सैंपल साइज और Power Analysis की योजना

थीसिस में sample size तय करने के लिए प्रमुख outcome, effect size, precision, अध्ययन डिजाइन और dropout की भूमिका समझें।

संक्षिप्त उत्तर

हर थीसिस के लिए एक ही सैंपल साइज सही नहीं होता। आवश्यक संख्या अध्ययन के मुख्य प्रश्न, परिणाम, अपेक्षित प्रभाव, सटीकता और डिजाइन पर निर्भर है। गणना में डाली गई मान्यताओं का कारण भी संख्या जितना जरूरी है।

मुख्य उद्देश्य पहचानें

पहले तय करें कि अनुपात या औसत का अनुमान चाहिए, समूहों का अंतर देखना है या जटिल मॉडल बनाना है। Hypothesis test की power और confidence interval की precision अलग योजना उद्देश्यों की पूर्ति करती हैं।

प्रभाव का आधार

पूर्व अध्ययन, पायलट या व्यावहारिक रूप से महत्वपूर्ण अंतर से अनुमान लें और स्रोत दर्ज करें। उपलब्ध बजट में संख्या लाने के लिए प्रभाव का आकार बढ़ाकर मान लेना उचित नहीं है। कई संभावित मानों पर गणना की तुलना करें।

डिजाइन और अधूरा डेटा

Cluster sampling, repeated measures, असमान समूह और dropout पर विचार करें। विश्लेषण के लिए जरूरी पूर्ण records और भर्ती का लक्ष्य अलग हो सकते हैं। डिजाइन के अनुकूल गणना या simulation चुनें।

गणना का रिकॉर्ड

विधि, software, input values और अंतिम लक्ष्य लिखें। यदि भर्ती सीमित है तो प्राप्त हो सकने वाली precision स्पष्ट करें। Tezyar मान्यताओं की समीक्षा करता है, पहले से आए नतीजे को सही ठहराने के लिए आधार नहीं गढ़ता।

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

क्या 100 उत्तर हर survey के लिए पर्याप्त हैं?

नहीं। लक्ष्य, जनसंख्या, sampling और अपेक्षित precision के बिना संख्या तय नहीं की जा सकती।

डेटा इकट्ठा हो चुका हो तो क्या करें?

उपलब्ध अनुमान और confidence intervals की सीमाएँ समझें। पहले से तय योजना और बाद में किए गए मूल्यांकन को अलग लिखें।