Как определить оптимальное количество наблюдений для получения статистически значимых результатов?

Чтобы определить оптимальное количество наблюдений для получения статистически значимых результатов, нужно учитывать несколько факторов: 1

• Выдвинуть гипотезы. 1 Необходимо чётко определить нулевую и альтернативную гипотезы, отражающие вопрос или утверждение исследования. 1 Нулевая гипотеза предполагает отсутствие эффекта или различия, а альтернативная — наличие эффекта или различия. 1
• Установить уровень значимости. 1 Это порог, ниже которого наблюдаемый результат считается статистически значимым. 1 Обычно используются уровни значимости 0,05 (5%) и 0,01 (1%). 1 Выбор подходящего уровня значимости зависит от конкретной области исследования и желаемого баланса между ошибками первого и второго типа. 1
• Рассчитать размер выборки. 1 Больший объём выборки, как правило, увеличивает мощность анализа для обнаружения значимых эффектов или различий. 1 Адекватное определение размера выборки должно основываться на таких факторах, как желаемая мощность, величина эффекта и вариабельность данных. 1
• Найти стандартное отклонение. 1 Оно требуется для оценки изменчивости данных в выборке и даёт представление о разбросе точек данных вокруг среднего значения. 1
• Рассчитать T-Score. 1 Для тестов, включающих средние значения или разность средних, таких как t-тест, необходимо вычисление t-score. 1
• Найти степени свободы. 1 Под степенями свободы понимается количество независимых наблюдений, которое может быть использовано для оценки в ходе статистического анализа. 1

Оптимальный объём выборки зависит от вида исследования и его масштабов. 3 Например, в социологических опросах, как правило, участвует свыше 1000 человек. 3 В психологических и медицинских экспериментах и исследованиях количество испытуемых гораздо меньше, оптимальным числом считается 10–30 человек. 3

Для упрощения расчётов можно использовать специальные калькуляторы. 5