Ang laki ng sample ay nakakaimpluwensya sa dalawang istatistikal na katangian: 1) ang katumpakan ng aming mga pagtatantya at 2) ang kapangyarihan ng pag-aaral na gumawa ng mga konklusyon. Upang gumamit ng halimbawa, maaari naming piliing ihambing ang performance ng mga marathon runner na kumakain ng oatmeal para sa almusal sa performance ng mga hindi kumakain.
Bakit mahalaga ang laki ng sample sa isang eksperimento?
Kapag nagpaplano ng pag-aaral na nag-uulat ng mga pagkakaiba sa mga grupo ng mga pasyente o naglalarawan ng ilang variable sa isang grupo, dapat isaalang-alang ang laki ng sample dahil ay nagbibigay-daan sa mananaliksik na kontrolin ang panganib na mag-ulat ng false-negative paghahanap (Type II error) o upang tantyahin ang katumpakan na gagawin ng kanyang eksperimento …
Bakit mahalagang magkaroon ng tumpak na laki ng sample sa quantitative research?
Sa quantitative research, ang kakayahang gumawa ng mga konklusyon na may makatwirang halaga ng kumpiyansa ay umaasa sa pagkakaroon ng tumpak na pagkalkula ng laki ng sample, dahil kung wala ito maaari itong humantong sa mga resulta na hindi nakuha, may kinikilingan o sadyang mali. Maaari rin itong magresulta sa pag-render ng isang pag-aaral na hindi etikal, hindi mai-publish, o pareho.
Ano ang layunin ng laki ng sample?
Ang laki ng sample ay tumutukoy sa bilang ng mga kalahok o obserbasyon na kasama sa isang pag-aaral. Ang bilang na ito ay karaniwang kinakatawan ng n. Ang laki ng sample ay nakakaimpluwensya sa dalawang istatistikal na katangian: 1) ang katumpakan ng aming mga pagtatantya at 2) ang kapangyarihan ng pag-aaral na gumawa ng mga konklusyon.
Ano ang mga salik na nakakaapekto sa laki ng sample?
Ang mga salik na nakakaapekto sa mga laki ng sample ay disenyo ng pag-aaral, paraan ng sampling, at mga sukat ng kinalabasan – laki ng epekto, standard deviation, lakas ng pag-aaral, at antas ng kahalagahan. [2, 3] Umiiral ang mga pagkakaiba sa pagitan ng iba't ibang uri ng disenyo ng pag-aaral na magkatulad na paglalarawan at analytical na pag-aaral.
