Важливість розміру вибірки у дослідженнях

Розмір вибірки являє собою кількість спостережень, проведених для проведення статистичного аналізу. Розміри зразків можуть складатися з людей, тварин, партій їжі, машин, батарей або будь-якої іншої популяції, що оцінюється.

Випадкова вибірка - це метод, за допомогою якого випадкові вибірки збираються із сукупності для оцінки інформації про сукупність без упередженості. Наприклад, якщо ви хочете знати, який тип людей живе в певному місті, вам доведеться проводити опитування / вимірювання різних людей навмання. Однак, якби ви просто користувались усіма з бібліотеки, у вас не було б справедливої ​​/ неупередженої оцінки того, яким є загальне населення, яке окупує місто, а лише люди, які відвідують бібліотеку.

Зі збільшенням обсягу вибірки оцінки стають більш точними. Наприклад, якщо ми випадковим чином вибрали 10 дорослих чоловіків чоловічої статі, ми могли б виявити, що їхній середній зріст зростає 6 футів 3 дюйма, можливо тому, що є баскетболіст, який завищує нашу оцінку. Однак, якби ми виміряли два мільйони дорослих чоловіків чоловічої статі, ми мали б кращий прогноз середнього зросту чоловіки, тому що крайність врівноважиться, а справжнє середнє затьмарить будь-які відхилення від маю на увазі.

Коли статистик робить прогноз щодо результату, він часто будує інтервал навколо своєї оцінки. Наприклад, якщо ми виміряли вагу 100 жінок, ми могли б сказати, що ми впевнені на 90 відсотків, що справжня середня вага жінок знаходиться в інтервалі від 103 до 129 фунтів. (Це, звичайно, залежить і від інших факторів, таких як мінливість вимірювань.) Зі збільшенням обсягу вибірки ми стаємо більш впевненими у своїй оцінці, а наші інтервали стають меншими. Наприклад, маючи мільйон жінок, ми могли б сказати, що ми на 98 відсотків впевнені, що справжня середня вага жінок становить від 115 до 117 фунтів. Іншими словами, із збільшенням обсягу вибірки наша впевненість у наших вимірах зростає, а розмір наших довірчих інтервалів зменшується.

Варіація є мірою розподілу даних навколо середнього значення. Стандартне відхилення є квадратним коренем варіації і допомагає наблизити, який відсоток сукупності потрапляє між діапазоном значень відносно середнього значення. Зі збільшенням обсягу вибірки стандартна помилка, яка залежить від стандартного відхилення та обсягу вибірки, зменшується. Отже, збільшення точності оцінок і дослідження, побудовані на цих оцінках, вважаються більш надійними (з меншим ризиком помилок).

Більші розміри вибірки, очевидно, дають кращі, точніші оцінки популяцій, але є кілька проблем із дослідниками, які використовують більші розміри вибірки. Перш за все, може бути важко знайти випадкову вибірку охочих спробувати новий препарат. Коли ви це зробите, стає більш дорогим надання препарату більшій кількості людей і відстеження більшої кількості людей з часом. Крім того, потрібно більше зусиль, щоб отримати та зберегти більший обсяг вибірки. Навіть якщо більші розміри вибірки дають точніші статистичні дані, додаткові витрати та зусилля не завжди потрібні, оскільки менші розміри вибірки також можуть дати значні результати.