Isi
- TL; DR (Terlalu Panjang; Tidak Dibaca)
- Ukuran sampel
- Nilai Rata-Rata dan Pencilan
- Bahaya Sampel Kecil
- Margin of Error
Ketika datang ke studi ilmiah, ukuran sampel adalah pertimbangan penting untuk penelitian berkualitas. Ukuran sampel, terkadang direpresentasikan sebagai n, adalah jumlah data individual yang digunakan untuk menghitung satu set statistik. Ukuran sampel yang lebih besar memungkinkan para peneliti untuk lebih baik menentukan nilai rata-rata data mereka dan menghindari kesalahan dari pengujian sejumlah kecil sampel yang mungkin tidak khas.
TL; DR (Terlalu Panjang; Tidak Dibaca)
Ukuran sampel merupakan pertimbangan penting untuk penelitian. Ukuran sampel yang lebih besar memberikan nilai rata-rata yang lebih akurat, mengidentifikasi outlier yang dapat membelokkan data dalam sampel yang lebih kecil dan memberikan margin kesalahan yang lebih kecil.
Ukuran sampel
Ukuran sampel adalah jumlah informasi yang diuji dalam survei atau eksperimen. Misalnya, jika Anda menguji 100 sampel air laut untuk residu minyak, ukuran sampel Anda adalah 100. Jika Anda mensurvei 20.000 orang untuk tanda-tanda kecemasan, ukuran sampel Anda adalah 20.000. Ukuran sampel yang lebih besar memiliki keuntungan yang jelas dengan menyediakan lebih banyak data bagi peneliti untuk bekerja dengan; tetapi percobaan ukuran sampel besar membutuhkan komitmen finansial dan waktu yang lebih besar.
Nilai Rata-Rata dan Pencilan
Ukuran sampel yang lebih besar membantu dalam menentukan nilai rata-rata kualitas di antara sampel yang diuji - rata-rata ini adalah berarti. Semakin besar ukuran sampel, semakin tepat rata-rata. Misalnya, jika Anda menemukan bahwa, di antara 40 orang, tinggi rata-rata adalah 5 kaki, 4 inci, tetapi di antara 100 orang, tinggi rata-rata adalah 5 kaki, 3 inci, pengukuran kedua adalah estimasi yang lebih baik dari tinggi rata-rata suatu individu, karena Anda menguji lebih banyak subjek. Menentukan rata-rata juga memungkinkan peneliti untuk lebih mudah menentukan pencilan. Pencilan adalah bagian dari data yang sangat berbeda dari nilai rata-rata dan dapat mewakili tempat tujuan untuk penelitian. Jadi berdasarkan ketinggian rata-rata, seseorang dengan ketinggian 6 kaki, 8 inci, akan menjadi titik data terluar.
Bahaya Sampel Kecil
Kemungkinan pencilan adalah bagian dari apa yang membuat ukuran sampel besar penting. Sebagai contoh, katakan Anda mensurvei 4 orang tentang afiliasi politik mereka, dan satu milik Partai Independen. Karena ini adalah satu individu dalam ukuran sampel 4, statistik Anda akan menunjukkan bahwa 25 persen dari populasi milik pihak Independen, kemungkinan ekstrapolasi yang tidak akurat. Meningkatkan ukuran sampel Anda akan menghindari statistik yang menyesatkan jika pencilan hadir dalam sampel Anda.
Margin of Error
Ukuran sampel secara langsung terkait dengan statistik margin of error, atau seberapa akurat suatu statistik dapat dihitung. Untuk pertanyaan ya-atau-tidak, seperti apakah seseorang memiliki mobil, Anda dapat menentukan margin kesalahan untuk statistik dengan membagi 1 dengan akar kuadrat dari ukuran sampel dan dan mengalikannya dengan 100. Totalnya adalah persentase . Misalnya, ukuran sampel 100 akan memiliki margin kesalahan 10 persen. Saat mengukur kualitas numerik dengan nilai rata-rata, seperti tinggi atau berat, kalikan total ini dengan dua kali lipatnya standar deviasi dari data, yang mengukur bagaimana penyebaran nilai data dari rata-rata. Dalam kedua kasus, semakin besar ukuran sampel, semakin kecil margin kesalahan.