Định nghĩa
Kích thước mẫu (ký hiệu là n) là số lượng quan sát hoặc điểm dữ liệu riêng lẻ được bao gồm trong một nghiên cứu thống kê. Đây là yếu tố then chốt ảnh hưởng đến độ tin cậy, độ chính xác và lực thống kê của kết quả.
Kích thước mẫu ảnh hưởng đến kết quả như thế nào
Mẫu lớn hơn dẫn đến ước lượng chính xác hơn và khoảng tin cậy hẹp hơn.
Bạn muốn biết thời gian đi làm trung bình trong thành phố của bạn.
Khảo sát 10 người: Trung bình = 28 phút, KTC 95%: từ 18 đến 38 phút (phạm vi rộng)
Khảo sát 500 người: Trung bình = 31 phút, KTC 95%: từ 29 đến 33 phút (phạm vi hẹp)
Mẫu lớn hơn cho ước lượng chính xác hơn nhiều về giá trị trung bình thực.
Tại sao điều này quan trọng
Kích thước mẫu là một trong những quyết định quan trọng nhất trong bất kỳ nghiên cứu nào. Mẫu quá nhỏ có thể dẫn đến kết quả không đáng tin cậy, khoảng tin cậy rộng và thất bại trong việc phát hiện hiệu ứng thực (lực thống kê thấp). Mẫu quá lớn lãng phí thời gian và nguồn lực.
Trước khi thu thập dữ liệu, các nhà nghiên cứu sử dụng phân tích lực để tính kích thước mẫu tối thiểu cần thiết để phát hiện hiệu ứng có ý nghĩa. Điều này cân bằng độ chính xác với tính thực tế. Trong kinh doanh, các phép tính kích thước mẫu đúng ngăn các công ty rút ra kết luận từ dữ liệu A/B test không đủ.
Kích thước mẫu ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng kết luận của bạn. Luôn tính kích thước mẫu cần thiết trước khi thu thập dữ liệu và cẩn thận với kết quả từ các mẫu nhỏ.