Comment améliorer la précision de l'échantillonnage
Vous améliorez la précision de ce que vous observez de votre échantillon de sujets en ayant un échantillon plus large. La théorème central limite (ou CLT, l'un des fondements de la théorie des probabilités) décrit comment fluctuations aléatoires comportent quand un tas de variables aléatoires sont ajoutés (ou moyenne) ensemble. Parmi beaucoup d'autres choses, la CLT décrit comment la précision d'un échantillon statistique dépend de la taille de l'échantillon.
La précision des augmentations échantillon de statistiques (qui est, le SE diminue) en proportion de la racine carrée de la taille de l'échantillon. Donc, si de première instance A a quatre fois plus de sujets que l'essai B, puis les résultats de première instance A seront deux fois plus précis que (qui est, avoir la moitié de la SE de) les résultats de l'essai B, parce que la racine carrée de quatre est deux.
Vous pouvez également obtenir une meilleure précision (et petites PME) par la mise en place de votre expérience d'une manière qui réduit la variabilité aléatoire dans la population. Par exemple, si vous voulez comparer un produit de perte de poids à un placebo, vous devriez essayer d'avoir les deux groupes de traitement dans votre procès comme tout aussi équilibrés que possible à l'égard de toutes les caractéristiques objet concevable qui peut influer sur la perte de poids.
Les jumeaux identiques font (bien que difficile à trouver) sujets idéaux pour les essais cliniques parce qu'ils sont si étroitement appariés à bien des égards. Alternativement, vous pouvez faire vos critères d'inclusion plus strictes. Par exemple, vous pouvez restreindre les groupes d'étude pour les hommes seulement au sein d'une étroite âge, la taille, et la gamme de poids et imposer d'autres critères qui éliminent d'autres sources d'entre-sujet variabilité (tels que des antécédents de tabagisme, de l'hypertension, des troubles nerveux, etc. ).
Mais bien restreignant les critères d'inclusion rend votre échantillon de l'étude plus homogène et élimine plusieurs sources de fluctuations aléatoires, il a aussi quelques inconvénients importants:
Il permet de trouver des sujets appropriés difficile.
Vos déductions (conclusions) de cette étude ne peuvent désormais être appliqués à la population restreinte (correspondant à vos critères d'inclusion plus strictes).
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Déterminer la taille de l'échantillon dans les statistiques -
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