適切なサンプル サイズを選択することは、調査研究の最も重要な部分の XNUMX つです。 統計では、サンプルサイズは実験で使用される個々のサンプルの数です。 信頼できる正確な結果を得るには、調査中の母集団に関する重要な情報を提供するのに十分な大きさのサンプル サイズを確保してください。 そのためには、まず、サンプル サイズの計算に使用されるサンプル サイズの式を把握する必要があります。 さらに、統計的有意性の最小サンプル サイズを知ることは重要です。これは、調査結果の妥当性と信頼性に大きな影響を与える可能性があるためです。
この記事では、既知の母集団のサンプル サイズを決定する方法についても説明します。これにより、研究プロジェクトの堅牢性と信頼性を確保できます。 それでは、始めて、サンプルサイズについてすべて発見しましょう!
サンプルサイズの定義
サンプルサイズは、母集団から選択された参加者の数を指します。 通常、研究者は母集団全体について推論するためにサイズを選択します。 さらに、モデル サイズが大きいほど、より正確で信頼性の高い結果が得られる傾向があります。
サンプルサイズとは何ですか?また、その決定方法は?
サンプルサイズとは、調査研究に含まれる母集団から選択された参加者の数を指します。 適切なサンプリング サイズの決定は、次のようないくつかの要因によって異なります。
- リサーチクエスチョンは、
- 要求される精度のレベル、
- 人口の変動性、および
- 必要な統計的有意性のレベル。
一般に、サンプリング サイズが大きいほど、信頼性が高く正確な結果が得られますが、データの収集と分析に必要なコストと時間が増加する可能性もあります。 したがって、研究者は、研究に適したサンプリング サイズを決定する際に、これらの要因のバランスを慎重に取る必要があります。
サンプルサイズを決定する4つの方法は何ですか?
調査研究に適切なサンプリング サイズを決定するには、いくつかの方法があります。 一般的な方法は次の 4 つです。
＃1。 電力分析
この方法では、統計計算を使用して、特定のレベルの統計的検出力で特定の効果サイズを検出するために必要なサンプリング サイズを推定します。
＃2。 経験則
この方法では、事前の調査、専門家の意見、または実際的な考慮事項に基づいて、事前に決定されたサンプリング サイズを使用します。
＃3。 飽和するまでサンプリング
この方法では、新しい情報や洞察が得られなくなるまでデータを収集する必要があり、サンプリング サイズが十分であることを示唆しています。
＃4。 精度に基づくサンプル サイズの決定
この方法では、必要な精度レベル (通常は誤差範囲で表される) を指定し、その精度レベルを達成するために必要なサンプリング サイズを計算します。
サンプルサイズが 30 である理由
30 のサンプル サイズは、研究調査の最適または最も一般的なサンプル サイズとは限りません。 ただし、研究者は、特に心理学などの特定の分野で、正規分布した母集団から定量的データを収集する際に経験則として使用することがあります。 これは、30 以上のサンプリング サイズが、データが正規分布に従うことを必要とするパラメトリック統計検定の仮定を満たすのに十分な場合が多いという事実によるものです。 一方、特定の研究の理想的なサンプリングサイズは、固有の研究トピック、必要な精度のレベル、母集団の変動性、および望ましい統計的有意性のレベルによって異なります。 その結果、研究者は慎重に検討し、各研究プロジェクトで選択したサンプリング サイズを正当化する必要があります。
サンプルサイズの計算式
使用している統計検定と母集団についての仮定に応じて、サンプル サイズを計算するためのさまざまな式があります。 以下は、いくつかの一般的な統計検定のサンプル サイズの公式です。
- 比率の場合:
n = [(Z^2 * p * (1-p)) / E^2]
ここで、n はサンプリング サイズ、Z は目的の信頼レベルの Z スコア、p は対象の属性を持つ母集団の推定割合、E は目的の誤差範囲です。
- 平均して：
n = [(Z^2 * σ^2) / E^2]
ここで、n はサンプリング サイズ、Z は目的の信頼レベルの Z スコア、σ は母集団の推定標準偏差、E は目的の誤差範囲です。
- 平均の差の場合:
n = [2 * (Zα/2 + Zβ)^2 * (σ1^2 + σ2^2) / Δ^2]
ここで、n はサンプリング サイズ、Zα/2 は目的の信頼水準の Z スコア、Zβ は目的の検出力水準の Z スコア、σ1 と σ2 は比較する XNUMX つの母集団の推定標準偏差です。および Δ は平均の望ましい差です。
これらの式は単なる一般的なガイドラインであり、研究対象の特定の研究課題や人口に変更が必要になる場合があることに注意してください。 さらに、適切なサンプリング サイズを決定する際には、利用可能なリソースや時間などの実際的な制約を考慮することが重要です。
サンプルサイズはどのように計算しますか?
調査研究の適切なサンプリング サイズの計算は、研究課題、統計的有意性の望ましいレベル、母集団の変動性など、さまざまな要因によって異なります。 サンプルサイズを計算する一般的な手順は次のとおりです。
- 研究に必要な統計的有意性のレベルを決定します (通常、アルファまたは α として表されます)。
- 研究に必要な検出力のレベルを決定します (通常、ベータまたは β として表されます)。
- 調査対象の変数の効果の大きさを推定します。
- 研究対象の母集団の変動性を決定します。
- データを分析するための適切な統計検定を選択します。
- 選択した統計テストに固有のサンプル サイズ式を使用し、前の手順の値を差し込みます。
- 必要なサンプル サイズを計算します。
t 検定、ANOVA、回帰分析など、使用する統計検定に応じて、さまざまなサンプリング サイズの式があります。 専門家は、適切なサンプリング サイズを決定するために、統計学者に相談するか、サンプリング サイズ計算機を使用することを推奨しています。
XNUMX 種類のサンプル サイズとは
サンプリング サイズには、確率サンプル サイズと非確率サンプル サイズの XNUMX 種類があります。
確率サンプリング サイズでは、研究者はより大きな母集団からランダムにサンプルを選択し、母集団のすべてのメンバーがサンプルに関与する可能性が等しくなります。 確率抽出法には、単純無作為抽出法、層化抽出法、クラスター抽出法、系統的抽出法があります。 確率サンプリングは母集団をより代表するものと見なされ、調査研究で好まれることがよくあります。
一方、非確率サンプリング サイズは、研究者が母集団から無作為に選択しないサイズであり、母集団のすべてのメンバーに均等に含まれる可能性はありません。 非確率サンプリング法には、コンビニエンス サンプリング、目的のあるサンプリング、スノーボール サンプリング、クォータ サンプリングなどがあります。 研究者は一般に、非確率サンプリングは母集団の代表性が低いと考えており、確率サンプリング法が実現不可能または適切でない場合に使用します。
サンプルサイズに影響を与える要因は何ですか?
研究プロジェクトの適切なサンプリング サイズは、さまざまな要因によっても影響を受ける可能性があります。 モデルのサイズを決定する際に考慮すべき最も重要な基準のいくつかは次のとおりです。
＃1。 人口規模
代表的なサンプリングを作成するために必要なサンプリング サイズは、調査対象の母集団のサイズによっても影響を受ける可能性があります。 同じ程度の精度を得るには、母集団が大きいほど、サンプリング サイズを大きくする必要があります。
＃2。 母集団の変動性
調査対象の母集団内のばらつきのレベルは、必要なサンプリング サイズに影響します。 研究者は、より多様な母集団から代表的なサンプルを取得するために、より大きなサンプリング サイズを必要とします。
＃3。 研究課題
必要なサンプリング サイズは、調査対象の研究課題によっても決まります。 複雑な研究対象に対して許容可能な程度の統計的検出力に到達するには、より大きなサンプリング サイズが必要になる場合もあります。
＃4。 希望する精度レベル
必要なサンプリング サイズは、必要な精度のレベルに影響されます。 ただし、適切な程度の統計的検出力を達成するには、許容誤差を小さくすると、モデル サイズを大きくする必要があります。
＃5。 統計検定の使用
データを調べるために使用される統計テストは、必要なモデル サイズに影響を与えます。 ただし、さまざまな統計テストには、さまざまなモデル サイズの要件があります。
＃6。 コストとタイミングの制約
予算や時間などの利用可能なリソースは、必要なモデル サイズに影響を与える可能性があります。 より大きなサンプルも費用と時間がかかる可能性があり、利用可能なリソースを考えると達成できない可能性があります.
＃7。 倫理的問題
被験者の保護などの倫理的要因は、必要なモデル サイズに影響を与える可能性があります。 場合によっては、人間の参加者への危険を軽減するために、モデルのサイズを小さくすることも望ましい場合があります。
研究用のサンプルサイズをどのように選択しますか?
研究に適したサンプル サイズの選択は、いくつかの要因によって異なります。 まず、調査課題と必要な精度のレベルを決定する必要があります。 次に、標本サイズ式または統計ソフトウェアを使用して、母集団の変動性や使用されている統計検定などの要因に基づいて、統計的有意性の最小標本サイズを計算できます。 さらに、適切なサンプルサイズを決定する際には、利用可能なリソースや時間などの実際的な制約、および倫理的な考慮事項を考慮する必要があります。 一般に、サンプリング サイズを大きくすると、統計的検出力が向上し、サンプルの代表性が向上しますが、より多くのリソースが必要になり、常に実行できるとは限りません。
サンプルサイズを手動で計算するにはどうすればよいですか?
サンプル サイズを手動で計算するには、研究課題、希望する精度レベル、および母集団の変動性に基づいた式を使用する必要があります。 最も一般的に使用される式は次のとおりです。
n = (Z^2 * p * q) / E^2
ここで、
n = サンプルサイズ
Z = 目的の信頼水準に対応する標準正規分布からの Z スコア (たとえば、1.96% の信頼水準では 95)
p = 関心のある特性を持つ母集団の推定割合
q = 1 – p
E = 許容誤差
この式を使用するには、以前の研究またはパイロット データに基づいて p と q の値を推定し、必要な信頼レベルと誤差範囲を選択する必要があります。 これらの値を取得したら、それらを式に代入して n について解くことができます。
たとえば、特定の疾患を持つ母集団の割合を、誤差範囲 5%、信頼水準 95% で推定したい場合、その割合が 0.5 であると推定した場合、次のように必要なサンプルを計算できます。 :
n = (1.96^2 * 0.5 * 0.5) / (0.05^2) = 384.16
最も近い整数に切り上げると、必要なサンプル サイズは 385 になります。
既知の母集団のサンプル サイズを決定する方法
既知の母集団の最適なサンプルを見つけるために、既知の母集団のサンプル サイズを決定する方法には、さまざまな方法があります。 最初のステップは、必要な精度を決定することです。 これには、標本平均の母平均への近さの決定が伴います。 必要な精度は、研究テーマの性質と結果に対するサンプリング誤差の潜在的な影響を考慮して選択されることがよくあります。
次に、必要な信頼レベルを決定する必要があります。 これは、標本平均も母集団平均の特定の範囲内にある確率です。 95% の信頼水準が一般的に使用されます。これは、標本平均が母集団平均の特定の範囲内に収まる可能性が 95% であることも意味します。 必要な精度レベルと必要な信頼レベルを決定したら、母集団サイズを計算する必要があります。 これは、国勢調査データを使用するか、過去の研究やその他のアクセス可能なデータに基づいて人口規模を推定することによっても達成できます。
最後に、適切なサンプル サイズを確立するために、サンプル サイズ計算機を使用できます。 これらの計算機は、必要な精度レベル、望ましい信頼レベル、母集団サイズ、およびサンプリング手法や予想される応答率などのその他の関連基準を考慮します。 を使用することもできます サンプルサイズ 数式または 統計的 計算するソフトウェア 最小サンプルサイズ for 統計的有意性 人口の変動性などの要因に基づいて 統計的 使用中のテスト。
よくある質問
適切なサンプルサイズは?
研究の適切なサンプル サイズは、研究テーマ、研究デザイン、データの変動性、統計的有意性の望ましいレベルなど、いくつかの基準によって決定されます。
研究サンプルサイズの例は?
統計では、サンプルサイズは実験で使用される個々のサンプルの数です。 たとえば、ある都市でテレビを見ている 80 人をテストする場合、サンプル サイズは 80 です。
サンプルサイズと回答数は同じですか?
研究トピックは関連していますが、サンプル サイズとレスポンダーは異なります。 スタディ サンプル サイズは、ユニットまたは観測値の数です。
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参考文献
