Ačkoli jen zřídka možné ,nejpřesnější způsob, jak studovat na výzkumnou otázku — zejména s ohledem na člověka a lidského chování — je studovat celou populaci . Místo toho musí spoléhat na vzorcích . Výsledky výzkumného projektu na základě vzorku jsou pak zobecněny , aby se vešly na celou populaci . Jedním z nejdůležitějších kroků při výběru vzorku pro projekt je identifikace a výběru velikosti vzorku . Účel odběru vzorků
Vzorkování jeproces používaný v oblasti výzkumu k získání datových bodů ve výzkumné studii . Tento proces je dokončen v mnoha způsoby . Například , jednoduchý náhodný výběr se skládá z výběru účastníků z populace zcela náhodně . Rozvrstvené vzorkování zahrnuje výběr účastníků náhodně na základě určitých kategorií , včetně pohlaví a rasy , získat reprezentativní vzorek celé populace .
Velikost vzorku
velikost vzorku vybrán pro daný výzkumný projekt obvykle závisí na úrovni přesnosti , který bude přijímat z výsledků projektu . Statisticky vzato , většina oborů přijímat výsledky s chybou plus nebo minus 0,05 jako důvěryhodnou , což znamená, že jeo 5 procent šance, že získané výsledky jsou v důsledku chyby . Statistici vypočítali velikost vzorku potřebná k získání této úrovně přesnosti na základě několika faktorů , které se týkají konkrétního studia, jako je požadovaný chybou a kritické standardní skóre .
Přesnost a důvěryhodnost
Jako obecné pravidlo v oblasti výzkumu ,většívelikost vzorku pro daný projekt je , tím lépe . Větší vzorky představují skutečné údaje o populaci přesněji než menší vzorky . Toto pozorování má kořeny v myšlence normální rozdělení křivky . Větší velikost vzorku bere v úvahu další údaje , a tím eliminuje extrémní hodnoty a další neobvyklé údaje, které menší velikosti vzorku mohou zvýraznit . Ideální Minimální velikost vzorku půjčovat důvěryhodnost na výzkumném projektu se liší v závislosti na oblasti , ale obvykle se pohybuje v rozmezí 40 až 100 účastníků .
Nedostatečné Velikost vzorku
Nedostatečná velikost vzorku v výzkumný projekt vyvolává pochybnosti na výsledcích projektu . Příliš malá velikost vzorku může připustit odlehlých hodnot a dalších neobvyklých datových bodů na základě výsledků studie , což ukázková data lišit od skutečných údajů o obyvatelstvu . To způsobí, že výsledky výzkumné studie na nedostatek zastoupení a zabraňuje zobecnění dat ze studie na větším počtu obyvatel ; v krátké ,příliš malá velikost vzorku činí výsledky studie k ničemu .