NộI Dung
- TL; DR (Quá dài; Không đọc)
- Định nghĩa về cỡ mẫu
- Tính toán cỡ mẫu
- Nguy hiểm cỡ mẫu nhỏ
- Cỡ mẫu và Ký hiệu lỗi
Cỡ mẫu là tổng số các mẫu hoặc quan sát riêng lẻ trong bất kỳ cài đặt thống kê nào, chẳng hạn như thí nghiệm khoa học hoặc khảo sát dư luận. Mặc dù một khái niệm tương đối đơn giản, sự lựa chọn kích thước mẫu là một quyết định quan trọng cho một dự án. Một mẫu quá nhỏ mang lại kết quả không đáng tin cậy, trong khi một mẫu quá lớn đòi hỏi nhiều thời gian và nguồn lực.
TL; DR (Quá dài; Không đọc)
Cỡ mẫu là số đếm trực tiếp của số lượng mẫu được đo hoặc quan sát được thực hiện.
Định nghĩa về cỡ mẫu
Cỡ mẫu đo số lượng mẫu riêng được đo hoặc quan sát được sử dụng trong khảo sát hoặc thí nghiệm. Ví dụ: nếu bạn kiểm tra 100 mẫu đất để tìm bằng chứng về mưa axit, cỡ mẫu của bạn là 100. Nếu một cuộc khảo sát trực tuyến trả về 30.500 câu hỏi đã hoàn thành, cỡ mẫu của bạn là 30.500. Trong thống kê, cỡ mẫu thường được đại diện bởi biến "n".
Tính toán cỡ mẫu
Để xác định cỡ mẫu cần thiết cho một thí nghiệm hoặc khảo sát, các nhà nghiên cứu tính đến một số yếu tố mong muốn. Đầu tiên, tổng kích thước của dân số được nghiên cứu phải được xem xét - một cuộc khảo sát đang tìm cách đưa ra kết luận về tất cả các tiểu bang New York, chẳng hạn, sẽ cần một cỡ mẫu lớn hơn nhiều so với một cuộc khảo sát đặc biệt tập trung vào Rochester. Các nhà nghiên cứu cũng sẽ cần phải xem xét lề lỗi, độ tin cậy mà dữ liệu thu thập nói chung là chính xác; và mức độ tự tin, xác suất mà biên độ lỗi của bạn là chính xác. Cuối cùng, các nhà nghiên cứu phải tính đến độ lệch chuẩn họ mong đợi để xem trong dữ liệu. Độ lệch chuẩn đo lường bao nhiêu phần dữ liệu riêng lẻ khác nhau so với dữ liệu trung bình đo được. Ví dụ, các mẫu đất từ một công viên có thể có độ lệch chuẩn nhỏ hơn nhiều trong hàm lượng nitơ của chúng so với các loại đất được thu thập trên toàn hạt.
Nguy hiểm cỡ mẫu nhỏ
Kích thước mẫu lớn là cần thiết để một thống kê chính xác và đáng tin cậy, đặc biệt nếu phát hiện của nó được ngoại suy cho một dân số hoặc nhóm dữ liệu lớn hơn. Giả sử bạn đang thực hiện một cuộc khảo sát về tập thể dục và phỏng vấn năm người, hai trong số họ nói rằng họ chạy marathon hàng năm. Nếu bạn thực hiện khảo sát này để đại diện cho toàn bộ dân số của đất nước, thì theo nghiên cứu của bạn, 40 phần trăm số người chạy ít nhất một cuộc đua marathon hàng năm - một tỷ lệ cao bất ngờ. Cỡ mẫu của bạn càng nhỏ thì càng có nhiều khả năng ngoại lệ - những mẩu dữ liệu bất thường - là để làm lệch những phát hiện của bạn.
Cỡ mẫu và Ký hiệu lỗi
Cỡ mẫu của khảo sát thống kê cũng liên quan trực tiếp đến sai số khảo sát. Ký hiệu lỗi là tỷ lệ phần trăm thể hiện xác suất mà dữ liệu nhận được là chính xác. Ví dụ, trong một cuộc khảo sát về niềm tin tôn giáo, tỷ lệ sai sót là tỷ lệ người trả lời có thể dự kiến sẽ đưa ra câu trả lời tương tự nếu cuộc khảo sát được lặp lại. Để xác định lề lỗi, chia 1 cho căn bậc hai của cỡ mẫu, sau đó nhân với 100 để có tỷ lệ phần trăm. Chẳng hạn, cỡ mẫu 2.400 sẽ có biên sai số là 2,04%.