Les effets d`une limitation de la petite taille de l`échantillon

L`influence principale d`une petite taille de l`échantillon est celui qu`elle a sur la puissance statistique. La puissance statistique fait référence à la capacité d`un test statistique basé sur un échantillon de montrer des traits qui existent vraiment dans la population. Si la taille de l`échantillon diminue, la puissance diminue également. Ainsi, si la taille d`une étude de l`échantillon est trop petit, alors la puissance d`une étude peut être faible au point de montrer unreliably les traits qui sont recherchés par le chercheur.

L`erreur de type II de tests statistiques est essentiellement un "faux négatif." Il indique que les résultats du test ne sont pas vrai, et se trompent sur le côté de l`absence de véritables traits intéressants dans les populations inspectées. Le problème d`avoir une petite taille de l`échantillon en ce qui concerne les erreurs de type II est que lorsqu`un échantillon est trop petit, la possibilité d`une erreur de type II augmente. Parce que les tests statistiques fournissent des résultats en termes de rejeter ou d`accepter des hypothèses, un être limité à un petit échantillon peut en effet produire des résultats erronés.

Les tests statistiques contiennent la notion de "importance." Dans les statistiques, la signification se réfère à une différence assez grande à la matière. Par exemple, deux étudiants qui donnent 84 et 85 sur leurs tests de mathématiques, respectivement, ont des scores de différence, mais la plupart diraient que la différence entre leurs scores ne sont pas significatifs. Statisticiens ont tendance à préférer des échantillons plus importants en raison de ces échantillons fournissant une capacité à mieux détecter des différences significatives entre les valeurs. Si la taille de l`échantillon est trop petite, ces différences ne peuvent pas être remarqué.

Dans de nombreuses études, l`échantillon d`une population doit être subdivisé. Ces nouveaux groupes sont ensuite mis dans des scénarios différents ou dans des conditions différentes. Si la taille de l`échantillon est faible pour commencer, ces groupes seront encore plus petits, produisant les mêmes problèmes que ci-dessus, mais d`une manière encore plus sévère.