Otoksen koko vaikuttaa kahteen tilastolliseen ominaisuuteen: 1) estimaattiemme tarkkuuteen ja 2) tutkimuksen kykyyn tehdä johtopäätöksiä. Esimerkkinä voisimme verrata aamiaiseksi kaurapuuroa syövien maratonjuoksijoiden suorituskykyä niiden suoritukseen, jotka eivät syö.
Miksi otoskoko on tärkeä kokeessa?
Kun suunnittelet tutkimusta, jossa raportoidaan potilasryhmien välisiä eroja tai kuvataan jotakin muuttujaa yksittäisessä ryhmässä, otoskoko on otettava huomioon, koska antaa tutkijan hallita riskiä ilmoittaa väärän negatiivinen tulos löytäminen (tyyppi II virhe) tai arvioidakseen tarkkuuden hänen kokeensa …
Miksi on tärkeää, että kvantitatiivisessa tutkimuksessa on tarkka otoskoko?
Kvantitatiivisessa tutkimuksessa kyky tehdä johtopäätöksiä kohtuullisella varmuudella perustuu tarkan otoskoon laskemiseen, koska ilman tätä se voi johtaa tulosten menettämiseen, puolueellinen tai yksinkertaisesti väärä. Se voi myös johtaa siihen, että tutkimuksesta tulee epäeettinen, julkaisukelvoton tai molemmat.
Mikä on otoskoon tarkoitus?
Otoskoko viittaa tutkimukseen sisältyvien osallistujien tai havaintojen määrään. Tätä numeroa edustaa yleensä n. Otoksen koko vaikuttaa kahteen tilastolliseen ominaisuuteen: 1) arvioidemme tarkkuuteen ja 2) tutkimuksen kykyyn tehdä johtopäätöksiä.
Mitkä tekijät vaikuttavat otoskokoon?
Otoskokoihin vaikuttavat tekijät ovat tutkimuksen suunnittelu, näytteenottomenetelmä ja tulosmittaukset – vaikutuksen koko, keskihajonta, tutkimuksen teho ja merkitsevyystaso. [2, 3] Erot ovat olemassa erityyppisten tutkimussuunnittelun samank altaisten kuvausten ja analyyttisten tutkimusten välillä.
