Isi
Meskipun seringkali tidak mungkin untuk mengambil sampel seluruh populasi organisme, Anda dapat membuat argumen ilmiah yang valid tentang suatu populasi dengan mengambil sampel sebagian. Agar argumen Anda valid, Anda harus mencicipi organisme yang cukup untuk membuat statistik berfungsi. Sedikit pemikiran kritis tentang pertanyaan yang Anda ajukan dan jawaban yang Anda harapkan dapat membantu membimbing Anda dalam memilih jumlah sampel yang tepat.
Perkiraan Ukuran Populasi
Menentukan populasi Anda akan membantu Anda memperkirakan ukuran populasi. Misalnya, jika Anda mempelajari satu kawanan bebek, maka populasi Anda akan terdiri dari semua bebek di kawanan itu. Namun, jika Anda mempelajari semua bebek di danau tertentu, maka ukuran populasi Anda harus mencerminkan semua bebek di semua kawanan di danau. Ukuran populasi organisme liar sering tidak diketahui dan kadang-kadang tidak dapat diketahui, sehingga dapat diterima untuk menebak secara terpelajar tentang ukuran total populasi. Jika populasinya besar, maka jumlah ini tidak akan memiliki pengaruh kuat pada perhitungan statistik ukuran sampel yang dibutuhkan.
Margin of Error
Jumlah kesalahan yang bersedia Anda terima dalam perhitungan Anda disebut margin of error. Secara matematis, margin kesalahan sama dengan satu standar deviasi di atas dan di bawah rata-rata sampel Anda. Deviasi standar adalah ukuran seberapa besar angka-angka Anda tersebar di sekitar mean sampel Anda. Katakanlah Anda mengukur lebar sayap populasi bebek Anda dari atas dan Anda menemukan lebar sayap rata-rata 24 inci. Untuk menghitung standar deviasi, Anda perlu menentukan seberapa berbeda setiap pengukuran dari rata-rata, kuadratkan masing-masing perbedaan itu, tambahkan bersama-sama, bagi dengan jumlah sampel dan kemudian ambil akar kuadrat dari hasilnya. Jika standar deviasi Anda adalah 6 dan Anda memilih untuk menerima margin kesalahan 5 persen, maka Anda dapat yakin bahwa rentang sayap 95 persen dari bebek dalam sampel Anda akan berada di antara 18 (= 24 - 6) dan 30 (= 24 + 6) inci.
Interval Keyakinan
Interval kepercayaan persis seperti apa kedengarannya: seberapa besar kepercayaan Anda pada hasil Anda. Ini adalah nilai lain yang Anda tentukan sebelumnya, dan pada gilirannya itu akan membantu menentukan seberapa ketat Anda perlu sampel populasi Anda.Interval kepercayaan memberi tahu Anda seberapa besar populasi yang sebenarnya kemungkinan berada dalam batas kesalahan Anda. Para peneliti biasanya memilih interval kepercayaan 90, 95 atau 99 persen. Jika Anda menerapkan interval kepercayaan 95 persen, maka Anda dapat yakin bahwa 95 persen dari waktu antara 85 dan 95 persen dari rentang sayap bebek yang Anda ukur adalah 24 inci. Interval kepercayaan Anda sesuai dengan skor-z, yang dapat Anda lihat dalam tabel statistik. Skor-z untuk interval kepercayaan 95 persen kami sama dengan 1,96.
Formula
Ketika kita tidak memiliki perkiraan total populasi yang dapat kita gunakan untuk menghitung standar deviasi, kita mengasumsikan bahwa itu sama dengan 0,5, karena itu akan memberi kita ukuran sampel yang konservatif untuk memastikan bahwa kami mengambil sampel bagian yang representatif dari populasi; sebut variabel ini p. Dengan margin kesalahan 5 persen (ME) dan skor-z (z) 1,96, rumus kami untuk ukuran sampel diterjemahkan dari: ukuran sampel = (z ^ 2 * (p_ (1-p))) / ME ^ 2 untuk ukuran sampel = (1,96 ^ 2 * (0,5 (1-0,5))) / 0,05 ^ 2. Bekerja melalui persamaan, kami pindah ke (3.8416_0.25) /0.0025 = 0.9604 / .0025 = 384.16. Karena Anda tidak yakin dengan ukuran populasi bebek Anda, Anda harus mengukur rentang sayap 385 bebek agar 95 persen yakin bahwa 95 persen individu Anda akan memiliki lebar sayap 24 inci.