למה כדאי לחשב את גודל המדגם לפני שאוספים את הנתונים

מאת אריאלה כנעני

סיבה מספר אחת: בדרך כלל מחשבים גודל מדגם כאשר מגישים בקשה לגראנט או לתקציב מוועדה.

זו בהחלט סיבה טובה. אבל ישנן סיבות נוספות, וכדאי לזכור זאת כאשר מתפתים לדלג על השלב הזה .

נוח לבחור את גודל המדגם לפי מה שנהוג בתחום ("אני אשתמש ב 20 נבדקים בכל קבוצה") או להשתמש באותו מספר ניבדקים בו השתמש החוקר במחקר דומה ("הם השתמשו ב 150, אז גם אני").

לפעמים השיטה הזו עובדת.

אולם, ישנן באמת סיבות טובות מעבר לדרישות המממן לבצע הערכות של גודל המדגם הנדרש. וכיוון שכדי להשתמש בשיטות אלה לא צריך להשקיע מאמץ גדול במיוחד, שווה להשתמש בהן.

לעיתים תכופות, החלק שמצריך את רוב ההשקעה הוא להחליט על השיטות הסטטיסטיות שעליהן יבוססו החישובים, אבל את החלק הזה צריך לעשות בכל מקרה.

סיבה שנייה: להרבה מחקרים שפורסמו ישנה עוצמה מאד נמוכה, ולכן הם מהווים מקור גרוע לבסס עליו את גודל המדגם שלך.

העוצמה היא ההסתברות לא לעשות טעות מסוג II, לא להחליט על סמך הניסוי שלתרופה אין השפעה, כשהיא באמת תרופה מועילה.

חוקרים חישבו את העוצמה של כל המחקרים בג'ורנל פסיכולוגי במשך שנה שלמה . העוצמה הממוצעת הייתה מתחת ל 50%.

אם העוצמה של מחקר היא 50%, המשמעות היא שלמחקר יש הסתברות של 50% לזהות ממצאים אמתיים. כיוון שאלה היו מחקרים מפורסמים, כנראה שהתוצאות שלהם היו מובהקות. אבל קרוב לוודאי שישנם לפחות אותו מספר של מחקרים שלעולם לא יפורסמו רק שבגלל המספר הקטן מידי של תצפיות, הניסוי לא הראה תוצאה מובהקת, למרות שהשערת המחקר הייתה נכונה.

אם אתה חוזר על המחקר שהם ביצעו ומשתמש באותו גודל מדגם, יש לך סיכוי של 50% בלבד לקבל גם אתה תוצאות מובהקות. עדיף לבצע את חישובי העוצמה בעצמך, ולהגדיל את גודל המדגם אם נחוץ.

סיבה שלישית: חישובי עוצמה לא רק עוזרים להעריך כמה נבדקים אתה צריך, אלא גם, כמה אתה לא צריך.

אתה לא רוצה לבזבז משאבי זמן, כסף ואנרגיה באיסוף של יותר נתונים ממה שצריך. שמור את המשאבים האלה למחקר מעקב.

במיוחד אם המחקר שלך עלול לסכן או לגרום אי נוחות לנבדקים, בני אדם או חיות. אתה לא רוצה לחשוף יותר נבדקים ממה שנחוץ לסיכון או לאי הנוחות.

סיבה רביעית: כאשר חישובי גודל המדגם אומרים לך שאתה קרוב, אבל אין לך מספיק נבדקים, אתה יכול לעשות התאמות למחקר שיגדילו את העוצמה בדרכים אחרות.

אולי אתה יכול להחליף את שיטת המדידה בה את מודד את המשתנים בשיטה מדוייקת יותר כדי להקטין את השונות, או להחליף את תוכנית המחקר בתוכנית שתיתן לך עוצמה קצת יותר גדולה. או, אולי, לכלול עוד משתנים מסבירים שיקטינו את הטעות המיקרית. שיטות אלה מגדילות את העוצמה בלי להגדיל את גודל המדגם.

סיבה חמישית: הרווח הגדול ביותר מעשיית כל החישובים האלה הוא החיסכון בשנות עבודה ואלפי דולרים בניסיונות לבצע ניתוחים חסרי סיכוי .

אם חישובי גודל המדגם מצביעים על כך שאתה צריך אלפי נבדקים כדי להראות תוצאות מובהקות, אבל אילוצי זמן, תקציב או שיקולים אתיים מגבילים אותך ל 50 ניבדקים, אל תבצע את המחקר.

ברור שקשה לחזור לנקודת ההתחלה, אבל עדיף לעשות זאת בשלבים הראשוניים, מאשר לאחר שלוש שנים של עבודה.

בבליוגרפיה:

Lyman Ott R., & Longnecker M (2001) An Introduction to Statistical Methods and Data Analysis (5th ed.) Duxbury:Thomson Learning

Grace-Martin Karen, 5 Reasons to Run Sample Size Calculations Before Collecting Data, from http://www.theanalysisfactor.com/5-reasons-sample-size-calculations/