Determinare la veridicità di un parametro o ipotesi in quanto si applica a una vasta popolazione può essere impraticabile o impossibile per una serie di motivi, quindi è comune determinarlo per un gruppo più piccolo, chiamato campione. Una dimensione del campione troppo piccola riduce la potenza dello studio e aumenta il margine di errore, il che può rendere lo studio insignificante. I ricercatori possono essere costretti a limitare le dimensioni del campionamento per motivi economici e di altro tipo. Per garantire risultati significativi, di solito regolano le dimensioni del campione in base al livello di confidenza richiesto e al margine di errore, nonché alla deviazione prevista tra i singoli risultati.
Le dimensioni del campione ridotte diminuiscono la potenza statistica

uno studio è la sua capacità di rilevare un effetto quando ce n'è uno da rilevare. Questo dipende dalla dimensione dell'effetto perché gli effetti di grandi dimensioni sono più facili da notare e aumentano il potere dello studio.

Il potere dello studio è anche un indicatore della sua capacità di evitare errori di tipo II. Un errore di tipo II si verifica quando i risultati confermano l'ipotesi su cui si basava lo studio quando, in realtà, è vera un'ipotesi alternativa. Una dimensione del campione troppo piccola aumenta la probabilità di un errore di tipo II che distorce i risultati, il che diminuisce la potenza dello studio.
Calcolo della dimensione del campione

Per determinare una dimensione del campione che fornirà il più significativo risultati, i ricercatori prima determinano il margine di errore preferito (ME) o la quantità massima che desiderano che i risultati si discostino dalla media statistica. Di solito è espresso in percentuale, come in più o meno il 5 percento. I ricercatori hanno anche bisogno di un livello di confidenza, che determinano prima di iniziare lo studio. Questo numero corrisponde a un punteggio Z, che può essere ottenuto dalle tabelle. I livelli di confidenza comuni sono 90 percento, 95 percento e 99 percento, corrispondenti ai punteggi Z di 1,645, 1,96 e 2,576 rispettivamente. I ricercatori esprimono lo standard atteso di deviazione (SD) nei risultati. Per un nuovo studio, è comune scegliere 0,5.

Dopo aver determinato il margine di errore, il punteggio Z e lo standard di deviazione, i ricercatori possono calcolare la dimensione ideale del campione utilizzando la seguente formula:

(Punteggio Z) ^{2 x SD x (1-SD) /ME 2 \u003d Dimensione del campione
Effetti di piccola dimensione del campione}

Nella formula, la dimensione del campione è direttamente proporzionale al punteggio Z e inversamente proporzionale al margine di errore. Di conseguenza, ridurre la dimensione del campione riduce il livello di confidenza dello studio, che è correlato al punteggio Z. Ridurre la dimensione del campione aumenta anche il margine di errore.

In breve, quando i ricercatori sono limitati a una piccola dimensione del campione per motivi economici o logistici, potrebbe essere necessario accontentarsi di risultati meno conclusivi. Se questo sia un problema importante dipende in ultima analisi dalla dimensione dell'effetto che stanno studiando. Ad esempio, una piccola dimensione del campione darebbe risultati più significativi in un sondaggio di persone che vivono vicino a un aeroporto e che sono influenzate negativamente dal traffico aereo rispetto a un sondaggio sui loro livelli di istruzione.