Выбор подходящего размера выборки является одной из наиболее важных частей любого исследования. В статистике размер выборки — это количество отдельных выборок, использованных в эксперименте. Чтобы получить надежные и точные результаты, убедитесь, что размер вашей выборки достаточно велик, чтобы предоставить важную информацию об изучаемой совокупности. Для этого вы должны сначала понять формулу размера выборки, которая используется для расчета размера выборки. Кроме того, знание минимального размера выборки для статистической значимости имеет решающее значение, поскольку оно может оказать существенное влияние на достоверность и надежность ваших результатов.
В этой статье мы также рассмотрим, как определить размер выборки для известной совокупности, чтобы вы могли убедиться, что ваш исследовательский проект является надежным и надежным. Итак, давайте начнем и узнаем все о размере выборки!
Определение размера выборки
Размер выборки относится к количеству участников, выбранных из населения. Как правило, исследователи выбирают размер, чтобы сделать выводы обо всей популяции. Кроме того, больший размер модели, как правило, обеспечивает более точные и надежные результаты.
Что такое размер выборки и как он определяется?
Размер выборки относится к числу участников, выбранных из населения для включения в исследование. Определение подходящего размера выборки зависит от нескольких факторов, в том числе:
- Вопрос исследования,
- Требуемый уровень точности,
- Изменчивость населения и
- Желаемый уровень статистической значимости.
Как правило, больший размер выборки приводит к более надежным и точным результатам, но также может увеличить затраты и время, необходимые для сбора и анализа данных. Поэтому исследователям необходимо тщательно сбалансировать эти факторы при определении подходящего размера выборки для своего исследования.
Каковы 4 способа определения размера выборки?
Существует несколько методов определения подходящего размера выборки для исследования. Вот 4 распространенных способа:
№1. Анализ мощности
Этот метод использует статистические расчеты для оценки размера выборки, необходимой для обнаружения определенного размера эффекта с заданным уровнем статистической мощности.
№ 2. Практическое правило
Этот метод предполагает использование заранее определенного размера выборки на основе предыдущих исследований, мнения экспертов или практических соображений.
№3. Выборка до насыщения
Этот метод включает сбор данных до тех пор, пока не перестанет появляться новая информация или идеи, что предполагает достаточный размер выборки.
№ 4. Определение размера выборки на основе точности
Этот метод включает указание желаемого уровня точности, обычно представляемого погрешностью, а затем вычисление размера выборки, необходимого для достижения этого уровня точности.
Почему размер выборки равен 30?
Размер выборки 30 не всегда является лучшим или наиболее распространенным размером выборки для научных исследований. Однако исследователи иногда используют его как эмпирическое правило при сборе количественных данных из нормально распределенной популяции, особенно в некоторых областях, таких как психология. Это связано с тем, что размер выборки в 30 или более часто достаточен для выполнения допущений параметрических статистических тестов, которые требуют, чтобы данные подчинялись нормальному распределению. С другой стороны, идеальный размер выборки для данного исследования будет зависеть от уникальной темы исследования, необходимого уровня точности, изменчивости населения и желаемого уровня статистической значимости. В результате исследователи должны тщательно обдумать и обосновать размер выборки, выбранный для каждого исследовательского проекта.
Формула размера выборки
Существуют разные формулы для расчета размера выборки в зависимости от используемого вами статистического теста и предположений, сделанных в отношении генеральной совокупности. Вот формула размера выборки для некоторых распространенных статистических тестов:
- Для пропорции:
n = [(Z ^ 2 * p * (1-p)) / E ^ 2]
Где n — размер выборки, Z — z-показатель желаемого уровня достоверности, p — расчетная доля населения с интересующим атрибутом, а E — желаемая погрешность.
- Для среднего:
п = [(Z ^ 2 * σ ^ 2) / E ^ 2]
Где n — размер выборки, Z — z-показатель желаемого уровня достоверности, σ — оценочное стандартное отклонение генеральной совокупности, а E — желаемая погрешность.
- Для разницы в средствах:
n = [2 * (Zα/2 + Zβ)^2 * (σ1^2 + σ2^2) / Δ^2]
Где n — размер выборки, Zα/2 — z-показатель для желаемого уровня достоверности, Zβ — z-показатель для желаемого уровня мощности, σ1 и σ2 — оценочные стандартные отклонения двух сравниваемых совокупностей, и Δ – желаемая разница в средних значениях.
Обратите внимание, что эти формулы являются лишь общими рекомендациями и могут потребовать внесения изменений в конкретный исследовательский вопрос и изучаемую популяцию. Кроме того, важно учитывать практические ограничения, такие как доступные ресурсы и время, при определении подходящего размера выборки.
Как рассчитать размер выборки?
Расчет подходящего размера выборки для научного исследования зависит от различных факторов, включая вопрос исследования, желаемый уровень статистической значимости и изменчивость населения. Вот общие шаги по расчету размера выборки:
- Определите уровень статистической значимости, необходимый для исследования (обычно выражается как альфа или α).
- Определите желаемый уровень мощности для исследования (обычно выражается как бета или β).
- Оцените размер эффекта изучаемой переменной.
- Определить изменчивость изучаемой совокупности.
- Выберите подходящий статистический тест для анализа данных.
- Используйте формулу размера выборки, характерную для выбранного статистического теста, и подставьте значения из предыдущих шагов.
- Рассчитайте необходимый размер выборки.
Существуют различные формулы размера выборки в зависимости от используемого статистического теста, такого как t-критерий, ANOVA или регрессионный анализ. Эксперты рекомендуют проконсультироваться со статистиком или использовать калькулятор размера выборки, чтобы убедиться, что вы определили подходящий размер выборки.
Каковы два типа размеров выборки?
Двумя типами размеров выборки являются вероятностный и невероятностный размер выборки.
При вероятностном размере выборки исследователи случайным образом выбирают выборку из большей совокупности, и каждый член совокупности имеет равные шансы попасть в выборку. Методы вероятностной выборки включают простую случайную выборку, стратифицированную выборку, кластерную выборку и систематическую выборку. Вероятностная выборка считается более репрезентативной для населения и часто предпочтительнее в научных исследованиях.
С другой стороны, размер невероятностной выборки — это размер, который исследователи не выбирают случайным образом из совокупности и который не обеспечивает равных шансов включения для каждого члена совокупности. Невероятностные методы выборки включают в себя выборку по удобству, целенаправленную выборку, выборку по методу снежного кома и выборку по квоте. Исследователи обычно считают невероятностную выборку менее репрезентативной для генеральной совокупности и используют ее, когда методы вероятностной выборки нецелесообразны или неуместны.
Какие факторы влияют на размер выборки?
Надлежащий размер выборки для исследовательского проекта также может зависеть от ряда факторов. Некоторые из наиболее важных критериев, которые следует учитывать при выборе размера модели:
№1. Численность населения
Размер выборки, необходимый для создания репрезентативной выборки, также может зависеть от размера исследуемой совокупности. Чтобы получить ту же степень точности, большая совокупность потребует большего размера выборки.
№ 2. Изменчивость населения
Уровень изменчивости в исследуемой совокупности влияет на требуемый размер выборки. Исследователям требуется больший размер выборки, чтобы получить репрезентативную выборку из более изменчивой совокупности.
№3. Исследовать вопрос
Требуемый размер выборки также определяется исследуемым вопросом исследования. Также может потребоваться больший размер выборки для достижения приемлемой степени статистической мощности для сложного предмета исследования.
№ 4. Желаемый уровень точности
Требуемый размер выборки зависит от желаемого уровня точности. Однако для достижения соответствующей степени статистической мощности более низкий предел погрешности требует большего размера модели.
№ 5. Используемый статистический тест
Статистический тест, используемый для проверки данных, повлияет на требуемый размер модели. Однако различные статистические тесты предъявляют различные требования к размеру модели.
№ 6. Стоимость и временные ограничения
Доступные ресурсы, такие как бюджет и время, могут влиять на требуемый размер модели. Более крупная выборка также может быть дорогостоящей и трудоемкой, и ее невозможно получить с учетом имеющихся ресурсов.
№ 7. Этические вопросы
Этические факторы, такие как защита человека, могут повлиять на требуемый размер модели. В некоторых случаях меньший размер модели также может быть предпочтительнее, чтобы уменьшить опасность для участников-людей.
Как выбрать размер выборки для исследования?
Выбор подходящего размера выборки для исследования зависит от нескольких факторов. Во-первых, вам необходимо определить вопрос исследования и требуемый уровень точности. Затем вы можете использовать формулу размера выборки или статистическое программное обеспечение для расчета минимального размера выборки для статистической значимости на основе таких факторов, как изменчивость населения и используемый статистический тест. Кроме того, при определении соответствующего размера выборки необходимо учитывать практические ограничения, такие как доступные ресурсы и время, а также этические соображения. Больший размер выборки обычно увеличивает статистическую мощность и улучшает репрезентативность выборки, но также требует больше ресурсов и не всегда может быть осуществимым.
Как рассчитать размер выборки вручную?
Чтобы рассчитать размер выборки вручную, вам нужно использовать формулу, основанную на вопросе исследования, желаемом уровне точности, а также изменчивости населения. Наиболее часто используемая формула:
n = (Z ^ 2 * p * q) / E ^ 2
где:
n = размер выборки
Z = z-показатель стандартного нормального распределения, соответствующий желаемому уровню достоверности (например, 1.96 для уровня достоверности 95 %).
p = предполагаемая доля населения с интересующей характеристикой
д = 1 - р
E = предел погрешности
Чтобы использовать эту формулу, вам необходимо оценить значения p и q на основе предыдущих исследований или экспериментальных данных, а также выбрать желаемый уровень достоверности и допустимую погрешность. Получив эти значения, вы можете подставить их в формулу и найти n.
Например, если вы хотите оценить долю населения с определенным заболеванием с погрешностью 5% и уровнем достоверности 95%, и вы оцениваете, что доля составляет 0.5, вы можете рассчитать требуемую выборку следующим образом. :
п = (1.96 ^ 2 * 0.5 * 0.5) / (0.05 ^ 2) = 384.16
Округлив до ближайшего целого числа, требуемый размер выборки составит 385.
Как определить размер выборки для известной совокупности
Существуют различные подходы к определению размера выборки известной совокупности для поиска оптимальной выборки для известной совокупности. Первым шагом является определение требуемой точности. Это влечет за собой определение близости среднего значения выборки к среднему значению генеральной совокупности. Требуемая степень точности часто выбирается с учетом характера темы исследования и потенциального влияния ошибки выборки на результаты.
Затем необходимо определить необходимый уровень достоверности. Это вероятность того, что среднее значение выборки также будет находиться в определенном диапазоне среднего значения генеральной совокупности. Обычно используется доверительный уровень 95%, что также означает, что существует 95%-ная вероятность того, что среднее значение выборки попадет в определенный диапазон среднего значения генеральной совокупности. После определения требуемого уровня точности и желаемого уровня достоверности необходимо рассчитать размер популяции. Это также может быть достигнуто за счет использования данных переписи или оценки численности населения на основе прошлых исследований или других доступных данных.
Наконец, чтобы установить подходящий размер выборки, можно использовать калькулятор размера выборки. Эти калькуляторы учитывают требуемый уровень точности, желаемый уровень достоверности, размер совокупности и любые другие соответствующие критерии, такие как метод выборки и ожидаемая частота ответов. вы также можете использовать размер образца формула или статистический программа для расчета минимальный размер выборки для Статистическая значимость на основе таких факторов, как изменчивость населения и статистический используемый тест.
Часто задаваемые вопросы
Каков подходящий размер выборки?
Надлежащий размер выборки для исследования определяется несколькими критериями, включая тему исследования, дизайн исследования, изменчивость данных и желаемый уровень статистической значимости.
Что является примером размера исследовательской выборки?
В статистике размер выборки — это количество отдельных выборок, использованных в эксперименте. Например, если мы тестируем 80 человек, которые смотрят телевизор в городе, объем выборки составит 80 человек.
Совпадают ли размер выборки и количество ответов?
Хотя темы исследований связаны, размер выборки и респонденты различаются. Размер выборки исследования – это количество единиц или наблюдений.
Статьи по теме
- СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ: что нужно знать и руководствоваться
- Маркетинг услуг: подробное руководство (+ практические примеры)
- ПРОДВИЖЕНИЕ ПРОДАЖ: Путеводитель по AZ
- СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ: виды, методы и цель
Рекомендации
