Ukuran sampel adalah hitungan
sampel individu atau pengamatan dalam pengaturan statistik apa pun, seperti
eksperimen ilmiah atau survei opini publik. Meskipun merupakan konsep yang
relatif mudah, pilihan ukuran sampel merupakan penentuan kritis untuk sebuah
proyek. Sampel yang terlalu kecil menghasilkan hasil yang tidak dapat
diandalkan, sementara sampel yang terlalu besar membutuhkan banyak waktu dan
sumber daya. Ukuran sampel adalah penghitungan langsung dari jumlah sampel yang
diukur atau observasi yang dilakukan.
Definisi Ukuran Sampel
Ukuran sampel mengukur jumlah
sampel individu yang diukur atau pengamatan yang digunakan dalam survei atau
eksperimen. Misalnya, jika Anda menguji 100 sampel tanah untuk mengetahui
adanya hujan asam, ukuran sampel Anda adalah 100. Jika survei online
menghasilkan 30.500 kuesioner yang telah diisi, ukuran sampel Anda adalah
30.500. Dalam statistik, ukuran sampel umumnya diwakili oleh variabel
"n".
Perhitungan Ukuran Sampel
Untuk menentukan ukuran sampel
yang diperlukan untuk eksperimen atau survei, peneliti mempertimbangkan
sejumlah faktor yang diinginkan. Pertama, ukuran total populasi yang diteliti
harus dipertimbangkan - survei yang ingin menarik kesimpulan tentang semua propinsi
di Indonesia misalnya, akan membutuhkan ukuran sampel yang jauh lebih besar
daripada yang secara khusus difokuskan di Sorong. Peneliti juga perlu
mempertimbangkan margin of error, keandalan bahwa data yang dikumpulkan umumnya
akurat; dan tingkat kepercayaan, probabilitas bahwa margin of error Anda
akurat. Terakhir, peneliti harus memperhitungkan deviasi standar yang mereka
harapkan untuk dilihat dalam data. Deviasi standar mengukur seberapa banyak
bagian data berbeda dari rata-rata data yang diukur. Misalnya, sampel tanah
dari satu taman kemungkinan akan memiliki deviasi standar yang jauh lebih kecil
dalam kandungan nitrogennya daripada tanah yang dikumpulkan dari seluruh
wilayah.
Bahaya Ukuran Sampel Kecil
Ukuran sampel yang besar
diperlukan agar statistik menjadi akurat dan andal, terutama jika temuannya
akan diekstrapolasi ke populasi atau kelompok data yang lebih besar. Katakanlah
Anda sedang melakukan survei tentang olahraga dan mewawancarai lima orang, dua
di antaranya mengatakan mereka berlari maraton setiap tahun. Jika Anda
mengikuti survei ini untuk mewakili populasi negara secara keseluruhan, maka
menurut penelitian Anda, 40 persen orang berlari setidaknya satu maraton setiap
tahun - persentase yang sangat tinggi. Semakin kecil ukuran sampel Anda,
semakin besar kemungkinan outlier - potongan data yang tidak biasa - untuk
mengubah temuan Anda.
Ukuran Sampel dan Margin of Error
Ukuran sampel survei statistik
juga secara langsung berkaitan dengan margin of error survei. Margin of error
adalah persentase yang menyatakan probabilitas bahwa data yang diterima akurat.
Misalnya, dalam survei tentang keyakinan agama, margin of error adalah
persentase responden yang diharapkan memberikan jawaban yang sama jika survei
diulang. Untuk menentukan margin of error, bagi 1 dengan akar kuadrat ukuran
sampel, lalu kalikan dengan 100 untuk mendapatkan persentase. Misalnya, ukuran
sampel 2.400 akan memiliki margin of error 2,04 persen.
Sebagian besar ilmu dan ilmu sosial menggunakan statistik untuk memahami apa yang dipelajari. Untuk membuat analisis statistik dapat dikelola, peneliti harus menentukan ukuran sampel mereka daripada mencoba bekerja dengan seluruh populasi. Tujuan sampel adalah untuk mendapatkan pengetahuan tentang suatu populasi menggunakan representasi yang tidak bias yang dapat dengan mudah diamati dan diukur. Inilah sebabnya mengapa perlu memilih ukuran sampel yang cukup besar untuk mewakili populasi secara keseluruhan tetapi cukup kecil untuk memungkinkan dilakukannya pengukuran dan pencatatan observasi. Rancang eksperimen Anda. Ukuran sampel akan tergantung pada jenis penelitian yang Anda lakukan, seperti melakukan wawancara, melakukan survei, melaporkan pola pemungutan suara, atau mengukur molekul.
Hitung ukuran populasi. Riset Anda kemungkinan besar bertujuan untuk menemukan sesuatu tentang suatu populasi, dan untuk menentukan berapa banyak observasi yang perlu Anda lakukan (ukuran sampel Anda), Anda perlu mengetahui berapa total observasi yang mungkin tersedia. Tentukan tingkat akurasi yang Anda inginkan dari penelitian Anda. Ukuran sampel secara langsung menentukan margin kesalahan atau lebar interval kepercayaan, dua pengukuran statistik yang dapat digunakan untuk menilai seberapa akurat penelitian Anda melacak populasi yang lebih besar.
Hitung ukuran sampel ideal Anda.
Lakukan ini dengan menggunakan rumus atau perkiraan. Perangkat lunak statistik
sering memberikan rumus untuk menghitung ukuran sampel. Anda dapat menggunakan
perangkat lunak tersebut, atau Anda dapat memperkirakan ukuran sampel
berdasarkan desain penelitian, ukuran populasi, dan tingkat akurasi.
