Quando si esegue un esperimento , i ricercatori in primo luogo decidere su una ipotesi che vale la pena di test. Ad esempio, possono stimare sulla base di studi pilota che la media o la media , temperatura corporea dell’uomo è 98,3 ° C. Poi , utilizzando le informazioni raccolte in precedenza sulla media atteso e deviazione standard , i ricercatori possono stimare la dimensione del campione necessaria per aumentare la significatività dei risultati non soltanto un tasso di errore predeterminato . Questo tasso di errore , detto errore di tipo I , o alfa , rappresenta la probabilità che i risultati dello studio erano dovuti al caso , che è migliore quando piccola . Istruzioni

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il livello di alpha per stabilire quanto sia significativo si desidera che i risultati siano . Per fare questo , considerare quanto fondi che avete a disposizione e quanto sei sicuro dei risultati del vostro studio . Ridurre al minimo la vostra dimensione del campione al più piccolo può essere , mantenendo i risultati significativi vi farà risparmiare denaro sui partecipanti extra e prove. Inoltre , considerare ciò che sarà utilizzato le informazioni per . Cioè, se si sta determinando il rapporto tra la pioggia e le vendite hot dog sulla spiaggia , è possibile richiedere alfa ad essere leggermente più grande , come la 0.20 , o 20 per cento . Se i dati sono gli effetti di un farmaco ridurre i sintomi di ADHD , si consiglia di mantenere la vostra alfa a meno di 0.05 .

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Trova il test statistico relativo al vostro livello alfa . Ad esempio, se si ipotizza che la temperatura corporea è maggiore di 98,3 º F , allora si dovrebbe trovare la statistica test per un alpha normale . Tuttavia, se l’ ipotesi suggerisce un valore esatto , è necessario considerare i risultati eventualmente essere superiore o inferiore a 98,3 ° C , il che significa che dovrebbe prima dividere il alpha a metà. Nel caso della nostra ipotesi che la temperatura media del corpo nell’uomo è 98,3 ° F , la creazione di un alfa del 10 per cento , avremmo cercare la Z – statistica da una distribuzione normale ( Z ) tabella che rappresenta alfa /2 = 0,05 . Che Z – statistica è 1.645 . La maggior parte dei libri di statistiche forniscono una Z- tavolo , ma si può anche utilizzare quello fornito delle risorse .

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Calcolare il margine di errore , media e deviazione standard da uno studio precedente. Prima seriamente valutando la possibilità di fare ricerca , statistici prima condurre uno studio pilota su un piccolo campione , o revisione della letteratura sull’argomento . Se un intervallo di confidenza del 90 per cento (alfa = 0.10 ) sulla temperatura corporea era ( 98,0-98,6 ) con una media di 98,3 º F e la deviazione standard di 0,733 , quindi statistici sarebbero costruiscono la loro ipotesi intorno a un 98,3 º F temperatura e utilizzare le informazioni precedenti per dimensione del campione di calcolo . Il margine di errore è la dimensione dell’intervallo di confidenza diviso per due . In questo caso , il margine di errore = ( 98,6-98,0 ) . /2 = 0,3

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Determinare la dimensione del campione necessaria , dato già un margine di errore corrispondente al tuo livello alpha , una media e una deviazione standard di uno studio precedente . La dimensione del campione , n , deve essere maggiore di [ ( statistica del test per i livelli alfa ) x ( deviazione standard) /( margine di errore ) ] ² . Dal nostro esempio , si ottiene n> [ ( 1,645 ) x ( 0,733 ) /( 0,3 ) ] ² = ( 4.02 ) ² = 16.2 . Quindi un campione di 17 o più persone dovrebbe fornire informazioni sufficienti a sostenere un livello di alfa di 0,10 .