1. 대표성 :
* 표본은 표현하려는 모집단의 특성을 정확하게 반영해야합니다. 이는 표본이 연령, 성별, 민족 등과 같은 중요한 변수의 비슷한 분포를 인구와 비슷해야한다는 것을 의미합니다.
* 바이어스 된 샘플은 오해의 소지가있는 결과를 초래할 수 있습니다. 예를 들어, 젊고 건강한 참가자 만 포함하는 신약의 효과에 대한 연구는 일반 인구를 대표하지 않을 수 있습니다.
2. 무작위성 :
* 인구의 모든 구성원은 샘플에 선발 될 가능성이 동일해야합니다. 이를 통해 편향을 최소화하고 샘플이 특정 그룹으로 비뚤어지지 않도록하는 데 도움이됩니다.
* 간단한 랜덤 샘플링, 계층화 된 랜덤 샘플링 및 클러스터 샘플링과 같은 무작위 샘플링 기술을 사용하여이를 달성합니다.
3. 크기 :
* 표본 크기는 통계적으로 유의 한 결과를 제공 할 수있을만큼 커야합니다. 작은 표본 크기는 대표적이지 않을 수 있으며 신뢰할 수없는 결론으로 이어질 수 있습니다.
* 필요한 표본 크기는 모집단의 변동성, 원하는 정밀도 수준 및 사용되는 통계 분석 유형과 같은 요소에 따라 다릅니다.
4. 적합성 :
* 샘플은 조사중인 연구 질문에 적합해야합니다.
예를 들어, 새로운 약물의 효과에 대한 연구에는 약물이 치료를위한 특정 상태를 가진 참가자가 포함되어야합니다.
5. 데이터 품질 :
* 샘플에서 수집 한 데이터는 정확하고 신뢰할 수 있어야합니다.
* 여기에는 적절한 데이터 수집 방법을 사용하고 데이터 입력 정확성을 보장하며 품질 관리 측정을 구현하는 것이 포함됩니다.
요약하면, 좋은 과학적 샘플은 다음과 같습니다.
* 대표 : 연구중인 인구를 반영합니다.
* 무작위 : 편견없는 선택을 보장합니다.
* 충분히 큰 : 통계적으로 중요한 결과를 제공합니다.
* 적합 : 연구 질문과 관련이 있습니다.
* 고품질 : 정확하고 신뢰할 수있는 데이터.
이러한 기준을 신중하게 고려함으로써 연구원들은 샘플이 신뢰할 수 있고 그 결과가 의미 있고 일반화 할 수 있는지 확인할 수 있습니다.
