Determinazione della dimensione del campione appropriato per un esperimento , studio o altro studio richiede di prendere in considerazione diversi fattori, tra gli obiettivi dell’esperimento e dei livelli desiderati di fiducia e precisione . È inoltre necessario riconoscere i trade-off tra questi fattori , la dimensione del campione , ed i costi della tua ricerca . Maggiore precisione e sicurezza richiedono un campione più ampio , che può aumentare il costo del vostro studio . Un campione più piccolo è meno costoso, ma può ridurre la precisione e la fiducia . Istruzioni

1

Determinare gli obiettivi della vostra esperienza e la quantità di risorse , come il tempo e il denaro , che avete. Obiettivi dovrebbero includere sapere su una popolazione che si sta studiando e che i concetti si sta tentando di misurare nel vostro esperimento. La quantità di risorse a disposizione può influenzare la quantità di precisione si può lottare per nell’esperimento .

2

Decidere il livello di precisione che volete nel vostro esperimento. La precisione si riferisce a quanto da vicino i risultati del vostro esperimento , come misurato dal vostro campione , rispecchiano le stesse misure per l’intera popolazione . La differenza tra i risultati per il campione e per l’ intera popolazione è il margine di errore ( a volte chiamato un intervallo di confidenza ) . Molti studi ed esperimenti decidere su un margine di errore di più o meno 3 a 5 punti percentuali . Questo significa , per esempio, se l’esperimento ha rilevato che il 70 per cento dei soggetti nel campione è risultato positivo per una particolare condizione , un margine di errore del 3 significherebbe che il 67 per cento al 73 per cento della popolazione in generale avrebbe test positivo per la stessa condizione. Maggiore è la precisione che si desidera, il più grande campione dovrà essere .

3

Impostare un livello di confidenza , o il livello di rischio che i risultati per il campione riflettono quelle della popolazione in generale . Come con precisione, si vedrà un trade- off tra i livelli di fiducia e dimensioni del campione . Più alto è il livello di confidenza desiderato , il più grande campione dovrà essere . Molti esperimenti impostare un livello di confidenza del 95 per cento , il che significa che se lo sperimentatore ha attirato 100 campioni , 95 dei quali avrebbe mostrato gli stessi risultati . Si noti che il livello di fiducia non deve essere confuso con l’intervallo di confidenza , o margine di errore , discusso nella Fase 2 .

4

consideri il grado di variabilità nella popolazione oggetto di studio . Variabilità si riferisce a come caratteristiche o attributi di interesse per lo studio sono distribuite in tutta la popolazione . Una popolazione omogenea ha una minore variabilità e quindi non richiede un grande campione . Un diversificata , popolazione eterogenea , invece, ha alta variabilità , richiedendo un campione più grande . Ad esempio, uno studio di insegnanti stima che l’80 per cento sono certificati e il 20 per cento sono non avrebbero un livello di variabilità del 20 per cento , o 0,20 .

5

Calcolare un campione . Molte statistiche e siti web orientate alla ricerca sono calcolatori dimensione del campione in cui è possibile inserire il margine di errore ( intervallo di confidenza ) , livello di confidenza , dimensioni della popolazione e variabilità. Dopo aver inserito questi valori, il calcolatore vi darà una dimensione del campione . La calcolatrice dimensione del campione operato da Raosoft ( vedi Risorse ) , per esempio , calcola che per una popolazione di 1.000 , con un margine di errore del 5 per cento , un livello di confidenza del 95 per cento , e un livello di variabilità del 25 per cento , la dimensione del campione raccomandato dovrebbe essere 224 .