Medill

🟡 انتخاب حجم نمونه

برای تعیین حجم نمونه، می‌توان به نکات زیر توجه کرد:

✅ نوع تحلیل آماری: نوع آزمون آماری مورد استفاده (مانند t-test، ANOVA) بر حجم نمونه تأثیر می‌گذارد. هر آزمون نیاز به حجم نمونه خاص خود دارد.

✅ توزیع داده‌ها: فرضیات مربوط به توزیع داده‌ها (مانند نرمال بودن) می‌تواند بر انتخاب حجم نمونه تأثیر بگذارد. در صورت نرمال نبودن توزیع، ممکن است نیاز به حجم نمونه بزرگ‌تری باشد.

✅ میزان خطا و سطح اطمینان: تعیین میزان خطای مجاز (α) و سطح اطمینان (مثلاً 95%) در انتخاب حجم نمونه مؤثر است. افزایش سطح اطمینان معمولاً نیاز به حجم نمونه بیشتری دارد.

✅ پراکندگی داده‌ها: واریانس یا انحراف معیار جامعه نیز بر حجم نمونه تأثیرگذار است. اگر پراکندگی داده‌ها زیاد باشد، نیاز به حجم نمونه بزرگ‌تر است.

✅ استفاده از فرمول‌های استاندارد: فرمول‌هایی مانند فرمول کوکران یا استفاده از جداول آماده (مانند جدول مورگان) می‌تواند در محاسبه حجم نمونه کمک کند.

✅ توان آزمون: تعیین توان آزمون (Power) نیز باید مد نظر قرار گیرد؛ هرچه توان آزمون بیشتر باشد، احتمال شناسایی اثر واقعی افزایش می‌یابد و در نتیجه ممکن است نیاز به حجم نمونه بیشتری باشد.

Telegram‏ | Instagram | Website

www.group-telegram.com/us/medill_research.com/1133

1.6K viewsedited  Jan 9 at 06:32

🟡 انتخاب حجم نمونه

برای تعیین حجم نمونه، می‌توان به نکات زیر توجه کرد:

✅ نوع تحلیل آماری: نوع آزمون آماری مورد استفاده (مانند t-test، ANOVA) بر حجم نمونه تأثیر می‌گذارد. هر آزمون نیاز به حجم نمونه خاص خود دارد.

✅ توزیع داده‌ها: فرضیات مربوط به توزیع داده‌ها (مانند نرمال بودن) می‌تواند بر انتخاب حجم نمونه تأثیر بگذارد. در صورت نرمال نبودن توزیع، ممکن است نیاز به حجم نمونه بزرگ‌تری باشد.

✅ میزان خطا و سطح اطمینان: تعیین میزان خطای مجاز (α) و سطح اطمینان (مثلاً 95%) در انتخاب حجم نمونه مؤثر است. افزایش سطح اطمینان معمولاً نیاز به حجم نمونه بیشتری دارد.

✅ پراکندگی داده‌ها: واریانس یا انحراف معیار جامعه نیز بر حجم نمونه تأثیرگذار است. اگر پراکندگی داده‌ها زیاد باشد، نیاز به حجم نمونه بزرگ‌تر است.

✅ استفاده از فرمول‌های استاندارد: فرمول‌هایی مانند فرمول کوکران یا استفاده از جداول آماده (مانند جدول مورگان) می‌تواند در محاسبه حجم نمونه کمک کند.

✅ توان آزمون: تعیین توان آزمون (Power) نیز باید مد نظر قرار گیرد؛ هرچه توان آزمون بیشتر باشد، احتمال شناسایی اثر واقعی افزایش می‌یابد و در نتیجه ممکن است نیاز به حجم نمونه بیشتری باشد.

Telegram‏ | Instagram | Website

BY Medill