När det gäller vetenskapliga studier är provstorlek en avgörande faktor för kvalitetsforskning. Provstorlek, ibland representerad som n
, är antalet enskilda data som används för att beräkna en uppsättning statistik. Större provstorlekar gör det möjligt för forskare att bättre fastställa medelvärdena på sina data och undvika fel vid testning av ett litet antal eventuellt atypiska prover.

TL; DR (för lång; läste inte) |

Provstorlek är en viktig faktor för forskning. Större provstorlekar ger mer exakta medelvärden, identifierar utskott som kan skjuva uppgifterna i ett mindre prov och ge en mindre felmarginal.
Provstorlek

Provstorlek är antalet uppgifter som testats i en undersökning eller ett experiment. Om du till exempel testar 100 prover av havsvatten för oljerester är din provstorlek 100. Om du undersöker 20 000 personer för tecken på ångest är din provstorlek 20 000. Större provstorlekar har den uppenbara fördelen att tillhandahålla mer data för forskare att arbeta med; men stora provstorleksförsök kräver större ekonomiska och tidsmässiga åtaganden.
Medelvärde och utdelare

Större provstorlekar hjälper till att bestämma medelvärdet för en kvalitet bland testade prover - detta genomsnitt är medel
. Ju större provstorlek, desto mer exakt medelvärdet. Om du till exempel finner att medelhöjd är 40 fot, 4 tum, men bland 100 personer är medelhöjden 5 fot, 3 tum, den andra mätningen är en bättre uppskattning av medelhöjden på en individ eftersom du testar betydligt fler ämnen. Att fastställa medelvärdet gör det också möjligt för forskare att lättare fastställa outliers
. En fördjupare är ett stycke data som skiljer sig starkt från medelvärdet och kan representera en intressepunkt för forskning. Så baserat på den genomsnittliga höjden skulle någon med en höjd av 6 fot, 8 tum, vara en avlägsen datapunkt.
The Danger of Small Samples.

Möjligheten till outliers är en del av det som gör ett stort prov storlek viktigt. Till exempel, säg att du undersöker fyra personer om deras politiska anslutning, och en tillhör det oberoende partiet. Eftersom detta är en individ i ett urval av 4, kommer din statistik att visa att 25 procent av befolkningen tillhör det oberoende partiet, troligtvis en felaktig extrapolering. Att öka din provstorlek kommer att undvika vilseledande statistik om det finns en översättare i ditt prov.
Felmarginal

Provstorlek är direkt relaterad till statistikens felmarginal
eller hur exakt För en ja-eller-nej fråga, till exempel om en person äger en bil, kan du bestämma felmarginal för en statistik genom att dela 1 med kvadratroten i provstorleken och multiplicera med 100. Summan är en procent . Till exempel kommer en provstorlek på 100 att ha en 10-procentig felmarginal. Vid mätning av numeriska kvaliteter med ett medelvärde, såsom höjd eller vikt, multiplicerar du detta totalt med två gånger standardavvikelsen
av data, som mäter hur spridda datavärdena är från medelvärdet. I båda fallen, desto större är provstorleken, desto mindre är felmarginalen.