Tartalom
Noha gyakran lehetetlen mintát venni egy teljes organizmuspopulációból, egy alcsoport mintavételével megalapozott tudományos érveket tehet a populációval kapcsolatban. Annak érdekében, hogy érvei érvényesek legyenek, elegendő organizmusból kell mintát vennie ahhoz, hogy a statisztika kidolgozható legyen. Egy kis kritikus gondolkodás az Ön felteendő kérdéseiről és a válaszok, amelyekre számíthat, hogy segítséget nyújthat a megfelelő számú minta kiválasztásában.
Becsült lakosságméret
A népesség meghatározása segít megbecsülni a népesség méretét. Például, ha egyetlen kacsaállományt tanulmányoz, akkor a lakosság az állomány összes kacsájából áll. Ha azonban egy adott tavon az összes kacsát tanulmányozza, akkor a populáció méretének tükröznie kell a tó összes állományának összes kacsáját. A vadon élő szervezetek populációs méretei gyakran ismeretlenek és néha nem is ismertek, ezért elfogadható a teljes populáció méretére vonatkozó képzett kitalálás veszélyeztetése. Ha a populáció nagy, akkor ez a szám nem befolyásolja erősen a szükséges minta méretének statisztikai kiszámítását.
Hibahatár
Az a hibamennyiség, amelyet hajlandó elfogadni a számításaiban, hibahatárnak nevezik. Matematikailag a hibahatár egyenlő egy standard eltéréssel a minta átlaga felett és alatt. A szórás a mértéke annak, hogy a számok hogyan oszlanak meg a minta körül. Tegyük fel, hogy fentről méri a kacsapopuláció szárnysebességét, és átlagosan 24 hüvelyk szárnysebességet talál. A szórás kiszámításához meg kell határoznia, hogy az egyes mérések mennyiben különböznek az átlagtól, négyzetet kell tenni ezekre a különbségekre, össze kell őket osztani, el kell osztani a minták számával, majd ki kell venni az eredmény négyzetgyökét. Ha a szórás 6, és úgy dönt, hogy elfogad egy 5 százalékos hibát, akkor ésszerűen biztos lehet abban, hogy a mintában szereplő kacsa 95 százaléka szárnyának hányadosa 18 (= 24 - 6) és 30 (= 24 + 6) hüvelyk.
Megbízhatósági intervallum
Pontosan ez a megbízhatósági intervallum: amiben magabiztos az eredmény. Ez egy másik érték, amelyet előre meghatározhat, és ez viszont segít meghatározni, hogy milyen szigorúan kell mintavételeznie a lakosságát.A megbízhatósági intervallum megmutatja, hogy a lakosság mekkora része valószínűleg esik a hibahatáron belül. A kutatók általában 90, 95 vagy 99 százalékos megbízhatósági intervallumot választanak. Ha 95% -os megbízhatósági intervallumot alkalmaz, akkor biztos lehet benne, hogy a mért kacsák szárnyhosszának 85–95% -a közötti idő 95% -a 24 hüvelyk lesz. Az önbizalmi intervallum egy z-pontszámnak felel meg, amelyet statisztikai táblázatokban tekinthet meg. A 95 százalékos megbízhatósági intervallum z-pontja 1,96-tal egyenlő.
A képlet
Ha nincs becslése a teljes népességből, amelyet felhasználhatunk a szórás kiszámításához, akkor feltételezzük, hogy ez egyenlő 0,5-gyel, mert ez konzervatív mintavételt eredményez, amely biztosítja, hogy a populáció reprezentatív részét vesszük; hívja ezt a változót p. 5% -os hibahatárral (ME) és z-ponttal (z) 1,96, a minta méretének képlete a következőképpen fordul: minta mérete = (z ^ 2 * (p_ (1-p))) / ME ^ 2 a mintának mérete = (1,96 ^ 2 * (0,5 (1-0,5))) / 0,05 ^ 2. Az egyenlet segítségével átjutunk a (3.8416_0.25) /0.0025 = 0.9604 / .0025 = 384.16 pontra. Mivel nem biztos a kacsa populációjában, meg kell mérnie a 385 kacsa szárnyhosszát, hogy 95 százalékkal biztos lehessen abban, hogy az egyének 95 százaléka 24 hüvelykes szárnyas lesz.