Dimensione del campione è una considerazione importante nella progettazione di un esperimento. Una dimensione del campione è troppo piccola sarà distorcere i risultati di un esperimento; i dati raccolti possono essere non validi dovuto il piccolo numero di persone o oggetti testati. Dimensione del campione ha un effetto su due importanti statistiche: la media e la mediana.
Dimensione del campione e disegno sperimentale
Maggior parte degli esperimenti vengono eseguita confrontando come due gruppi di persone o oggetti reagiscono a una variabile. Tutto tranne la variabile è mantenuto lo stesso al fine di evitare confusione nell'interpretazione dei risultati. Il numero di persone o oggetti in ogni gruppo è noto come la dimensione del campione. La dimensione del campione deve essere grande abbastanza per sconfiggere la possibilità che si verifichino risultati a causa di fattori di probabilità casuale, piuttosto che per la grandezza regolante. Uno studio di come viene letto a notte influisce sulla capacità dei bambini di imparare a leggere, ad esempio, non sarebbe valido se solo cinque bambini sono stati studiati.
Media e mediana
Dopo l'esperimento, gli scienziati usano statistiche per aiutarli a interpretare i risultati dell'esperimento. Due statistiche importanti sono la media e la mediana.
La media, il valore medio, è calcolata sommando tutti i risultati per un gruppo e dividendo per il numero di persone nel gruppo. Ad esempio, se il punteggio del test la media su una prova di lettura per un gruppo di bambini era il 94 per cento, ciò significa che lo scienziato sommati tutti i punteggi dei test e diviso per il numero di studenti, producendo una risposta circa il 94 per cento.
La mediana indica il numero che separa la metà superiore dei dati dalla metà inferiore. È trovato organizzando i dati in ordine numerico. Ad esempio, il punteggio mediano di tutti gli studenti un test di lettura potrebbe essere l'83 per cento se la metà degli studenti hanno segnato più di 83% e la metà degli studenti ha ottenuto più basso.
Dimensione media e campione
Se la dimensione del campione è troppo piccola, i punteggi medi saranno artificialmente gonfiati o sgonfiati. Si supponga che solo cinque studenti ha preso un test di lettura. Un punteggio medio di 94 per cento richiederebbe la maggior parte di quegli studenti ad aver segnato vicino a 94 per cento. Se 500 studenti hanno preso lo stesso test, la media potrebbe riflettere una più ampia varietà di spartiti.
Dimensione del campione e mediano
Allo stesso modo, i punteggi mediani saranno essere indebitamente influenzati da un campione di piccole dimensioni. Se solo cinque studenti ha preso un test, un punteggio mediano di 83 per cento vorrebbe dire che due studenti hanno segnato più di 83% e due studenti ha ottenuto più basso. Se 500 studenti preso il test, il punteggio mediano dovrebbe riflettere il fatto che gli 249 studenti segnato più il punteggio mediano superiore.
Dimensione del campione e significatività statistica
Campioni di piccole dimensioni sono problematici, perché i risultati di esperimenti che li riguardano non sono statisticamente significativi. Significatività statistica è una misura di quanto probabilmente è che i risultati si sono presentati da probabilità casuale. Con campioni di piccole dimensioni, generalmente è estremamente probabile che i risultati erano dovuto la probabilità casuale piuttosto che per l'esperimento.