Při provádění studie ,velký vzorek je lepší, protože budete chtít skutečnou reprezentaci populace studujete . Velký vzorek vám pomůže zobecnit výsledky výzkumu na celou populaci . Nicméně, někteří argumentují proti zachází příliš velký , protože to může ztrácet čas a zdroje na myšlenku, že nemusí nikam chodit . Proč Větší je lepší
Hlavním důvodem pro použití velké velikosti vzorku je eliminovat šance na statistické anomálie vypadat, že je normální , a to i v případě, že používáte náhodný vzorek . Například , pokud jste studovali populaci Los Angeles, které by vás mohly náhodně vybraných 100 lidí ; náhodou 20 z těchto lidí může mít rudé vlasy . Dalo by se vyvodit závěr , že existuje více lidí s červenými vlasy v městě , než opravdu jsou .
Zahájení Small
Někteří lidé doporučují začínat s malým vzorkem velikosti. Profesor Peter Bachhetti je citován v časopise Scientist , jak říká začínající malé v některých lékařských studií může být prospěšné , protože to může zjistit, zda je hodnota této studie . Rozsáhlá studie může trvat čas a peníze , které nemohou být odůvodněna , říká.
Sampling faktory
Několik faktorů určit nejlepší velikost vzorku , počínaje s skutečné velikosti populace. Velikost vzorku by měla být dostatečně , že má malou výběrové chyby , která představuje , jak blízko jsou výsledky do svého skutečného počtu obyvatel v procentech velké . Je třeba , aby odrážely rozmanitost v populaci , známý jako míra variability. K dispozici musí být takéna úrovni spolehlivosti tak, aby v případě, že populace je opakovaně odebrány vzorky , výsledky mohou být kopírovány .
Určení velikosti vzorku
Určení velikosti vzorku ve studii je jedním z nejtěžších úkolů pro výzkumné pracovníky a statistiky . Vědci spoléhají na řadu metod , které jim pomohou rozhodnout správnou velikost vzorku pro ně. Jednou z možností je , aby se podobné studie a použít velikost výběrového souboru této studie je . Dalším důvodem je prostřednictvím řady vzorců, které počítají velikost vzorku pomocí velikosti populace a požadovanou chyby vzorkování a spolehlivosti.