Optimal prøve: Definisjon og faktorer

Etter å ha lest denne artikkelen vil du lære om definisjonen og faktorene som påvirker optimal prøve for en studie.

Definisjon av en optimal prøve:

En optimal prøve for en studie kan defineres som den prøven som oppfyller kravene til effektivitet, representativitet, pålitelighet og fleksibilitet. Det vil si at prøven skal være liten nok til å forhindre unødvendig utgift og stor nok til å hjelpe forskeren til å unngå prøvefeil utover grensen til toleranse.

Det skal være stort nok til å gi statistisk representativt og signifikant resultat i alle tabuleringer av hvilken som helst import, men det trenger ikke å være så stor som å resultere i spild av midler, forsinkelse av prosjektet og unødvendig høy presisjon. Prøven skal gi de ønskede estimatene med det nødvendige nivået på pålitelighet til en minimal kostnad.

Det skal huskes at effektiv prøvetaking innebærer å få mest mulig ut av tilgjengelige ressurser når det gjelder teknikk og organisering av statistiske data, og i størst mulig grad tilpasse til tidsbegrensninger, midler og personell som opprinnelig ble pålagt studien.

I tillegg bør det i enkelte tilfeller være mulig å utvide eller kontraktse prøvestørrelsen for å møte uforutsette eksistenser som oppstår i løpet av studien. I visse situasjoner kan pålitelighet og effektivitet bli bedre ved å gjennomføre de ønskede endringene i prøvenes størrelse.

På praksisnivået kan disse idealer nærmer seg, men sjelden realiseres, og man kan derfor ikke forventes å velge riktig prøveformat.

Faktorer som påvirker optimal prøve:

Valget av størrelsen på prøven for en gitt studie påvirkes av flere faktorer. Disse faktorene er sammenhengende og varierer sterkt i forskjellige studier med hensyn til deres relative betydning ved bestemmelse av prøvestørrelsen.

(1) Befolkningens natur (homogen-heterogen):

Størrelsen på prøven i en studie vil avhenge av graden av homogenitet i befolkningen. Jo mer homogen befolkningen, færre tilfellene som kreves for å gi en pålitelig prøve av det og omvendt, jo mer heterogen befolkningen er mer saksene som kreves for å utgjøre en pålitelig prøve av den.

Størrelsen på prøven som kreves for en tilfredsstillende studie av en heterogen populasjon, kan kuttes ned ved å klassifisere befolkningen i lag. Noen av disse lagene vil være mer homogene og andre mindre. Flere homogene lag kan representeres av mindre prøver enn de relativt heterogene.

Dette er fordi den mer homogene et stratum, desto bedre kan et tilfeldig utvalg av en gitt størrelse representere det, dvs. mer like vil være tilfellene i prøven, dermed mindre variabel deres gjennomsnitt.

(2) Tabellets kompleksitet:

Ved å ta en beslutning om størrelsen på prøven må man også ta hensyn til antall kategorier og klasser som funnene skal grupperes og analyseres. Jo større antall kategorier, jo større ville være den totale prøven som trengs for å gi pålitelige statistiske tiltak av dem.

Selv om et eksempel kan virke ganske tilstrekkelig for hovedoppstillingen, vil tallet sannsynligvis tynne veldig raskt når detaljert tabulering er utarbeidet.

For eksempel kan en prøve på 1000 studenter virke som et tilstrekkelig antall for en undersøkelse som er utformet for å fastslå andelen studenter som foretrekker medutdanning. La oss si at bare 25% er til fordel (250 studenter).

Hvis forskeren ønsket å gå videre og vite hvilken type studenter som foretrukket medutdanning, ville han måtte klassifisere disse respondentene videre, om dimensjonene som om de hadde en tidligere erfaring fra samarbeidsinstitusjonen? Hvilken sosial klasse kommer de fra? Hva slags familiebakgrunn har de? Hva var arten av deres opplevelser (hvis noen) av coeducational institusjonen? Og så videre.

Således kan forskeren endelig finne bare 10 eller 15 tilfeller av en bestemt type (dvs. ingen tidligere erfaring med medutdanning, middelklass, ortodoks familiebakgrunn, etc.). En slik prøve kan kun ha råd til et svært flunkende grunnlag for å komme frem til betydelige og generaliserbare konklusjoner om forholdet mellom variabler.

Størrelsen på utvalgte utvalg bør være stor nok til å gi pålitelige tiltak av de minste viktige kategoriene. Når data brytes ned i mindre og mindre underklasser, blir antallet tilfeller som faller inn i forskjellige celler raskt så lite at statistiske tiltak beregnet fra celleoppføringene sannsynligvis ikke er pålitelige.

Dermed er intensiviteten av tabulering en faktor som har betydning for beslutningen om prøvestørrelse.

(3) Problemer knyttet til innsamling av data:

Vanligvis må prøvenes størrelse holdes innenfor den numeriske grensen for tilfeller som kan sikres med gitt midler og tid. Datamengden påvirkes av lengden på spørreskjemaet / tidsplanen, antall feltarbeidere, spredningen eller konsentrasjonen av tilfeller i et geografisk område, avslaget, tap av tilfeller, type prøvetaking og endelig, Metoden for datainnsamling.

Transportkostnaden involvert i å komme fra en adresse til en annen og i tilbakeringinger (andre eller tredje samtale) må vurderes når du bestemmer størrelsen på prøven. Mens du planlegger prøvestørrelsen, må forskeren alltid forutse at han kan bli kort i samlingen av nummeret som er tildelt for spørsmål.

Folk migrerer, dør, er ikke i stand til å gi informasjon på grunn av sykdom, går på ferie eller på forretningsreise, ikke kan lokaliseres, nekter å svare, adresser viser feil, og så videre.

Det er en god politikk å planlegge å få informasjon fra alle tilfeller i prøven hvis det er menneskelig mulig. Dette betyr at det vil bli behov for betydelig mer tid enn det som ville være nødvendig dersom bare tilgjengelige og samarbeidssaker er oppnådd. Det er imidlertid bedre å ha en mindre prøve uten forspenning enn en stor prøve som sannsynligvis vil være representativ for universet på grunn av forstyrrelser.

(4) Prøvetype:

Generelt vil en mindre prøve være tilstrekkelig når stratifisering brukes. Dette skyldes at stratifiseringens virkning er å løse den relativt heterogene totaliteten i en rekke individuelt homogene delprøver. Mer heterogen befolkningen, jo større er økonomien i tilfeller mulig gjennom stratifisering.

I prøvetaking kjent som dobbel prøvetaking, kombinerer forskeren en stor tilfeldig prøve (for innsamling av noen få grunnleggende opplysninger) med en svært liten kontrollert eller stratifisert prøve (hvorfra detaljert eller komplisert informasjon er sikret).

Kravet her er at størrelsen på tilfeldig prøven skal være stor nok til å gi pålitelige vekter for de forskjellige lagene. Den stratifiserte prøven selv spørre færre tilfeller sammenlignet med enkel tilfeldig prøve fordi prøven i hvert lag må være representativ for det stratum og ikke av "universet".

En viktig faktor for å bestemme det nødvendige antall tilfeller er størrelsen på prøvetakingsenhetene. Faktisk, større prøvetakingsenheten, desto større antall tilfeller vil det være nødvendig for individuell tabulering.