Cât de mare înseamnă prea mare?

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!

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:

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5439816/

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4296634/