O tamanho da amostra é uma consideração importante no design de um experimento. Um tamanho de amostra muito pequeno distorcerá os resultados de uma experiência; os dados coletados podem ser inválidos devido ao pequeno número de pessoas ou objetos testados. O tamanho da amostra afeta duas estatísticas importantes: a média e a mediana.
Tamanho da amostra e projeto experimental
A maioria das experiências é executada comparando como dois grupos de pessoas ou objetos reagem a uma variável. Tudo que não seja a variável é mantido o mesmo para evitar confusão na interpretação dos resultados. O número de pessoas ou objetos em cada grupo é conhecido como o tamanho da amostra. O tamanho da amostra deve ser grande o suficiente para impedir a possibilidade de que os resultados ocorram devido a fatores de acaso aleatório, e não à variável manipulada. Por exemplo, um estudo sobre como ler à noite afeta a capacidade das crianças de aprender a ler não seria válido se apenas cinco crianças fossem estudadas.
Média e mediana -
Após o término do experimento, os cientistas usam estatísticas para ajudá-los a interpretar os resultados do experimento. Duas estatísticas importantes são a média e a mediana.
Criar um suporte (quase) perfeito: Veja como criar o suporte (quase) perfeito: Veja como:
A média , o valor médio, é calculado adicionando todos os resultados para um grupo e dividindo pelo número de pessoas no grupo. Por exemplo, se a pontuação média do teste em um teste de leitura para um grupo de crianças fosse de 94%, isso significa que o cientista adicionou todas as notas do teste e dividiu o número de alunos, gerando uma resposta de aproximadamente 94%. >
A mediana refere-se ao número que separa a metade superior dos dados da metade inferior. Encontra-se organizando os dados em ordem numérica. Por exemplo, a pontuação mediana de todos os alunos que fizeram um teste de leitura poderia ser de 83% se metade dos alunos obtivesse pontuação superior a 83% e metade dos alunos obtivesse uma pontuação menor. é muito pequeno, as pontuações médias serão artificialmente infladas ou desinfladas. Suponha que apenas cinco alunos tenham feito um teste de leitura. Uma pontuação média de 94 por cento exigiria que a maioria desses alunos atingisse 94 por cento. Se 500 alunos fizessem o mesmo teste, a média poderia refletir uma variedade maior de pontuações.
Mediana e Tamanho da Amostra
Da mesma forma, as pontuações médias serão indevidamente influenciadas por um pequeno tamanho da amostra. Se apenas cinco alunos fizessem um teste, uma pontuação mediana de 83% significaria que dois alunos obtiveram pontuação superior a 83% e dois alunos tiveram uma pontuação menor. Se 500 alunos fizessem o teste, a pontuação mediana refletiria o fato de que 249 alunos obtiveram pontuação superior à mediana.
Tamanho da amostra e significância estatística
Amostras pequenas são problemáticas porque os resultados de experimentos que as envolvem geralmente não são estatisticamente significantes. A significância estatística é uma medida da probabilidade de que os resultados tenham ocorrido por acaso. Com amostras pequenas, é geralmente muito provável que os resultados sejam devidos ao acaso, e não ao experimento.
