কিভাবে একটি ছোট নমুনা আকার বৈধতা প্রভাবিত করতে পারে?
কিভাবে একটি ছোট নমুনা আকার বৈধতা প্রভাবিত করতে পারে?

ভিডিও: কিভাবে একটি ছোট নমুনা আকার বৈধতা প্রভাবিত করতে পারে?

ভিডিও: কিভাবে একটি ছোট নমুনা আকার বৈধতা প্রভাবিত করতে পারে?
ভিডিও: Ребята сделали фотофон своими руками! Фотофон из картона стал средним продуктом. 2024, জুলাই
Anonim

ছোট নমুনা আকার পরিসংখ্যান শক্তি হ্রাস করে

একটি অধ্যয়নের শক্তি তার ক্ষমতা প্রতি একটি সনাক্ত প্রভাব যখন একটা থাকে প্রতি সনাক্ত করা ক সাধারন মাপ এটাও ছোট ফলাফল তির্যক করে টাইপ II ত্রুটির সম্ভাবনা বাড়ায়, যা অধ্যয়নের শক্তি হ্রাস করে।

একইভাবে, এটি জিজ্ঞাসা করা হয়, নমুনার আকার বৈধতাকে কীভাবে প্রভাবিত করে?

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

নমুনা আকার কিভাবে ডেটা প্রভাবিত করে? সাধারন মাপ গবেষণার জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ বিবেচনা। আরও বড় নমুনা মাপ আরও সঠিক গড় মান প্রদান করুন, বহিরাগতদের চিহ্নিত করুন যা তির্যক হতে পারে তথ্য একটি ছোট মধ্যে নমুনা এবং ত্রুটির একটি ছোট মার্জিন প্রদান করে।

এর পাশাপাশি, ছোট নমুনা আকারে সমস্যা কী?

এটি একটি বাস্তব সমস্যা কারণ ছোট নমুনা আকার এর সাথে যুক্ত: নিম্ন পরিসংখ্যান শক্তি। মিথ্যা আবিষ্কারের হার বৃদ্ধি। স্ফীত প্রভাব আকার অনুমান

নমুনা আকারের সূত্র কি?

n = N*X / (X + N - 1), যেখানে, X = Zα/22 *পি*(1-পি) / এমওই2, এবং জেডα/2 distribution/2 এ স্বাভাবিক বিতরণের সমালোচনামূলক মান (যেমন 95%এর আত্মবিশ্বাসের স্তরের জন্য, 0.0 0.05 এবং সমালোচনামূলক মান 1.96), MOE ত্রুটির মার্জিন, পি হল নমুনা অনুপাত, এবং N হল জনসংখ্যা আকার.

প্রস্তাবিত: