In che modo una piccola dimensione del campione può influire sulla validità?
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Video: In che modo una piccola dimensione del campione può influire sulla validità?

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Anonim

Piccola dimensione del campione Diminuisce la potenza statistica

Il potere di uno studio è la sua capacità a rilevare un effetto quando ce n'è uno a essere rilevato. UN misura di prova anche quello piccolo aumenta la probabilità di un errore di tipo II che distorce i risultati, il che riduce la potenza dello studio.

Allo stesso modo, viene chiesto, in che modo la dimensione del campione influisce sulla validità?

Ci si potrebbe chiedere perché misura di prova è così importante. La risposta a questo è che un appropriato misura di prova è richiesto per validità . Se la misura di prova è troppo piccolo, non cederà valido risultati. Un appropriato misura di prova può produrre l'accuratezza dei risultati.

in che modo la dimensione del campione influisce sui dati? Misura di prova è una considerazione importante per la ricerca. Più grandi dimensioni del campione fornire valori medi più accurati, identificare i valori anomali che potrebbero distorcere il dati in un più piccolo campione e fornire un margine di errore minore.

Oltre a questo, qual è il problema con una piccola dimensione del campione?

Questo è un vero problema perché piccola dimensione del campione è associato a: basso potere statistico. tasso gonfiato di false scoperte. effetto gonfiato dimensione stima.

Qual è la formula per la dimensione del campione?

n = N*X / (X + N – 1), dove, X = Zα/22 *p*(1-p) / MOE2, e Zα/2 è il valore critico della distribuzione normale a α/2 (ad esempio per un livello di confidenza del 95%, α è 0,05 e il valore critico è 1,96), MOE è il margine di errore, p è il campione proporzione, e N è la popolazione dimensione.

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