സാമ്പിളുകളുടെ എണ്ണം അർത്ഥമാക്കുന്നത്. സാമ്പിളുകളുടെ എണ്ണം. സാമ്പിൾ സൈസ് എന്നത് ആവശ്യമുള്ള സാമ്പിളുകളുടെ എണ്ണത്തെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു, അതിനാൽ ലഭിച്ച എല്ലാ ഫലങ്ങളും ലഭിക്കും എക്സ്ട്രാപോളേറ്റഡ് വലിയ ജനസംഖ്യയിലേക്ക്.
ഇവിടെ, കണ്ടെത്തുന്നതിലെ വ്യത്യാസം നിങ്ങൾ എങ്ങനെ കണ്ടെത്തും?
സാമ്പിൾ വലുപ്പം കണക്കാക്കുന്നത് പ്രധാനമായിരിക്കുന്നത് എന്തുകൊണ്ട്? എന്തുകൊണ്ട് സാമ്പിൾ വലിപ്പം കണക്കുകൂട്ടലുകൾ? സാമ്പിൾ സൈസ് കണക്കുകൂട്ടലിന്റെ പ്രധാന ലക്ഷ്യം ക്ലിനിക്കലി പ്രസക്തമായ ചികിത്സാ പ്രഭാവം കണ്ടെത്തുന്നതിന് ആവശ്യമായ പങ്കാളികളുടെ എണ്ണം നിർണ്ണയിക്കാൻ. ഭൂരിഭാഗം ക്വാണ്ടിറ്റേറ്റീവ് പഠനങ്ങളിലും ആവശ്യമായ സാമ്പിൾ വലുപ്പത്തിന്റെ പ്രീ-സ്റ്റഡി കണക്കുകൂട്ടൽ ആവശ്യമാണ്.
കൂടാതെ ക്രമരഹിതവും ക്രമരഹിതവുമായ സാമ്പിൾ തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസങ്ങൾ എന്തൊക്കെയാണ്? ഓരോ സാമ്പിളും തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിനുള്ള സാധ്യത തുല്യമായ സാമ്പിൾ ടെക്നിക് എന്നാണ് റാൻഡം സാമ്പിളിനെ പരാമർശിക്കുന്നത്. … ക്രമരഹിതമായ സാംപ്ലിംഗ് എന്നത് ഒരു സാംപ്ലിംഗ് സാങ്കേതികതയാണ്, അവിടെ സാമ്പിൾ തിരഞ്ഞെടുക്കൽ ക്രമരഹിതമായ അവസരത്തിനപ്പുറം ഘടകങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്. മറ്റൊരു വിധത്തിൽ പറഞ്ഞാൽ, ക്രമരഹിതമായ സാമ്പിൾ സ്വഭാവത്തിൽ പക്ഷപാതപരമാണ്.
എന്തുകൊണ്ടാണ് വലിയ സാമ്പിൾ വലുപ്പങ്ങൾ മികച്ചത്? ഒരു വലിയ സാമ്പിൾ വലുപ്പം പ്രയോജനകരമാകുന്നത് എന്തുകൊണ്ടാണെന്ന് മനസിലാക്കാനുള്ള ആദ്യ കാരണം ലളിതമാണ്. വലിയ സാമ്പിളുകൾ ജനസംഖ്യയെ കൂടുതൽ അടുപ്പിക്കുന്നു. അനുമാന സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളുടെ പ്രാഥമിക ലക്ഷ്യം ഒരു സാമ്പിളിൽ നിന്ന് ഒരു പോപ്പുലേഷനിലേക്ക് സാമാന്യവൽക്കരിക്കുക എന്നതാണ്, സാമ്പിൾ വലുപ്പം വലുതാണെങ്കിൽ അത് ഒരു അനുമാനമല്ല.
സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളിലെ വ്യത്യാസം എന്താണ്?
സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ വ്യത്യാസം സൂചിപ്പിക്കുന്നു വസ്തുക്കളുടെയോ ആളുകളുടെയോ ഗ്രൂപ്പുകൾ തമ്മിലുള്ള കാര്യമായ വ്യത്യാസങ്ങളിലേക്ക്. നിഗമനങ്ങളിൽ എത്തിച്ചേരുന്നതിനും ഫലങ്ങൾ പ്രസിദ്ധീകരിക്കുന്നതിനും മുമ്പ് ഒരു പരീക്ഷണത്തിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റ വിശ്വസനീയമാണോ എന്ന് നിർണ്ണയിക്കാൻ ശാസ്ത്രജ്ഞർ ഈ വ്യത്യാസം കണക്കാക്കുന്നു.
സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളിലെ വ്യത്യാസത്തിന്റെ ഒരു പരീക്ഷണം എന്താണ്? സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളിൽ, ഒരു ജോടിയാക്കിയ വ്യത്യാസ പരിശോധനയാണ് ഒരു തരം ലൊക്കേഷൻ ടെസ്റ്റ്, രണ്ട് സെറ്റ് അളവുകൾ താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ അവരുടെ ജനസംഖ്യാ അർത്ഥം വ്യത്യസ്തമാണോ എന്ന് വിലയിരുത്താൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു. … ഒരു ജോടിയാക്കിയ വ്യത്യാസ പരിശോധനയുടെ ഏറ്റവും പരിചിതമായ ഉദാഹരണം സംഭവിക്കുന്നത് ഒരു ചികിത്സയ്ക്ക് മുമ്പും ശേഷവും വിഷയങ്ങളെ അളക്കുമ്പോഴാണ്.
രണ്ട് മാർഗങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം സ്ഥിതിവിവരക്കണക്ക് പ്രാധാന്യമുള്ളതാണോ? ചാൻസ് കാരണം അല്ല
തത്വത്തിൽ, a സ്ഥിതിവിവരക്കണക്ക് പ്രാധാന്യമുള്ള ഫലം (സാധാരണയായി ഒരു വ്യത്യാസം) ഭാഗ്യത്തിന് കാരണമാകാത്ത ഒരു ഫലമാണ്. കൂടുതൽ സാങ്കേതികമായി, അതിനർത്ഥം നൾ ഹൈപ്പോതെസിസ് ശരിയാണെങ്കിൽ (അതായത് യഥാർത്ഥത്തിൽ വ്യത്യാസമില്ല എന്നാണ്), വലുതോ വലുതോ ആയ ഫലം ലഭിക്കാനുള്ള സാധ്യത കുറവാണ്.
സാമ്പിൾ വലുപ്പം സാധുതയെയോ വിശ്വാസ്യതയെയോ ബാധിക്കുമോ?
വിശ്വസനീയവും പുനരുൽപ്പാദിപ്പിക്കാവുന്നതും സാധുവായതുമായ ഫലങ്ങൾക്ക് ഉചിതമായ സാമ്പിൾ വലുപ്പങ്ങൾ നിർണായകമാണ്. ചെറിയ സാമ്പിൾ വലുപ്പങ്ങളിൽ നിന്ന് സൃഷ്ടിക്കുന്ന തെളിവുകൾ പ്രത്യേകിച്ച് പിശകിന് സാധ്യതയുണ്ട്, അപര്യാപ്തമായ ശക്തി കാരണം തെറ്റായ നെഗറ്റീവുകളും (ടൈപ്പ് II പിശകുകൾ) പക്ഷപാത സാമ്പിളുകൾ കാരണം തെറ്റായ പോസിറ്റീവുകളും (ടൈപ്പ് I പിശകുകൾ).
സാമ്പിൾ വലുപ്പം വളരെ വലുതാണെങ്കിൽ എന്ത് സംഭവിക്കും? വളരെ വലിയ സാമ്പിളുകൾ ചെറിയ വ്യത്യാസങ്ങളെ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്ക് പ്രാധാന്യമുള്ള വ്യത്യാസങ്ങളാക്കി മാറ്റുന്നു - അവ ക്ലിനിക്കലി അപ്രധാനമാണെങ്കിൽ പോലും. തൽഫലമായി, ഗവേഷകരും ക്ലിനിക്കുകളും വഴിതെറ്റിയിരിക്കുകയാണ്, ഇത് ചികിത്സാ തീരുമാനങ്ങളിലെ പരാജയത്തിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാം.
സാമ്പിൾ വലുപ്പം കൃത്യതയെ എങ്ങനെ ബാധിക്കുന്നു?
ഞങ്ങൾക്ക് കൂടുതൽ ഡാറ്റ ഉള്ളതിനാൽ കൂടുതൽ വിവരങ്ങൾ ഉള്ളതിനാൽ, ഞങ്ങളുടെ കണക്ക് കൂടുതൽ കൃത്യമാണ്. ഞങ്ങളുടെ സാമ്പിൾ വലുപ്പം പോലെ വർദ്ധിക്കുന്നു, ഞങ്ങളുടെ എസ്റ്റിമേറ്റിലുള്ള ആത്മവിശ്വാസം വർദ്ധിക്കുന്നു, നമ്മുടെ അനിശ്ചിതത്വം കുറയുന്നു, ഞങ്ങൾക്ക് കൂടുതൽ കൃത്യതയുണ്ട്.
ക്രമരഹിതവും ക്രമരഹിതവുമായ സാമ്പിൾ പ്രോബബിലിറ്റിയും നോൺ-പ്രോബബിലിറ്റി സാംപ്ലിംഗ് രീതിയും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസങ്ങൾ എന്തൊക്കെയാണ് * *? നോൺ പ്രോബബിലിറ്റിയും പ്രോബബിലിറ്റി സാംപ്ലിംഗും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം അതാണ് നോൺ പ്രോബബിലിറ്റി സാമ്പിളിൽ ക്രമരഹിതമായ തിരഞ്ഞെടുപ്പും പ്രോബബിലിറ്റി സാമ്പിളിംഗും ഉൾപ്പെടുന്നില്ല. … പൊതുവേ, ഗവേഷകർ പ്രോബബിലിസ്റ്റിക് അല്ലെങ്കിൽ റാൻഡം സാംപ്ലിംഗ് രീതികളാണ് പ്രോബബിലിസ്റ്റിക് അല്ലാത്തവയെക്കാൾ ഇഷ്ടപ്പെടുന്നത്, അവ കൂടുതൽ കൃത്യവും കർക്കശവുമാണെന്ന് കരുതുന്നു.
പർപ്പോസീവ് സാമ്പിളും റാൻഡം സാമ്പിളും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം എന്താണ്?
പ്രോബബിലിറ്റി സാമ്പിളിങ്ങിനു കീഴിൽ ഉപയോഗിക്കാവുന്ന വിവിധ സാംപ്ലിംഗ് ടെക്നിക്കുകളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി (ഉദാ, ലളിതമായ റാൻഡം സാംപ്ലിംഗ്, സ്ട്രാറ്റൈഫൈഡ് റാൻഡം സാംപ്ലിംഗ് മുതലായവ), ഉദ്ദേശ്യ സാംപ്ലിംഗിന്റെ ലക്ഷ്യം സാമാന്യവൽക്കരണം നടത്തുക എന്ന ഉദ്ദേശത്തോടെ ഒരു സാമ്പിൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ ഒരു പോപ്പുലേഷനിൽ നിന്ന് ക്രമരഹിതമായി യൂണിറ്റുകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതല്ല (അതായത്, സ്ഥിതിവിവരക്കണക്ക്…
സാമ്പിളും ജനസംഖ്യയും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം എന്താണ്?
നിങ്ങൾ നിഗമനങ്ങളിൽ എത്തിച്ചേരാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന മുഴുവൻ ഗ്രൂപ്പാണ് പോപ്പുലേഷൻ. നിങ്ങൾ ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്ന നിർദ്ദിഷ്ട ഗ്രൂപ്പാണ് സാമ്പിൾ. സാമ്പിളിന്റെ വലുപ്പം എല്ലായ്പ്പോഴും ജനസംഖ്യയുടെ മൊത്തം വലുപ്പത്തേക്കാൾ കുറവാണ്.
ഒരു സാമ്പിൾ വലുപ്പം സ്ഥിതിവിവരക്കണക്ക് പ്രാധാന്യമുള്ളതാണോ എന്ന് നിങ്ങൾക്ക് എങ്ങനെ അറിയാം? പൊതുവേ, അത് തന്നെയാണ് ചട്ടം സാമ്പിൾ വലിപ്പം കൂടുന്തോറും സ്ഥിതിവിവരക്കണക്ക് പ്രാധാന്യമുള്ളതാണ്- നിങ്ങളുടെ ഫലങ്ങൾ യാദൃശ്ചികമായി സംഭവിക്കാനുള്ള സാധ്യത കുറവാണ് എന്നാണ് അർത്ഥമാക്കുന്നത്.
ഒരു വലിയ സാമ്പിൾ സൈസ് ഉള്ളതിന്റെ ദോഷങ്ങൾ എന്തൊക്കെയാണ്? സാമ്പിൾ വലുപ്പം കൂടുതലായതിനാൽ ധാരാളം സമയം ആവശ്യമാണ് രീതിയിൽ വ്യാപിച്ചു ജനസംഖ്യ വ്യാപിച്ചിരിക്കുന്നു, അതിനാൽ മുഴുവൻ സാമ്പിളിൽ നിന്നും ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നതിന് ചെറിയ സാമ്പിൾ വലുപ്പങ്ങളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ ധാരാളം സമയം ആവശ്യമാണ്.
രണ്ട് സംഖ്യകൾ തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം സ്ഥിതിവിവരക്കണക്ക് പ്രാധാന്യമുള്ളതാണോ എന്ന് നിങ്ങൾ എങ്ങനെ പറയും?
രണ്ട് മാർഗങ്ങളും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം ആകസ്മികമായി സംഭവിക്കുന്നതാണെന്ന് ടി-ടെസ്റ്റ് നൽകുന്നു. ഇതാണെങ്കിൽ എന്ന് പറയുകയാണ് പതിവ് സംഭാവ്യത 0.05 ൽ കുറവാണ്, വ്യത്യാസം 'പ്രധാനമാണ്', വ്യത്യാസം ആകസ്മികമായി ഉണ്ടാകുന്നതല്ല.
സാമ്പിൾ വലുപ്പം 30-ൽ കുറവാണെങ്കിൽ ഏത് പരിശോധനയാണ് ബാധകം? Z-ടെസ്റ്റുകൾ t-ടെസ്റ്റുകളുമായി അടുത്ത ബന്ധമുള്ളവയാണ്, എന്നാൽ ഒരു പരീക്ഷണത്തിന് 30-ൽ താഴെ സാമ്പിൾ സൈസ് ഉള്ളപ്പോൾ t-ടെസ്റ്റുകൾ മികച്ച രീതിയിൽ നടപ്പിലാക്കുന്നു. കൂടാതെ, t-ടെസ്റ്റുകൾ സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡീവിയേഷൻ അജ്ഞാതമാണെന്ന് അനുമാനിക്കുന്നു, അതേസമയം z-ടെസ്റ്റുകൾ അത് അറിയാമെന്ന് കരുതുന്നു.
n സാമ്പിളിന്റെ വലിപ്പം 30-ൽ കുറവാണെങ്കിൽ ആ സാമ്പിളിനെ വിളിക്കുന്നത്?
സാമ്പിൾ വലുപ്പം 30-ൽ കുറവാണെങ്കിൽ ഞങ്ങൾ അതിനെ വിളിക്കുന്നു ചെറിയ സാമ്പിൾ, എന്നാൽ നമ്മുടെ സാമ്പിൾ വലുപ്പം 38 ആകുമ്പോൾ (നിരീക്ഷണം) ഞങ്ങൾ അതിനെ ചെറിയ സാമ്പിൾ വലുപ്പം എന്നും വിളിക്കുന്നു.
എത്ര ശതമാനം വ്യത്യാസമാണ് സ്ഥിതിവിവരക്കണക്ക് പ്രാധാന്യമുള്ളത്? സാധാരണയായി, ഒരു പി-മൂല്യം 5% അല്ലെങ്കിൽ അതിൽ കുറവ് സ്ഥിതിവിവരക്കണക്ക് പ്രാധാന്യമുള്ളതായി കണക്കാക്കുന്നു.
സാമ്പിൾ വലുപ്പം സ്ഥിതിവിവരക്കണക്ക് പ്രാധാന്യത്തിന്റെ നിർണ്ണയത്തെ എങ്ങനെ ബാധിക്കുന്നു?
ഉയർന്ന സാമ്പിൾ വലുപ്പം ഉയർന്ന സാമ്പിൾ സൈസ് ഉപയോഗിച്ച് ഫലത്തിന്റെ ആത്മവിശ്വാസം വർദ്ധിക്കാൻ സാധ്യതയുള്ളതിനാൽ, കണ്ടെത്തലുകളുടെ പ്രാധാന്യം വർദ്ധിപ്പിക്കാൻ ഗവേഷകനെ അനുവദിക്കുന്നു. ഇത് പ്രതീക്ഷിക്കേണ്ടതാണ്, കാരണം സാമ്പിൾ വലുപ്പം വലുതാണ്, കൂടുതൽ കൃത്യമായി ഇത് മുഴുവൻ ഗ്രൂപ്പിന്റെയും സ്വഭാവത്തെ പ്രതിഫലിപ്പിക്കുമെന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു.
സാമ്പിൾ വലുപ്പം സാമാന്യവൽക്കരണത്തെ ബാധിക്കുമോ? സാമ്പിൾ വലുപ്പത്തിന്റെ അപര്യാപ്തത പഠനങ്ങളുടെ സാധുതയെയും സാമാന്യവൽക്കരണത്തെയും ഭീഷണിപ്പെടുത്തുന്നതായി കണ്ടു'ഫലങ്ങൾ, രണ്ടാമത്തേത് പലപ്പോഴും നോമോട്ടിക് പദങ്ങളിൽ വിഭാവനം ചെയ്യപ്പെടുന്നു.
സാമ്പിൾ വലുപ്പം എങ്ങനെയാണ് ഒരു പരിമിതി?
സാമ്പിൾ വലുപ്പ പരിമിതികൾ
ഒരു ചെറിയ സാമ്പിൾ വലിപ്പം ഒരു പ്രത്യേക ഫലം ഒരു യഥാർത്ഥ കണ്ടെത്തലാണോ എന്ന് നിർണ്ണയിക്കുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടാക്കിയേക്കാം ചില കേസുകളിൽ ടൈപ്പ് II പിശക് സംഭവിക്കാം, അതായത്, ശൂന്യമായ സിദ്ധാന്തം തെറ്റായി അംഗീകരിക്കപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു കൂടാതെ പഠന ഗ്രൂപ്പുകൾ തമ്മിൽ വ്യത്യാസമൊന്നും റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യപ്പെടുന്നില്ല.