7Technically, because of the square

7Technically, because of the square root in the sampling error formula,pffisffi=ffiffiffinffiffi; reducing sampling error by half means
that the sample size has to be quadrupled.
8A sample of 120 respondents describes a population of 12,000
or 12,000,000 with virtually the same accuracy, assuming that all other aspects of the sampling design were the same (Fowler, 1984; Mangione, 1995). But, a sample of 120 obtained as a 10% response in a randomly selected initial sample of 1,200 is more likely to be biased, and thus, less likely to accurately describe the population than a sample of 120 obtained as an 80% response in a randomly selected initial sample of 150. 9Actually, smaller samples are biased against finding any statistically significant differences, that is, they are likely to rule out relatively small differences that might really exist in the population as a chance product of sampling. In other words, small samples are more likely to detect the larger differences only, that is, differences that are likely to be substantively significant (Sapsford, 1999).

Kết quả (Việt) 2:

7Technically, vì các căn bậc trong công thức sai số, p ffi s ffi = ffiffiffi n ffiffi; giảm lỗi lấy mẫu bằng một nửa có nghĩa
rằng kích thước mẫu phải được tăng gấp bốn lần.
mẫu 8A của 120 người trả lời mô tả một dân số 12.000
hoặc 12.000.000 với hầu như chính xác như nhau, giả định rằng tất cả các khía cạnh khác của việc thiết kế mẫu là như nhau (Fowler, 1984; Mangione, 1995). Nhưng, một mẫu 120 được xem như phản ứng 10% trong mẫu ban đầu được lựa chọn ngẫu nhiên 1.200 có nhiều khả năng được thiên vị, và do đó, ít có khả năng mô tả chính xác dân số hơn một mẫu 120 thu được là một phản ứng 80% trong một lựa chọn ngẫu nhiên mẫu ban đầu của 150. 9Actually, các mẫu nhỏ hơn là thiên vị chống lại fi nding bất kỳ sự khác biệt trọng yếu về mặt thống kê fi, có nghĩa là, họ có khả năng loại trừ sự khác biệt tương đối nhỏ mà thực sự có thể tồn tại trong dân số như một sản phẩm có cơ hội lấy mẫu. Nói cách khác, các mẫu nhỏ có nhiều khả năng để phát hiện sự khác biệt lớn duy nhất, đó là, sự khác biệt đó có thể sẽ là cơ bản có trọng yếu không thể (Sapsford, 1999).