როგორ შეიძლება გავლენა იქონიოს ნიმუშის მცირე ზომამ ვალიდობაზე?

2024 ავტორი: Michael Samuels | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2023-12-16 01:46

მცირე ზომის ნიმუში ამცირებს სტატისტიკურ ძალას

შესწავლის ძალა მისი უნარია რომ აღმოაჩინე ეფექტი როდესაც არის ერთი რომ აღმოჩენილი იყოს. ა ნიმუშის ზომა ისიც პატარა ზრდის II ტიპის შეცდომის ალბათობას შედეგების გადახვევაში, რაც ამცირებს კვლევის ძალას.

ანალოგიურად, იკითხება, როგორ ახდენს ნიმუშის ზომა გავლენას ვალიდობაზე?

შეიძლება ვინმემ იკითხოს რატომ ნიმუშის ზომა იმდენად მნიშვნელოვანია ამაზე პასუხი არის ის, რომ შესაბამისი ნიმუშის ზომა ამისთვის არის საჭირო მოქმედების ვადა რა თუკი ნიმუშის ზომა ძალიან პატარაა, არ მოგცემთ მოქმედი შედეგები. შესაბამისი ნიმუშის ზომა შეუძლია აჩვენოს შედეგების სიზუსტე.

როგორ მოქმედებს ნიმუშის ზომა მონაცემებზე? ნიმუშის ზომა მნიშვნელოვანი საკითხია კვლევისთვის. უფრო დიდი ნიმუშის ზომები მიაწოდეთ უფრო ზუსტი საშუალო მნიშვნელობები, იდენტიფიცირეთ გამონაკლისები, რომლებმაც შეიძლება დაამახინჯონ მონაცემები უფრო პატარაში ნიმუში და უზრუნველყოს შეცდომის მცირე ზღვარი.

ამას გარდა, რა პრობლემა აქვს მცირე ზომის ნიმუშს?

ეს არის ნამდვილი პრობლემა რადგან ნიმუშის მცირე ზომა ასოცირდება: დაბალ სტატისტიკურ სიმძლავრესთან. გაბერილი ცრუ აღმოჩენის მაჩვენებელი. გაბერილი ეფექტი ზომა შეფასება

როგორია ნიმუშის ზომის ფორმულა?

n = N*X / (X + N - 1), სადაც, X = Z_α/2² *p*(1-p) / MOE²და ზ_α/2 არის ნორმალური განაწილების კრიტიკული მნიშვნელობა α/2 (მაგალითად, 95%ნდობის დონისთვის, α არის 0.05 და კრიტიკული მნიშვნელობა არის 1.96), MOE არის ცდომილების ზღვარი, p არის ნიმუში პროპორცია და N არის მოსახლეობა ზომა.