Menentukan kebenaran suatu parameter atau hipotesis yang berlaku untuk populasi besar bisa menjadi tidak praktis atau tidak mungkin karena beberapa alasan, jadi umum untuk menentukannya untuk kelompok yang lebih kecil, yang disebut sampel. Ukuran sampel yang terlalu kecil mengurangi kekuatan penelitian dan meningkatkan margin kesalahan, yang dapat membuat penelitian menjadi tidak berarti. Peneliti mungkin terpaksa membatasi ukuran sampling untuk alasan ekonomi dan lainnya. Untuk memastikan hasil yang berarti, mereka biasanya menyesuaikan ukuran sampel berdasarkan tingkat kepercayaan dan margin kesalahan yang diperlukan, serta penyimpangan yang diharapkan di antara hasil individu.
Ukuran Sampel Kecil Mengurangi Kekuatan Statistik
Kekuatan sebuah studi adalah kemampuannya untuk mendeteksi efek ketika ada efek yang harus dideteksi. Ini tergantung pada ukuran efeknya karena efek yang besar lebih mudah diperhatikan dan meningkatkan kekuatan penelitian.
Kekuatan studi ini juga mengukur kemampuannya untuk menghindari kesalahan Tipe II. Kesalahan Tipe II terjadi ketika hasil mengkonfirmasi hipotesis yang menjadi dasar studi ketika, pada kenyataannya, hipotesis alternatif benar. Ukuran sampel yang terlalu kecil meningkatkan kemungkinan kesalahan Tipe II yang membelokkan hasil, yang menurunkan kekuatan penelitian.
Menghitung Ukuran Sampel
Untuk menentukan ukuran sampel yang akan memberikan hasil yang paling berarti, peneliti pertama-tama menentukan margin of error (ME) yang disukai atau jumlah maksimum hasil yang mereka inginkan untuk menyimpang dari rata-rata statistik. Biasanya dinyatakan sebagai persentase, seperti plus atau minus 5 persen. Peneliti juga membutuhkan tingkat kepercayaan, yang mereka tentukan sebelum memulai penelitian. Angka ini sesuai dengan Z-score, yang dapat diperoleh dari tabel. Tingkat kepercayaan umum adalah 90 persen, 95 persen dan 99 persen, sesuai dengan Z-skor masing-masing 1,645, 1,96 dan 2,576. Peneliti mengungkapkan standar deviasi (SD) yang diharapkan dalam hasil. Untuk studi baru, umumnya memilih 0,5.
Setelah menentukan margin of error, Z-score dan standar deviasi, peneliti dapat menghitung ukuran sampel yang ideal dengan menggunakan rumus sebagai berikut:
(Skor-Z) 2 x SD x (1-SD)/ME 2 = Ukuran Sampel
Pengaruh Ukuran Sampel Kecil
Dalam rumus tersebut, ukuran sampel berbanding lurus dengan Z-score dan berbanding terbalik dengan margin of error. Akibatnya, pengurangan ukuran sampel mengurangi tingkat kepercayaan penelitian, yang terkait dengan Z-score. Mengurangi ukuran sampel juga meningkatkan margin kesalahan.
Singkatnya, ketika peneliti dibatasi pada ukuran sampel yang kecil karena alasan ekonomi atau logistik, mereka mungkin harus puas dengan hasil yang kurang meyakinkan. Apakah ini merupakan masalah penting atau tidak tergantung pada ukuran efek yang mereka pelajari. Misalnya, ukuran sampel yang kecil akan memberikan hasil yang lebih bermakna dalam jajak pendapat orang yang tinggal di dekat bandara yang terpengaruh secara negatif oleh lalu lintas udara daripada jajak pendapat tentang tingkat pendidikan mereka.
littlehenrabi/iStock/GettyImages
