Howtosignalprocessing
Minimalna wielkość próby to 100, większość statystyk zgadza się, że minimalna wielkość próby, aby uzyskać dowolny znaczący wynik. Jeśli Twoja populacja jest mniejsza niż 100, to naprawdę musisz zbadać wszystkie z nich.
- Dlaczego 30 statystycznie znacząca wielkość próby?
- Gdy można użyć wielkości próbki mniejszej niż 30?
- To wielkość próbki 20 za małe?
- Jaki test statystyczny powinienem użyć do małej wielkości próbki?
Dlaczego 30 statystycznie znacząca wielkość próby?
Wielkość próby 30 często zwiększa przedział ufności zestawu danych populacji na tyle, aby uzasadnić twierdzenia w stosunku do twoich ustaleń.4 Im wyższa wielkość próby, tym większe prawdopodobieństwo, że próbka będzie reprezentatywna dla zestawu populacji.
Gdy można użyć wielkości próbki mniejszej niż 30?
Dystrybucja T
Aby obliczyć przedział ufności dla średniej, gdy wielkość próby jest mniejsza niż 30, należy użyć odpowiedniego „wyniku T”. Jednak odpowiedni wynik T będzie zależeć od wielkości próby i „stopni swobody."
To wielkość próbki 20 za małe?
Główne wyniki powinny mieć 95% przedziały ufności (CI), a ich szerokość zależy bezpośrednio od wielkości próby: duże badania dają wąskie przedziały, a zatem bardziej precyzyjne wyniki. Na przykład badanie 20 osób prawdopodobnie będzie zbyt małe w przypadku większości badań.
Jaki test statystyczny powinienem użyć do małej wielkości próbki?
Test t jest niezbędny dla małych próbek, ponieważ ich rozkłady nie są normalne. Jeśli próbka jest duża (n>= 30) Następnie teoria statystyczna mówi, że średnia próbki jest zwykle rozkładana i można zastosować test Z dla pojedynczej średniej.
