如何确定样本量
具体确定样本量还有相应的统计学公式，不同的抽样方法对应不同的公式。
根据样本量计算公式，不难知道，样本量的大小不取决于总体的多少，而取决于：
(1) 研究对象的变化程度；
(2) 所要求或允许的误差大小（即精度要求）；
(3) 要求推断的置信程度。
样本量n=C²σ²/p²
P — 精度（Precision），也称精确度，由审计师设定，代表样本与总体之间的可接受误差范围。在属性抽样中，精度以百分比表示，在变量抽样中，精度用一个数值表示。
精度值越大，样本量越小，总体误差值就越大；反之，精度值越小，样本量越大，总体误差值就越小，但增加了抽样工作量。
样本量是指总体中抽取的样本元素的总个数，应用于统计学、数学、物理学等学科。样本量大小是选择检验统计量的一个要素。由抽样分布理论可知，在大样本条件下，如果总体为正态分布，样本统计量服从正态分布；如果总体为非正态分布，样本统计量渐近服从正态分布。
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合理确定样本容量的意义：
1.样本容量过大，会增加调查工作量，造成人力、物力、财力、时间的浪费；
2.样本容量过小，则样本对总体缺乏足够的代表性，从而难以保证推算结果的精确度和可靠性；
3.样本容量确定的科学合理，一方面，可以在既定的调查费用下，使抽样误差尽可能小，以保证推算的精确度和可靠性；另一方面，可以在既定的精确度和可靠性下，使调查费用尽可能少，保证抽样推断的最大效果。
参考资料：百度百科-样本量
样本容量是什么
样本容量是指一个样本中所包含的单位数，一般用n 表示，它是抽样推断中非常重要的概念。样本容量的大小与推断估计的准确性有着直接的联系，即在总体既定的情况下，样本容量越大其统计估计量的代表性误差就越小，反之,样本容量越小其估计误差也就越大。
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一、确定样本容量的意义
1、样本容量过大，会增加调查工作量，造成人力、物力、财力、时间的浪费。
2、样本容量过小，则样本对总体缺乏足够的代表性，从而难以保证推算结果的精确度和可靠性。
3、样本容量确定的科学合理，一方面，可以在既定的调查费用下，使抽样误差尽可能小，以保证推算的精确度和可靠性；另一方面，可以在既定的精确度和可靠性下，使调查费用尽可能少，保证抽样推断的最大效果。
二、计算方法
确定样本容量的大小是比较复杂的问题，既要有定性的考虑也要有定量的考虑。从定性的方面考虑样本量的大小，其考虑因素有：决策的重要性，调研的性质，变量个数，数据分析的性质，同类研究中所用的样本量，发生率，完成率，资源限制等。
具体地说，更重要的决策，需要更多的信息和更准确的信息，这就需要较大的样本；探索性研究，样本量一般较小，而结论性研究如描述性的调查，就需要较大的样本；收集有关许多变量的数据，样本量就要大一些，以减少抽样误差的累积效应。
如果需要采用多元统计方法对数据进行复杂的高级分析，样本量就应当较大；如果需要特别详细的分析，如做许多分类等，也需要大样本。针对子样本分析比只限于对总样本分析，所需样本量要大得多。
参考资料来源：百度百科－样本容量
样本,样本容量,总体概念分别是什么?请举例说明
总体是考察对象的全体。
样本是观测或调查的一部分个体。
样本容量是总体中抽取的所要考查的元素总称，即样本中个体。
例如：研究某工厂生产的某种产品的废品率，从产品中抽出1000件进行检查。则这种产品的全体就是总体，而这种产品中的每件产品都是一个个体，而样本容量指抽出的1000件产品。
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样本容量过小，会影响样本的代表性，使抽样误差增大、调查研究推论的精确性降低；而样本容量过大，虽然减小了抽样误差，但可能增大过失误差，而且无意义地增大经费开支。
在决定样本容量大小时，主要考虑以下几个因素
1、研究对象的变化程度。通常，总体方差越大，意味着总体内部各事物在调查表现上的差异程度越大，所以需要的样本容量越大，应该多抽一些样本单位。也就是说，研究的现象越复杂、差异越大，样本量要求就越大。
2、研究允许的误差大小（精确度）。一般来说，允许误差越大，意味着对抽样的估计精度要求不高，所以就可以少抽取一些样本单位，需要的样本容量较小。
反之，如果允许误差很小，就是研究要求精确度较高，那么需要的样本量就会比较大。所以，精度要求越高，样本量越大。
3、要求推断的置信程度。在经验上，我们会选择0.05、0.01、0.001这三个水平作为可以接受的犯错概率。所以，0.05是统计上可以接受的最低标准，也是需要样本最少的情况，把犯错概率控制在0.001以下，是非常严格的标准，需要的样本量也越大。
同时，这三个犯错概率分别对应的可靠性系数为0.95、0.99、0.999。也就是说，可靠性系数越大，需要的样本容量越大。
参考资料来源：百度百科-总体
参考资料来源：百度百科-样本容量
参考资料来源：百度百科-样本
样本容量是什么
统计学中的样本容量是个相对数，也是个绝对数。
在你手头上所采集的资料数据总个数中，你如果要做个“全员性”的统计，你的样本容量就是这个总个数，你如果从中抽取一部分组成一个样本，那么被抽取出的个数总和，就是你所要的样本容量，抽取方式不同，样本容量就有可能不一样。统计学中是不是调查样本量越多越精准
不是，具体确定样本量还有相应的统计学公式，
根据样本量计算公式，样本量的大小不取决于总体的多少，而取决于：
1、研究对象的变动程度；
2、所要求或允许的误差大小；
3、要求推断的置信程度。
也就是说，当所研究的现象越复杂，差异越大时，样本量要求越大；当要求的精度越高，可推断性要求越高时，样本量越大。
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合理确定样本容量的意义：
1、样本容量过大，会增加调查工作量，造成人力、物力、财力、时间的浪费；
2、样本容量过小，则样本对总体缺乏足够的代表性，从而难以保证推算结果的精确度和可靠性；
3、样本容量确定的科学合理，一方面，可以在既定的调查费用下，使抽样误差尽可能小，以保证推算的精确度和可靠性；另一方面，可以在既定的精确度和可靠性下，使调查费用尽可能少，保证抽样推断的最大效果。
参考资料来源：百度百科--样本量
怎么确定抽样调查中的样本量？
（1）重复抽样方式下：
变量总体重复抽样计算公式：
属性总体重复抽样：
（2）不重复抽样方式下：
变量总体不重复抽样计算公式：
属性总体不重复抽样：
样本容量是指一个样本中所包含的单位数，一般用n 表示，它是抽样推断中非常重要的概念。样本容量的大小与推断估计的准确性有着直接的联系，即在总体既定的情况下，样本容量越大其统计估计量的代表性误差就越小，反之,样本容量越小其估计误差也就越大。
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调查研究中样本含量的估算方法：经验法
（1）确定正常值范围的研究，其样本量至少在100以上。
（2）地区性调查样本量通常在500~1000，全国性调查的样本量1500~2500。
（3）描述性研究样本量一般为总体的10%~20%。
（4）探讨多个自变量与一个因变量间的关系，样本量为自变量个数的10~20倍，最好为20倍。
参考资料来源：百度百科-样本容量
求助样本量的计算方法
样本量的计算公式为：
其中，Z为置信区间、n为样本容量、d为抽样误差范围、σ为标准差，一般取0.5。
样本量是指总体中抽取的样本元素的总个数，应用于统计学、数学、物理学等学科。样本量大小是选择检验统计量的一个要素。由抽样分布理论可知，在大样本条件下，如果总体为正态分布，样本统计量服从正态分布；如果总体为非正态分布，样本统计量渐近服从正态分布。
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抽样方法
1、简单随机抽样
一般的，设一个总体个数为N，如果通过逐个抽取的方法抽取一个样本，且每次抽取时，每个个体被抽到的概率相等，这样的抽样方法为简单随机抽样。适用于总体个数较少的。
2、系统抽样
当总体的个数比较多的时候，首先把总体分成均衡的几部分，然后按照预先定的规则，从每一个部分中抽取一些个体，得到所需要的样本，这样的抽样方法叫做系统抽样。
3、分层抽样
抽样时，将总体分成互不交叉的层，然后按照一定的比例，从各层中独立抽取一定数量的个体，得到所需样本，这样的抽样方法为分层抽样。适用于总体由差异明显的几部分组成。
4、整群抽样
整群抽样又称聚类抽样。是将总体中各单位归并成若干个互不交叉、互不重复的集合，称之为群；然后以群为抽样单位抽取样本的一种抽样方式。应用整群抽样时，要求各群有较好的代表性，即群内各单位的差异要大，群间差异要小。
5、多段抽样
多段随机抽样，就是把从调查总体中抽取样本的过程，分成两个或两个以上阶段进行的抽样方法。
参考资料来源：百度百科-样本量
参考资料来源：百度百科-样本
概率统计 一般多少样本量无效
样本容量太少等于1个，或者无穷大，或者不客观的抽取，人为主观的抽取肯定是无效的。
比如说，估计100人抽烟情况，你不能抽取1，2人的样本容量来估计总体比如考虑全国人抽烟情况，你不能抽取12亿人的样本。同时你也不能找那些人抽烟或者不抽烟作为样本；所以样本容量有效，必须客观，合理、随机的抽取，并且总体中每个人抽取的概率一样的情况下，抽取的样本，才是有效，合理的