Kandungan
- TL; DR (Terlalu Panjang, Tidak Baca)
- Saiz sampel
- Purata Nilai dan Pengecualian
- Bahaya Sampel Kecil
- Margin of Error
Apabila ia datang kepada kajian saintifik, saiz sampel adalah pertimbangan penting untuk penyelidikan yang berkualiti. Saiz sampel, kadang-kadang diwakili sebagai n, adalah bilangan keping data individu yang digunakan untuk mengira satu set statistik. Saiz sampel yang lebih besar membolehkan penyelidik untuk menentukan nilai purata data mereka dengan lebih baik dan mengelakkan kesilapan daripada menguji sejumlah kecil sampel yang mungkin tidak sekata.
TL; DR (Terlalu Panjang, Tidak Baca)
Saiz sampel adalah pertimbangan penting untuk penyelidikan. Saiz sampel yang lebih besar memberikan nilai min yang lebih tepat, mengenal pasti penjejakan yang dapat mengawal data dalam sampel yang lebih kecil dan memberikan margin kesalahan yang lebih kecil.
Saiz sampel
Saiz sampel adalah bilangan maklumat yang diuji dalam kaji selidik atau percubaan. Sebagai contoh, jika anda menguji 100 sampel air laut untuk residu minyak, saiz sampel anda adalah 100. Jika anda mengkaji 20,000 orang untuk tanda-tanda kebimbangan, saiz sampel anda adalah 20,000. Saiz sampel yang lebih besar mempunyai kelebihan jelas menyediakan lebih banyak data untuk penyelidik untuk bekerja dengan; tetapi percubaan saiz sampel besar memerlukan komitmen kewangan dan masa yang lebih besar.
Purata Nilai dan Pengecualian
Ukuran sampel yang lebih besar membantu dalam menentukan nilai purata kualiti diantara sampel yang diuji - purata ini ialah maksudnya. Lebih besar saiz sampel, lebih tepat min. Sebagai contoh, jika anda mendapati bahawa, di kalangan 40 orang, ketinggian min ialah 5 kaki, 4 inci, tetapi di kalangan 100 orang, ketinggian min ialah 5 kaki, 3 inci, pengukuran kedua adalah anggaran yang lebih baik daripada ketinggian purata individu, kerana anda menguji lebih banyak subjek. Menentukan maksudnya juga membolehkan penyelidik untuk lebih mudah menentukan outliers. Outlier adalah sekeping data yang berbeza dengan nilai min dan boleh mewakili titik minat untuk penyelidikan. Oleh itu berdasarkan ketinggian min, seseorang yang mempunyai ketinggian 6 kaki, 8 inci, akan menjadi titik data terpencil.
Bahaya Sampel Kecil
Kemungkinan outlier adalah sebahagian daripada apa yang membuat saiz sampel besar penting. Sebagai contoh, katakan anda meninjau 4 orang mengenai gabungan politik mereka, dan satu milik pihak Bebas. Oleh kerana ini adalah satu individu dalam saiz sampel sebanyak 4, statistik anda akan menunjukkan bahawa 25 peratus daripada populasi adalah milik pihak Bebas, kemungkinan penyimpulan yang tidak tepat. Meningkatkan saiz sampel anda akan mengelakkan statistik yang mengelirukan jika keluar berada dalam sampel anda.
Margin of Error
Saiz sampel berkaitan secara langsung dengan statistik margin ralat, atau seberapa tepat statistik boleh dikira. Untuk pertanyaan yang sama atau tidak, seperti sama ada individu memiliki kereta, anda boleh menentukan margin ralat untuk statistik dengan membahagikan 1 dengan akar kuantiti saiz sampel dan dan mengalikan sebanyak 100. Jumlahnya adalah peratusan . Sebagai contoh, saiz sampel 100 akan mempunyai 10 peratus margin ralat. Apabila mengukur kualiti berangka dengan nilai min, seperti ketinggian atau berat, kalikan jumlah ini sebanyak dua kali sisihan piawai daripada data, yang mengukur bagaimana penyebaran nilai data adalah dari min. Dalam kedua-dua kes, semakin besar saiz sampel, semakin kecil margin ralat.