Исследования Исследования - доверительные интервалы и уровни

В исследованиях исследований статистические данные применяются к рандомизированным образцам. Эти статистические данные представляют собой степень, в которой исследователь может быть уверен, что образец исследования является обоснованным и надежным.

Что такое доверительный интервал?

A доверительный интервал - это погрешность, которую испытал бы исследователь, если он или она может задать конкретный исследовательский вопрос, скажем, каждого члена целевой группы и получить тот же ответ, что члены выборки дали в опросе.

Например, если исследователь использовал доверительный интервал в 4 и 60% участников опроса, отвеченный «Порекомендовал друзьям», он мог бы уверен , что между 54% и 64% членов всего целевого населения также сказали бы «Порекомендовали бы друзьям», когда его задали по одному и тому же вопросу. В этом случае доверительный интервал равен +/- 4.

Что такое уровень доверия?

Уровень достоверности является выражением уверенности в том, что исследователь может быть из данных, полученных из выборки. Уровни доверия выражаются в процентах и ​​указывают, как часто этот процент от целевой совокупности дает ответ, который лежит в пределах доверительного интервала. Наиболее часто используемый уровень достоверности составляет 95%. Связанная концепция называется статистической значимостью.

Уверенность в доверии исследователя, что его выборка действительно является представителем целевой популяции, зависит от ряда факторов. Уверенность исследователя в дизайне и реализации их исследований и осознание его ограничений во многом основана на трех важных переменных: размере выборки, частоте ответа и размере населения. Исследователи давно согласились с тем, что эти переменные должны быть тщательно рассмотрены на этапе планирования исследований.

Размер выборки

• В целом, более крупные образцы предоставляют данные, которые действительно отражают целевую совокупность. Широкий доверительный интервал указывает на меньшую уверенность в данных, поскольку для ошибки существует больший запас . Широкий доверительный интервал похож на хеджирование ваших ставок. Хотя существует зависимость между доверительным интервалом и размером выборки, но это не линейная зависимость. Исследователь не может сократить уровень доверия в два раза, удвоив размер выборки. Частота ответа
• Точность, с которой данные выборки отражают целевую совокупность, зависит также от процента респондентов, которые дали конкретный ответ или ответили определенным образом. Чем больше респондентов, которые дали конкретный ответ, скажите «Очень доволен», тем увереннее исследователь может быть в этом ответе.Будет некоторая изменчивость в процентах в средних областях нормальной кривой. То есть, если исследователь на 50% уверен, что члены целевых групп населения будут реагировать (в пределах доверительного интервала), как члены выборки, вероятно, будет некоторое отклонение от этого уровня 50%. Хорошо помнить, что выбросы (данные, которые находятся на дальних концах или хвосты нормальной кривой), более вероятно, происходят примерно с той же скоростью в популяции, что и в выборке, - есть менее изменчивость здесь, потому что есть более низкая частота. (Подумайте, как шары в Galton Box имеют тенденцию складываться посередине на выставке Pacific Science Center? Только несколько мячей отскакивают в хвосты.) По этой причине легче быть уверенным в частоте экстремальных ответов ,

• Размер населения

• не является важным фактором в размере выборки, если исследователь не работает с очень маленьким населением и известным (например, достаточно мал, чтобы все члены населения можно идентифицировать исследователем). Системы творческих исследований указывают, что:

Математика вероятности доказывает, что численность населения не имеет значения, если размер выборки не превышает несколько процентов от общей численности населения, которую вы изучаете. Это означает, что выборка из 500 человек одинаково полезна при изучении мнений о состоянии в 15 000 000 человек, так как это был бы город в 100 000.

Создание

репрезентативной выборки может быть дорогостоящий и трудоемкий процесс. Исследователи всегда сталкиваются с компромиссом между уровнем уверенности, который они хотели бы получить, или степенью точности, которую они должны достичь, и уровнем уверенности, который они могут себе позволить. Размер выборки в исследованиях качественных исследований

Качественное исследование носит исследовательский или описательный характер и не фокусируется на цифрах или измерениях. Однако опасения по поводу ошибки выборки в исследованиях качественных исследований остаются в силе. Как правило, если образец является представителем целевого юниверса, темы или шаблоны, которые появляются из исследования, будут отражать большее население, которое представляет интерес для исследователя.

Если образец является представительным и состоит из большого процента целевой популяции, то уверенность в точности данных, полученных из этого образца, будет иметь тенденцию быть высокой.

Определение размера выборки в исследованиях исследований

Различные правила применяются к количественным исследованиям и качественным исследованиям, когда дело доходит до определения размера выборки. Вообще говоря, чтобы быть уверенным в данных, полученных в результате качественных исследовательских исследований, исследователь должен иметь четкое представление о том, как будут использоваться данные. Данные могут составлять основу описательного описания (как в случае конкретного исследования или некоторых этнографических исследований), либо он может служить исследовательским способом для определения релевантных переменных, которые впоследствии могут быть проверены на корреляции в количественном исследовании.

Размер выборки в исследованиях количественных исследований

Количественные исследования часто включают сравнение между сегментами рынка или подгруппами целевого рынка.Поскольку количественные исследования основаны на цифрах, определение удобного размера выборки может быть довольно простым - для каждой важной группы или сегмента в исследовании исследователь надеется обследовать 100 участников.

Этот номер является рекомендацией, а не абсолютной. Исследователь рынка рассмотрит ряд релевантных переменных, чтобы определить размер выборки в исследованиях исследований.

Размер выборки в исследованиях количественных исследований

При проведении исследования рынка исследований цель

вывести из образца, что, вероятно, будет верно для целевой вселенной. Образец предоставляет данные, которые могут быть отмечены или известны. Из этих наблюдаемых или известных данных исследователь может оценить степень, в которой неизвестное значение или параметр можно найти в целевой совокупности. Исследование количественных исследований основано на понятии симметричной кривой

нормальный , который представляет в сознании исследователя целевую вселенную - популяцию, о которой исследователь должен оценивать, а не фактически > знать параметры. Репрезентативная выборка позволяет исследователю рассчитать - из данных выборки - оценочный диапазон значений

, которые могут включать неизвестное значение или параметр, который представляет интерес. Этот оценочный диапазон значений представляет собой область на нормальной кривой и обычно выражается как десятичная или процентная. Нормальная кривая и вероятность Нормальная симметричная кривая является визуальным выражением вероятности. Давайте рассмотрим простую эвристику: деятельность в научном центре позволяет большому количеству шаров попадать между двумя акриловыми листами, по одному за раз. Каждый шар проходит через то же отверстие в верхней части дисплея, а затем падает между любыми вертикальными параллельными разделителями, которые отделяют стопки шариков, когда они приходят в покое. Через несколько часов шарики сформировали форму нормальной кривой. Кривая меняется немного по мере того, как каждый вновь введенный шар попадает в массу шаров, которые прибыли первыми.

Но в целом симметричная кривая очевидна, и она происходила естественным образом, независимо от каких-либо действий наблюдателей или сотрудников Научного центра. Изогнутая форма, образующая шары, отражает вероятность того, что большая часть шаров упадет в центр и останется там. Меньше шаров превратит его в дальние края кривой - некоторые неизбежно будут, но их немного.

Эта нормальная кривая похожа на концепцию образца. Каждый раз, когда дисплей опорожняется, и шары снова могут попасть в коробку Galton, конфигурация стопок шаров будет немного отличаться. Но со временем форма кривой не будет сильно изменяться, и шаблон будет действовать верно.