Inhalt
- TL; DR (zu lang; nicht gelesen)
- Die Definition der Stichprobengröße
- Berechnung der Stichprobengröße
- Gefahren bei kleinen Stichproben
- Stichprobengröße und Fehlergrenze
Die Stichprobengröße ist die Anzahl der Einzelstichproben oder Beobachtungen in einem beliebigen statistischen Umfeld, z. B. einem wissenschaftlichen Experiment oder einer öffentlichen Meinungsumfrage. Obwohl es sich um ein relativ einfaches Konzept handelt, ist die Auswahl des Stichprobenumfangs für ein Projekt von entscheidender Bedeutung. Zu kleine Stichproben führen zu unzuverlässigen Ergebnissen, während zu große Stichproben viel Zeit und Ressourcen erfordern.
TL; DR (zu lang; nicht gelesen)
Die Probengröße ist eine direkte Zählung der Anzahl der gemessenen Proben oder der durchgeführten Beobachtungen.
Die Definition der Stichprobengröße
Die Probengröße misst die Anzahl der gemessenen Einzelproben oder Beobachtungen, die in einer Umfrage oder einem Experiment verwendet wurden. Wenn Sie beispielsweise 100 Bodenproben auf Anzeichen von saurem Regen untersuchen, beträgt Ihre Stichprobengröße 100. Wenn eine Online-Umfrage 30.500 ausgefüllte Fragebögen ergab, beträgt Ihre Stichprobengröße 30.500. In der Statistik Stichprobengröße wird im Allgemeinen durch die Variable "n" dargestellt.
Berechnung der Stichprobengröße
Um die Stichprobengröße zu bestimmen, die für ein Experiment oder eine Umfrage benötigt wird, berücksichtigen die Forscher eine Reihe gewünschter Faktoren. Zuerst, die Gesamtgröße der untersuchten Bevölkerung muss berücksichtigt werden - eine Umfrage, die Rückschlüsse auf den gesamten Bundesstaat New York ziehen will, benötigt beispielsweise eine viel größere Stichprobe als eine speziell auf Rochester ausgerichtete. Die Forscher müssen auch die Fehlermargedie Zuverlässigkeit der gesammelten Daten ist im Allgemeinen korrekt; und das Vertrauensniveauist die Wahrscheinlichkeit, dass Ihre Fehlerquote korrekt ist. Schließlich müssen die Forscher das berücksichtigen Standardabweichung Sie erwarten, in den Daten zu sehen. Die Standardabweichung misst, um wie viel einzelne Daten von den gemessenen Durchschnittsdaten abweichen. Beispielsweise weisen Bodenproben aus einem Park wahrscheinlich eine viel geringere Standardabweichung ihres Stickstoffgehalts auf als Böden, die in einem ganzen Landkreis gesammelt wurden.
Gefahren bei kleinen Stichproben
Für eine genaue und zuverlässige Statistik sind große Stichprobengrößen erforderlich, insbesondere wenn die Ergebnisse auf eine größere Grundgesamtheit oder Datengruppe hochgerechnet werden sollen. Angenommen, Sie haben eine Umfrage zum Thema Bewegung durchgeführt und fünf Personen interviewt, von denen zwei sagten, dass sie jährlich einen Marathon laufen. Wenn Sie diese Umfrage nutzen, um die Bevölkerung des Landes als Ganzes darzustellen, dann laufen Ihrer Untersuchung zufolge 40 Prozent der Menschen mindestens einen Marathon pro Jahr - ein unerwartet hoher Prozentsatz. Je kleiner Ihre Stichprobe ist, desto wahrscheinlicher ist es Ausreißer - ungewöhnliche Daten - sollen Ihre Erkenntnisse verzerren.
Stichprobengröße und Fehlergrenze
Die Stichprobengröße einer statistischen Erhebung steht auch in direktem Zusammenhang mit der Fehlertoleranz der Erhebung. Die Fehlerquote ist Ein Prozentsatz, der die Wahrscheinlichkeit der Richtigkeit der empfangenen Daten angibt. Beispielsweise ist in einer Umfrage zu religiösen Überzeugungen die Fehlerquote der Prozentsatz der Antwortenden, von denen erwartet werden kann, dass sie die gleiche Antwort geben, wenn die Umfrage wiederholt wird. Um die Fehlerquote zu bestimmen, dividieren Sie 1 durch die Quadratwurzel des Stichprobenumfangs und multiplizieren Sie dann mit 100, um einen Prozentsatz zu erhalten. Beispielsweise hat eine Stichprobengröße von 2.400 eine Fehlerquote von 2,04 Prozent.