কিভাবে নমুনা আকার নির্ভরযোগ্যতা প্রভাবিত করে?

2024 লেখক: Michael Samuels | [email protected]. সর্বশেষ পরিবর্তিত: 2023-12-16 01:40

যদি তোমার প্রভাব আকার ছোট তারপর আপনি একটি বড় প্রয়োজন হবে সাধারন মাপ অন্যথায় পার্থক্য সনাক্ত করার জন্য প্রভাব আপনার মধ্যে এলোমেলোতা দ্বারা মুখোশ করা হবে নমুনা । সুতরাং, বৃহত্তর নমুনা মাপ অধিক নির্ভুলতা এবং ক্ষমতার সাথে আরো নির্ভরযোগ্য ফলাফল দেয়, কিন্তু তাদের আরো সময় এবং অর্থ ব্যয় হয়।

একইভাবে কেউ প্রশ্ন করতে পারে, কিভাবে একটি ছোট নমুনা আকার নির্ভরযোগ্যতা প্রভাবিত করে?

ক ছোট নমুনা আকার এছাড়াও প্রভাবিত করে দ্য নির্ভরযোগ্যতা একটি জরিপের ফলাফলের কারণ এটি একটি উচ্চতর পরিবর্তনশীলতার দিকে পরিচালিত করে, যা পক্ষপাতের দিকে পরিচালিত করতে পারে। এই লোকগুলো ইচ্ছাশক্তি জরিপে অন্তর্ভুক্ত করা হবে না, এবং জরিপের নির্ভুলতা ইচ্ছাশক্তি অ-প্রতিক্রিয়া থেকে ভোগে।

উপরের পাশে, নমুনার আকার কি পক্ষপাতকে প্রভাবিত করে? বৃদ্ধি সাধারন মাপ কমিয়ে দেয় নমুনা ত্রুটি; যে হয় , এটা তোলে নমুনা পরিসংখ্যান কম পরিবর্তনশীল তবে, বাড়ছে নমুনা আকার করে না প্রভাবিত জরিপ পক্ষপাত । একটি বড় সাধারন মাপ পদ্ধতিগত সমস্যার জন্য সংশোধন করতে পারে না (আন্ডারকভারেজ, নন -রেসপন্স পক্ষপাত , ইত্যাদি) যা জরিপ উত্পাদন করে পক্ষপাত.

এছাড়াও জিজ্ঞাসা করা হয়েছে, কিভাবে নমুনা আকার বৈধতা প্রভাবিত করে?

কেউ জিজ্ঞাসা করতে পারে কেন সাধারন মাপ এত গুরুত্বপূর্ণ। এই উত্তর যে একটি উপযুক্ত সাধারন মাপ জন্য প্রয়োজন হয় বৈধতা । যদি সাধারন মাপ এটি খুব ছোট, এটি ফল দেবে না বৈধ ফলাফল যথাযথ সাধারন মাপ ফলাফলের নির্ভুলতা তৈরি করতে পারে।

একটি বড় নমুনা আকার ব্যবহার করার অসুবিধা কি?

অসুবিধা এর বড় নমুনা আকার । থেকে অনেক সময় প্রয়োজন বড় নমুনা আকার জনসংখ্যা যেভাবে ছড়িয়ে পড়ে এবং এইভাবে সমগ্র থেকে তথ্য সংগ্রহ করে নমুনা ছোট তুলনায় অনেক সময় জড়িত হবে নমুনা মাপ.