Tartalom
- TL; DR (túl hosszú; nem olvastam)
- Minta nagysága
- Átlagos érték és túlmutatók
- A kis minták veszélye
- Hibahatár
A tudományos kutatásoknál a mintavétel kritikus szempont a minőségi kutatás szempontjából. A minta mérete, néha: n, a statisztikai sorozat kiszámításához felhasznált egyes adatok száma. A nagyobb mintaszám lehetővé teszi a kutatók számára, hogy jobban meghatározzák az adatok átlagértékeit, és elkerüljék a hibákat az esetlegesen atipikus minták kis száma során.
TL; DR (túl hosszú; nem olvastam)
A minták mérete fontos szempont a kutatás szempontjából. A nagyobb mintaméretek pontosabb átlagértékeket szolgáltatnak, azonosítják azokat a kiugró értékeket, amelyek kisebb mintában eltorzíthatják az adatokat, és kisebb hibamarhát eredményezhetnek.
Minta nagysága
A minta mérete az a felmérésben vagy kísérletben kipróbált információ darabszáma. Például, ha 100 tengervíz-mintát tesztel olajmaradványok kimutatására, akkor a minta mérete 100. Ha 20 000 embert vizsgál fel szorongás jeleire, akkor a minta mérete 20 000. A nagyobb mintaszám nyilvánvaló előnye, hogy több adatot szolgáltat a kutatók számára együttműködésre; de a nagy méretű kísérletek nagyobb pénzügyi és időbeli kötelezettségvállalásokat igényelnek.
Átlagos érték és túlmutatók
A nagyobb mintaszámok segítik a minőségi átlagérték meghatározását a vizsgált minták között - ez az átlag a átlagos. Minél nagyobb a minta, annál pontosabb az átlag. Például, ha úgy találja, hogy 40 ember között az átlagos magasság 5 láb, 4 hüvelyk, de 100 ember között az átlagos magasság 5 láb, 3 hüvelyk, a második mérés jobb becslést jelent egy egyéni, mivel lényegesen több alanyt tesztel. Az átlag meghatározása lehetővé teszi a kutatók számára, hogy könnyebben meg tudják határozni kiugró. A külső adatok olyan adatok, amelyek erősen különböznek az átlagnál, és a kutatás szempontjából érdekes pontot képviselhetnek. Tehát az átlagos magasság alapján valaki 6 láb (8 hüvelyk) magasságú távoli adatpont lenne.
A kis minták veszélye
A túllépés lehetősége része annak, ami fontosnak tartja a nagy mintát. Tegyük fel például, hogy 4 embert kérdezett meg politikai hovatartozásukról, és az egyik a Független Párthoz tartozik. Mivel ez egy egyén a 4 mintában, a statisztikája azt mutatja, hogy a népesség 25% -a tartozik a Független párthoz, valószínűleg pontatlan extrapolációt eredményez. A minta méretének növelésével elkerülhető a megtévesztő statisztika, ha a mintában külső mutató van jelen.
Hibahatár
A minta mérete közvetlenül kapcsolódik a statisztikához hibahatár, vagy hogy egy statisztika mennyire pontos lehet kiszámítani. Igen vagy nem kérdés esetén, például az, hogy egy magántulajdonban van-e autó, akkor a statisztikai hibahatárt úgy határozhatja meg, hogy elosztja az 1-t a minta méretének négyzetgyökével, és szorozza 100-zal. Az összeg százalékban kifejezve . Például egy 100-as mintának 10% -kal lehet hibázni. Ha a numerikus tulajdonságokat középértékkel, például magassággal vagy tömeggel mérjük, szorozzuk meg ezt az értéket kétszer szórás az adatok százaléka, amely azt méri, hogy az adatértékek hogyan oszlanak meg az átlagtól. Mindkét esetben minél nagyobb a minta, annál kisebb a hibahatár.