Що стосується наукових досліджень, обсяг вибірки є вирішальним фактором для якісного дослідження. Розмір вибірки, іноді представляється як п, - кількість окремих фрагментів даних, що використовуються для обчислення набору статистичних даних. Більші розміри вибірки дозволяють дослідникам краще визначати середні значення своїх даних та уникати помилок при тестуванні невеликої кількості можливо нетипових зразків.
TL; ДР (занадто довгий; Не читав)
Розмір вибірки є важливим фактором для дослідження. Більші розміри вибірки забезпечують більш точні середні значення, визначають відхилення, які могли б перекосити дані в меншій вибірці та забезпечити меншу похибку.
Обсяг вибірки
Обсяг вибірки - це кількість інформації, перевірена в ході опитування чи експерименту. Наприклад, якщо ви протестуєте 100 зразків морської води на наявність залишків нафти, розмір проби становить 100. Якщо ви обстежуєте 20 000 людей на наявність ознак тривоги, ваш обсяг вибірки становить 20 000. Більші розміри зразків мають очевидну перевагу - надавати більше даних для роботи дослідників; але великі експерименти з обсягом вибірки вимагають більших фінансових та часових зобов'язань.
Середнє значення та викиди
Більші розміри зразків допомагають визначити середнє значення якості серед випробовуваних зразків - це середнє значення маю на увазі. Чим більший обсяг вибірки, тим точніше середнє значення. Наприклад, якщо ви виявите, що серед 40 людей середній зріст становить 5 футів 4 дюйма, а серед 100 людей середній зріст становить 5 футів 3 дюйми, друге вимірювання - це краща оцінка середнього зросту людини, оскільки ви тестуєте значно більше предметів. Визначення середнього значення також дозволяє дослідникам легше визначити викиди. Відхилення - це частина даних, яка сильно відрізняється від середнього значення і може представляти цікавий момент для дослідження. Отже, виходячи із середньої висоти, хтось із зростом 6 футів 8 дюймів буде віддаленою точкою даних.
Небезпека дрібних зразків
Можливість викидів є частиною того, що робить важливим великий обсяг вибірки. Наприклад, скажімо, ви опитуєте 4 осіб про їх політичну приналежність, а один належить до незалежної партії. Оскільки це одна особа у вибірці 4, ваша статистика покаже, що 25 відсотків населення належить до незалежної партії, імовірно, це неточна екстраполяція. Збільшення обсягу вибірки дозволить уникнути оманливих статистичних даних, якщо у вашій вибірці присутній відхилення.
Похибка
Обсяг вибірки безпосередньо пов'язаний зі статистичними даними похибка, або наскільки точною може бути розрахована статистика. Для запитання "так" чи "ні", наприклад, чи є особа власником автомобіля, ви можете визначити націнку похибка для статистики шляхом ділення 1 на квадратний корінь розміру вибірки та множення на 100. Загальна сума - у відсотках. Наприклад, вибірка 100 має 10-відсоткову похибку. Під час вимірювання числових якостей із середнім значенням, таким як зріст або вага, помножте цей підсумок на два рази стандартне відхилення даних, який вимірює розподіл значень даних від середнього значення. В обох випадках, чим більший обсяг вибірки, тим менший похибка.