Small
ความเป็นไปได้ของค่าผิดปกติเป็นส่วนหนึ่งของสิ่งที่ทำให้กลุ่มตัวอย่างขนาดใหญ่มีความสำคัญ ตัวอย่างเช่น สมมติว่าคุณสำรวจคน 4 คนเกี่ยวกับความเกี่ยวข้องทางการเมืองของพวกเขา และอีกคนหนึ่งเป็นของพรรคอิสระ เนื่องจากนี่คือบุคคลหนึ่งในขนาดกลุ่มตัวอย่าง 4 คน สถิติของคุณจะแสดงให้เห็นว่า 25 เปอร์เซ็นต์ของประชากรเป็นของพรรคอิสระ น่าจะเป็นการคาดการณ์ที่ไม่ถูกต้อง การเพิ่มขนาดกลุ่มตัวอย่างของคุณจะหลีกเลี่ยงสถิติที่ทำให้เข้าใจผิดหากมีค่าผิดปกติอยู่ในตัวอย่างของคุณ
ขอบของข้อผิดพลาด
ขนาดตัวอย่างเกี่ยวข้องโดยตรงกับสถิติของ ขอบของความผิดพลาดหรือสถิติสามารถคำนวณได้อย่างแม่นยำเพียงใด สำหรับคำถามที่ใช่หรือไม่ใช่ เช่น บุคคลมีรถยนต์หรือไม่ คุณสามารถกำหนดระยะขอบของ ข้อผิดพลาดสำหรับสถิติโดยการหาร 1 ด้วยสแควร์รูทของขนาดกลุ่มตัวอย่างแล้วคูณด้วย 100. รวมเป็นเปอร์เซ็นต์ ตัวอย่างเช่น ขนาดตัวอย่าง 100 จะมีข้อผิดพลาด 10 เปอร์เซ็นต์ เมื่อวัดคุณภาพเชิงตัวเลขด้วยค่าเฉลี่ย เช่น ส่วนสูงหรือน้ำหนัก ให้คูณผลรวมนี้ด้วยสองเท่าของ ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ของข้อมูล ซึ่งวัดว่าค่าข้อมูลที่กระจายออกจากค่าเฉลี่ยอย่างไร ในทั้งสองกรณี ยิ่งขนาดกลุ่มตัวอย่างใหญ่เท่าใด ขอบของข้อผิดพลาดก็จะยิ่งน้อยลงเท่านั้น