İçerik
Örneklem büyüklüğü, istatistiksel analiz için kullanılan bir popülasyonun küçük bir yüzdesidir. Örneğin, bir seçimde belirli bir kişiye kaç kişinin oy vereceğini belirlerken, Amerika Birleşik Devletleri'ndeki herkese oy tercihlerini sormak mümkün değildir. Bunun yerine, nüfusun küçük bir örneği alınır. Örneklem büyüklüğü birkaç yüze eşit veya birkaç bine eşit olabilir. Her şey, bu popülasyon örneğinin hangi özelliklere sahip olmasını istediğinize ve sonuçlarınızın ne kadar doğru olmasını istediğinize bağlıdır.
Düşük Örnekleme Hatası
Ne zaman bir popülasyon örneğini sorguladığın zaman (herkese sormak yerine), "gerçek" istatistiklerden biraz farklı bir istatistik elde edeceksin. Buna örnekleme hatası denir ve genellikle yüzde puan olarak ifade edilir. Örneğin, bir anket artı veya eksi "on puan" olabilir. Başka bir deyişle, eğer bir anketör halkın yüzde 55'inin belirli bir adaya oy vereceğini, artı ya da eksi 10 puan alacağını tespit ederse, yüzde 45 ile 65 arasında bir yerin o aday için oy kullanacağını söylüyorlar. İyi bir örneklemede düşük örnekleme hatası olacaktır (bir veya iki nokta).
Yüksek Güven Seviyesi
Güven düzeyi, bir popülasyonu ne kadar sıklıkla örneklendirirseniz verisi o kadar fazla çan eğrisine benzemektedir. Güven seviyeleri, "yüzde 90 güven seviyesi" gibi bir yüzde olarak ifade edilir. Güven düzeyi ne kadar yüksek olursa, bir araştırmacı verisinin çan eğrisi gibi göründüğünden o kadar emindir: yüzde 99'luk bir güven düzeyi arzu edilir ve yüzde 90 (veya daha düşük) bir güven düzeyinden daha iyi sonuçlara sahip olması olasıdır.
Değişkenlik Derecesi
Değişkenlik derecesi, bir popülasyonun ne kadar çeşitli olduğunu gösterir. Örneğin, bütün siyasi partilerin sağlık hizmetleri ile ilgili bir anketi, yanıtlarda tek bir partinin basit bir anketinden daha yaygın bir çeşitliliğe neden olabilir. Belirtilen oran ne kadar yüksekse, değişkenlik seviyesi o kadar yüksektir, .5 en yüksek (ve muhtemelen en az istenen) değerdir. Daha küçük örnekler için, düşük bir değişkenlik derecesi görmek istersiniz (örneğin, .2).