De-a
lungul experienței mele cu psihometria, statistica, a cercetărilor
realizate și alte „ciudăţenii” din acestea de-a lungul unor
ani de studiu şi-n lucrul meu din prezent, m-am întâlnit la un
nivel mai elaborat sau mai puțin elaborat cu necesitatea acută
aproape transformată în reflex de a ,mă întreba și a revizui.
Ce
anume? Pentru a nu intra în detalii obositoare care poate te-ar
îndepărta definitiv cititorule, care totuși ai ajuns la acest rând
(bravo, cititorule!), mă refer la exact despre ce vor fi următoarele
rânduri.
Citind literatura ştiinţifică, apare întrebarea cum
selectezi ceea ce citești și consideri valoros? Ei bine, cât de
mare este eşantionul (numărul unităţilor investigate, de ex.,
numărul elevilor dintr-o clasă) cercetării? Un studiu se consideră cu atât mai prețios pentru perspectiva extrapolării concluziilor
cercetarii cu cât eşantionul este mai mare. Dar chiar oricât de
mare? Ei, nu chiar.
Atenție! Acesta nu este un curs de statistici, prelucrare și interpretare a datelor!
Atenție! Acesta nu este un curs de statistici, prelucrare și interpretare a datelor!
O
serie de comentarii au sugerat că studiile mari sunt mai fiabile
decât studiile mai mici și că există un interes tot mai mare în
analiza "datelor mari" care integrează informații de la
multe mii de persoane și / sau de la diferite surse de date.
Se
consideră totuși o varietate de prejudecăți și limitări care sunt probabile
în epoca "data", inclusiv
- eroarea de eșantionare,
- eroarea de măsurare,
- erorile multiple de comparare,
- eroarea de agregare ș
- erororile asociate cu excluderea sistematică a informațiilor.
Folosind exemple din epidemiologie, cercetare în
domeniul serviciilor de sănătate, studii privind factorii
determinanți ai sănătății și studiile clinice, un studiu
concluzionează că este necesar să se acorde mai multă atenție
pentru a se asigura că dimensiunea eșantionului mare nu conduce la
erori inferențiale mari.
În ciuda avantajelor studiilor mari,
mărimea eșantionului foarte mare poate mări eroarea asociată cu eroarea
rezultată din eșantionare sau design- ul de studiu.
Un
alt exemplu de cercetare din domeniul epidemiologic îl reprezintă
următorul:
Două investigații efectuate cu aceeași metodologie și
obținând rezultate echivalente, dar diferite numai în ceea ce
privește dimensiunea eșantionului, pot indica cercetătorului
direcții diferite atunci când este vorba de luarea deciziilor
clinice. Prin urmare, în mod ideal, eșantioanele
nu ar trebui să fie mici
și, contrar
a ceea ce s-ar putea crede,
nu ar trebui să fie excesive.
Mai multe detalii, mai jos.
Referinţe:
Comentarii
Trimiteți un comentariu
Spune-ți părerea!