Sisu
- TL; DR (liiga pikk; ei lugenud)
- Näidissuurus
- Keskmine väärtus ja kõrvalekalded
- Väikeste proovide oht
- Vea piir
Teaduslike uuringute puhul on kvaliteetse uurimistöö puhul otsustava tähtsusega valimi suurus. Valimi suurus, mõnikord tähistatud kui n, on üksikute andmekogumite arv, mida kasutatakse statistikakomplekti arvutamiseks. Suuremad valimid võimaldavad teadlastel paremini kindlaks määrata andmete keskmised väärtused ja väldivad väheste võimaliku ebatüüpiliste proovide testimisel vigu.
TL; DR (liiga pikk; ei lugenud)
Valimi suurus on uurimistöös oluline kaalutlus. Suuremad valimi suurused tagavad täpsemad keskmised väärtused, tuvastavad kõrvalnähud, mis võiksid andmeid väiksema valimi puhul viltu pöörata ja pakkuda väiksemat veamäära.
Näidissuurus
Valimi suurus on uuringus või katses testitud teabe hulk. Näiteks kui uurite õlijääkide saamiseks 100 merevee proovi, on teie proovi suurus 100. Kui küsitlete ärevusnähtude osas 20 000 inimest, on teie proovi suurus 20 000. Suurematel valimitel on ilmselge eelis, kuna nad pakuvad uurijatele rohkem andmeid koos töötamiseks; kuid suured valimi suurusega katsed nõuavad suuremaid rahalisi ja ajalisi kulukohustusi.
Keskmine väärtus ja kõrvalekalded
Kvaliteedi keskmise väärtuse määramisel uuritud proovide hulgas aitab suurem proovide suurus - see on keskmine tähendama. Mida suurem on valimi suurus, seda täpsem on keskmine. Näiteks kui leiate, et 40 inimese seas on keskmine kõrgus 5 jalga, 4 tolli, kuid 100 inimese seas on keskmine kõrgus 5 jalga, 3 tolli, on teine mõõtmistulemus parem keskmine individuaalne, kuna katsetate oluliselt rohkem katsealuseid. Keskmise määramine võimaldab teadlastel ka hõlpsamini kindlaks teha kõrvalnähud. Võõrväärtus on andmekogu, mis erineb tugevasti keskväärtusest ja võib olla uurimistöö huvipakkuv koht. Seega oleks keskmise kõrguse põhjal äärepoolne andmepunkt keegi, kelle kõrgus on 6 jalga, 8 tolli.
Väikeste proovide oht
Kõrvalekallete võimalus on osa sellest, mis muudab suure valimi suuruse oluliseks. Näiteks öelge, et küsitlete 4 inimest nende poliitilise kuuluvuse kohta ja üks kuulub parteile Sõltumatu. Kuna tegemist on ühe isikuga valimis 4, näitab teie statistika, et 25 protsenti elanikkonnast kuulub Iseseisvusparteisse, tõenäoliselt ebatäpne ekstrapoleerimine. Valimi suuruse suurendamisel välditakse eksitavat statistikat, kui valimis on mõni kõrvalseis.
Vea piir
Valimi suurus on otseselt seotud statistikaga veamäärvõi kui täpse statistika saab arvutada. Jah või ei küsimuse, näiteks selle kohta, kas eraisik omab autot, korral saate statistika vea ülemmäära jagada, jagades 1 valimi suuruse ruutjuurega ja korrutades 100-ga. Kogusumma on protsentides . Näiteks valimi 100 korral on 10-protsendiline veamäär. Kui mõõdetakse arvväärtusi keskmise väärtusega, näiteks kõrguse või raskusega, korrutatakse see summa kahega standardhälve andmetest, mis mõõdab, kuidas andmeväärtused on keskmisest erinev. Mõlemal juhul, mida suurem on valim, seda väiksem on vea piir.