A minta a populációnak az a része, amely segítségével következtetéseket vonhatunk le a populációra vonatkozóan. A populációra vonatkozó teljes információ kutatásának összegyűjtése nem lehetséges, és időigényes és költséges. Ezért megfelelő mintaméretre van szükségünk ahhoz, hogy a minta alapján következtetéseket tudjunk levonni a sokaságról.

A statisztikai elemzés egyik leggyakoribb problémája a megfelelő mintaméret meghatározása. Felmerülhet a kérdés, hogy miért olyan fontos a mintaméret. A válasz erre az, hogy a megfelelő mintaméret szükséges az érvényességhez. Ha a mintaméret túl kicsi, akkor nem ad érvényes eredményeket. A megfelelő mintaméret az eredmények pontosságát eredményezheti. Ráadásul a kis mintaméretből származó eredmények megkérdőjelezhetőek lesznek. A túl nagy mintaméret pénz- és időpazarláshoz vezet. A túl nagy mintaméretet választani etikátlan is. A mintaméret meghatározására nincs biztos ökölszabály. Egyes kutatók azonban támogatnak egy ökölszabályt a mintaméret használatakor. Például a regresszióelemzésben sok kutató azt mondja, hogy változónként legalább 10 megfigyelésnek kell lennie. Ha három független változót használunk, akkor egyértelmű szabály lenne a legalább 30-as mintaméret. Egyes kutatók statisztikai képletet követnek a mintaméret kiszámításához.

Mintaméret a konfidenciaintervallumok alapján: A mintaméret kiszámításakor a populációs paraméter kiszámításában vagyunk érdekeltek. Ezért meg kell határoznunk a konfidenciaintervallumokat, hogy a minta minden értéke az adott intervallumtartományba essen.

Mintaméret kiszámítása a hatásméret alapján

A mintaméret kiszámításának alternatív megközelítése a hatásméret. Az effektusméretet úgy ismerjük, mint a minta statisztikái közötti különbséget osztva a standard hibával. Hatékonyabban a következőképpen néz ki:

A hatásméret becslése után a következő táblázat használható a minta becsléséhez:

Mint már említettük, az alfa egyenlő az I. típusú hiba elfogadható valószínűségével, a béta pedig a kettes típusú hiba elfogadható valószínűségével, az 1-béta pedig egyenlő a hatalommal. Mivel a teljesítmény az alfa különböző szintjeivel nő, a mintaméret is nő.