A jelenség mögött meghúzódó számok meglehetősen bonyolultak, de gyakran egy kis mintaméret egy vizsgálatban majdnem olyan rossz eredményeket eredményezhet, ha nem is rosszabb, mint ha egyáltalán nem futnak le egy vizsgálatot. E statisztikai állítások ellenére sok tanulmány úgy gondolja, hogy 100 vagy akár 30 ember is elfogadható szám.
Túl kicsi a 20-as minta?
A fő eredményeknek 95%-os konfidenciaintervallumokkal (CI) kell rendelkezniük, és ezek szélessége közvetlenül a minta méretétől függ: a nagy vizsgálatok szűk intervallumokat és ezáltal pontosabb eredményeket adnak. Egy 20 alanyon végzett vizsgálat például valószínűleg túl kicsi a legtöbb vizsgálathoz.
Mi történik, ha a minta mérete túl kicsi?
A túl kicsi mintaméret csökkenti a vizsgálat erejét és növeli a hibahatárt, ami értelmetlenné teheti a vizsgálatot. A kutatók gazdasági és egyéb okok miatt kénytelenek lehetnek korlátozni a mintavételi méreteket.
Mi tekinthető kis mintaméretnek?
Bár az egyik kutatónál a „kicsi” a másiknál a nagy, amikor kis mintaméretekre utalok, olyan tanulmányokra gondolok, amelyekben jellemzően 5 és 30 között van összesen-nagyon gyakori méret használhatósági tanulmányok. … Más szóval, a kis mintákkal végzett statisztikai elemzés olyan, mintha távcsővel csillagászati megfigyeléseket végeznénk.
A kis mintaméretek rosszak?
A kis minták rosszak. … Ha veszünk egy kis mintát, minagyobb a kockázata annak, hogy a kis minta csak véletlenül szokatlan. Ha 5 embert választanak ki az Egyesült Államok egészének képviseletére, még akkor is, ha teljesen véletlenszerűen választják ki őket, gyakran az lesz az eredmény, hogy a minta nagyon nem reprezentálja a lakosságot.
