ಮಾದರಿಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ ಅಂದರೆ. ಮಾದರಿಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ. ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರವು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಮಾದರಿಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ ಇದರಿಂದ ಯಾವುದೇ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು ಹೊರತೆಗೆದ ದೊಡ್ಡ ಜನಸಂಖ್ಯೆಗೆ.
ಇಲ್ಲಿ, ಪತ್ತೆಯಲ್ಲಿ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ನೀವು ಹೇಗೆ ಕಂಡುಹಿಡಿಯುತ್ತೀರಿ?
ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಏಕೆ ಮುಖ್ಯ? ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳು ಏಕೆ? ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ಮುಖ್ಯ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಸೂಕ್ತವಾದ ಚಿಕಿತ್ಸಾ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಭಾಗವಹಿಸುವವರ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು. ಬಹುಪಾಲು ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ಅಧ್ಯಯನಗಳಲ್ಲಿ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರದ ಪೂರ್ವ-ಅಧ್ಯಯನ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರವನ್ನು ಸಮರ್ಥಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಮತ್ತು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಲ್ಲದ ಮಾದರಿಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳೇನು? ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಆ ಮಾದರಿ ತಂತ್ರ ಎಂದು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯು ಸಮಾನವಾಗಿರುತ್ತದೆ. … ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಲ್ಲದ ಮಾದರಿಯು ಒಂದು ಮಾದರಿ ತಂತ್ರವಾಗಿದ್ದು, ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆಯು ಕೇವಲ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಅವಕಾಶವನ್ನು ಹೊರತುಪಡಿಸಿ ಇತರ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. ಬೇರೆ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಲ್ಲದ ಮಾದರಿ ಸ್ವಭಾವತಃ ಪಕ್ಷಪಾತಿಯಾಗಿದೆ.
ದೊಡ್ಡ ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರಗಳು ಏಕೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿವೆ? ದೊಡ್ಡ ಮಾದರಿಯ ಗಾತ್ರವು ಏಕೆ ಪ್ರಯೋಜನಕಾರಿಯಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮೊದಲ ಕಾರಣ ಸರಳವಾಗಿದೆ. ದೊಡ್ಡ ಮಾದರಿಗಳು ಜನಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ನಿಕಟವಾಗಿ ಅಂದಾಜು ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಒಂದು ಮಾದರಿಯಿಂದ ಜನಸಂಖ್ಯೆಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸುವುದು ತಾರ್ಕಿಕ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಗುರಿಯಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರವು ದೊಡ್ಡದಾಗಿದ್ದರೆ ಅದು ಕಡಿಮೆ ತೀರ್ಮಾನವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ಅಂಕಿಅಂಶಗಳಲ್ಲಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವೇನು?
ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ ವಸ್ತುಗಳ ಅಥವಾ ಜನರ ಗುಂಪುಗಳ ನಡುವಿನ ಗಮನಾರ್ಹ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿಗೆ. ತೀರ್ಮಾನಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಮೊದಲು ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪ್ರಕಟಿಸುವ ಮೊದಲು ಪ್ರಯೋಗದಿಂದ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಈ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ.
ಅಂಕಿಅಂಶಗಳಲ್ಲಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಪರೀಕ್ಷೆ ಎಂದರೇನು? ಅಂಕಿಅಂಶಗಳಲ್ಲಿ, ಜೋಡಿ ವ್ಯತ್ಯಾಸ ಪರೀಕ್ಷೆ ಅವುಗಳ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯು ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಎರಡು ಸೆಟ್ ಅಳತೆಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸಿದಾಗ ಬಳಸಲಾಗುವ ಒಂದು ರೀತಿಯ ಸ್ಥಳ ಪರೀಕ್ಷೆ. … ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಮೊದಲು ಮತ್ತು ನಂತರ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಅಳೆಯಿದಾಗ ಜೋಡಿ ವ್ಯತ್ಯಾಸ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಅತ್ಯಂತ ಪರಿಚಿತ ಉದಾಹರಣೆ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ.
ಎರಡು ಅರ್ಥಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ಮಹತ್ವದ್ದಾಗಿದೆಯೇ? ಅವಕಾಶದಿಂದಾಗಿ ಅಲ್ಲ
ತಾತ್ವಿಕವಾಗಿ, ಎ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ಮಹತ್ವದ ಫಲಿತಾಂಶ (ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವ್ಯತ್ಯಾಸ) ಅದೃಷ್ಟಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗದ ಫಲಿತಾಂಶವಾಗಿದೆ. ಹೆಚ್ಚು ತಾಂತ್ರಿಕವಾಗಿ, ಇದರರ್ಥ ಶೂನ್ಯ ಕಲ್ಪನೆಯು ನಿಜವಾಗಿದ್ದರೆ (ಅಂದರೆ ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಯಾವುದೇ ವ್ಯತ್ಯಾಸವಿಲ್ಲ), ದೊಡ್ಡ ಅಥವಾ ದೊಡ್ಡ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಪಡೆಯುವ ಕಡಿಮೆ ಸಂಭವನೀಯತೆಯಿದೆ.
ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರವು ಮಾನ್ಯತೆ ಅಥವಾ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆಯೇ?
ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ, ಪುನರುತ್ಪಾದಿಸಬಹುದಾದ ಮತ್ತು ಮಾನ್ಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗಾಗಿ ಸೂಕ್ತವಾದ ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರಗಳು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿವೆ. ಸಣ್ಣ ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರಗಳಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಪುರಾವೆಗಳು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ದೋಷಕ್ಕೆ ಗುರಿಯಾಗುತ್ತವೆ, ಅಸಮರ್ಪಕ ಶಕ್ತಿಯಿಂದಾಗಿ ತಪ್ಪು ನಿರಾಕರಣೆಗಳು (ಟೈಪ್ II ದೋಷಗಳು) ಮತ್ತು ಪಕ್ಷಪಾತದ ಮಾದರಿಗಳಿಂದಾಗಿ ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕ (ಟೈಪ್ I ದೋಷಗಳು).
ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರವು ತುಂಬಾ ದೊಡ್ಡದಾಗಿದ್ದರೆ ಏನಾಗುತ್ತದೆ? ತುಂಬಾ ದೊಡ್ಡ ಮಾದರಿಗಳು ಸಣ್ಣ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ಮಹತ್ವದ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಾಗಿ ಮಾರ್ಪಡಿಸುತ್ತದೆ - ಅವರು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಅತ್ಯಲ್ಪವಾಗಿದ್ದರೂ ಸಹ. ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಸಂಶೋಧಕರು ಮತ್ತು ವೈದ್ಯರು ಇಬ್ಬರೂ ತಪ್ಪುದಾರಿಗೆಳೆಯುತ್ತಾರೆ, ಇದು ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ನಿರ್ಧಾರಗಳಲ್ಲಿ ವೈಫಲ್ಯಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು.
ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರವು ನಿಖರತೆಯ ಮೇಲೆ ಹೇಗೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ?
ನಾವು ಹೆಚ್ಚು ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದರಿಂದ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದರಿಂದ, ನಮ್ಮ ಅಂದಾಜು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗಿದೆ. ನಮ್ಮ ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರದಂತೆ ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ, ನಮ್ಮ ಅಂದಾಜಿನಲ್ಲಿ ವಿಶ್ವಾಸ ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ, ನಮ್ಮ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆ ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಾವು ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೇವೆ.
ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಮತ್ತು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಲ್ಲದ ಮಾದರಿ ಸಂಭವನೀಯತೆ ಮತ್ತು ಸಂಭವನೀಯತೆಯಲ್ಲದ ಮಾದರಿ ವಿಧಾನ * * ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು ಯಾವುವು? ಸಂಭವನೀಯತೆ ಮತ್ತು ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಮಾದರಿಯ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವೆಂದರೆ ಅದು ಅಸಂಭವತೆಯ ಮಾದರಿಯು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಮಾದರಿಯು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. … ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ಸಂಶೋಧಕರು ಸಂಭವನೀಯವಲ್ಲದ ವಿಧಾನಗಳಿಗಿಂತ ಸಂಭವನೀಯ ಅಥವಾ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಮಾದರಿ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರ ಮತ್ತು ಕಠಿಣವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತಾರೆ.
ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕ ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಮಾದರಿಯ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವೇನು?
ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಮಾದರಿಯ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಬಳಸಬಹುದಾದ ವಿವಿಧ ಮಾದರಿ ತಂತ್ರಗಳಿಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ (ಉದಾ, ಸರಳವಾದ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಮಾದರಿ, ಶ್ರೇಣೀಕೃತ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಮಾದರಿ, ಇತ್ಯಾದಿ), ಉದ್ದೇಶಿತ ಮಾದರಿಯ ಗುರಿ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣಗಳನ್ನು ಮಾಡುವ ಉದ್ದೇಶದಿಂದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ರಚಿಸಲು ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಿಂದ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು ಅಲ್ಲ (ಅಂದರೆ, ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ...
ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವೇನು?
ಜನಸಂಖ್ಯೆಯು ನೀವು ತೀರ್ಮಾನಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಬಯಸುವ ಸಂಪೂರ್ಣ ಗುಂಪು. ಮಾದರಿಯು ನೀವು ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗುಂಪಾಗಿದೆ. ಮಾದರಿಯ ಗಾತ್ರವು ಯಾವಾಗಲೂ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಒಟ್ಟು ಗಾತ್ರಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆಯಿರುತ್ತದೆ.
ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರವು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ಮಹತ್ವದ್ದಾಗಿದ್ದರೆ ನಿಮಗೆ ಹೇಗೆ ಗೊತ್ತು? ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ಹೆಬ್ಬೆರಳಿನ ನಿಯಮವೆಂದರೆ ಅದು ಮಾದರಿಯ ಗಾತ್ರವು ದೊಡ್ಡದಾಗಿದೆ, ಇದು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ಮಹತ್ವದ್ದಾಗಿದೆ- ಅಂದರೆ ನಿಮ್ಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಕಾಕತಾಳೀಯವಾಗಿ ಸಂಭವಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆ ಕಡಿಮೆ.
ದೊಡ್ಡ ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಅನಾನುಕೂಲಗಳು ಯಾವುವು? ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರವು ದೊಡ್ಡದಾಗಿರುವುದರಿಂದ ಸಾಕಷ್ಟು ಸಮಯ ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹರಡಿತು ಜನಸಂಖ್ಯೆಯು ಹರಡಿದೆ ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ ಸಂಪೂರ್ಣ ಮಾದರಿಯಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು ಚಿಕ್ಕ ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಮಯವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.
ಎರಡು ಸಂಖ್ಯೆಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ಮಹತ್ವದ್ದಾಗಿದ್ದರೆ ನೀವು ಹೇಗೆ ಹೇಳುತ್ತೀರಿ?
ಟಿ-ಪರೀಕ್ಷೆಯು ಎರಡು ವಿಧಾನಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಆಕಸ್ಮಿಕವಾಗಿ ಉಂಟಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಈ ವೇಳೆ ಹೇಳುವುದು ವಾಡಿಕೆ ಸಂಭವನೀಯತೆ 0.05 ಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆ, ವ್ಯತ್ಯಾಸವು 'ಮಹತ್ವವಾಗಿದೆ', ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಆಕಸ್ಮಿಕವಾಗಿ ಉಂಟಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರವು 30 ಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆಯಿದ್ದರೆ ಯಾವ ಪರೀಕ್ಷೆಯು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ? Z-ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು t-ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಿಗೆ ನಿಕಟವಾಗಿ ಸಂಬಂಧಿಸಿವೆ, ಆದರೆ ಪ್ರಯೋಗವು 30 ಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಮಾದರಿಯ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವಾಗ t-ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅಲ್ಲದೆ, t-ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಪ್ರಮಾಣಿತ ವಿಚಲನವು ತಿಳಿದಿಲ್ಲವೆಂದು ಊಹಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ z-ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಅದನ್ನು ತಿಳಿದಿವೆ ಎಂದು ಊಹಿಸುತ್ತವೆ.
ಮಾದರಿ n ನ ಗಾತ್ರವು 30 ಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆಯಿದ್ದರೆ ಆ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಹೀಗೆ ಕರೆಯುತ್ತಾರೆ?
ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರವು 30 ಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆಯಿರುವಾಗ ನಾವು ಅದನ್ನು ಕರೆಯುತ್ತೇವೆ ಸಣ್ಣ ಮಾದರಿ, ಆದರೆ ನಮ್ಮ ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರ 38 ಆಗಿರುವಾಗ (ವೀಕ್ಷಣೆ) ನಾವು ಅದನ್ನು ಸಣ್ಣ ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರ ಎಂದು ಕರೆಯುತ್ತೇವೆ.
ಯಾವ ಶೇಕಡಾವಾರು ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ಮಹತ್ವದ್ದಾಗಿದೆ? ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, p-ಮೌಲ್ಯ 5% ಅಥವಾ ಅದಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ಮಹತ್ವದ್ದಾಗಿದೆ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯ ನಿರ್ಣಯಗಳ ಮೇಲೆ ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರವು ಹೇಗೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ?
ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರದೊಂದಿಗೆ ಫಲಿತಾಂಶದ ವಿಶ್ವಾಸವು ಹೆಚ್ಚಾಗುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿರುವುದರಿಂದ ಸಂಶೋಧಕರು ಸಂಶೋಧನೆಗಳ ಮಹತ್ವದ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದು ಏಕೆಂದರೆ ದೊಡ್ಡ ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರ, ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗಿ ಇದು ಇಡೀ ಗುಂಪಿನ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರವು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣದ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆಯೇ? ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರದ ಕೊರತೆ ಅಧ್ಯಯನಗಳ ಸಿಂಧುತ್ವ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣಕ್ಕೆ ಧಕ್ಕೆಯಾಗುವಂತೆ ಕಂಡುಬಂದಿದೆ'ಫಲಿತಾಂಶಗಳು, ಎರಡನೆಯದನ್ನು ಆಗಾಗ್ಗೆ ನಾಮಮಾತಿಕ ಪದಗಳಲ್ಲಿ ಕಲ್ಪಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರವು ಹೇಗೆ ಮಿತಿಯಾಗಿದೆ?
ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರದ ಮಿತಿಗಳು
ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಫಲಿತಾಂಶವು ನಿಜವಾದ ಶೋಧನೆಯೇ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಕಷ್ಟವಾಗಬಹುದು ಮತ್ತು ಕೆಲವು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಟೈಪ್ II ದೋಷ ಸಂಭವಿಸಬಹುದು, ಅಂದರೆ, ಶೂನ್ಯ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಾಗಿ ಸ್ವೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಅಧ್ಯಯನ ಗುಂಪುಗಳ ನಡುವೆ ಯಾವುದೇ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ವರದಿ ಮಾಡಲಾಗಿಲ್ಲ.