Là gì
Sample Size (Cỡ mẫu, ký hiệu n) là số phần tử cần lấy vào mẫu. Bài toán đặt ra là: lấy ít quá thì kết luận chênh lệch lớn hoặc bỏ sót thay đổi thật, lấy nhiều quá thì tốn kém mà không thêm bao nhiêu độ chính xác.
Có hai bài toán, mỗi bài một nhóm công thức. Bài toán thứ nhất: muốn ước lượng một con số (một giá trị trung bình, một tỷ lệ) với sai số không vượt quá mức cho trước. Bài toán thứ hai: muốn một phép kiểm định đủ sức phát hiện một chênh lệch có kích thước cho trước, với xác suất mong muốn. Trong bài này, kiểm định (hypothesis test) hiểu đơn giản là cách dùng dữ liệu mẫu để quyết định xem một sự khác biệt là thật hay chỉ do ngẫu nhiên.
Vì sao cần
Cỡ mẫu quyết định độ tin cậy của kết luận. Nếu cỡ mẫu không đủ, phân tích có thể thấy hai nhóm số liệu khác nhau nhưng khả năng phát hiện đúng sự khác biệt đó lại thấp (lực kiểm định thấp, low power), dẫn đến quyết định sai và tốn kém. Nếu lỡ làm với mẫu nhỏ, nên ước lượng lực kiểm định rồi báo cho các bên liên quan biết mức rủi ro.
Một sự thật hay gây ngạc nhiên: khi tổng thể lớn, cỡ mẫu gần như không còn phụ thuộc vào kích thước tổng thể. Mẫu 1.000 phần tử cho sai số biên khoảng 3,1% với tổng thể 50.000 hay 200 triệu.
Phần còn lại dành cho thành viên
Đang kiểm tra quyền xem của bạn…