Kesan Sampingan Saiz Sampingan Kecil

Posted on
Pengarang: John Stephens
Tarikh Penciptaan: 1 Januari 2021
Tarikh Kemas Kini: 5 Julai 2024
Anonim
Cara Besarkan Zakar - Dr. Ismail Tambi
Video.: Cara Besarkan Zakar - Dr. Ismail Tambi

Kandungan

Menentukan kebenaran parameter atau hipotesis kerana ia terpakai kepada populasi yang besar boleh menjadi tidak praktikal atau mustahil untuk beberapa sebab, jadi biasa untuk menentukannya untuk kumpulan yang lebih kecil, yang dipanggil sampel. Saiz sampel yang terlalu kecil mengurangkan kuasa kajian dan meningkatkan margin ralat, yang boleh menjadikan kajian itu tidak bermakna. Penyelidik boleh dipaksa untuk menghadkan saiz sampel untuk alasan ekonomi dan lain-lain. Untuk memastikan hasil yang bermakna, mereka biasanya menyesuaikan saiz sampel berdasarkan tahap keyakinan yang diperlukan dan margin kesalahan, serta pada sisihan yang diharapkan antara hasil individu.

Saiz Sampel Kecil Menurun Kuasa Statistik

Kuasa kajian adalah keupayaannya untuk mengesan kesan apabila ada yang dapat dikesan. Ini bergantung kepada saiz kesannya kerana kesan besar lebih mudah untuk diperhatikan dan meningkatkan kekuatan kajian.

Kuasa kajian ini juga merupakan keupayaan untuk mengelakkan kesilapan Type II. Kesalahan Jenis II berlaku apabila keputusan mengesahkan hipotesis yang mana kajian itu berasaskan apabila, pada hakikatnya, hipotesis alternatif adalah benar. Saiz sampel yang terlalu kecil meningkatkan kemungkinan kesilapan Type II melambatkan hasilnya, yang mengurangkan kekuatan kajian.

Mengira Saiz Sampel

Untuk menentukan saiz sampel yang akan memberikan hasil yang paling bermakna, para penyelidik mula-mula menentukan margin kesilapan yang disukai (ME) atau jumlah maksimum yang mereka inginkan hasilnya akan menyimpang dari purata statistik. Ia biasanya dinyatakan sebagai peratusan, seperti dalam tambah atau tolak 5 peratus. Penyelidik juga memerlukan tahap keyakinan, yang mereka tentukan sebelum memulakan kajian. Nombor ini sepadan dengan skor Z, yang boleh didapati dari jadual. Tahap keyakinan biasa ialah 90 peratus, 95 peratus dan 99 peratus, bersamaan dengan skor Z-1,655, 1.96 dan 2.576. Para penyelidik menyatakan standard yang diharapkan dari sisihan (SD) dalam hasilnya. Untuk kajian baru, perkara biasa untuk memilih 0.5.

Setelah menentukan margin kesilapan, skor Z dan piawai penyelewengan, penyelidik boleh mengira saiz sampel yang sesuai dengan menggunakan formula berikut:

(Markah Z)2 x SD x (1-SD) / ME2 = Saiz sampel

Kesan Saiz Sampel Kecil

Dalam formula, saiz sampel adalah berkadar terus dengan skor Z dan berkadar songsang dengan margin ralat. Akibatnya, mengurangkan saiz sampel mengurangkan tahap keyakinan kajian, yang berkaitan dengan skor Z. Mengurangkan saiz sampel juga meningkatkan margin ralat.

Ringkasnya, apabila penyelidik dikekang kepada saiz sampel yang kecil untuk sebab-sebab ekonomi atau logistik, mereka mungkin perlu menyelesaikan keputusan yang kurang konklusif. Sama ada atau tidak ini merupakan isu penting bergantung kepada saiz kesan yang mereka sedang belajar. Sebagai contoh, saiz sampel kecil akan memberikan hasil yang lebih bermakna dalam tinjauan pendapat orang yang tinggal berhampiran lapangan terbang yang terjejas secara negatif oleh lalu lintas udara daripada tinjauan pendapat mereka terhadap tahap pendidikan.