المحتوى
عندما يتعلق الأمر بالدراسات العلمية ، يعد حجم العينة أحد الاعتبارات الأساسية للبحث الجيد. حجم العينة ، ممثلة في بعض الأحيان باسم ن، هو عدد الأجزاء الفردية من البيانات المستخدمة لحساب مجموعة من الإحصاءات. تسمح أحجام العينات الأكبر للباحثين بتحديد متوسط قيم بياناتهم بشكل أفضل وتجنب الأخطاء من اختبار عدد صغير من العينات غير النمطية المحتملة.
TL ؛ DR (طويل جدًا ؛ لم يقرأ)
حجم العينة هو اعتبار مهم للبحث. توفر أحجام العينات الأكبر قيمًا أكثر دقة ، وتحدد القيم المتطرفة التي يمكن أن تشوه البيانات في عينة أصغر وتوفر هامش خطأ أقل.
حجم العينة
حجم العينة هو عدد أجزاء المعلومات التي تم اختبارها في استطلاع أو تجربة. على سبيل المثال ، إذا قمت باختبار 100 عينة من مياه البحر بحثًا عن بقايا الزيت ، فسيكون حجم العينة 100. إذا قمت بمسح 20000 شخص بحثًا عن علامات القلق ، فإن حجم العينة يكون 20،000. تتميز أحجام العينات الأكبر بميزة واضحة لتوفير المزيد من البيانات للباحثين للعمل معها ؛ لكن تجارب حجم العينة الكبيرة تتطلب التزامات مالية ووقتية أكبر.
يعني القيمة والقيم المتطرفة
تساعد أحجام العينات الأكبر في تحديد متوسط قيمة الجودة بين العينات المختبرة - هذا المتوسط هو تعني. كلما زاد حجم العينة ، كلما كان المتوسط أكثر دقة. على سبيل المثال ، إذا وجدت أنه من بين 40 شخصًا ، يكون متوسط الارتفاع 5 أقدام و 4 بوصات ، ولكن بين 100 شخص ، يكون متوسط الارتفاع 5 أقدام و 3 بوصات ، والقياس الثاني هو تقدير أفضل لمتوسط ارتفاع الفردية ، لأنك اختبار أكثر بكثير الموضوعات. يسمح تحديد الوسط أيضًا للباحثين بتحديد مكانهم بسهولة أكبر القيم المتطرفة. البيانات الخارجية عبارة عن جزء من البيانات يختلف بشدة عن القيمة المتوسطة ويمكن أن يمثل نقطة اهتمام للبحث. بناءً على متوسط الارتفاع ، يكون الشخص الذي يبلغ ارتفاعه 6 أقدام و 8 بوصات نقطة بيانات بعيدة.
خطر العينات الصغيرة
تعد إمكانية القيم المتطرفة جزءًا مما يجعل حجم العينة الكبير مهمًا. على سبيل المثال ، قل أنك استطلعت 4 أشخاص حول انتمائهم السياسي ، وآخر ينتمي إلى الحزب المستقل. نظرًا لأن هذا هو فرد واحد في حجم عينة من 4 ، ستظهر إحصاءك أن 25 في المائة من السكان ينتمون إلى الحزب المستقل ، على الأرجح استقراء غير دقيق. ستؤدي زيادة حجم عينتك إلى تجنب الإحصائيات المضللة في حالة وجود شخص غريب في عينتك.
هامش الخطأ
يرتبط حجم العينة ارتباطًا مباشرًا بالإحصائيات هامش الخطأأو مدى دقة إحصائية يمكن حسابها. بالنسبة إلى نعم أو لا ، على سبيل المثال ، ما إذا كان الفرد يمتلك سيارة ، يمكنك تحديد هامش الخطأ لإحصائية بقسمة 1 على الجذر التربيعي لحجم العينة والضرب في 100. المجموع هو نسبة مئوية . على سبيل المثال ، سيكون حجم العينة 100 بهامش خطأ بنسبة 10 في المائة. عند قياس الصفات العددية ذات القيمة المتوسطة ، مثل الطول أو الوزن ، اضرب هذا المجموع مرتين الانحراف المعياري من البيانات ، والتي تقيس مدى انتشار قيم البيانات من الوسط. في كلتا الحالتين ، أكبر حجم العينة ، أصغر هامش الخطأ.