La taille de l'échantillon est une considération importante dans la conception d'une expérience. Un échantillon trop petit faussera les résultats d'une expérience. les données collectées peuvent être invalides en raison du petit nombre de personnes ou d'objets testés. La taille de l'échantillon a un effet sur deux statistiques importantes: la moyenne et la médiane.
Taille de l'échantillon et plan expérimental

La plupart des expériences sont exécutées en comparant la réaction de deux groupes de personnes ou d'objets à une variable. Tout ce qui est différent de la variable est maintenu identique afin d'éviter toute confusion lors de l'interprétation des résultats. Le nombre de personnes ou d'objets dans chaque groupe est appelé taille d'échantillon. La taille de l'échantillon doit être suffisamment importante pour éviter la possibilité que les résultats soient dus à des facteurs aléatoires plutôt qu'à la variable manipulée. Par exemple, une étude sur la façon dont lire le soir affecte la capacité des enfants à apprendre à lire ne serait pas valable si seuls cinq enfants étaient étudiés.
Moyenne et médiane

Après l'expérience, les scientifiques ont utilisé statistiques pour les aider à interpréter les résultats de l'expérience. Deux statistiques importantes sont la moyenne et la médiane.
Sciencing Video Vault
Créez la parenthèse (presque) parfaite: Voici comment créer la parenthèse (presque) parfaite: Voici comment.

La moyenne , la valeur moyenne est calculée en additionnant tous les résultats d’un groupe et en divisant par le nombre de personnes du groupe. Par exemple, si le score moyen à un test de lecture pour un groupe d’enfants était de 94%, cela signifie que le scientifique a ajouté tous les résultats au test et les a divisés par le nombre d’élèves, pour une réponse d’environ 94%.

La médiane fait référence au nombre séparant la moitié supérieure des données de la moitié inférieure. Il est trouvé en organisant les données dans l'ordre numérique. Par exemple, le score médian de tous les élèves soumis à un test de lecture pourrait être de 83% si la moitié des élèves obtenaient un score supérieur à 83% et l'autre moitié un résultat inférieur.
Taille moyenne et de l'échantillon

Si la taille de l'échantillon est trop petit, les scores moyens seront artificiellement gonflés ou dégonflés. Supposons que seulement cinq étudiants ont passé un test de lecture. Un score moyen de 94% obligerait la plupart de ces étudiants à atteindre un score proche de 94%. Si 500 élèves passaient le même test, la moyenne pourrait refléter une plus grande variété de scores.
Médiane et taille d'échantillon

De même, les scores médians seront indûment influencés par une petite taille d'échantillon. Si seulement cinq étudiants passaient un test, un score médian de 83% signifierait que deux étudiants obtenaient un résultat supérieur à 83% et deux étudiants obtenant un résultat inférieur. Si 500 étudiants passaient le test, le score médian refléterait le fait que 249 étudiants obtiendraient un score supérieur au score médian.
Taille de l'échantillon et signification statistique

La petite taille des échantillons est problématique, car les résultats des expériences les impliquant ne sont généralement pas statistiquement significatifs. La signification statistique est une mesure de la probabilité que les résultats soient obtenus par hasard. Avec des échantillons de petite taille, il est généralement extrêmement probable que les résultats soient dus au hasard plutôt qu'à l'expérience.