İçerik
- TL; DR (Çok Uzun; Okumadı)
- Örneklem Büyüklüğü Tanımı
- Örneklem Büyüklüğü Hesabı
- Küçük Numune Büyüklüğü Tehlikeleri
- Örneklem Büyüklüğü ve Hata Marjı
Örneklem büyüklüğü, bir bilimsel deney veya kamuoyu araştırması gibi herhangi bir istatistiksel ortamda bireysel örneklerin veya gözlemlerin sayısıdır. Nispeten basit bir kavram olmasına rağmen, örneklem büyüklüğü seçimi bir proje için kritik bir karardır. Çok küçük bir örnek, güvenilir olmayan sonuçlar verirken, aşırı büyük bir örnek, çok fazla zaman ve kaynak gerektirir.
TL; DR (Çok Uzun; Okumadı)
Numune büyüklüğü, ölçülen numune sayısının veya yapılan gözlemlerin doğrudan sayımıdır.
Örneklem Büyüklüğü Tanımı
Numune boyutu, ölçülen bireysel numunelerin sayısını veya bir anket veya deneyde kullanılan gözlemleri ölçer. Örneğin, 100 toprak örneğini asit yağmuru kanıtları için test ederseniz, örnek büyüklüğünüz 100'dür. Çevrimiçi bir anket 30,500 anket doldurduysa, örnek büyüklüğünüz 30,500'dür. İstatistiklerde örneklem büyüklüğü genellikle "n" değişkeni ile gösterilir..
Örneklem Büyüklüğü Hesabı
Bir deney veya anket için gereken örneklem büyüklüğünü belirlemek için, araştırmacılar istenen birçok faktörü göz önünde bulundururlar. İlk, çalışılan nüfusun toplam büyüklüğü dikkate alınmalıdır - örneğin tüm New York eyaleti hakkında sonuç çıkarmak isteyen bir anket, örneğin, Rochester'a odaklanandan çok daha büyük bir örneklem boyutuna ihtiyaç duyacaktır. Araştırmacılar da dikkate almak gerekir hata payıtoplanan verilerin güvenilirliği genellikle doğrudur; ve güven seviyesi, hata payınızın doğru olma ihtimali vardır. Son olarak, araştırmacılar dikkate almalıdır standart sapma veride görmeyi beklerler. Standart sapma, bireysel verilerin ne kadarının ölçülen ortalama verilere göre değiştiğini ölçer. Örneğin, bir parktan elde edilen toprak numuneleri, azot içeriğinde bütün ülke genelinde toplanan topraklardan çok daha küçük bir standart sapmaya sahip olacaklardır.
Küçük Numune Büyüklüğü Tehlikeleri
Bir istatistiğin doğru ve güvenilir olması için, özellikle de bulguları daha büyük bir popülasyona veya veri grubuna dışa aktarılacaksa, büyük örneklem boyutlarına ihtiyaç duyulur. Egzersiz hakkında bir anket yürüttüğünüzü ve her biri bir maraton koşusu yaptıklarını söyleyen beş kişiyle röportaj yaptığınızı ve Bu anketi ülkenin nüfusunu bir bütün olarak temsil etmek için kullanırsanız, araştırmanıza göre, insanların yüzde 40'ı yılda en az bir maraton koşuyor - beklenmedik bir şekilde yüksek. Örnek numaranız ne kadar küçükse aykırı - sıradışı veri parçaları - bulgularınızı çarpıtmak.
Örneklem Büyüklüğü ve Hata Marjı
İstatistiksel bir anketin örneklem büyüklüğü de doğrudan anketin hata payıyla ilişkilidir. Hata payı Alınan verilerin doğru olma olasılığını ifade eden bir yüzde. Örneğin, dini inançlarla ilgili bir ankette, hata payı, anket tekrarlanırsa aynı cevabı vermesi beklenen cevap verenlerin yüzdesidir. Hata payını belirlemek, 1'i örnek boyutunun kareköküne bölün ve ardından bir yüzde elde etmek için 100 ile çarpın. Örneğin, 2.400'lük bir örneklem büyüklüğü yüzde 2.04'lük bir hata payına sahip olacaktır.