La taille d'un échantillon influence deux propriétés statistiques: 1) la précision de nos estimations et 2) la capacité de l'étude à tirer des conclusions. Pour utiliser un exemple, nous pourrions choisir de comparer les performances des coureurs de marathon qui mangent des flocons d'avoine au petit-déjeuner à celles de ceux qui n'en mangent pas.
Pourquoi la taille de l'échantillon est-elle importante dans une expérience ?
Lors de la planification d'une étude rapportant des différences entre des groupes de patients ou décrivant certaines variables dans un seul groupe, la taille de l'échantillon doit être prise en compte car elle permet au chercheur de contrôler le risque de rapporter un faux négatif trouver (erreur de type II) ou pour estimer la précision de son expérience…
Pourquoi est-il important d'avoir une taille d'échantillon précise dans la recherche quantitative ?
Dans la recherche quantitative, la capacité de tirer des conclusions avec une confiance raisonnable repose sur un calcul précis de la taille de l'échantillon, car sans cela, des résultats peuvent être manqués, biaisé ou tout simplement incorrect. Cela peut également rendre une étude contraire à l'éthique, non publiable ou les deux.
À quoi sert la taille de l'échantillon ?
La taille de l'échantillon fait référence à le nombre de participants ou d'observations inclus dans une étude. Ce nombre est généralement représenté par n. La taille d'un échantillon influence deux propriétés statistiques: 1) la précision de nos estimations et 2) la capacité de l'étude à tirer des conclusions.
Quels sont les facteurs affectant la taille de l'échantillon ?
Les facteurs affectant la taille des échantillons sont la conception de l'étude, la méthode d'échantillonnage et les mesures des résultats - taille de l'effet, écart type, puissance de l'étude et niveau de signification. [2, 3] Les différences existent entre les différents types de conception de l'étude comme la description et l'étude analytique.
