Bien que rarement possible, la façon la plus précise pour étudier une question de recherche - notamment en matière de l'homme et le comportement humain - est d'étudier une population entière. Au lieu de cela, les scientifiques doivent compter sur des échantillons. Les résultats d'un projet de recherche basé sur un échantillon sont ensuite généralisés pour adapter l'ensemble de la population. L'une des étapes les plus essentiels dans le choix d'un échantillon pour un projet est d'identifier et de sélectionner une taille de l'échantillon.
But de l'échantillonnage
L'échantillonnage est un procédé utilisé dans la recherche pour obtenir des points de données dans une étude de recherche. Ce processus est complété de multiples façons. Par exemple, l'échantillonnage aléatoire simple consiste à sélectionner les participants de la population complètement au hasard. L'échantillonnage stratifié consiste à choisir les participants au hasard en fonction de certaines catégories, y compris le sexe et la race, pour obtenir un échantillon représentatif de l'ensemble de la population.
Taille de l'échantillon
La taille de l'échantillon choisi pour un projet de recherche donné dépend habituellement du niveau de précision que vous accepterez des résultats du projet. Statistiquement parlant, la plupart des domaines d'études acceptent les résultats avec une marge d'erreur de plus ou moins .05 comme crédible, ce qui signifie qu'il est un 5 pour cent de probabilité que les résultats obtenus sont dus à l'erreur. Statisticiens calculer la taille de l'échantillon nécessaire pour obtenir ce niveau de précision en fonction de plusieurs facteurs pertinents à l'étude particulière, comme la marge d'erreur souhaitée et score standard critique.
La précision et la crédibilité
En règle générale, dans la recherche, plus la taille de l'échantillon pour un projet donné est le mieux. Des échantillons plus importants représentent les données réelles d'une population plus précise que des échantillons plus petits. Cette observation a des racines dans l'idée de la courbe de distribution normale. Un plus grand échantillon tient compte davantage de données et élimine les valeurs aberrantes et d'autres données inhabituelles que la taille des échantillons plus petits peuvent mettre en évidence ainsi. La taille minimale de l'échantillon idéal pour donner de la crédibilité à un projet de recherche varie en fonction du terrain, mais varie généralement de 40 à 100 participants.
Taille de l'échantillon inadéquat
taille de l'échantillon inadéquat dans un projet de recherche jette un doute sur les résultats du projet. Une trop petite taille de l'échantillon peut admettre des valeurs aberrantes et d'autres points de données inhabituelles dans les résultats de l'étude, ce qui provoque les données de l'échantillon à partir des données varient de la population réelle. Cela provoque les résultats d'une étude de recherche à la représentation de l'absence et vous empêche de généraliser les données de l'étude à la population en général; en bref, une trop petite taille de l'échantillon rend les résultats d'une étude inutile.