A principal razão para usar grande tamanho da amostra é eliminar as chances de uma anomalia estatística que parece ser normal, mesmo se você estiver usando uma amostra aleatória. Por exemplo, se você estava estudando a população de Los Angeles você pode selecionados aleatoriamente 100 pessoas ; por acaso 20 dessas pessoas poderiam ter o cabelo vermelho. Você poderia tirar uma conclusão de que há mais pessoas com cabelo vermelho na cidade do que há realmente são .
Começar pequeno
Algumas pessoas recomendam começar com uma pequena amostra tamanhos. Professor Peter Bachhetti é citado na revista The Scientist dizendo começando em pequena escala em certos estudos médicos pode ser benéfico , pois pode determinar se existe valor para o estudo . Um grande estudo pode levar até dinheiro e tempo que não pode ser justificado , diz ele.
Amostragem Fatores
Diversos fatores determinam o melhor tamanho da amostra , a partir com o tamanho real da população . O tamanho da amostra deve ser grande o suficiente para que ele tenha um erro de amostragem pequena , o que representa o quão perto os resultados são a sua população real dentro de uma porcentagem. Ele precisa refletir a diversidade da população , conhecido como o grau de variabilidade . Há também precisa ser um nível de confiança de tal forma que se a população é amostrado várias vezes , os resultados podem ser duplicados .
Determinar Tamanho da amostra
A determinação do tamanho de uma amostra em um estudo é uma das tarefas mais difíceis para os pesquisadores e estatísticos . Os pesquisadores dependem de uma série de métodos para ajudá-los a decidir o tamanho da amostra adequado para eles . Uma maneira é fazer um estudo semelhante e use o tamanho amostral desse estudo. Outra é através de uma série de fórmulas que calculam o tamanho da amostra utilizando o tamanho da população eo nível de erro de amostragem e de confiança desejado .