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Comment faire pour augmenter la taille de l'échantillon pour les erreurs de type 1

Les erreurs de type I se produisent dans les études de recherche quand un chercheur rejette incorrectement une hypothèse nulle. Au cours d'une étude, la personne qui effectue la recherche émet une hypothèse. Après avoir recueilli les résultats, vous allez l'utiliser comme éléments de preuve pour déterminer si l'hypothèse initiale était correcte. Quand un chercheur ne parvient pas à réaliser l'hypothèse est effectivement vrai, une erreur de type I a été commise. L'augmentation de la quantité de personnes dans votre étude permettra de réduire la probabilité d'une erreur de type I, parce que les résultats seront plus précis. Pour ce faire, vous devez augmenter votre taille de l'échantillon.

Instructions

  1. Évaluer les données démographiques comprises dans votre étude et de les écrire. Démographie comprennent toutes les données catégorique que vous utilisez qui vous déterminez est d'importance pour votre étude. Lorsque vous ajoutez des exigences démographiques plus à votre étude vous permettra de réduire votre taille globale de la population. Cela permettra non seulement de rendre plus difficile de trouver des exemples de participants, mais il fera aussi vos résultats moins concluants à la population générale.




  2. Déterminer la taille totale de la population que vous testez. En utilisant les données disponibles auprès de l'US Census Bureau est la meilleure façon de le faire.

  3. Calculer le nombre de participants supplémentaires que vous allez ajouter à votre étude, tout en gardant chaque quota prédéterminé même. Par exemple, si vous avez déjà eu 50 pour cent des hommes et 50 pour cent de femmes, d'augmenter le nombre d'hommes et de femmes à un ratio 1 pour 1 pour préserver votre hypothèse initiale. Basé sur le résultat de l'US Census Bureau, estimer un montant correct. Sondages politiques Nationwide utilisent 1000 personnes dans leur recherche, qui peut être utilisé comme un guide pour votre propre taille de l'échantillon.

  4. Redistribuer des tests supplémentaires pour vos nouveaux participants, suivant la même procédure que vous avez fait pour votre test original, jusqu'à ce que votre nouvelle taille de l'échantillon a terminé avec succès l'étude.

Conseils & Avertissements

  • Si vous êtes sur un budget dans votre recherche, envisager des alternatives à "échantillonnage aléatoire" dans sa forme la plus pure, comme cluster ou échantillonnage stratifié.
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