La dimensione del campione è una considerazione importante nel design di un esperimento. Una dimensione del campione troppo piccola distorce i risultati di un esperimento; i dati raccolti potrebbero non essere validi a causa del numero ridotto di persone o oggetti testati. La dimensione del campione ha un effetto su due importanti statistiche: la media e la mediana.
Dimensione del campione e disegno sperimentale
La maggior parte degli esperimenti viene eseguita confrontando il modo in cui due gruppi di persone o oggetti reagiscono a una variabile. Tutto tranne la variabile viene mantenuto lo stesso per evitare confusione nell'interpretazione dei risultati. Il numero di persone o oggetti in ciascun gruppo è noto come dimensione del campione. La dimensione del campione deve essere abbastanza grande da annullare la possibilità che i risultati si verifichino a causa di fattori casuali di probabilità piuttosto che della variabile manipolata. Ad esempio, uno studio su come leggere di notte influenza la capacità dei bambini di imparare a leggere non sarebbe valido se fossero studiati solo cinque bambini.
Media e mediana
Dopo che l'esperimento è finito, gli scienziati usano statistiche per aiutarli a interpretare i risultati dell'esperimento. Due statistiche importanti sono la media e la mediana.
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La media , il valore medio, viene calcolato aggiungendo tutti i risultati per un gruppo e dividendo per il numero di persone nel gruppo. Ad esempio, se il punteggio medio di un test di lettura per un gruppo di bambini era del 94%, ciò significa che lo scienziato ha aggiunto tutti i punteggi del test e diviso per il numero di studenti, ottenendo una risposta di circa il 94%. >
La mediana si riferisce al numero che separa la metà superiore dei dati dalla metà inferiore. Si trova organizzando i dati in ordine numerico. Ad esempio, il punteggio medio di tutti gli studenti che hanno effettuato un test di lettura potrebbe essere dell'83% se la metà degli studenti ha ottenuto un punteggio superiore all'83% e la metà degli studenti ha ottenuto punteggi inferiori.
Dimensione media e campione
Se la dimensione del campione è troppo piccolo, i punteggi medi saranno gonfiati artificialmente o sgonfiati. Supponiamo che solo cinque studenti abbiano fatto un test di lettura. Un punteggio medio del 94% richiederebbe alla maggior parte di quegli studenti un punteggio vicino al 94%. Se 500 studenti hanno fatto lo stesso test, la media potrebbe riflettere una più ampia varietà di punteggi.
Mediana e dimensione del campione
Allo stesso modo, i punteggi medi saranno indebitamente influenzati da una piccola dimensione del campione. Se solo cinque studenti facessero un test, un punteggio medio dell'83% significherebbe che due studenti hanno ottenuto un punteggio superiore all'83% e due studenti hanno ottenuto un punteggio inferiore. Se 500 studenti hanno preso il test, il punteggio medio riflette il fatto che 249 studenti hanno ottenuto punteggi più alti rispetto al punteggio medio.
Dimensione del campione e significato statistico
Le dimensioni dei campioni piccoli sono problematiche perché i risultati degli esperimenti che li coinvolgono di solito non sono statisticamente significativi. Il significato statistico è una misura di quanto è probabile che i risultati siano avvenuti per caso. Con campioni di dimensioni ridotte, è generalmente estremamente probabile che i risultati siano dovuti a casualità piuttosto che all'esperimento.
