Степан Капуста, ну, а теперь что я имел ввиду.
Пусть мы исследуем качество приготовления борща и ставим оценки: фигово и зашибись
В таком случае, минимальный размер выборки равен
где n - размер выборки
p - предполагаемая доля прямого признака (матожидание)
h - требуемая точность
Примечание 1: 95% доверительный интервал и выборка более 30, иначе не 1.96
Пример 1: Пусть точность равна +-0.1, а p=0.5 тогда минимальный размер выборки равен 96.04
Коню понятно, что зная размер выборки можно оценить точность
Но мы не об этом. Берем и делаем шкалу от 1 до 7 и спрашиваем про наш борщ, насколько он воспринимается потребителем как офигенный
Тогда размер минимальный размер выборки считается по формуле
где S - стандартное отклонение выборки. Умные книжки говорят, что в данном случае нужно не выпендриваться, а для подсчета СКО делить размах на 5 (именно на 5, а не 6). Ну а точность рекомендуют брать как размах деленный на 10.
n=(1.96*(6/5)/0.6)^2=15,37
Иными словами, чем больше градаций шкалы, тем лучше.
Это на пальцах.
Ну, еще приличные люди используют потом медиану и IQR, потому как так гораздо кошернее. Но это совсем другая история.