Si vous voulez que votre étude soit significative, vous devez vous assurer que votre taille de l'échantillon est suffisamment grand pour être statistiquement significative. Cependant, des études plus vastes sont plus coûteux en raison du coût supplémentaire de participants supplémentaires. Pour limiter les dépenses et de maximiser les résultats, vous devez estimer efficacement la taille de l'échantillon dont vous avez besoin. Une partie de cette estimation est d'être capable de prédire la proportion de personnes qui vont choisir l'autre option.
Déterminer le niveau de confiance que vous voulez pour votre étude. Le niveau de confiance est la probabilité que la proportion réelle sera dans l'intervalle de confiance pour votre étude. Par exemple, vous voudrez peut-être 98 pour cent sûr que la proportion réelle est dans l'intervalle.
Trouver le Z-score qui correspond à l'intervalle de confiance à l'aide d'une table Z-score. Par exemple, si vous voulez un niveau de 98 pour cent de confiance, vous pouvez utiliser 2.326 que le Z-score.
Déterminez votre intervalle de confiance. Ceci est la durée entre les valeurs minimales et maximales que la proportion réelle pourrait se situer entre en fonction de votre étude. Par exemple, si vous définissez votre intervalle de confiance pour être plus ou moins 4 pour cent, vous seriez en disant que la proportion réelle est quelque part entre quatre points de pourcentage au-dessus et quatre points de pourcentage en dessous le résultat de votre étude, et vous souhaitez utiliser 0,04 comme La valeur de l'intervalle de confiance.
Prédire la proportion de sujets qui répondront à l'une des deux réponses. Par exemple, si vous demandiez si Babe Ruth ou Hank Aaron est le meilleur frappeur home run, vous prédire que 62 pour cent des gens diraient Babe Ruth. Cette proportion est votre prédit.
Utilisez les numéros trouvés dans les étapes 1 à 4 dans la formule ci-dessous, où Z est le Z-score, P est la proportion prévue, et CI est l'intervalle de confiance.
Taille de l'échantillon nécessaire = (Z ^ 2 P (1 - P)) / CI ^ 2
Par exemple, si vous aviez un Z-score de 2.326, proportion estimée de 0,62, et l'intervalle de confiance de 0,04, vous auriez besoin d'au moins 797 personnes pour votre étude.