Definisi
Ukuran sampel (dilambangkan n) adalah jumlah pengamatan individual atau titik data yang disertakan dalam studi statistik. Ini adalah faktor kritis yang mempengaruhi keandalan, presisi, dan kekuatan statistik hasil Anda.
Bagaimana Ukuran Sampel Mempengaruhi Hasil
Sampel lebih besar menghasilkan estimasi lebih tepat dan interval kepercayaan lebih sempit.
Anda ingin mengetahui waktu perjalanan rata-rata di kota Anda.
Survei 10 orang: Rata-rata = 28 menit, IK 95%: 18 sampai 38 menit (rentang lebar)
Survei 500 orang: Rata-rata = 31 menit, IK 95%: 29 sampai 33 menit (rentang sempit)
Sampel lebih besar memberikan estimasi yang jauh lebih tepat dari rata-rata sebenarnya.
Mengapa Ini Penting
Ukuran sampel adalah salah satu keputusan terpenting dalam studi apa pun. Sampel terlalu kecil dapat menghasilkan hasil tidak andal, interval kepercayaan lebar, dan kegagalan mendeteksi efek nyata (kekuatan statistik rendah). Sampel terlalu besar membuang waktu dan sumber daya.
Sebelum mengumpulkan data, peneliti menggunakan analisis kekuatan untuk menghitung ukuran sampel minimum yang diperlukan untuk mendeteksi efek yang bermakna. Ini menyeimbangkan presisi dengan kepraktisan. Dalam bisnis, perhitungan ukuran sampel yang tepat mencegah perusahaan menarik kesimpulan dari data uji A/B yang tidak mencukupi.
Ukuran sampel langsung mempengaruhi kualitas kesimpulan Anda. Selalu hitung ukuran sampel yang diperlukan sebelum mengumpulkan data, dan berhati-hatilah dengan hasil dari sampel kecil.