နမူနာအရေအတွက်ကို ဆိုလိုသည်။ နမူနာအရေအတွက်။ နမူနာအရွယ်အစားသည် ရရှိသောရလဒ်များဖြစ်နိုင်စေရန် လိုအပ်သောနမူနာအရေအတွက်ကို ရည်ညွှန်းသည်။ အပိုဆောင်းထားသည်။ ပိုများသောလူဦးရေအတွက်။
ဤတွင်၊ ထောက်လှမ်းခြင်း၌ ခြားနားချက်ကို သင်မည်ကဲ့သို့ရှာဖွေသနည်း။
နမူနာအရွယ်အစား တွက်ချက်ခြင်းသည် အဘယ်ကြောင့် အရေးကြီးသနည်း။ အဘယ်ကြောင့်နမူနာအရွယ်အစားတွက်ချက်မှုများ။ နမူနာအရွယ်အစား တွက်ချက်ခြင်း၏ အဓိကရည်ရွယ်ချက်မှာ ဆေးခန်းနှင့်သက်ဆိုင်သော ကုသမှုအကျိုးသက်ရောက်မှုကို သိရှိရန် လိုအပ်သော ပါဝင်သူအရေအတွက်ကို ဆုံးဖြတ်ရန်. အရေအတွက်လေ့လာမှုအများစုတွင် လိုအပ်သောနမူနာအရွယ်အစားကို မလေ့လာမီ တွက်ချက်ခြင်းကို အာမခံပါသည်။
ထို့အပြင် ကျပန်းနှင့် ကျပန်းနမူနာယူခြင်းကြား ကွာခြားချက်များကား အဘယ်နည်း။ ကျပန်းနမူနာကို နမူနာတစ်ခုစီကို ရွေးချယ်ခြင်း၏ ဖြစ်နိုင်ခြေ တူညီသည့် စံနမူနာနည်းကို ရည်ညွှန်းသည်။ … ကျပန်းနမူနာမဟုတ်သောနမူနာသည် ကျပန်းအခွင့်အလမ်းသက်သက်မှလွဲ၍ အခြားအချက်များပေါ်တွင်နမူနာရွေးချယ်မှုအပေါ်အခြေခံသည့်နမူနာရွေးချယ်ခြင်းနည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ တစ်နည်းဆိုရသော် ကြမ်ဖက်မှုမဟုတ်သော သဘာဝတွင် ဘက်လိုက်ပါသည်။.
ပိုကြီးသောနမူနာအရွယ်အစားများသည် အဘယ်ကြောင့်ပိုကောင်းသနည်း။ ကြီးမားသောနမူနာအရွယ်အစားသည် အဘယ်ကြောင့်အကျိုးရှိသည်ကို နားလည်ရန် ပထမဆုံးအကြောင်းရင်းမှာ ရိုးရှင်းပါသည်။ ပိုကြီးသောနမူနာများသည် လူဦးရေကို ပိုမိုနီးစပ်စွာ ခန့်မှန်းပါသည်။. ကိန်းဂဏန်းစာရင်းအင်းများ၏ အဓိကပန်းတိုင်မှာ နမူနာတစ်ခုမှ လူဦးရေသို့ ယေဘုယျဖော်ပြရန်ဖြစ်သောကြောင့် နမူနာအရွယ်အစားသည် ကြီးပါက ကောက်ချက်နည်းပါသည်။
စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ ကွာခြားချက်ကား အဘယ်နည်း။
ကိန်းဂဏန်းကွာခြားချက်ကို ရည်ညွှန်းသည်။ အရာဝတ္ထုများ သို့မဟုတ် လူအုပ်စုများကြား သိသာထင်ရှားသော ကွဲပြားမှုများ. သိပ္ပံပညာရှင်များသည် ကောက်ချက်မဆွဲမီ ရလဒ်များကို ထုတ်ပြန်ခြင်းမပြုမီ စမ်းသပ်မှုတစ်ခုမှ ဒေတာသည် ယုံကြည်စိတ်ချရမှု ရှိ၊ မရှိ ဆုံးဖြတ်နိုင်ရန် ဤကွာခြားချက်ကို တွက်ချက်သည်။
စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ ခြားနားချက်ကို စမ်းသပ်ခြင်းဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း။ စာရင်းဇယားများတွင် တွဲထားသော ခြားနားချက် စမ်းသပ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ လူဦးရေ ကွာခြားမှုရှိမရှိ အကဲဖြတ်ရန် တိုင်းတာမှု နှစ်စုံကို နှိုင်းယှဉ်ရာတွင် အသုံးပြုသည့် တည်နေရာစမ်းသပ်မှု အမျိုးအစား. … တွဲစပ်ခြားနားမှုစမ်းသပ်မှု၏ အရင်းနှီးဆုံး ဥပမာမှာ ဘာသာရပ်များကို ကုသမှုမခံယူမီနှင့် ပြီးနောက် တိုင်းတာသောအခါတွင် ဖြစ်ပေါ်သည်။
ကိန်းဂဏန်းနှစ်ခု၏ ကွာခြားချက်မှာ ကိန်းဂဏန်းအရ သိသာထင်ရှားပါသည်။ အခွင့်အလမ်းကြောင့် မဟုတ်ပါ။
မူအရ၊ ကိန်းဂဏန်းအရ သိသာထင်ရှားသောရလဒ် (များသောအားဖြင့် ခြားနားချက်) သည် ကံနှင့် မသက်ဆိုင်သော ရလဒ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ပိုနည်းပညာအရ၊ Null Hypothesis သည် အမှန်ဖြစ်ပါက (ဆိုလိုတာက အမှန်တကယ် ကွာခြားမှု မရှိဟု ဆိုလိုသည်)၊ ကြီးမားသော သို့မဟုတ် ပိုကြီးသော ရလဒ်ကို ရရှိရန် ဖြစ်နိုင်ခြေနည်းပါသည်။
နမူနာအရွယ်အစားသည် တရားဝင်မှု သို့မဟုတ် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုအပေါ် သက်ရောက်မှုရှိပါသလား။
သင့်လျော်သောနမူနာအရွယ်အစားများသည် ယုံကြည်စိတ်ချရသော၊ မျိုးပွားနိုင်သောနှင့် မှန်ကန်သောရလဒ်များအတွက် အရေးကြီးပါသည်။. သေးငယ်သောနမူနာအရွယ်အစားများမှထုတ်ပေးသောအထောက်အထားများသည် ဘက်လိုက်ထားသောနမူနာများကြောင့် မှားယွင်းသောအနုတ်လက္ခဏာများ (အမျိုးအစား II အမှားများ) နှစ်ခုစလုံးတွင် အမှားအယွင်းများဖြစ်နိုင်ချေရှိပြီး၊
နမူနာအရွယ်အစား ကြီးလွန်းရင် ဘာဖြစ်မလဲ။ အလွန်ကြီးမားသောနမူနာများ သေးငယ်သောကွဲပြားမှုများကို စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ သိသာထင်ရှားသောခြားနားချက်များအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲလေ့ရှိသည်။ - ဆေးခန်းက အရေးမပါရင်တောင်။ ရလဒ်အနေနှင့်၊ သုတေသီများနှင့် ဆေးခန်းသမားများ နှစ်ဦးစလုံးသည် ကုသမှုဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်များ ပျက်ကွက်ခြင်းသို့ ဦးတည်သွားစေသည့် လွဲမှားစွာ လမ်းညွှန်မှု ခံနေကြရသည်။
နမူနာအရွယ်အစားသည် တိကျမှုကို မည်သို့အကျိုးသက်ရောက်သနည်း။
ကျွန်ုပ်တို့တွင် ဒေတာပို၍ အချက်အလက်များစွာရှိသောကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့၏ခန့်မှန်းချက်မှာ ပိုမိုတိကျပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏နမူနာအရွယ်အစားအတိုင်း တိုးကျွန်ုပ်တို့၏ ခန့်မှန်းချက်အပေါ် ယုံကြည်မှုတိုးလာခြင်း၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ မသေချာမရေရာမှုများ လျော့နည်းလာပြီး ကျွန်ုပ်တို့တွင် ပိုမိုတိကျမှုရှိသည်။
ကျပန်းနှင့် ကျပန်းနမူနာဖြစ်နိုင်ခြေနှင့် Non-ဖြစ်နိုင်ခြေနမူနာနည်းလမ်း * * အကြား ကွာခြားချက်များကား အဘယ်နည်း။ ဖြစ်နိုင်ခြေမရှိသောနမူနာနှင့် ဖြစ်နိုင်ခြေနမူနာကြား ခြားနားချက်မှာ ထိုသို့ဖြစ်သည်။ ဖြစ်နိုင်ခြေမရှိသောနမူနာသည် ကျပန်းရွေးချယ်မှုနှင့် ဖြစ်နိုင်ခြေနမူနာများတွင် မပါဝင်ပါ။. … ယေဘူယျအားဖြင့်၊ သုတေသီများသည် ဖြစ်နိုင်ခြေမရှိသော သို့မဟုတ် ဖြစ်နိုင်ခြေမရှိသော ကျပန်းနမူနာနည်းလမ်းများကို နှစ်သက်ကြပြီး ၎င်းတို့ကို ပိုမိုတိကျပြီး ခိုင်မာသည်ဟု ယူဆပါသည်။
Purposive Sampling နှင့် Random Sampling အကြား ကွာခြားချက်ကား အဘယ်နည်း။
ဖြစ်နိုင်ခြေနမူနာအောက်တွင် အသုံးပြုနိုင်သော အမျိုးမျိုးသောနမူနာနည်းစနစ်များ (ဥပမာ- ရိုးရိုးကျပန်းနမူနာ၊ အမျိုးအစားခွဲထားသော ကျပန်းနမူနာစသည်ဖြင့်)၊ ရည်ရွယ်ချက်ရှိရှိ နမူနာယူခြင်း၏ပန်းတိုင်၊ ယေဘူယျအားဖြင့် နမူနာဖန်တီးရန် ရည်ရွယ်ချက်ဖြင့် လူဦးရေတစ်ခုမှ ယူနစ်များကို ကျပန်းရွေးချယ်ခြင်းမဟုတ်ပါ။ (ဥပမာ ကိန်းဂဏန်း...
နမူနာနှင့် လူဦးရေ ကွာခြားချက်မှာ အဘယ်နည်း။
လူဦးရေသည် သင်ကောက်ချက်ဆွဲလိုသော အုပ်စုတစ်ခုလုံးဖြစ်သည်။ နမူနာတစ်ခုသည် သင်ဒေတာစုဆောင်းမည့် သီးခြားအုပ်စုဖြစ်သည်။ နမူနာ၏ အရွယ်အစားသည် လူဦးရေ စုစုပေါင်း၏ အရွယ်အစားထက် အမြဲတမ်း နည်းပါးသည်။.
နမူနာအရွယ်အစားသည် စာရင်းအင်းအရ သိသာထင်ရှားခြင်းရှိမရှိ သင်မည်သို့သိနိုင်မည်နည်း။ ယေဘူယျအားဖြင့် လက်မ၏ စည်းကမ်းသည် ထိုသို့ဖြစ်သည်။ နမူနာအရွယ်အစားပိုကြီးလေ၊ ကိန်းဂဏန်းအရ သိသာထင်ရှားလေဖြစ်သည်။— ဆိုလိုသည်မှာ သင့်ရလဒ်များသည် တိုက်ဆိုင်မှုဖြင့် ဖြစ်မြောက်ရန် အခွင့်အလမ်းနည်းပါသည်။
ကြီးမားသောနမူနာအရွယ်အစားရှိခြင်း၏အားနည်းချက်များကားအဘယ်နည်း။ နမူနာအရွယ်အစား ပိုကြီးတဲ့အတွက် အချိန်အများကြီးလိုပါတယ်။ နည်းဖြင့် ဖြန့်သည်။ လူဦးရေ ပြန့်ပွားနေသောကြောင့် နမူနာတစ်ခုလုံးမှ ဒေတာစုဆောင်းခြင်းသည် သေးငယ်သောနမူနာအရွယ်အစားများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက အချိန်များစွာပါဝင်မည်ဖြစ်သည်။
ကိန်းဂဏန်းနှစ်ခုကြားက ကွာခြားချက်က ကိန်းဂဏန်းအရ သိသာထင်ရှားမှုရှိ၊ မရှိ ဘယ်လိုပြောမလဲ။
t-test သည် အဓိပ္ပါယ်နှစ်ခုကြား ခြားနားချက်သည် အခွင့်အလမ်းကြောင့်ဖြစ်နိုင်ချေကို ပေးသည်။ ဒီလိုပြောရင် ထုံးစံပါပဲ။ ဖြစ်နိုင်ခြေသည် 0.05 ထက်နည်းသည်။ခြားနားမှု 'ထူးကဲ' ဟူသော ခြားနားမှုသည် အခွင့်အလမ်းကြောင့် ဖြစ်ပေါ်လာခြင်း မဟုတ်။
နမူနာအရွယ်အစား 30 ထက်နည်းပါက မည်သည့်စစ်ဆေးမှုကို အသုံးပြုနိုင်မည်နည်း။ Z-စမ်းသပ်မှုများ t-tests များနှင့် နီးကပ်စွာဆက်စပ်နေသော်လည်း စမ်းသပ်မှုတစ်ခုတွင် နမူနာအရွယ်အစား 30 ထက်နည်းသော သေးငယ်သောနမူနာရှိသည့်အခါ t-tests သည် အကောင်းဆုံးဖြစ်သည်။ ထို့အပြင်၊ t-tests များသည် စံသွေဖည်မှုကို မသိဟု ယူဆကြပြီး z-tests များက သိသည်ဟု ယူဆကြသည်။
နမူနာ n ၏ အရွယ်အစားသည် 30 ထက်နည်းသောအခါ ထိုနမူနာကို ?
နမူနာအရွယ်အစား 30 ထက်နည်းသောအခါ ကျွန်ုပ်တို့က ၎င်းကို ခေါ်သည်။ နမူနာလေးတစ်ခုကျွန်ုပ်တို့၏နမူနာအရွယ်အစားသည် ၃၈ (လေ့လာသုံးသပ်ခြင်း) ဖြစ်သောအခါ ၎င်းကို နမူနာအရွယ်အစားငယ်ဟုလည်းခေါ်ဆိုပါသည်။
ကိန်းဂဏန်းအရ သိသာထင်ရှားသော ရာခိုင်နှုန်းကွာခြားချက်မှာ အဘယ်နည်း။ ယေဘုယျအားဖြင့် p-value တစ်ခုဖြစ်သည်။ 5% သို့မဟုတ်အောက်ပိုင်း၏ ကိန်းဂဏန်းအရ အရေးပါသည်ဟု ယူဆပါသည်။
နမူနာအရွယ်အစားသည် စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ အရေးပါမှု ဆုံးဖြတ်ချက်များကို မည်သို့အကျိုးသက်ရောက်သနည်း။
နမူနာအရွယ်အစား ပိုမြင့်သည်။ ရလဒ်၏ယုံကြည်စိတ်ချရမှုသည် ပိုမိုမြင့်မားသောနမူနာအရွယ်အစားဖြင့် တိုးလာနိုင်သောကြောင့် သုတေသီအား တွေ့ရှိချက်၏ အရေးပါမှုအဆင့်ကို တိုးမြှင့်ခွင့်ပြုသည်။ နမူနာအရွယ်အစား ပိုကြီးသောကြောင့်၊ အုပ်စုတစ်ခုလုံး၏ အပြုအမူကို ပိုမိုတိကျစွာ ထင်ဟပ်နိုင်စေရန် မျှော်လင့်နိုင်သောကြောင့် ၎င်းကို မျှော်လင့်ရမည်ဖြစ်သည်။
နမူနာအရွယ်အစားသည် ယေဘူယျဖြစ်နိုင်စွမ်းအပေါ် သက်ရောက်မှုရှိပါသလား။ နမူနာအရွယ်အစား မလုံလောက်ခြင်း။ လေ့လာမှုများ၏ တရားဝင်မှုနှင့် ယေဘူယျဖြစ်နိုင်မှုကို ခြိမ်းခြောက်ရန် ရှုမြင်ခဲ့သည်။'ရလဒ်' သည် သမရိုးကျ ဝေါဟာရဖြင့် မကြာခဏ ပဋိသန္ဓေနေ၏။
နမူနာအရွယ်အစားက ဘယ်လိုကန့်သတ်ချက်လဲ။
နမူနာအရွယ်အစား ကန့်သတ်ချက်များ
နမူနာ အရွယ်အစား အနည်းငယ် သီးခြားရလဒ်သည် စစ်မှန်သောရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်းရှိ၊ မရှိ ဆုံးဖြတ်ရန်ခက်ခဲစေနိုင်သည်။ အချို့သောကိစ္စများတွင် အမျိုးအစား II အမှားအယွင်းတစ်ခုဖြစ်ပေါ်လာနိုင်သည်၊ ဆိုလိုသည်မှာ null hypothesis ကို မှားယွင်းစွာလက်ခံထားပြီး လေ့လာမှုအုပ်စုများကြားတွင် ကွာခြားမှုမရှိကြောင်း အစီရင်ခံထားသည်။