Quando si tratta di studi scientifici, la dimensione del campione è una considerazione cruciale per la ricerca di qualità. La dimensione del campione, talvolta rappresentata come n TL; DR (troppo lungo; non letto) La dimensione del campione è una considerazione importante per la ricerca. Dimensioni del campione più grandi forniscono valori medi più accurati, identificano valori anomali che potrebbero inclinare i dati in un campione più piccolo e fornire un margine di errore minore. La dimensione del campione è il numero di informazioni testate in un sondaggio o un esperimento. Ad esempio, se si verificano 100 campioni di acqua di mare alla ricerca di residui di olio, le dimensioni del campione sono 100. Se si esaminano 20.000 persone per rilevare segni di ansia, le dimensioni del campione sono 20.000. I campioni di dimensioni maggiori hanno l'ovvio vantaggio di fornire più dati ai ricercatori con cui lavorare; ma esperimenti di grandi dimensioni su campioni richiedono impegni finanziari e di tempo più grandi. Le dimensioni di campioni più grandi aiutano a determinare il valore medio di una qualità tra i campioni testati: questa media è La possibilità di valori anomali è parte di ciò che rende il campione di grandi dimensioni dimensioni importanti. Ad esempio, supponiamo che intervistiate 4 persone sulla loro appartenenza politica e una appartiene al partito indipendente. Dato che si tratta di un individuo in una dimensione del campione di 4, la tua statistica mostrerà che il 25 percento della popolazione appartiene alla parte indipendente, probabilmente una estrapolazione imprecisa. L'aumento della dimensione del campione eviterà statistiche fuorvianti se nel campione è presente un valore anomalo. La dimensione del campione è direttamente correlata al margine di errore di una statistica
, è il numero di singoli pezzi di dati utilizzati per calcolare un insieme di statistiche. Le dimensioni di campioni più grandi consentono ai ricercatori di determinare meglio i valori medi dei loro dati ed evitare errori nel test di un piccolo numero di campioni possibilmente atipici.
Dimensione del campione
Valore medio e valori anomali
media. Maggiore è la dimensione del campione, più precisa è la media. Ad esempio, se scopri che, tra 40 persone, l'altezza media è di 5 piedi, 4 pollici, ma tra 100 persone, l'altezza media è di 5 piedi, 3 pollici, la seconda misurazione è una migliore stima dell'altezza media di un individuo, dal momento che stai testando sostanzialmente più soggetti. La determinazione della media consente inoltre ai ricercatori di individuare più facilmente valori anomali
. Un valore anomalo è un dato che differisce fortemente dal valore medio e può rappresentare un punto di interesse per la ricerca. Quindi, in base all'altezza media, qualcuno con un'altezza di 6 piedi e 8 pollici sarebbe un punto di dati periferico.
Il pericolo di piccoli campioni
Margine di errore
o alla precisione una statistica può essere calcolata per essere. Per una domanda sì o no, ad esempio se un individuo possiede una macchina, è possibile determinare il margine di errore per una statistica dividendo 1 per la radice quadrata della dimensione del campione e moltiplicando per 100. Il totale è una percentuale . Ad esempio, una dimensione del campione di 100 avrà un margine di errore del 10 percento. Quando si misurano le qualità numeriche con un valore medio, come altezza o peso, moltiplicare questo totale per due volte la deviazione standard dei dati, che misura la distribuzione dei valori dei dati dalla media. In entrambi i casi, maggiore è la dimensione del campione, minore è il margine di errore.
