Definition av Provstorlek i Research Project Steps

Fast sällan möjligt , det mest korrekta sättet att studera en forskningsfråga --- särskilt avseende människor och mänskligt beteende --- är att studera en hel population . I stället måste forskare förlita sig på prov . Resultaten från ett forskningsprojekt som bygger på ett urval sedan generaliseras för att passa hela befolkningen . En av de viktigaste stegen i urvalet för ett projekt är att identifiera och välja en urvalsstorlek . Syftet med Sampling

Sampling är en process som används i forskning för att få datapunkter i en forskningsstudie . Denna process är klar på flera sätt . Till exempel , slumpmässigt urval består av val av deltagare från befolkningen helt slumpmässigt . Stratifierad sampling innebär att man väljer deltagarna slumpmässigt baserat på vissa kategorier , däribland kön och ras , för att få ett prov som är representativt för hela befolkningen .
Provstorlek

Urvalsstorleken valts för varje forskningsprojekt oftast beror på den noggrannhet som du kommer att acceptera från resultaten av projektet. Statistiskt sett , de flesta ämnesområden acceptera resultatet med en felmarginal plus eller minus 0,05 som trovärdiga , vilket innebär att det finns en 5 procents chans att resultaten berodde på fel . Statistiker beräkna urvalsstorlek som krävs för att uppnå denna nivå av noggrannhet baseras på flera faktorer av betydelse för den aktuella studien , som önskad felmarginal och kritisk standard poäng . Addera Noggrannhet och trovärdighet

Som en allmän regel i forskning, den större urvalsstorleken för varje projekt är , desto bättre . Större prover representerar de faktiska uppgifter av en population mer exakt än mindre prover . Denna iakttagelse har rötter i tanken på normalfördelningskurvan . En större urvalsstorlek beaktar mer data och därmed eliminerar extremvärden och andra ovanliga uppgifter att mindre urvalsstorlekar kan lyfta . Den ideala minsta stickprovsstorlek för att ge trovärdighet åt ett forskningsprojekt varierar beroende på område, men normalt varierar från 40 till 100 deltagare .
Otillräcklig Provstorlek

Otillräcklig provstorlek i ett forskningsprojekt kastar tvivel på resultaten av projektet. En alltför liten provstorlek kan erkänna extremvärden och andra ovanliga datapunkter i resultaten av studien , vilket exempelinformationen till varierar från de faktiska befolkningsuppgifter . Detta gör att resultaten av en forskningsstudie av brist representation och hindrar dig från att generalisera data från studien till den större befolkning; kort sagt , gör ett alltför litet urval av resultaten av en studie värdelös . Addera