Stichprobengröße (n)
Die Anzahl der Beobachtungen, auf denen ein Ergebnis berechnet wurde: die Grundlage seiner Zuverlässigkeit.
Die Stichprobengröße (n) ist die Anzahl der Fälle oder Messungen, die zur Berechnung einer Statistik, z.B. einer Korrelation oder eines Beta, verwendet werden. Je größer n, desto weniger zufällig und zuverlässiger ist das Ergebnis. Bei einem kleinen n kann selbst eine scheinbar starke Beziehung auf Zufall beruhen. Es ist ein wichtiger Qualitätsfilter für jede Zahl, die auf historischen Daten basiert: Ein Ergebnis aus n = 500 Beobachtungen ist weitaus vertrauenswürdiger als dasselbe Ergebnis aus n = 12. In der Praxis solltest du eine Statistik immer zusammen mit ihrer Stichprobe lesen. Eine hohe Korrelation bei einer kleinen Stichprobe ist ein schwacher Hinweis, kein starker Beweis.
In einfachen Worten
Sagt dir, wie viele Daten hinter einer Zahl stecken. Wenig Daten = das Ergebnis könnte ein Zufall sein. Viele Daten = du kannst ihm mehr vertrauen.
Beispiel
Eine Korrelation von 0,8 bei n = 15 ist unzuverlässig, leicht ein Zufall. Dieselbe Korrelation bei n = 500 ist eine solide, wiederholbare Beziehung.
Auch bekannt als: próbka, n, liczba obserwacji, sample size