Como compensar um pequeno tamanho da amostra Análise Estatística

Em estatística analítica , normalmente você sabe um parâmetro sobre sua população : você pode saber a média ou o desvio padrão. Você pode até mesmo usar uma grande tamanho da amostra para fazer suposições sobre o que esses parâmetros pode estar em uma população. No entanto , se o tamanho da amostra é muito pequena ( por exemplo , você só tem uma amostra de 10 alunos em uma escola de 2.000 alunos ) , todos os parâmetros que você tenta calcular não será preciso. Em vez de depender de parâmetros , escolha um método estatístico não-paramétrico para os seus dados para compensar o pequeno tamanho da amostra . Instruções
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Determine se o tamanho da amostra é muito pequena o suficiente para rodar os testes não- paramétricos. Como regra geral , um tamanho de amostra de abaixo de 100 é considerado "pequeno" pela maioria dos padrões . Os três testes não paramétricos principais são Kolmogorov-Smirnov, Wilcoxon pares combinados de teste eo teste de Sinal.
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Escolha um teste não paramétrico para rodar em seus dados. Escolha o teste de Kolmogorov -Smirnov , se você quiser detectar diferenças entre as médias. Escolha o teste pareado de Wilcoxon , se você quiser classificar diferenças de observações. Caso contrário, escolha o teste Sinal,
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Determinar a importância do estudo está a empresa . Um importante estudo seria aquele que pode arriscar a vida ou a saúde ( por exemplo, você está estudando a eficácia de um novo medicamento ) . Se os resultados de seu estudo são importantes, executar todos os três métodos não-paramétricos e comparar os resultados .
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Execute um dos testes em seus dados graficamente uma distribuição relevante e rejeitar ou aceitar a hipótese nula hipótese.