Eșantionul este partea din populație care ne ajută să tragem concluzii despre populație. Colectarea prin cercetare a informațiilor complete despre populație nu este posibilă și este consumatoare de timp și costisitoare. Astfel, avem nevoie de o dimensiune adecvată a eșantionului, astfel încât să putem face inferențe despre populație pe baza acelui eșantion.

Una dintre cele mai frecvente probleme în analiza statistică este determinarea dimensiunii adecvate a eșantionului. Cineva se poate întreba de ce dimensiunea eșantionului este atât de importantă. Răspunsul la această întrebare este că o dimensiune adecvată a eșantionului este necesară pentru validitate. Dacă dimensiunea eșantionului este prea mică, acesta nu va produce rezultate valide. O dimensiune adecvată a eșantionului poate produce acuratețe a rezultatelor. Mai mult, rezultatele obținute din eșantionul de dimensiuni mici vor fi discutabile. O dimensiune prea mare a eșantionului va duce la o risipă de bani și timp. De asemenea, este lipsit de etică să alegeți o dimensiune prea mare a eșantionului. Nu există o anumită regulă empirică pentru a determina dimensiunea eșantionului. Cu toate acestea, unii cercetători susțin o regulă empirică atunci când utilizează dimensiunea eșantionului. De exemplu, în analiza de regresie, mulți cercetători spun că ar trebui să existe cel puțin 10 observații pentru fiecare variabilă. Dacă folosim trei variabile independente, atunci o regulă clară ar fi aceea de a avea o dimensiune minimă a eșantionului de 30. Unii cercetători urmează o formulă statistică pentru a calcula dimensiunea eșantionului.

Dimensiunea eșantionului pe baza intervalelor de încredere: La calcularea mărimii eșantionului, ne interesează să calculăm parametrul populației. Astfel, ar trebui să determinăm intervalele de încredere, astfel încât toate valorile eșantionului să se încadreze în acest interval de intervale.

Calcularea mărimii eșantionului pe baza mărimii efectului

O abordare alternativă de calculare a mărimii eșantionului este mărimea efectului. Mărimea efectului este cunoscută ca fiind diferența dintre statisticile eșantionului împărțită la eroarea standard. Mai eficient este după cum urmează:

După ce a fost estimată mărimea efectului, se poate utiliza următorul tabel pentru a estima un eșantion:

Cum s-a menționat mai sus, alfa este egal cu probabilitatea acceptabilă a erorii de tip I și beta este probabilitatea acceptabilă a erorilor de tip doi și 1-beta este egal cu puterea. Pe măsură ce puterea va crește cu diferite niveluri de alfa, mărimea eșantionului va crește și ea.

.