Quando se trata de estudos científicos, o tamanho da amostra é uma consideração crucial para a pesquisa de qualidade. O tamanho da amostra, às vezes representado como n TL; DR (muito longo; não foi lida) O tamanho da amostra é uma consideração importante para a pesquisa. Tamanhos de amostra maiores fornecem valores médios mais precisos, identificam outliers que poderiam distorcer os dados em uma amostra menor e fornecer uma margem de erro menor. Tamanho da amostra O tamanho da amostra é o número de partes informações testadas em uma pesquisa ou um experimento. Por exemplo, se você testar 100 amostras de água do mar para resíduos de óleo, seu tamanho de amostra será 100. Se você pesquisar 20.000 pessoas em busca de sinais de ansiedade, o tamanho da sua amostra será de 20.000. Amostras maiores têm a vantagem óbvia de fornecer mais dados para os pesquisadores trabalharem; mas grandes experimentos de tamanho de amostra exigem maiores compromissos financeiros e de tempo. Valor médio e outliers Amostras maiores ajudam a determinar o valor médio de uma qualidade entre as amostras testadas - essa média é a significa que você. Quanto maior o tamanho da amostra, mais precisa a média. Por exemplo, se você achar que, entre 40 pessoas, a altura média é 5 pés, 4 polegadas, mas entre 100 pessoas, a altura média é 5 pés, 3 polegadas, a segunda medida é uma melhor estimativa da altura média de um individual, desde que você está testando substancialmente mais assuntos. Determinar a média também permite que os pesquisadores identifiquem com mais facilidade os outliers O perigo de pequenas amostras A possibilidade de outliers é parte do que torna o tamanho da amostra grande importante. Por exemplo, digamos que você pesquisa 4 pessoas sobre sua afiliação política e uma delas pertence à parte independente. Como esse é um indivíduo em um tamanho de amostra de 4, sua estatística mostrará que 25% da população pertence à parte Independente, provavelmente uma extrapolação imprecisa. Aumentar o tamanho da amostra evitará estatísticas enganosas se um valor discrepante estiver presente na sua amostra. Margem de erro O tamanho da amostra está diretamente relacionado à margem de erro da estatística , ou quão precisa uma estatística pode ser calculada. Para uma pergunta sim ou não, como se um indivíduo é dono de um carro, você pode determinar a margem de erro de uma estatística dividindo 1 pela raiz quadrada do tamanho da amostra e multiplicando por 100. O total é uma porcentagem . Por exemplo, um tamanho de amostra de 100 terá uma margem de erro de 10%. Ao medir qualidades numéricas com um valor médio, como altura ou peso, multiplique esse total por duas vezes o desvio padrão
, é o número de dados individuais usados para calcular um conjunto de estatísticas. Tamanhos de amostra maiores permitem que os pesquisadores determinem melhor os valores médios de seus dados e evitem erros ao testar um pequeno número de amostras possivelmente atípicas.
. Um outlier é um dado que difere fortemente do valor médio e pode representar um ponto de interesse para pesquisa. Então, com base na altura média, alguém com uma altura de 6 pés, 8 polegadas, seria um ponto de dados periféricos.
dos dados, que mede como os valores dos dados são difundidos a partir da média. Em ambos os casos, quanto maior o tamanho da amostra, menor a margem de erro.
