Определить оптимальное количество исследуемых помогает знание некоторых общих положений.
1. По количеству исследуемых следует различать два вида выборочной совокупности: для опытных групп (экспериментальных и контрольных) и для «массовых» исследований. Первая всегда будет меньше, чем вторая. Если для педагогического эксперимента подбирается, как правило, две-три пары групп, в каждой из которых от нескольких человек до двух-четырех десятков, то в «массовых» исследованиях, проводимых, например, для установления стандартов физического развития и физической подготовленности, приходится исследовать сотни и тысячи людей.
2. Количество исследуемых имеет прямую связь с числом исследований, проводимых на каждом человеке. Если задачи исследования требуют многократного снятия показателей, то число исследуемых может быть сравнительно небольшим, и наоборот. Другими словами, одинаковое количество фактического материала, достаточного для статистической обработки, можно получить или на небольшом количестве лиц при частых исследованиях или на большом количестве лиц при редких исследованиях. Первый путь используется обычно при работе с высококвалифицированными спортсменами.
3. Количество исследуемых зависит от их характеристик: а) работая со спортсменами высокой квалификации, приходится ограничиваться их количеством, доступным для изучения; б) чем более однороден состав исследуемых по возрасту, физическому развитию и физической подготовленности, тем меньше их потребуется и меньше исследований на каждом человеке придется проводить, так как однородность состава обусловливает меньший разброс снимаемых показателей.
4. Число необходимых исследований зависит от вариативности признака, характеризующего то или иное явление: чем она больше, тем большее количество исследуемых и исследований на каждом человеке потребуется. Например, показатель мышечной силы менее вариативен, чем показатель времени двигательной реакции, а потому первых исследований может быть проведано относительно меньше, чем вторых.
5. Требуемая по задачам научной работы детальность программы исследования также определяет число необходимых исследований: чем больше признаков изучаемого явления требуется регистрировать, тем больше понадобится исследований.
6. Чем большим количеством исходных данных, характеризующих объект исследования, располагает экспериментатор, тем меньшее количество исследуемых или обследований может ему потребоваться. В связи с тем, что перед экспериментатором стоит задача получить достоверные результаты при минимальном объеме выбора, он заинтересован в накоплении как можно большего количества признаков, характеризующих тех лиц, те условия, которые являются предметом исследований.
В соответствии с разными возможностями экспериментатора разработано несколько способов определения необходимого количества исследуемых или исследований. Каждый из характеризуемых ниже способов требует разных исходных данных и разное их количество. Способ, который построен на меньшем количестве исходных данных, рекомендует сравнительно больший объем выборки, чем способ, основанный на большем количестве исходных данных. Первый способ, следовательно, дает завышенные рекомендации, как бы создавая «запас прочности» на случай действия непредвиденных факторов.
Следует иметь в виду, что все способы определения объема выборки не учитывают специфики контингента исследуемых, а потому полученные выводы не всегда могут быть реализованы на практике. Например, при исследовании высококвалифицированных спортсменов сравнительно редко имеется возможность взять столько исследуемых, сколько показывает расчет. Однако это положение не снижает значения предварительного расчета объема выборки. Уже говорилось, что недостаточное количество исследуемых во многих случаях может быть компенсировано большим количеством исследований на одних и тех же лицах.
Определение объема выборки с помощью математической формулы требует хотя бы примерно знать величину среднего квадратического отклонения изучаемого признака (см. главу «Обработка результатов исследования»).
Ошибка выборочного исследования уменьшается с увеличением выборки (допускается такое произвольное увеличение объем выборки, которое уменьшит ошибку до любого предела). Эта зависимость легла в основу решения «обратной задачи» - сколько необходимо взять людей или провести исследований, чтобы можно было гарантировать достоверный результат.
Поставленная задача решается с помощью следующей формулы:
где t - доверительный коэффициент,
σ - среднее квадратическое отклонение,