İyi Bir Örnek Boyutunun Özellikleri

Örnek boyutu, istatistiksel analiz için kullanılan bir popülasyonun küçük bir yüzdesidir. Örneğin, bir seçimde belirli bir kişiye kaç kişinin oy vereceğini hesaplarken, Amerika Birleşik Devletleri'ndeki herkese oylarını sormak (mali veya lojistik olarak) mümkün tercih. Bunun yerine, popülasyonun küçük bir örneği alınır. Örnek boyutu birkaç yüze veya birkaç bine eşit olabilir. Her şey, o popülasyon örneğinin hangi özelliklere sahip olmasını istediğinize ve sonuçlarınızın ne kadar doğru olmasını istediğinize bağlıdır.

Bir popülasyon örneğini her yokladığınızda (herkese sormak yerine), "gerçek" istatistiklerden biraz farklı olan bazı istatistikler elde edeceksiniz. Buna örnekleme hatası denir ve genellikle yüzde puanları olarak ifade edilir. Örneğin, bir anket artı veya eksi "on puan" olabilir. Başka bir deyişle, bir anketör, insanların yüzde 55'inin bir seçime oy vereceğini tespit ederse, belirli bir aday, artı veya eksi on puan, gerçekten yüzde 45 ile 65 arasında bir yerde buna oy vereceğini söylüyorlar. aday. İyi bir örnek, düşük örnekleme hatasına sahip olacaktır (bir veya iki nokta).

Güven düzeyi, bir popülasyonu ne kadar sık ​​örneklerseniz, verilerin bir çan eğrisine o kadar çok benzediği teorisine dayanır. Güven düzeyleri, "yüzde 90 güven düzeyi" gibi yüzde olarak ifade edilir. Güven düzeyi ne kadar yüksekse, araştırmacı o kadar emindir. verilerinin bir çan eğrisi gibi göründüğü: yüzde 99 güven seviyesi arzu edilir ve yüzde 90 (veya daha düşük) güvenden daha iyi sonuçlara sahip olması muhtemeldir seviye.

Değişkenlik derecesi, bir popülasyonun ne kadar çeşitli olduğunu ifade eder. Örneğin, sağlık hizmetleriyle ilgili tüm siyasi partilerin katıldığı bir anket, yanıtlarda tek bir partinin basit bir anketinden daha yaygın bir çeşitlilikle sonuçlanacaktır. Belirtilen oran ne kadar yüksek olursa, değişkenlik düzeyi de o kadar yüksek olur ve 0,5 en yüksek (ve muhtemelen en az istenen) değerdir. Daha küçük örnekler için, düşük derecede değişkenlik görmek istersiniz (örneğin, .2).