Definition av begreppet ”provstorlek”
Provstorlek är ett antal enskilda prov eller observationer i en statistisk miljö, t.ex. ett vetenskapligt experiment eller en undersökning som distribueras till allmänheten.
När det gäller undersökningar i synnerhet, hänvisar provstorlek mer exakt till antalet fullständiga svar som en undersökning får.
Sampelpopulationer vs. målpopulationer
Sampel, även kallade urvalspopulationer, kan ses som grupper av människor som representerar en större intressegrupp. Denna större grupp kallas målpopulation.
I de flesta fall är det helt enkelt inte möjligt att undersöka hela målpopulationen av intresse på grund av det stora antalet människor som ingår i den.
Om forskare i stället undersöker urval av populationen kan de dra slutsatser om och avslöja insikter om beteenden och åsikter hos den större målpopulationen.
Säg till exempel att en forskare är intresserad av vad kattägare tycker om olika märken av kattsand. Att undersöka hela målpopulationen av miljontals kattägare runt om i världen är helt enkelt inte genomförbart, eftersom det skulle vara otroligt tidskrävande och extremt dyrt.
Istället skulle forskaren välja ut ett urval av kattägare som representerar den större målpopulationen, och fråga dem om deras åsikter om kattströ.
Utvalet av kattägare skulle här kunna bestå av hundratals eller till och med tusentals personer. Oavsett urvalsstorlek måste denna urvalsgrupp exakt representera målpopulationen för att ge giltiga enkätsvar.
Den hårfina linjen när det gäller att bestämma urvalsstorlek
Om en urvalsstorlek består av för få svar kommer de resulterande uppgifterna inte att vara representativa för målpopulationen. Detta innebär att resultaten kommer att vara både felaktiga och oförmögna att informera om beslut.
Omvänt, om ett urval består av för många svar kommer analysen av uppgifterna att bli en belastning för både forskarens tid och budget. Detta gäller särskilt för forskare som använder sig av paneltjänster eller erbjuder incitament till de som deltar i undersökningen.
Alla forskare som administrerar undersökningar måste ställa sig följande fråga när de utvecklar sin undersökning:
”Hur många undersökningssvarare behöver jag nå för att maximera min tid och min budget, samt se till att jag kan vidta åtgärder på grundval av så exakta resultat som möjligt?”.
Användning av en beräkningsverktyg för stickprovsstorlek för att säkerställa statistisk signifikans
Alchemers beräkningsverktyg för stickprovsstorlek kan användas för att fastställa hur många individer forskare behöver undersöka för att samla in resultat som återspeglar målpopulationen så exakt som önskat.
För mer information om beräkningsverktyget för stickprovsstorlek och hur man matar in de nödvändiga värdena, t.ex. konfidensnivåer och konfidensintervall, kan du läsa vår alltid informativa dokumentation.
Frågor att ställa när du bestämmer stickprovsstorlek
Förutom att använda beräkningsverktyget för stickprovsstorlek kan du ställa följande frågor när du bestämmer stickprovsstorlek:
- Vilken typ av statistisk analys kommer jag att utföra med dessa data? Kommer jag att vilja jämföra undergrupper? Om så är fallet krävs en större urvalsstorlek.
- Hur stor är sannolikheten för att den händelse som jag undersöker inträffar i den här populationen? Om det inte finns några tidigare uppgifter är det bäst att använda en konfidensnivå på 50 procent för en försiktig uppskattning.
- Hur exakt måste mina undersökningsdata vara? Med andra ord, hur mycket fel kan jag tolerera? Detta påverkar ditt konfidensintervall, även känt som din felmarginal.
- Hur säker måste jag vara på att det sanna populationsvärdet faller inom mitt konfidensintervall?
- Hur stor är min budget för den här studien? Har jag råd med det urval som jag verkligen vill ha eller behöver?
- Hur stor är målpopulationen? Är den stor? Liten? Slutlig? Om populationens storlek är okänd är det bäst att anta att den är mycket stor.
Det finns ingen magisk lösning eller formel som gör det möjligt för dig att bestämma lämplig urvalsstorlek för din undersökning med fullständig och total säkerhet.
Om att utnyttja beräkningsverktyget för urvalsstorlek och ställa sig själv insiktsfulla frågor kan forskarna känna sig trygga med att deras undersökningsresultat kommer att vara både statistiskt relevanta och informativa.
