Wie zur Verbesserung der Sampling Präzision
Sie verbessern die Präzision der alles, was Sie von Ihrer Auswahl von Themen beobachten, indem eine größere Probe. Das zentrale Grenzwertsatz (Oder CLT, eine der Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie) beschreibt, wie zufällige Schwankungen verhalten, wenn eine Reihe von Zufallsvariablen hinzugefügt werden (oder gemittelt) zusammen. Unter vielen anderen Dingen, beschreibt die CLT, wie die Genauigkeit einer Probe-Statistik auf der Probengröße abhängt.
Die Genauigkeit einer Stichprobenstatistik erhöht (dh der SE abnimmt) im Verhältnis zu der Quadratwurzel der Stichprobengröße. Also, wenn Versuch A viermal so viele Themen als Trial B hat, dann sind die Ergebnisse von Test A doppelt so präzise sein, wie (das heißt, haben die Hälfte der SE von) die Ergebnisse von Test B, weil die Quadratwurzel vier ist zwei.
Sie können auch eine bessere Präzision (und kleinere SEs), indem Sie Ihr Experiment in einer Art und Weise erhalten, die in der Bevölkerung zufällige Variabilität verringert. Zum Beispiel, wenn Sie ein Gewichtsverlust Produkt zu einem Placebo vergleichen wollen, sollten Sie versuchen, die beiden Behandlungsgruppen in Ihrer Studie als ebenso ausgewogen wie möglich in Bezug auf jedes Thema Merkmal zu haben, die möglicherweise Gewichtsverlust beeinflussen können.
Eineiige Zwillinge machen ideal (wenn auch schwer zu finden) Probanden für klinische Studien, weil sie so eng in vielerlei Hinsicht angepasst. Alternativ können Sie Ihre Einschlusskriterien strenger gestalten. Zum Beispiel können Sie die Studiengruppen beschränken, nur in einem engen Alter, Größe Männchen und Gewichtsbereich und andere Kriterien gelten, die andere Quellen zwischen individuelle Variabilität zu beseitigen (wie Geschichte von Rauchen, Hypertonie, nervöse Störungen, und so weiter ).
Aber obwohl die Kriterien Aufnahme Verengung macht Ihre Studie Probe homogener und eliminiert mehr Quellen von zufälligen Schwankungen, es hat auch einige wichtige Nachteile:
Es macht härter geeignete Themen zu finden.
Ihre Schlüsse (Schlussfolgerungen) aus dieser Studie kann nun nur noch auf die schmaleren Bevölkerung angewendet werden (entsprechend Ihrer strengere Einschlusskriterien).