human
Pourquoi une taille d'échantillon de 30 est-elle le minimum suggéré requis pour effectuer une analyse statistique ? Mon conseiller m'a suggéré d'enquêter sur au moins 30 ménages avant de pouvoir effectuer une analyse statistique Expliquez comme si j'avais cinq ans.
gpt
Il y a un effet intéressant et légèrement contre-intuitif sur le fonctionnement de la confiance, de la taille de l'échantillon et de la taille de la population. Il pourrait être tentant de penser que votre confiance dans vos calculs statistiques pourrait dépendre de la taille de votre échantillon * en tant que fraction de la population mesurée * , et pour les petites populations c'est un * peu * vrai , mais pour de plus en plus grands populations , cet effet s'aplatit . Si vous avez un tiroir à chaussettes contenant dix chaussettes de motifs assortis, et que vous sortez dix chaussettes et comptez leurs motifs, vous pouvez maintenant caractériser le contenu de ce tiroir en toute confiance. Vous savez * exactement * quel pourcentage d'entre eux sont rayés ou à pois. Si votre tiroir avait à la place onze chaussettes et que vous en avez sorti dix, alors vos estimations de ces pourcentages pourraient être fausses, mais vous savez que c'est faux avec une marge d'erreur assez serrée. La dernière chaussette restante non observée pourrait faire chuter votre estimation de 9 % dans les deux sens. Si vous comptez dix chaussettes dans un tiroir qui en contient vingt, vos estimations * pourraient * être assez éloignées de la distribution réelle des chaussettes. Supposons que le tiroir contient 15 chaussettes rayées et 5 chaussettes à pois , et que vous ayez réussi à dessiner les 5 chaussettes à pois , vous pourriez regarder votre échantillon et dire « ce tiroir contient environ 50 % de rayures et 50 % de pois . être assez loin , parce que les proportions réelles étaient de 75 %/25 % . Mais c'est le plus loin que vous puissiez être , et il est très peu probable que vous soyez si loin en raison de la faible probabilité d' obtenir les 5 polka point chaussettes dans votre échantillon . C'est une coïncidence assez sauvage . Mais considérons maintenant quelque chose d' un peu plus grand . Supposons que vous vouliez mesurer la salinité de l' océan . Vous pouvez prendre une goutte d' eau de mer à la pipette et mesurer sa salinité , mais comment savez-vous que cela sera représentatif de l'ensemble de l'océan ? Après tout, dans l'exemple précédent, vous avez sondé 50 % du total des chaussettes de votre collection, mais ici, vous n'avez sondé qu'une infime fraction d'une fraction de pour cent de l'eau totale de l'océan ! Ce n'est peut-être pas intuitif, mais vous pouvez en fait être beaucoup plus confiant dans votre estimation, basée sur la sélection de quelques billions de molécules d'eau de mer parmi les nombreux quadrillions de molécules dans l'océan. Dans ce cas , ce n'est pas une question de quelle * fraction * de la population totale que vous comptez , c'est un cas de combien de mesures individuelles vous prenez , et le nombre de molécules dans cette goutte est * beaucoup * . Si l'océan était dix ou cent fois plus grand, cela n'aurait pas d'importance. Vous pourriez être à peu près aussi confiant dans votre mesure de compte-gouttes qu'auparavant. 30 n'est pas vraiment un nombre spécial , mais c'est un nombre d' échantillons , * en supposant que vous tirez d' une population infinie * , ce qui donne une marge d' erreur raisonnablement serrée convenant à la plupart des objectifs de recherche .