İçerik
- TL; DR (Çok Uzun; Okumadı)
- Örnek boyut
- Ortalama Değer ve Aykırı Değerler
- Küçük Örneklerin Tehlikesi
- Hata Marjı
Bilimsel çalışmalar söz konusu olduğunda, örneklem büyüklüğü kaliteli araştırma için çok önemli bir husustur. Örneklem büyüklüğü, bazen n, bir istatistik setini hesaplamak için kullanılan bireysel veri parçalarının sayısıdır. Daha büyük örneklem boyutları, araştırmacıların verilerinin ortalama değerlerini daha iyi belirlemelerine ve az sayıda muhtemel atipik örneğin test edilmesinde hatalardan kaçınmalarına izin verir.
TL; DR (Çok Uzun; Okumadı)
Örneklem büyüklüğü araştırma için önemli bir husustur. Daha büyük örneklem boyutları daha doğru ortalama değerler sağlar, verileri daha küçük bir örnekte eğrilebilecek ayraçları tanımlar ve daha küçük bir hata payı sağlar.
Örnek boyut
Örneklem büyüklüğü bir anket veya deneyde test edilen bilgi sayısıdır. Örneğin, yağ kalıntısı için 100 deniz suyu örneği test ediyorsanız, örnek büyüklüğünüz 100'dür. Kaygı belirtileri için 20.000 kişiyi araştırırsanız, örnek büyüklüğünüz 20.000'dir. Daha büyük örneklem büyüklüğü araştırmacıların çalışabileceği daha fazla veri sağlama avantajına sahiptir; ancak büyük örneklem büyüklüğü deneyleri daha büyük finansal ve zaman taahhütleri gerektirir.
Ortalama Değer ve Aykırı Değerler
Daha büyük örneklem boyutları, test edilen numuneler arasında bir kalitenin ortalama değerini belirlemede yardımcı olur - bu ortalama, anlamına gelmek. Numune büyüklüğü arttıkça, ortalama daha hassas olur. Örneğin, 40 kişi arasında, ortalama yükseklik 5 fit, 4 inç, ancak 100 kişi arasında, ortalama yükseklik 5 fit, 3 inç ise, ikinci ölçümün ortalama yükseklik için daha iyi bir tahmin olduğunu Bireysel, çünkü sizden çok daha fazla deneyi test ediyorsunuz. Ortalamanın belirlenmesi, araştırmacıların daha kolay belirlemelerini sağlar aykırı. Bir aykırı, ortalama değerden kuvvetle farklı olan ve araştırma için bir ilgi noktasını temsil edebilen bir veri parçasıdır. Dolayısıyla, ortalama yüksekliğe göre, 6 fit, 8 inç yüksekliğinde olan bir kişi bir dış veri noktası olacaktır.
Küçük Örneklerin Tehlikesi
Aykırı olanların olasılığı, büyük örneklem büyüklüğünü önemli kılan şeyin bir parçasıdır. Örneğin, 4 kişiyi siyasi üyelikleri hakkında araştırdığınızı ve birincisinin Bağımsız tarafa ait olduğunu söylüyorsunuz. Bu, 4'lük örneklem büyüklüğündeki bir birey olduğundan, istatistikleriniz nüfusun yüzde 25'inin Bağımsız bir tarafa ait olduğunu, muhtemelen yanlış bir ekstrapolasyon olduğunu gösterecektir. Örneğinizde bir aykırı değer varsa, örnek boyutunuzu artırmak yanıltıcı istatistiklerden kaçınacaktır.
Hata Marjı
Örneklem büyüklüğü doğrudan bir istatistikle ilgilidir hata payıveya bir istatistiğin ne kadar doğru olduğu hesaplanabilir. Bir bireyin araba sahibi olup olmadığı gibi, evet veya hayır sorusu için, bir istatistiğin hata payını, 1'i örneklem boyutunun kareköküne bölerek ve 100'le çarparak belirleyebilirsiniz. . Örneğin, 100'lük bir örneklem büyüklüğü yüzde 10'luk bir hata payına sahip olacaktır. Boy veya kilo gibi ortalama bir değere sahip sayısal nitelikleri ölçerken, bu toplamı iki kat ile çarpın. standart sapma veri değerlerinin nasıl dağıldığını ölçen verinin ortalamasıdır. Her iki durumda da, örnek boyutu büyüdükçe, hata payı azalır.