População ou tratamento Variabilidade

Uma população com elevada variabilidade, também chamado de uma população heterogénea, requer um aumento do tamanho da amostra, para produzir os dados válidos. As populações com alto variabilidade têm uma maior diferença de pontos de dados. Os tratamentos que causam efeitos muito variáveis ​​também exigem amostras de tamanhos maiores. Por exemplo, um produto químico que provoca alterações imprevisíveis no metabolismo de ratos exigem mais sectores que uma substância química, que os efeitos sobre o metabolismo de rato seguem um padrão de distribuição normal.

Subgrupos

Se você quiser analisar estatisticamente subgrupos na sua população, pode ser necessário aumentar o tamanho da amostra para assegurar que cada subgrupo tem participantes suficientes. Por exemplo, se você quiser quebrar os participantes de um processo de tratamento de insônia em subgrupos de acordo com o que eles exercem, cada grupo precisaria de um número suficiente de pessoas para assegurar uma comparação estatisticamente significativa.

Análise de dados complexos 

Análise de dados complexos, tais como a análise de covariância ou regressões múltiplas, requer amostras maiores de análise básica, como a média ou a frequência de um evento. Por isso, é necessário determinar qual o tipo de análise de dados necessária antes do experimento para calcular o tamanho da amostra.

Compensação para a não-resposta

Pode ser necessário aumentar o tamanho da amostra do experimento para compensar a não-resposta. Por exemplo, suponha que você pretende enviar uma pesquisa para os participantes ou para agendar entrevistas em pessoa. Você terá que enviar informações adicionais ou para agendar entrevistas adicionais para explicar as pessoas que não mail levantamentos de volta ou não aparecem para a entrevista.