अनुसंधान में नमूना आकार का महत्व

विषय

• यादृच्छिक नमूना
• शुद्धता
• विश्वास अंतराल
• मानक त्रुटि
• बड़ा नमूना आकार का उपयोग करने में कठिनाई

नमूना आकार एक सांख्यिकीय विश्लेषण करने के लिए ली गई टिप्पणियों की संख्या का प्रतिनिधित्व करता है। नमूना आकार लोगों, जानवरों, खाद्य बैचों, मशीनों, बैटरी या जो भी आबादी का मूल्यांकन किया जा रहा है, से बना हो सकता है।

यादृच्छिक नमूना

यादृच्छिक नमूनाकरण एक ऐसी विधि है जिसके द्वारा जनसंख्या के बारे में जानकारी का अनुमान लगाने के लिए आबादी से यादृच्छिक नमूने एकत्र किए जाते हैं, बिना पक्षपात किए। उदाहरण के लिए, यदि आप यह जानना चाहते हैं कि एक निश्चित शहर में किस प्रकार के लोग रहते हैं, तो आपको विभिन्न लोगों का यादृच्छिक रूप से साक्षात्कार / माप करना होगा। हालाँकि, यदि आप पुस्तकालय से सबका उपयोग करते हैं, तो आपके पास निष्पक्ष / निष्पक्ष अनुमान नहीं होगा कि कस्बे पर कब्जा करने वाले सामान्य लोगों की तरह क्या है, बस पुस्तकालय जाने वाले लोग।

शुद्धता

जैसे-जैसे नमूना आकार बढ़ता है, अनुमान अधिक सटीक होते जाते हैं। उदाहरण के लिए, यदि हमने यादृच्छिक रूप से 10 पुरुष वयस्क मनुष्यों का चयन किया है, तो हमें उनकी औसत ऊंचाई 6-फीट-3-इंच लंबी हो सकती है, शायद इसलिए कि एक बास्केटबॉल खिलाड़ी है जो हमारे अनुमान को बढ़ाता है। अगर, हालांकि, हमने दो मिलियन वयस्क पुरुष मनुष्यों को मापा, तो हमारे पास पुरुषों की औसत ऊंचाई का एक बेहतर भविष्यवक्ता होगा क्योंकि चरम बाहर संतुलन होगा और सही औसत मतलब से किसी भी विचलन का निरीक्षण करेगा।

विश्वास अंतराल

जब एक सांख्यिकीविद् एक परिणाम के बारे में भविष्यवाणी करता है, तो वह अक्सर अपने अनुमान के आसपास एक अंतराल का निर्माण करेगा। उदाहरण के लिए, यदि हमने 100 महिलाओं के वजन को मापा, तो हम कह सकते हैं कि हम 90 प्रतिशत आश्वस्त हैं कि महिलाओं का सही, औसत वजन 103 से 129 पाउंड के अंतराल में है। (यह, निश्चित रूप से, माप में परिवर्तनशीलता जैसे अन्य कारकों पर निर्भर करता है।) जैसा कि नमूना आकार बढ़ता है, हम अपने अनुमान के बारे में अधिक आश्वस्त हो जाते हैं, और हमारे अंतराल छोटे हो जाते हैं। उदाहरण के लिए, एक लाख महिलाओं के साथ, हम कह सकते हैं कि हम 98 प्रतिशत आश्वस्त हैं कि महिलाओं का सही, औसत वजन 115 से 117 पाउंड के बीच है। दूसरे शब्दों में, जैसा कि नमूना आकार बढ़ता है, हमारे मापों में हमारा आत्मविश्वास बढ़ता है और हमारे आत्मविश्वास के अंतराल का आकार घटता है।

मानक त्रुटि

भिन्नता माध्य के आसपास डेटा के प्रसार का एक उपाय है। मानक विचलन भिन्नता का वर्गमूल होता है और अनुमानित औसत के सापेक्ष कई प्रतिशत आबादी के बीच क्या प्रतिशत होता है, लगभग अनुमानित मदद करता है। जैसे ही नमूना आकार बढ़ता है, मानक त्रुटि, जो मानक विचलन और नमूना आकार पर निर्भर करती है, घट जाती है। नतीजतन, अनुमान सटीकता में वृद्धि और इस अनुमान पर किए गए शोध को अधिक विश्वसनीय (त्रुटि के कम जोखिम के साथ) माना जाता है।

बड़ा नमूना आकार का उपयोग करने में कठिनाई

बड़े नमूना आकार स्पष्ट रूप से आबादी के बारे में बेहतर, अधिक सटीक अनुमान पैदा करते हैं, लेकिन बड़े नमूना आकार का उपयोग करने वाले शोधकर्ताओं के साथ कई समस्याएं हैं। सबसे पहले, एक नई दवा की कोशिश करने के इच्छुक लोगों का यादृच्छिक नमूना खोजना मुश्किल हो सकता है। जब आप करते हैं, तो अधिक लोगों को दवा प्रदान करना और समय के साथ अधिक लोगों की निगरानी करना महंगा हो जाता है। इसके अतिरिक्त, यह बड़ा नमूना आकार हासिल करने और बनाए रखने के लिए अधिक प्रयास करता है। भले ही बड़े नमूना आकार अधिक सटीक आँकड़े उत्पन्न करते हैं, अतिरिक्त लागत और प्रयास की हमेशा आवश्यकता नहीं होती है क्योंकि छोटे नमूना आकार भी महत्वपूर्ण परिणाम दे सकते हैं।