Valimi suuruse tähtsus uurimistöös

Posted on
Autor: Randy Alexander
Loomise Kuupäev: 27 Aprill 2021
Värskenduse Kuupäev: 27 Oktoober 2024
Anonim
Valimi suuruse tähtsus uurimistöös - Teadus
Valimi suuruse tähtsus uurimistöös - Teadus

Sisu

Valimi suurus tähistab statistilise analüüsi tegemiseks tehtud vaatluste arvu. Valimi suurus võib koosneda inimestest, loomadest, toiduportsjonitest, masinatest, akudest või muust populatsioonist, mida hinnatakse.


Juhuslik valim

Juhuslik valim on meetod, mille abil kogutakse elanikkonnast juhuslikke proove, et hinnata populatsiooni kohta teavet ilma eelarvamusteta. Näiteks kui soovite teada, mis tüüpi inimesed teatud linnas elavad, peate küsitlema / mõõtma erinevaid inimesi juhuslikult. Kui aga kasutaksite lihtsalt kõiki raamatukogu külastajaid, poleks teil õiglast / erapooletut hinnangut selle kohta, millised on linna elanikud, vaid inimesed, kes raamatukokku lähevad.

Täpsus

Valimi suuruse kasvades muutuvad hinnangud täpsemaks. Näiteks kui valiksime juhuslikult kümme täiskasvanud isast meest, võiksime leida, et nende keskmine kõrgus on 6 jalga – 3 tolli pikk, võib-olla seetõttu, et mõni korvpallur on meie hinnangu täis. Kui aga mõõta kaks miljonit täiskasvanud meessoost inimest, oleks meil parem meeste keskmise pikkuse ennustaja, kuna ekstreemsused tasakaalustuksid ja tegelik keskmine varjutaks kõik keskmisest kõrvalekalded.


Usaldusvahemikud

Kui statistik ennustab tulemust, arvutab ta oma hinnangu ümber sageli intervalli. Näiteks kui mõõta 100 naise kaalu, võiksime öelda, et oleme 90 protsenti kindlad, et naiste tõeline keskmine kaal on vahemikus 103 kuni 129 naela. (See sõltub muidugi muudest teguritest, näiteks ka mõõtmiste varieeruvusest.) Kui valimi suurus suureneb, muutume oma hinnangus kindlamaks ja meie intervallid muutuvad väiksemaks. Näiteks võib öelda, et miljoni naisega võib olla 98 protsenti kindel, et naiste keskmine kaal on vahemikus 115 kuni 117 naela. Teisisõnu, kui valimi suurus suureneb, suureneb meie usaldus meie mõõtmiste suhtes ja usaldusvahemike suurus väheneb.

Tavaline viga

Variatsioon on andmete leviku keskväärtuse mõõt. Standardhälve on variatsiooni ruutjuur ja aitab ligikaudselt arvutada, kui suur protsent elanikkonnast jääb keskmise väärtuse vahemiku vahele. Valimi suuruse kasvades väheneb standardviga, mis sõltub standardhälbest ja valimi suurusest. Sellest tulenevalt peetakse hinnangute täpsuse suurenemist ja nendele hinnangutele tuginevat uurimist peetakse usaldusväärsemaks (väiksema veariskiga).


Suuremate valimisuuruste kasutamise keerukus

Suuremad valimid annavad ilmselt paremad ja täpsemad hinnangud populatsioonide kohta, kuid teadlastel, kes kasutavad suuremat valimi suurust, on mitmeid probleeme. Esiteks võib olla raske leida juhuslikku valimit inimestest, kes on valmis uut ravimit proovima. Kui te seda teete, on kallim pakkuda ravimit rohkematele inimestele ja jälgida rohkem inimesi aja jooksul. Lisaks võtab suurema valimi saamiseks ja säilitamiseks rohkem vaeva. Isegi kui suuremad valimid annavad täpsemat statistikat, pole alati vaja lisakulusid ja vaeva, sest ka väiksemad valimid võivad anda olulisi tulemusi.