2) до 30 единиц (+)
3) до 50 единиц
4) от 50 до 100 единиц
Малой выборкой в учебной и прикладной биостатистике обычно считают выборку объёмом до 30 наблюдений включительно. Поэтому правильным является вариант до 30 единиц . При таком объёме выборочные показатели, особенно среднее значение и стандартное отклонение, могут существенно изменяться при добавлении или исключении даже одного наблюдения, а распределение статистик хуже приближается к нормальному.
Для малых выборок применяют методы, учитывающие неопределённость оценок: распределение Стьюдента при анализе среднего значения, точный критерий Фишера для таблиц сопряжённости, а также непараметрические критерии Манна—Уитни и Вилкоксона. Выбор метода зависит не только от числа наблюдений, но и от типа данных, характера распределения, независимости измерений и наличия выбросов. В медицинской физике это особенно важно при оценке результатов дозиметрических измерений, контроле качества оборудования и сравнении небольших серий измерений.
| Объём выборки | Ориентировочная характеристика | Статистические особенности | Предпочтительный подход |
|---|---|---|---|
| 1–3 наблюдения | Крайне малая выборка | Надёжное обобщение практически невозможно; индивидуальные значения определяют результат | Описание каждого измерения, без формальных выводов о совокупности |
| 4–10 наблюдений | Очень малая выборка | Высокая нестабильность среднего и дисперсии, ограниченная проверка распределения | Медиана, диапазон, точные и непараметрические методы |
| 11–30 наблюдений | Малая выборка | Стандартная ошибка остаётся значительной; нормальное приближение требует обоснования | Критерий Стьюдента при допустимых предпосылках, либо непараметрические критерии |
| 31–50 наблюдений | Промежуточный объём | Оценки обычно устойчивее, но влияние распределения и выбросов сохраняется | Параметрические методы с проверкой предпосылок и доверительными интервалами |
| 51–100 наблюдений | Средняя выборка | Выборочные оценки более стабильны, однако статистическая мощность зависит от эффекта и вариабельности | Параметрические или непараметрические методы в соответствии с типом данных |
| Более 100 наблюдений | Большая выборка | Выше точность оценок и устойчивость асимптотических приближений | Регрессионный анализ, оценка эффектов и доверительных интервалов с учётом дизайна исследования |
Граница в 30 наблюдений является практическим ориентиром, а не универсальным биостатистическим законом. Даже большая выборка может давать смещённые результаты при неправильном отборе объектов или нарушении независимости наблюдений. Напротив, небольшое, но однородное исследование может быть информативным для предварительной оценки метода или контроля воспроизводимости измерений. Окончательный выбор статистического критерия должен основываться на цели анализа и свойствах данных.