Definiowanie terminu „Wielkość próby”
Wielkość próby to liczba indywidualnych próbek lub obserwacji w warunkach statystycznych, takich jak eksperyment naukowy lub ankieta rozpowszechniana wśród ogółu społeczeństwa.
Gdy chodzi o ankiety w szczególności, wielkość próby bardziej precyzyjnie odnosi się do liczby wypełnionych odpowiedzi, które ankieta otrzymuje.
Populacje próbne vs. Populacje docelowe
Próby, znane również jako populacje próbne, mogą być postrzegane jako skupiska ludzi, które reprezentują większą grupę zainteresowania. Ta większa grupa jest określana jako populacja docelowa.
W większości przypadków, badanie całej populacji docelowej jest po prostu niemożliwe ze względu na dużą liczbę osób, które ją tworzą.
By badać próbki populacji zamiast tego, badacze są w stanie wywnioskować i odkryć wgląd w zachowania i opinie większej populacji docelowej.
Na przykład, powiedzmy, że badacz jest zainteresowany tym, jak właściciele kotów czują się o różnych markach żwirku dla kotów. Badanie całej docelowej populacji milionów właścicieli kotów na całym świecie jest po prostu niewykonalne, ponieważ byłoby niezwykle czasochłonne i niezwykle kosztowne.
Zamiast tego badacz wybrałby próbkę właścicieli kotów, która reprezentuje większą populację docelową, i zapytałby ich o opinie na temat żwirku dla kotów.
Próba właścicieli kotów może składać się z setek, a nawet tysięcy osób. Niezależnie od wielkości próby, ta grupa musi dokładnie reprezentować populację docelową, aby uzyskać ważne odpowiedzi w badaniu.
Delikatna linia określania wielkości próby
Jeśli wielkość próby składa się ze zbyt małej liczby odpowiedzi, dane wynikowe nie będą reprezentatywne dla populacji docelowej. Oznacza to, że wyniki będą zarówno niedokładne, jak i niezdolne do informowania decyzji.
Z drugiej strony, jeśli wielkość próby składa się ze zbyt wielu odpowiedzi, analiza danych będzie służyć jako drenaż zarówno czasu badacza, jak i budżetu. Dotyczy to szczególnie badaczy korzystających z usług panelowych lub oferujących zachęty dla osób biorących udział w badaniu.
Każdy badacz, który prowadzi badania ankietowe musi zadać sobie następujące pytanie podczas opracowywania badania:
„Do ilu respondentów muszę dotrzeć, aby zmaksymalizować mój czas i budżet, a także zapewnić, że jestem w stanie podjąć działania w oparciu o jak najdokładniejsze wyniki?”.
Using a Sample Size Calculator to Ensure Statistical Significance
Alchemer’s Sample Size Calculator może być użyty do określenia, ile osób badacze muszą przebadać, aby zebrać wyniki, które odzwierciedlają populację docelową tak dokładnie, jak jest to pożądane.
Aby uzyskać więcej informacji na temat Kalkulatora Liczebności Próby i sposobu wprowadzania niezbędnych wartości, takich jak poziomy ufności i przedziały ufności, przeczytaj naszą stale informującą dokumentację.
Pytania do zadania podczas określania liczebności próby
Oprócz korzystania z Kalkulatora Liczebności Próby, zadaj sobie następujące pytania podczas określania liczebności próby:
- Jaki rodzaj analizy statystycznej będę przeprowadzał z tymi danymi? Czy będę chciał porównać podgrupy? Jeśli tak, wymagana jest większa wielkość próby.
- Jakie jest prawdopodobieństwo, że badane przeze mnie zdarzenie wystąpi w tej populacji? Jeśli nie ma wcześniejszych danych, najlepiej jest użyć 50-procentowego poziomu ufności dla ostrożnego oszacowania.
- Jak dokładne muszą być moje dane ankietowe? Innymi słowy, jak duży błąd mogę tolerować? To wpływa na twój przedział ufności, znany również jako margines błędu.
- Jak bardzo muszę być pewny, że prawdziwa wartość populacji mieści się w moim przedziale ufności?
- Jaki jest mój budżet na to badanie? Czy mogę sobie pozwolić na próbkę, której naprawdę chcę lub potrzebuję?
- Jaka jest wielkość populacji docelowej? Czy jest ona duża? Mała? Skończona? Jeśli wielkość populacji jest nieznana, najlepiej jest założyć, że jest bardzo duża.
Nie istnieje magiczne rozwiązanie ani formuła, która pozwoli Ci określić odpowiednią wielkość próby dla Twojego badania z całkowitą pewnością.
Dzięki wykorzystaniu Kalkulatora Liczebności Próby i zadawaniu sobie wnikliwych pytań, badacze mogą być spokojni o to, że wyniki ich badań będą zarówno statystycznie istotne, jak i pouczające.
