Содержание
- TL; DR (слишком долго; не читал)
- Определение размера образца
- Расчет размера образца
- Опасности малого размера выборки
- Размер выборки и погрешность
Размер выборки - это подсчет отдельных выборок или наблюдений в любой статистической обстановке, такой как научный эксперимент или опрос общественного мнения. Хотя это относительно простая концепция, выбор размера выборки является решающим фактором для проекта. Слишком маленькая выборка дает ненадежные результаты, в то время как слишком большая выборка требует много времени и ресурсов.
TL; DR (слишком долго; не читал)
Размер выборки - это прямой подсчет количества измеренных образцов или проводимых наблюдений.
Определение размера образца
Размер выборки измеряет количество отдельных измеренных выборок или наблюдений, использованных в опросе или эксперименте. Например, если вы тестируете 100 образцов почвы на наличие кислотных дождей, ваш размер выборки равен 100. Если в ходе онлайн-опроса было возвращено 30 500 заполненных вопросников, то размер вашей выборки составляет 30 500. В статистике размер выборки обычно представлен переменной «n».
Расчет размера образца
Чтобы определить размер выборки, необходимый для эксперимента или опроса, исследователи принимают во внимание ряд желаемых факторов. Первый, общий размер изучаемого населения необходимо учитывать - например, для опроса, в ходе которого будут сделаны выводы обо всех штатах Нью-Йорка, потребуется намного больший размер выборки, чем в случае, специально предназначенном для Рочестера. Исследователи также должны учитывать предел погрешностинадежность собранных данных, как правило, точна; и уровень довериявероятность того, что ваша погрешность является точной. Наконец, исследователи должны принять во внимание среднеквадратичное отклонение они ожидают увидеть в данных. Стандартное отклонение показывает, насколько отдельные фрагменты данных отличаются от средних измеренных данных. Например, образцы почвы из одного парка, вероятно, будут иметь гораздо меньшее стандартное отклонение по содержанию азота, чем почвы, отобранные по всему округу.
Опасности малого размера выборки
Большие объемы выборки необходимы для того, чтобы статистика была точной и надежной, особенно если ее результаты должны быть экстраполированы на большую популяцию или группу данных. Скажем, вы проводили опрос об упражнениях и опросили пять человек, двое из которых сказали, что они ежегодно проводят марафон. Если вы возьмете этот опрос, чтобы представить население страны в целом, то, согласно вашему исследованию, 40 процентов людей проводят как минимум один марафон в год - неожиданно высокий процент. Чем меньше размер выборки, тем больше вероятность останцы - необычные фрагменты данных - искажают ваши выводы.
Размер выборки и погрешность
Размер выборки статистического обследования также напрямую связан с пределом погрешности обследований. Запас ошибки процент, который выражает вероятность того, что полученные данные являются точными, Например, в опросе о религиозных убеждениях допустимая погрешность - это процент респондентов, которые, как можно ожидать, предоставят тот же ответ, если опрос был повторен. Чтобы определить предел погрешности, разделите 1 на квадратный корень размера выборки, а затем умножьте на 100, чтобы получить процент, Например, размер выборки 2400 будет иметь погрешность 2,04 процента.