Come regolare per dimensioni della popolazione con campionamento statistico

Quando i ricercatori stanno studiando i tratti di una popolazione , spesso non riescono a guardare ogni membro della popolazione , in modo da avere a guardare i campioni . Per le grandi popolazioni , dimensioni del campione che sono troppo piccoli hanno una maggiore probabilità di essere rappresentativo della popolazione , ma geodetici troppo grande campione può sprecare risorse . I ricercatori devono determinare quanto grande un campione è necessario per un livello di confidenza desiderato . Istruzioni
1

Raccogliere le informazioni desiderate da tutta la popolazione se la popolazione è piccola . Se la popolazione in questione sono gli studenti in una classe del liceo , i dati possono essere facilmente prelevati da tutto il gruppo . Se la popolazione è l'intera popolazione umana della terra , questo non è possibile . Il punto esatto in cui assaggiare l'intera popolazione diventa irrealizzabile dipende dal costo del campionamento e delle risorse a disposizione del ricercatore .
2

Calcolare la dimensione del campione desiderato utilizzando la formula n = N /( 1 + n ( e) ²) , dove " n " è la dimensione del campione , "N " è la dimensione della popolazione e la " e" è il margine desiderato di errore , quando la dimensione della popolazione è inferiore a 100.000. Ad esempio , se i dati sono necessari da una popolazione di 3.500 studenti universitari con un margine di errore del 5 per cento , e polling l'intero gruppo era fuori questione , il numero minimo necessario per il campione sarebbe determinata da n = 3500 /( 1 + 3500 ( 0,05 ) ²) , o 359 . Questa formula è per i dati dicotomici , in cui l'attributo è o non è presente .
3

Calcolare la dimensione del campione desiderato utilizzando la formula n = ( Z ² pq ) /( e) ² , quando la popolazione è più di 100.000. In questa formula , " p" è la percentuale della popolazione avente un attributo , " q " è 1 - p , " E" è il margine di errore desiderata e " Z " è il numero di deviazioni standard necessari per contenere la confidenza desiderato livello per lo studio . Per un livello di confidenza del 95 per cento , Z sarebbe 1.96 , dal momento che il 95 per cento di una popolazione normale sono contenute entro il ± 1.96 deviazioni standard della media . Questa formula è anche per i dati dicotomici .
4

Calcolare la dimensione del campione di dati continui utilizzando la formula n = ( Z ² σ ² ) /e ² , dove " σ ² " è la varianza dell'attributo all'interno della popolazione , ed "e " è il margine di errore desiderato . Questa formula funziona bene quando una buona stima della varianza della popolazione è nota, ma non è sempre il caso .