Büyük Örneklem Boyutunun Avantajları

Bilimsel çalışmalar söz konusu olduğunda, örneklem büyüklüğü kaliteli araştırma için çok önemli bir husustur. Örnek boyutu, bazen şu şekilde temsil edilir: n, bir dizi istatistiği hesaplamak için kullanılan tek tek veri parçalarının sayısıdır. Daha büyük örnek boyutları, araştırmacıların verilerinin ortalama değerlerini daha iyi belirlemelerine ve az sayıda olası atipik örneğin test edilmesinden kaynaklanan hatalardan kaçınmalarına olanak tanır.

TL; DR (Çok Uzun; Okumadım)

Örneklem büyüklüğü araştırma için önemli bir husustur. Daha büyük örnek boyutları, daha doğru ortalama değerler sağlar, daha küçük bir örnekte verileri çarpıtabilecek aykırı değerleri belirler ve daha küçük bir hata payı sağlar.

Örnek boyutu, bir anket veya deneyde test edilen bilgi parçalarının sayısıdır. Örneğin, petrol kalıntısı için 100 deniz suyu örneğini test ederseniz, örnek boyutunuz 100'dür. 20.000 kişide kaygı belirtileri araştırırsanız, örneklem boyutunuz 20.000'dir. Daha büyük örnek boyutları, araştırmacıların birlikte çalışması için daha fazla veri sağlama avantajına sahiptir; ancak büyük örneklem boyutlu deneyler, daha büyük finansal ve zaman taahhütleri gerektirir.

Daha büyük numune boyutları, test edilen numuneler arasında bir kalitenin ortalama değerinin belirlenmesine yardımcı olur - bu ortalama, anlamına gelmek. Örnek boyutu ne kadar büyük olursa, ortalama o kadar kesin olur. Örneğin, 40 kişi arasında ortalama yüksekliğin 5 fit, 4 inç olduğunu, ancak 100 kişi arasında ortalama yüksekliğin 5 fit, 3 olduğunu bulursanız. inç, ikinci ölçüm, önemli ölçüde daha fazla test yaptığınız için, bir bireyin ortalama boyunun daha iyi bir tahminidir. konular. Ortalamanın belirlenmesi aynı zamanda araştırmacıların daha kolay tespit etmelerini sağlar. aykırı değerler. Aykırı değer, ortalama değerden çok farklı olan ve araştırma için bir ilgi noktasını temsil edebilen bir veri parçasıdır. Yani ortalama yüksekliğe dayanarak, yüksekliği 6 fit, 8 inç olan biri, bir dış veri noktası olacaktır.

Aykırı değerlerin olasılığı, büyük örneklem büyüklüğünü önemli kılan şeyin bir parçasıdır. Örneğin, 4 kişiye siyasi bağlantıları hakkında anket yaptığınızı ve birinin Bağımsız partiye ait olduğunu varsayalım. Bu, 4 kişilik bir örneklem büyüklüğündeki bir birey olduğundan, istatistikleriniz nüfusun yüzde 25'inin Bağımsız partiye ait olduğunu gösterecektir, bu muhtemelen yanlış bir tahmindir. Numunenizde bir aykırı değer varsa, numune boyutunu artırmak yanıltıcı istatistiklerden kaçınacaktır.

Örnek boyutu, bir istatistiğin boyutuyla doğrudan ilişkilidir. hata payıveya bir istatistiğin ne kadar doğru hesaplanabileceği. Bir kişinin araba sahibi olup olmadığı gibi bir evet-hayır sorusu için, marjı belirleyebilirsiniz. 1'i örneklem boyutunun kareköküne bölerek ve bununla çarparak bir istatistik için hata 100. Toplam yüzdedir. Örneğin, 100'lük bir örneklem büyüklüğü yüzde 10'luk bir hata payına sahip olacaktır. Boy veya kilo gibi bir ortalama değerle sayısal nitelikleri ölçerken, bu toplamı iki ile çarpın. standart sapma Veri değerlerinin ortalamadan ne kadar yayıldığını ölçen verilerin. Her iki durumda da örneklem boyutu ne kadar büyük olursa, hata payı o kadar küçük olur.