Contenuto
- TL; DR (Too Long; Didnt Read)
- La definizione della dimensione del campione
- Calcolo della dimensione del campione
- Pericoli di piccole dimensioni del campione
- Dimensione del campione e margine di errore
La dimensione del campione è un conteggio dei singoli campioni o osservazioni in qualsiasi contesto statistico, come un esperimento scientifico o un sondaggio di opinione pubblica. Sebbene sia un concetto relativamente semplice, la scelta della dimensione del campione è una determinazione fondamentale per un progetto. Un campione troppo piccolo produce risultati inaffidabili, mentre un campione troppo grande richiede una buona quantità di tempo e risorse.
TL; DR (Too Long; Didnt Read)
La dimensione del campione è un conteggio diretto del numero di campioni misurati o delle osservazioni fatte.
La definizione della dimensione del campione
La dimensione del campione misura il numero di singoli campioni misurati o le osservazioni utilizzate in un sondaggio o esperimento. Ad esempio, se si verificano 100 campioni di terreno per l'evidenza di piogge acide, la dimensione del campione è 100. Se un sondaggio online ha restituito 30.500 questionari compilati, la dimensione del campione è 30.500. Nelle statistiche, la dimensione del campione è generalmente rappresentata dalla variabile "n".
Calcolo della dimensione del campione
Per determinare la dimensione del campione necessaria per un esperimento o un sondaggio, i ricercatori tengono conto di una serie di fattori desiderati. Primo, la dimensione totale della popolazione studiata deve essere preso in considerazione - un sondaggio che sta cercando di trarre conclusioni su tutto lo stato di New York, per esempio, avrà bisogno di una dimensione del campione molto più grande di quella focalizzata su Rochester. I ricercatori dovranno anche considerare il margine di errore, l'affidabilità che i dati raccolti sono generalmente precisi; e il livello di confidenza, la probabilità che il margine di errore sia accurato. Infine, i ricercatori devono tener conto del deviazione standard si aspettano di vedere nei dati. La deviazione standard misura la quantità di dati singoli che varia dalla media dei dati misurati. Ad esempio, i campioni di suolo di un parco avranno probabilmente una deviazione standard molto più piccola nel loro contenuto di azoto rispetto ai suoli raccolti da un'intera contea.
Pericoli di piccole dimensioni del campione
Sono necessari campioni di grandi dimensioni affinché una statistica sia accurata e affidabile, soprattutto se i suoi risultati devono essere estrapolati a una popolazione o un gruppo di dati più ampio. Supponi di aver condotto un sondaggio sull'esercizio fisico e di aver intervistato cinque persone, due delle quali hanno dichiarato di correre ogni anno una maratona. Se prendi questo sondaggio per rappresentare la popolazione del paese nel suo insieme, quindi secondo la tua ricerca, il 40 percento delle persone corre almeno una maratona ogni anno - una percentuale inaspettatamente alta. Più piccola è la dimensione del campione, più è probabile valori anomali - dati insoliti - devono distorcere i risultati.
Dimensione del campione e margine di errore
La dimensione del campione di un'indagine statistica è anche direttamente correlata al margine di errore dell'indagine. Il margine di errore è una percentuale che esprime la probabilità che i dati ricevuti siano accurati. Ad esempio, in un sondaggio sulle credenze religiose, il margine di errore è la percentuale di soccorritori che possono fornire la stessa risposta se il sondaggio fosse ripetuto. Per determinare il margine di errore, dividere 1 per la radice quadrata della dimensione del campione, quindi moltiplicare per 100 per ottenere una percentuale. Ad esempio, una dimensione del campione di 2.400 avrà un margine di errore del 2,04 percento.