Cómo Ajustar para obtener una muestra pequeña

En un experimento, el tamaño de la muestra va a influir muchos de los resultados finales de su estudio. Un pequeño tamaño de la muestra puede surgir debido a restricciones presupuestarias o de recursos , y por lo tanto puede ser inmutable. Hay algunas medidas prácticas para ayudar a determinar la forma de ajustar para un pequeño tamaño de la muestra , incluyendo el uso de medidas de bajo tamaño del efecto para argumentar a favor de un mayor presupuesto y la disminución de la varianza del error en el estudio. Instrucciones Matemáticas 1

Determinar si el pequeño tamaño de la muestra influye verdaderamente sus resultados de una manera negativa . Elija una medida del tamaño del efecto , y calcularlo . Algunas de las opciones para las medidas del tamaño del efecto son "d " de Cohen Eta al cuadrado y Omega Squared . Por ejemplo, si el experimento es comparar dos medios , calcular "d" de Cohen restando los medios y dividiendo por la desviación estándar combinada . Si este valor es menor de 0,3 , entonces su pequeño tamaño de la muestra es probable que plantean un problema en este estudio . Si el valor es superior a 0,3, entonces usted no necesita preocuparse de ajustar por el pequeño tamaño de la muestra .
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Aumentar el presupuesto de su estudio. Si encuentra su tamaño del efecto fue demasiado pequeño , utilice este tamaño del efecto para argumentar a favor de un mayor presupuesto . Si este estudio es importante para sus patrocinadores , el pequeño tamaño del efecto probable que garantiza un mayor presupuesto , lo que le permitirá reunir una muestra más grande .
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Reducir la varianza de la estadística . Esto se puede lograr mediante el aumento de la precisión de su - de medición de datos . Por ejemplo, si usted está midiendo objetos físicos , el cambio de medida de hombre a medida computadora puede ayudar a reducir el error y, por lo tanto, la varianza, relacionadas con la estadística. Una alta variación contribuye negativamente a la magnitud del efecto , por lo que encontrar un método para reducir la varianza puede aliviar el problema de una pequeña muestra , independientemente de que usted aumentó a su presupuesto.