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एक पैरामीटर की परिकल्पना या परिकल्पना का निर्धारण करना क्योंकि यह एक बड़ी आबादी पर लागू होता है, कई कारणों से अव्यावहारिक या असंभव हो सकता है, इसलिए एक छोटे समूह के लिए इसे निर्धारित करने के लिए इसका सामान्य, एक नमूना कहा जाता है। एक नमूना आकार जो बहुत छोटा है, अध्ययन की शक्ति को कम करता है और त्रुटि के मार्जिन को बढ़ाता है, जो अध्ययन को अर्थहीन बना सकता है। शोधकर्ताओं को आर्थिक और अन्य कारणों से नमूने के आकार को सीमित करने के लिए मजबूर किया जा सकता है। सार्थक परिणाम सुनिश्चित करने के लिए, वे आम तौर पर आवश्यक आत्मविश्वास स्तर और त्रुटि के मार्जिन के साथ-साथ व्यक्तिगत परिणामों पर अपेक्षित विचलन के आधार पर नमूना आकार को समायोजित करते हैं।
स्मॉल सैंपल साइज स्टैटिक पावर घटाता है
एक अध्ययन की शक्ति एक प्रभाव का पता लगाने की क्षमता है जब एक का पता लगाया जाना है। यह प्रभाव के आकार पर निर्भर करता है क्योंकि बड़े प्रभाव अध्ययन की शक्ति को नोटिस करने और बढ़ाने में आसान होते हैं।
अध्ययन की शक्ति भी टाइप II त्रुटियों से बचने की अपनी क्षमता का एक गेज है। टाइप II त्रुटि तब होती है जब परिणाम उस परिकल्पना की पुष्टि करते हैं जिस पर अध्ययन आधारित था, वास्तव में, एक वैकल्पिक परिकल्पना सच है। एक नमूना आकार जो बहुत छोटा है, परिणाम टाइप करने में त्रुटि II की संभावना को बढ़ाता है, जिससे अध्ययन की शक्ति कम हो जाती है।
नमूना आकार की गणना
एक नमूना आकार निर्धारित करने के लिए जो सबसे सार्थक परिणाम प्रदान करेगा, शोधकर्ता पहले त्रुटि (एमई) के पसंदीदा मार्जिन या अधिकतम राशि निर्धारित करते हैं जो वे चाहते हैं कि परिणाम सांख्यिकीय साधन से विचलन करें। आम तौर पर इसे प्रतिशत के रूप में व्यक्त किया जाता है, जैसे प्लस या माइनस 5 प्रतिशत में। शोधकर्ताओं को एक आत्मविश्वास स्तर की भी आवश्यकता होती है, जो वे अध्ययन शुरू करने से पहले निर्धारित करते हैं। यह संख्या एक जेड-स्कोर से मेल खाती है, जिसे तालिकाओं से प्राप्त किया जा सकता है। सामान्य विश्वास स्तर 90 प्रतिशत, 95 प्रतिशत और 99 प्रतिशत, क्रमशः 1.645, 1.96 और 2.576 के जेड-स्कोर के अनुरूप हैं। शोधकर्ता परिणामों में विचलन (एसडी) के अपेक्षित मानक को व्यक्त करते हैं। एक नए अध्ययन के लिए, 0.5 का चयन करना आम है।
त्रुटि के मार्जिन, जेड-स्कोर और विचलन के मानक को निर्धारित करने के बाद, शोधकर्ता निम्नलिखित सूत्र का उपयोग करके आदर्श नमूना आकार की गणना कर सकते हैं:
(Z- स्कोर)2 x एसडी x (1-एसडी) / एमई2 = नमूना आकार
छोटे नमूना आकार के प्रभाव
सूत्र में, नमूना आकार Z- स्कोर के लिए सीधे आनुपातिक है और त्रुटि के मार्जिन के विपरीत आनुपातिक है। नतीजतन, नमूना आकार को कम करने से अध्ययन का आत्मविश्वास स्तर कम हो जाता है, जो जेड-स्कोर से संबंधित है। नमूना आकार को कम करने से त्रुटि का मार्जिन भी बढ़ जाता है।
संक्षेप में, जब शोधकर्ताओं को आर्थिक या तार्किक कारणों के लिए एक छोटे नमूने के आकार के लिए विवश किया जाता है, तो उन्हें कम निर्णायक परिणामों के लिए समझौता करना पड़ सकता है। यह एक महत्वपूर्ण मुद्दा है या नहीं यह अंततः उनके द्वारा अध्ययन किए जा रहे प्रभाव के आकार पर निर्भर करता है। उदाहरण के लिए, एक छोटे से नमूने का आकार हवाई अड्डे के पास रहने वाले लोगों के एक सर्वेक्षण में अधिक सार्थक परिणाम देगा जो हवाई यातायात से नकारात्मक रूप से प्रभावित होते हैं क्योंकि यह उनके शिक्षा स्तरों के सर्वेक्षण में होगा।