样本容量公式是什么？

样本容量，指的是取样的总数。比如，需要对一个地区所有的小学生视力情况做一个统计分析。

样本容量是对于你研究的总体而言的,是总体的一些抽样.比如:中国人的身高值为一个总体,你随机取一百个人的身高,这一百个人的身高数据就是总体的样本.样本的数量就是样本容量. 在假设检验里样本容量越大越好.但实际上不可能无穷大,就像你研究中国人的身高不可能把所有中国人的身高都量一量一样.

总体个体样本样本容量举例子有：1、从初三男学生200名中，抽取50人进行体重检查。200名学生的体重就是全体。某一个学生的体重是个体。所抽查的50人的体重是样本。样本容量是50。2、为了了解某学校在一个学期里每天的缺席人数,统计了其中15天里每天的缺席人数。某学校在一个学期里所有缺席过的人就是总体。某学校在一个学期中缺席过的每个人就是个体。某学校在15天里缺席的人就是样本。样本容量是15。3、从一批零件中抽取10件,测得他们的长度如下：22.36， 22.35， 22.33 ，22.35 ，22.37， 22.34， 22.38， 22.36， 22.32， 22.35。这一批零件就是总体。每个零件的长度就是个体。抽取的这10件零件就是样本。样本容量是10。4、为了解一批炮弹的杀伤半径,从中选取50发炮弹进行试验。一批炮弹的杀伤半径是总体。一发炮弹的杀伤半径是个体。从中选取的50发炮弹的杀伤半径是样本。样本容量是50。5、从一批电视机中抽取20台,调查电视机的使用寿命。一批电视机是总体。每一台电视机是个体。抽取的20台电视机是样本。样本容量是20。以上内容参考：百度百科-样本容量以上内容参考：百度百科-总体以上内容参考：百度百科-样本（统计学概念）

样本容量是什么 样本容量又称“样本数”。指一个样本的必要抽样单位数目。在组织抽样调查时，抽样误差的大小直接影响样本指标代表性的大小，而必要的样本单位数目是保证抽样误差不超过某一给定范围的重要因素之一。因此，在抽样设计时，必须决定样本单位数目，因为适当的样本单位数目是保证样本指标具有充分代表性的基本前提。 样本容量的大小涉及到调研中所要包括的单元数。样本容量是对于你研究的总体而言的，是在抽样调查中总体的一些抽样。比如：中国人的身高值为一个总体，你随机取一百个人的身高，这一百个人的身高数据就是总体的一个样本。某一个样本中的个体的数量就是样本容量。注意：不能说样本的数量就是样本容量，因为总体中的若干个个体只组成一个样本。样本容量不需要带单位。 在假设检验里样本容量越大越好。但实际上不可能无穷大，就像你研究中国人的身高不可能把所有中国人的身高都量一量一样。 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。 简单来说就是被抽取样本的个数！好像我抽样调查了100电脑的使用寿命 那100就是样本容量！ 求采纳！ 说得很通俗了！ 样本容量是指___________，样本容量没有单位. 一个样本的必要抽取单位数目 样本容量是什么意思？？？ 就是样本数目 样本容量又称“样本数”。指一个样本的必要抽样单位数目。 希望对你有帮助O(∩_∩)O~ 初中数学样本容量是什么？ 样本容量是对于你研究的总体而言的,是总体的一些抽样.比如:中国人的身高值为一个总体,你随机取一百个人的身高,这一百个人的身高数据就是总体的样本.样本的数量就是样本容量. 在假设检验里样本容量越大越好.但实际上不可能无穷大,就像你研究中国人的身高不可能把所有中国人的身高都量一量一样. 抽样调查的样本容量是什么 样本容量就是样本数，比如在全校5000人中抽出100人进行调查，100就是样本容量，5000是总抽样框 什么是“样本容量”？ 就是由于调查对象的总体数目太大，所以我们需要采取某种适合的抽样方式，选出其中的一部分来代替整体。那么这个选出来的数目就成为样本容量。它是一个数字，没有单位。

　　样本容量又称“样本数”。指一个样本的必要抽样单位数目。在组织抽样调查时，抽样误差的大小直接影响样本指标代表性的大小，而必要的样本单位数目是保证抽样误差不超过某一给定范围的重要因素之一。因此，在抽样设计时，必须决定样本单位数目，因为适当的样本单位数目是保证样本指标具有充分代表性的基本前提。　　样本容量的大小涉及到调研中所要包括的单元数。样本容量是对于你研究的总体而言的，是在抽样调查中总体的一些抽样。比如：中国人的身高值为一个总体，你随机取一百个人的身高，这一百个人的身高数据就是总体的一个样本。某一个样本中的个体的数量就是样本容量。注意：不能说样本的数量就是样本容量，因为总体中的若干个个体只组成一个样本。样本容量不需要带单位。　　在假设检验里样本容量越大越好。但实际上不可能无穷大，就像你研究中国人的身高不可能把所有中国人的身高都量一量一样。

1、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。 2、样本容量的大小涉及到调研中所要包括的单元数。样本容量是对于你研究的总体而言的，是在抽样调查中总体的一些抽样。比如：中国人的身高值为一个总体，你随机取一百个人的身高，这一百个人的身高数据就是总体的一个样本。某一个样本中的个体的数量就是样本容量。注意：不能说样本的数量就是样本容量，因为总体中的若干个个体只组成一个样本。样本容量不需要带单位。 3、在假设检验里样本容量越大越好。但实际上不可能无穷大，就像研究中国人的身高不可能把所有中国人的身高全部测量一次一样。

总体是要考察的全体对象，个体是组成总体的每一个考察对象样本是由总体中被抽取调查的那部分个体组成，样本容量是样本中个体的数目

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。扩展资料样本容量过小，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

不一定样本容量过大，各事件分布的概率会很复杂，不便于计算所以不可能会越大越好的

掌握总体、个体、样本，样本容量的概念，能正确区分总体、个体、样本、样本容量总体、个体、样本、样本容量，这四个概念之间其实有其内在联系，总体是指考察的对象的全体，个体是总体中的每一个考察的对象，样本是总体中所抽取的一部分个体，而样本容量则是指样本中个体的数目。我们在区分这四个概念时，首先找出考察的对象，从而找出总体、个体，再根据被收集数据的这一部分对象找出样本，最后再根据样本确定出样本容量。 12

样本容量问题回归分析是从已经发生的经济活动的样本数据中寻找经济活动中内含的规律性，它对样本数据具有很强的依赖性。样本的容量太小会导致参数估计值的大小和符号违反经济理论和实际经验。从建模需要来讲，样本容量越大越好，但收集与整理样本数据是一件困难的工作，因此，选择合适的样本容量，既能满足模型估计的需要，又能减轻收集数据的困难，是一个重要的实际问题。(1) 最小样本容量所谓“最小样本容量”，即从普通最小二乘法原理出发，欲得到参数估计量，不管其质量如何，所要求的样本容量的下限，它是：n≥k+1其中，k为解释变量的数目。(2) 满足基本要求的样本容量一般经验认为，当n≥30或者至少n≥3(k+1)时，才能满足模型估计的基本要求。

样本容量又称“样本数”.指一个样本的必要抽样单位数目.在组织抽样调查时,抽样误差的大小直接影响样本指标代表性的大小,而必要的样本单位数目是保证抽样误差不超过某一给定范围的重要因素之一.因此,在抽样设计时,必须决定样本单位数目,因为适当的样本单位数目是保证样本指标具有充分代表性的基本前提. 影响样本容量的因素：研究目的、个体变异、检验水准、对精确度的要求、（把握度）等.

样本容量:从批中抽取的单位产品的汇集,称为样本.样本中单位产品数,称为样本量均值:一个子组、样本或总体中最大与最小值之差.数学公式:R= =（每群数据的最大值）—（每群数据的最小值）标准差:过程输出的分布宽度或从...

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。4、抽样类型和方法样本抽取的方法分为随机抽样和非随机抽样。扩展资料样本容量的相关性质：研究的问题越复杂，差异越大时，样本量要求越大；要求的精度越高，可推断性要求越高时，样本量也越大；同时，总体越大，样本量也相对要大，但是，增大呈现出一定对数特征，而不是线形关系；而抽样方法问题，决定设计效应的值。如果设定简单随机抽样设计效应的值是1；分层抽样由于抽样效率高于简单随机抽样，其设计效应的值小于1，合适恰当的分层，将使层内样本差异变小，层内差异越小，设计效应小于1的幅度越大。多阶抽样由于效率低于简单随机抽样，设计效应的值大于1，所以抽样调查方法的复杂程度决定其样本量大小。对于不同城市，如果总体不知道或很大，需要进行推断时，大城市多抽，小城市少抽，这种说法原则上是不对的。实际上，在大城市抽样太大是浪费，在小城市抽样太少没有推断价值。参考资料来源：百度百科-样本容量

任何调查所获数据都存在误差。误差控制在评估调查质量时是十分必要的，研究者在调查设计阶段就要考虑所使用的调查方法可能导致的误差类型。导致误差产生的原因各不相同。根据鲍德威在1915年提出的调查误差分类方法，误差产生的原因一般有四个方面：① 获得的信息不正确或不真实；② 定义和标准不严格、不确切、不适当；③ 样本不能代表总体；④ 部分数据对总体的估计将要产生的误差。样本容量又称样本大小、样本规模，是指样本内所含个体数量的多少。样本容量的确定是抽样设计最重要的内容之一。

举个简单例子,比如你要研究你们学校的男女生比例。那么你们学校全体同学就是统计总体，每个同学的性别就是个体，由于总体太大，不好统计，那么你抽取了样本，这里样本可以是随机抽取，比如你站在校门口统计进来的100个学生的性别，也可以是找一个班的学生作为样本，不过要注意如果样本不是随机的话，做统计分析的时候很多的假设条件都不能满足，比如iid条件等等，所以我们一般都要求随即抽样。100个学生作为样本的话，样本容量就是100。

总体：要考察的全体对象成为总体个体：组成总体的每一个考察对象成为个体样本：被抽取的那些个体样本容量：样本中个体的数目

样本容量就是样本数,比如在全校5000人中抽出100人进行调查,100就是样本容量,5000是总抽样框

用公式求样本容量。（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：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。扩展资料：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。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。因此，如果不同城市分别进行推断时，大城市多抽，小城市少抽这种说法原则上是不对的。在大城市抽样太大是浪费，在小城市抽样太少没有推断价值。参考资料来源：百度百科-样本容量

样本是实实在在的物体，样本容量只是一个数值 例如在调查中学生体重这一事件里 抽查50人的体重，50就是样本容量 被抽查的50个人的体重，每一个人的体重数据都是一个样品！

样本量的大小涉及到调研中所要包括的单元数。确定样本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。　　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，我们知道，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。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。因此，如果不同城市分别进行推断时，大城市多抽，小城市少抽这种说法原则上是不对的。在大城市抽样太大是浪费，在小城市抽样太少没有推断价值。　　总之，在确定抽样方法和样本量的时候，既要考虑调查的目的、调查性质和精度要求（抽样误差）等，又要考虑实际操作的可实施性，非抽样误差的控制、经费预算等。专业调查公司在这方面会根据您的情况及调查性质，进行综合权衡，达到一个最优的样本容量的选择。

（1）重复抽样方式下：n为样本容量、d为抽样误差范围、σ为标准差，一般取0.5。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：扩展资料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。

没有 书中原话,我抄下来了. 从总体中抽取部分个体所组成的集合称为样品.样本中的个体有时也称为样品,样本中所包含的个体的个数称为样本量,常用n表示. 然后有道例题提到,因为样本容量n=5,较大,故可选用近似u检验. 显然书中表示的是一个概念.

不是。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。

确定样本量方法有以下两种：一、根据允许的抽样误差的范围确定样本量在excel里设置α、p和△的值；计算累积机率值；选择“NORMINV”函数；计算Z值，计算样本量。二、根据特定目的确定样本量 1、样本若分成不同的组，总样本量要保证每组的样本量都不能低于100个； 2、当每组样本还需按不同的特性或配额划分成更小的组时，要保证每个小组的样本量至少在20-50个之间；拇指定律常用于总体数量庞大且有配额要求的调研，比如大众消费品市场的研究。例如，要调查某城市消费者对某品牌香烟的态度，我们可以把受访的消费者分成重度吸烟者和轻度吸烟者两组，如果重度吸烟者的人数少，约占所有香烟消费者的10%，为了保证重度消费者的样本量不低于100人，用简单随机抽样法，则总样本量就需要1000人。如果将重度吸烟者再细分成收入高、中、低三档，其中收入高的人数最少，只占总体人数的1%，按照拇指定律，要求该组样本量不少于20人，那么总样本量至少需2000人。因此，这个品牌香烟的调查项目样本量就应该是2000人。确定样本量要考虑样本结构、精度要求、调研经费以及总体特征易变性等因素。比如说，如果总体易变性强，或者说是样本之间的差异性大的时候，则需要适当增加样本量。

从总体中抽取部分个体所组成的集合称为样品.样本中的个体有时也称为样品,样本中所包含的个体的个数称为样本量,常用n表示.然后有道例题提到,因为样本容量n=5,较大,故可选用近似u检验.样本量：从总体中抽取的样本元素的总个数.样本容量：又称“样本数”.指一个样本的必要抽样单位数目.两个都是没有单位的.

问题一：怎么确定抽样调查中的样本量？ 确定样本的数量是抽样调查中的重要环节，在充分满足调查内容要求情况下合理的确定样本量不能不说是摆在每个调查公司面前的重要课题，过多的样本量设计只会给客户增加经济负担，对友邦顾问来讲，我们确定样本量的原则是：一是达到调查目的，二是给客户省钱。 概率抽样的基本原则是：样本量越大，抽样误差就越小，而样本量越大，则成本就越高。根据数理统计规律，样本量增加呈直线递增的情况下（样本量增加一倍，成本也增加一倍），而抽样误差只是样本量相对增长速度的平方根递减。因此，样本量的设计并不是越大越好，通常会受到经济条件的制约。 通常，在概率抽样的情况下，友邦顾问在确定样本量时会遇到如下情况： 预算：预算的多少直接影响着调查样本量的设计，通常某一项调查为满足调查要求必须有一个最低的预算指标。如果低于这个指标的预算，不能满足调查最低精度的话，友邦顾问建议要放弃这项调查任务。 经验：一些客户会经常要求调查公司完成 200 、 300 、 400 等特定的样本量。这种样本量确定的方法一方面可能考虑了调查误差，另一方面也可能是凭着以前的调查经验。在这种情况下，如果友邦顾问认为样本量的设计不能满足精度要求的时候，我们的项目经理会建议所需要增加的样本量，否则调查的结果会出现偏差。 子群分析：在任何样本量确定的过程中，都必须考虑被调查样本的子群数。也就是说，当被调查样本群子群数比较多的时候，样本量就必须相应扩大。如：某一项调查 400 个样本量是基本满足要求的，但如果将这些样本量划分为男和女各占 50 ％的话，那么，每个子群只有 200 个样本。如果进一步按年龄组细分的话，假设是两个年龄组，那每一个子群只有 100 个样本，这样的样本量就不能满足最初设计的要求了，因此必须按照子群要求设计样本量则是最合理的。 统计分析：友邦顾问在确定样本量时通常在考虑上述具体情况下，会考虑如下统计方面的因素，即：总体调查标准差；抽样允许的误差和预期置信度。 样本量确定公式：在充分考虑所有统计因素基础上，友邦公司通常采用的简单随机抽样（特别是估计平均值时）的公式为： N = Z 2 σ 2 / E 2 其中， N 为适合的样本量； Z 为调查置信度； σ 为总体标准差； E 为抽样误差范围 在解决“比例”方面的调查问题时，友邦顾问所采用的抽样公式为： N = Z 2 [P(1-P)] / E 2 其中， N 为适合的样本量； Z 为调查置信度； P 为样本的离散程度； E 为抽样误差范围 和 问题二：怎样计算样本量 一般根据临界t值、方差S2和允许误差d，计算 样本量n=t×S2/d2 问题三：怎样确定样本数量 我来回答：对于13万的人，做调查，得取多少样本，这个得看你要求的精确度，统计学上有这样的一套公式， zjsec/peixun/pei21.HTM 而对于市场调查； 在市场研究中，常常有客户和研究者询问：“要掌握市场总体情况，到底需要多少样本量？”，或者说“我要求调查精度达到95%，需要多少样本量？”。对此，我往往感到难以回答，因为要解决这个问题，需要考虑的因素是多方面的：研究的对象，研究的主要目的，抽样方法，调查经费…。有人说，北京这么大，上千万人口，我们怎么也得做一万人的访问才能代表北京市吧。根据统计学原理，完全不必。只要在500－1000左右就够了。当然前提是，我们要按照科学的方法去抽样。 根据市场调查的经验，市场潜力等涉及量比较严格的调查所需样本量较大，而产品测试，产品定价，广告效果等人们间彼此差异不是特别大或对量的要求不严格的调查所需样本量较小些。 样本量的大小涉及到调研中所要包括的人数或单元数。确定样本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。 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，我们知道，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。因此，如果不同城市分别进行推断时，大城市多抽，小城市少抽这种说法原则上是不对的。在大城市抽样太大是浪费，在小城市抽样太少没有推断价值。 总之，在确定抽样方法和样本量的时候，既要考虑调查目的，调查性质，精度要求（抽样误差）等，又要考虑实际操作的可实施性，非抽样误差的控制、经费预算等。专业调查公司在这方面会根据您的情况及调查性质，进行综合权衡，达到一个最优的样本量的选择。 实际研究中的一些经验 根据一些学者的研究，以及远东零点在市场研究中的经验，市场调查中确定样本量通常的做法是： 1、通过对方差的估计，采用公式计算所需样本量，主要做法有： 2、用两步抽样，在调查前先抽取少量的样本，得到标准差S的估计，然后代入公式中，得到下一步抽样所需样本量n； 3、如果有以前类似调查的数据，可以使用以前调查的方差作为总体方差的估计。 4、根据经验，确定样本量，主要方法有： 5、如果以前有人做过类似的研究，初学者可以参照前人的样本。 6、如果是大型城市、省市一级的地区性研......>> 问题四：分层抽样如何确定样本容量 30分 先将总体的单位按某种特征分为若干次级总体（层），然后再从每一层内进行单纯随机抽样，组成一个样本的统计学计算方法叫分层抽样。 分层抽样确定样本容量原则： 1、以调查所要分析和研究的主要变量或相关变量作为分层标准。 2、以保证各层内部同质性强和各层之间的异质性强、突出总体内在结构的变量作为分层变量。 3、以那些已有明显层次区分的变量作为分层变量。 例如，一个单位的职工有500人，其中不到35岁有125人，35岁至49岁的有280人，50岁以上的有95人.为了了解这个单位职工与身体状况有关的某项指标，要从中抽取一个容量为100的样本，由于职工年龄与这项指标有关，决定采用分层抽样方法进行抽取.因为样本容量与总体的个数的比为1：5，所以在各年龄段抽取的个数依次为125/5，280/5，95/5，即25，56，19。 求解过程： 解： S1:100 / 500 = 0.2 S2: 125*0.2= 25 ――――――――（不到35岁） 280*0.2= 56 ――――――――（35岁至49岁） 95*0.2= 19 ――――――――（50岁以上） S3: 所以：50岁的抽19人 问题五：样本容量如何确定？ 10分 样本是从总体中抽出的部分单位 *** ，这个 *** 的大小叫做样本量。 一般而言，样本的容量大的话，样本的误差就小，反之则大。 通常样本单位数大于30的样本可以称为大样本，小于30的样本则称为小样本。在实际应用中，我们应该根据调查的目的认真考虑样本量的大小。 样本容量的大小涉及调研中包括的单元数。从定性的方面考虑样本量，因素有：决策的重要性，调研的性质，变数个数，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。决策越重要，需要更多和更准确的信息，就需要用较大的样本；探索性研究，样本量一般较小，结论性研究则需要较大的样本；收集有关许多变数的数据，样本量就要大一些，减少抽样误差的积累效应；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。针对子样本分析时，需要的样本量比对总样本分析要大许多。 样本量的确定有相应的统计学公式，具体取决于 1. 研究对象的变化程度 2. 精确度要求（即允许误差的大小） 3. 推断的置信程度 公式： 已知总体方差，重复抽样时，至少应抽取的样本量为n。（给定极限误差和概率误差） 已知总体方差，不重复抽样时，至少应抽取的样本量为n。 其中，Z为概率度，N为样本总数，α为极限误差。 问题六：做市场调研怎样确定样本量？ 样本量要看你的项目是要做什么的吧，要看做多大范围。具体的样本量是跟你要对市场的了解程度有关系的，但不是说越多越好。我记得之前在叫达闻通用的公司网站上看过有关样本量的研究。建议你去看一下吧。

样本量的大小涉及到调研中所要包括的单元数。确定样本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。 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，我们知道，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。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。因此，如果不同城市分别进行推断时，大城市多抽，小城市少抽这种说法原则上是不对的。在大城市抽样太大是浪费，在小城市抽样太少没有推断价值。 总之，在确定抽样方法和样本量的时候，既要考虑调查的目的、调查性质和精度要求（抽样误差）等，又要考虑实际操作的可实施性，非抽样误差的控制、经费预算等。专业调查公司在这方面会根据您的情况及调查性质，进行综合权衡，达到一个最优的样本容量的选择。

没有，例如，有一个总体为1000的产品，从中取出一个数量为10的样本

问题一：样本容量怎么算？答案是什么？ 样本容量又称“样本数”。指一个样本的必要抽样单位数目。在组织抽样调查时，抽样误差的大小直接影响样本指标代表性的大小，而必要的样本单位数目是保证抽样误差不超过某一给定范围的重要因素之一。因此，在抽样设计时，必须决定样本单位数目，因为适当的样本单位数目是保证样本指标具有充分代表性的基本前提。 样本容量的大小涉及到调研中所要包括的单元数。样本容量是对于你研究的总体而言的，是在抽样调查中总体的一些抽样。比如：中国人的身高值为一个总体，你随机取一百个人的身高，这一百个人的身高数据就是总体的一个样本。某一个样本中的个体的数量就是样本容量。注意：不能说样本的数量就是样本容量，因为总体中的若干个个体只组成一个样本。样本容量不需要带单位。 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，我们知道，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。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。 问题二：样本容量怎么算 样本容量: 从批中抽取的单位产品的汇集，称为样本。 样本中单位产品数，称为样本量 均值: 一个子组、样本或总体中最大与最小值之差。数学公式: R= =（每群数据的最大值）―（每群数据的最小值） 标准差: 过程输出的分布宽度或从过程中统计抽样值（例如：子组均值）的分布宽度的量度，用希腊字母σ或字母s（用于样本标准差）表示。σ的计算. 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，我们知道，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。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。因此，如果不同 城市分别进行推断时，大城市多抽，小城市少抽这种说法原则上是不对的。在大城市抽样太大是浪费，在小城市抽样太少没有推断价值。 问题三：知道频率和组距怎么求样本容量 各组频率之和的值为1，在频率分布直方图中表现为所有矩形的面积之和等于1。 各组的平均频率密度是指组频率与组距的比值，是指该组内单位距离上的频率。以平均频率密度为纵坐标，取代频率分布直方图中的频率，所作的统计图称为平均频率密度直方图。 平均频率密度直方图中所有矩形的面积之和等于1.也就是平均频率密度直方图中所有矩形的顶边与直方图两边界边及横轴围成的图形的面积等于1. 当样本量不断增加而组距不断减小，每一组的平均频率密度就非常接近组中值处的频率密度，此时频率密度直方图的矩形顶边就非常接近一光滑曲线，该曲线就是频率密度函数曲线。简单来说：就是利用直方图反映样本的频率分布规律，这样的直方图称为频率分布直方图，简称频率直方图。 频率分布直方图能清楚显示各组频数分布情况又易于显示各组之间频数的差别。它主要是为了将我们获取的数据直观、形象地表示出来，让我们能够更好了解数据的分布情况，因此其中组距、组数起关键作用。分组过少，数据就非常集中；分组过多，数据就非常分散，这就掩盖了分布的特征。当数据在100以内时，一般分5~12组为宜。 从频率分布直方图可以估计出的几个数据： 众 数：频率分布直方图中最高矩形的底边中点的横坐标 。 算术平均数：频率分布直方图每组数值的中间值乘以频率相加。 加权平均数：加权平均数就是所有的频率乘以数值后的和相加 中位数：把频率分布直方图分成两个面积相等部分的平行于Y轴的直线横坐标。 问题四：怎样计算样本量 一般根据临界t值、方差S2和允许误差d，计算 样本量n=t×S2/d2 问题五：如何确定样本量 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。 σ― 总体标准差（Population Standard Deviation），是衡量总体中个别单位偏离总体平均值的离散程度的指标，标准差越大，样本量越大，用于变量抽样中。 假设这组数据的平均值是m 方差公式s^2=1/n[(x1-m)^2+(x2-m)^2+...+(xn-m)^2] 标准差是方差开方后的结果(即方差的算术平方根) 精度还是你看情况决定的 可以看看这个 blog.sina/s/blog_48bc65a90100bc14 样本量n=C2σ2/p2 1.C ― 置信系数（Confidence Coefficient），也称置信水平、可信因子，是以百分比（90%、95%、99%等）表示的抽样结果能够代表总体的概率。一般而言，95%的置信水平则认为高度满意，置信水平越高，样本量越大。1减去置信系数为风险水平（Level of Risk），是样本结果不能代表总体的概率。 例如C选95%，即抽样结果能够代表总体的概率为95% 2.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。 比如你可以接受的样本与总体之间的误差范围是0~90% 3.σ― 总体标准差（Population Standard Deviation），是衡量总体中个别单位偏离总体平均值的离散程度的指标，标准差越大，样本量越大，用于变量抽样中。 假设这组数据的平均值是m 方差公式s^2=1/n[(x1-m)^2+(x2-m)^2+...+(xn-m)^2] 标准差是方差开方后的结果(即方差的算术平方根) 这个你会算吧 所以 样本量n=C2σ2/p2 你相应把数代进去 问题六：怎样确定样本数量 我来回答：对于13万的人，做调查，得取多少样本，这个得看你要求的精确度，统计学上有这样的一套公式， zjsec/peixun/pei21.HTM 而对于市场调查； 在市场研究中，常常有客户和研究者询问：“要掌握市场总体情况，到底需要多少样本量？”，或者说“我要求调查精度达到95%，需要多少样本量？”。对此，我往往感到难以回答，因为要解决这个问题，需要考虑的因素是多方面的：研究的对象，研究的主要目的，抽样方法，调查经费…。有人说，北京这么大，上千万人口，我们怎么也得做一万人的访问才能代表北京市吧。根据统计学原理，完全不必。只要在500－1000左右就够了。当然前提是，我们要按照科学的方法去抽样。 根据市场调查的经验，市场潜力等涉及量比较严格的调查所需样本量较大，而产品测试，产品定价，广告效果等人们间彼此差异不是特别大或对量的要求不严格的调查所需样本量较小些。 样本量的大小涉及到调研中所要包括的人数或单元数。确定样本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。 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，我们知道，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。因此，如果不同城市分别进行推断时，大城市多抽，小城市少抽这种说法原则上是不对的。在大城市抽样太大是浪费，在小城市抽样太少没有推断价值。 总之，在确定抽样方法和样本量的时候，既要考虑调查目的，调查性质，精度要求（抽样误差）等，又要考虑实际操作的可实施性，非抽样误差的控制、经费预算等。专业调查公司在这方面会根据您的情况及调查性质，进行综合权衡，达到一个最优的样本量的选择。 实际研究中的一些经验 根据一些学者的研究，以及远东零点在市场研究中的经验，市场调查中确定样本量通常的做法是： 1、通过对方差的估计，采用公式计算所需样本量，主要做法有： 2、用两步抽样，在调查前先抽取少量的样本，得到标准差S的估计，然后代入公式中，得到下一步抽样所需样本量n； 3、如果有以前类似调查的数据，可以使用以前调查的方差作为总体方差的估计。 4、根据经验，确定样本量，主要方法有： 5、如果以前有人做过类似的研究，初学者可以参照前人的样本。 6、如果是大型城市、省市一级的地区性研......>> 问题七：分层抽样如何确定样本容量 30分 先将总体的单位按某种特征分为若干次级总体（层），然后再从每一层内进行单纯随机抽样，组成一个样本的统计学计算方法叫分层抽样。 分层抽样确定样本容量原则： 1、以调查所要分析和研究的主要变量或相关变量作为分层标准。 2、以保证各层内部同质性强和各层之间的异质性强、突出总体内在结构的变量作为分层变量。 3、以那些已有明显层次区分的变量作为分层变量。 例如，一个单位的职工有500人，其中不到35岁有125人，35岁至49岁的有280人，50岁以上的有95人.为了了解这个单位职工与身体状况有关的某项指标，要从中抽取一个容量为100的样本，由于职工年龄与这项指标有关，决定采用分层抽样方法进行抽取.因为样本容量与总体的个数的比为1：5，所以在各年龄段抽取的个数依次为125/5，280/5，95/5，即25，56，19。 求解过程： 解： S1:100 / 500 = 0.2 S2: 125*0.2= 25 ――――――――（不到35岁） 280*0.2= 56 ――――――――（35岁至49岁） 95*0.2= 19 ――――――――（50岁以上） S3: 所以：50岁的抽19人 问题八：统计学中的有一个 样本量 这个是如何计算出来的？ 30分 从总体中抽取的样本元素的总个数。 样本量的计算公式为： N=Z 2 ×(P ×(1-P))/E 2 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。

从总体中抽取的样本元素的总个数。样本量的计算公式为：n=z2×(p×(1-p))/e2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。研究中实际观测或调查的一部分个体称为样本(sample)，研究对象的全部称为总体。

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。扩展资料：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

什么是样本容量样本容量，指的是取样的总数。比如，需要对一个地区所有的小学生视力情况做一个统计分析。那么，每一所小学抽100和样本，这个地区15所小学。样本容量，就是1500。800名学生抽取80名等距抽样一、系统抽样1、编号,1-80002、抽取80、160、240、32080003、组成新组总体1、总体是包含所研究的全部个体的集合，它通常由所研究的一些个体组成，如由多个企业构成的集合，多个居民户构成的集合，多个人构成的集合，等等。2、组成总体的每一个元素称为个体，在由多个企业构成的总体中，每一个企业就是一个个体；由多个居民户构成的总体中，每一个居民户就是一个个体；由多个人构成的总体中，每一个人就是一个个体。个体个体，一般指一个人或是一个群体中的特定主体，指人时也称个人。个体的哲学意义：个体指处在一定社会关系中，在社会地位、能力、作用上有区别的有生命的个人。个体通常是数字的名称，或者是某个物体的计量单位。或称个人，一般指一个人或是一个群体中的特定主体。在生物学中，每一只动物、一颗植物、甚至一个能以单细胞生存的生命形式都可称为单一个体。一个细菌、一颗植物、一个动物等指的是一个生物个体。个体与群体的联系个体与群体处于不可分割的相互依存、相互联系中。每个个体都以个体而存在，同时又以群体中的成员而存在。群体是由个体组成的，没有个体，就没有群体；而个体又不能脱离群体而存在，它要受到群体的制约。个体之间以各种社会关系为纽带，组成各种不同的群体。不同的原始群、氏族、部落，不同的民族，不同的阶级、阶层、党派、政治团体，不同的机构、部门、单位的个体，不同的身份、职业以至不同的年龄、性别，等等，都可以构成不同的群体。每一个体可以成为多种群体的成员。同一群体中的个体之间，总是具有若干共同点，如进行某种共同的活动，或有某种共同的利益和要求，或受着某种共同的组织形式的约束。样本样本也称之为抽样总体、样本总体等。从总体中抽取一部分代表进行研究分析时，这一部分被抽取的个案称为总体中的一个样本。也就是说，从总体中抽取的若干个案所组成的群体，称之为样本。可见，总体是大群体，而样本是小群体。样本的单位数常用符号n表示。样本和样本容量的区别样本是实实在在的物体，样本容量只是一个数值例如在调查中学生体重这一事件里抽查50人的体重，50就是样本容量被抽查的50个人的体重，每一个人的体重数据都是一个样品！

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。扩展资料样本容量过小，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。

样本容量就是你要弄某种东西，采取一个样本样本的大小就是样本的

总体个体样本样本容量举例子有：1、从初三男学生200名中，抽取50人进行体重检查。200名学生的体重就是全体。某一个学生的体重是个体。所抽查的50人的体重是样本。样本容量是50。2、为了了解某学校在一个学期里每天的缺席人数,统计了其中15天里每天的缺席人数。某学校在一个学期里所有缺席过的人就是总体。某学校在一个学期中缺席过的每个人就是个体。某学校在15天里缺席的人就是样本。样本容量是15。3、从一批零件中抽取10件,测得他们的长度如下：22.36， 22.35， 22.33 ，22.35 ，22.37， 22.34， 22.38， 22.36， 22.32， 22.35。这一批零件就是总体。每个零件的长度就是个体。抽取的这10件零件就是样本。样本容量是10。4、为了解一批炮弹的杀伤半径,从中选取50发炮弹进行试验。一批炮弹的杀伤半径是总体。一发炮弹的杀伤半径是个体。从中选取的50发炮弹的杀伤半径是样本。样本容量是50。5、从一批电视机中抽取20台,调查电视机的使用寿命。一批电视机是总体。每一台电视机是个体。抽取的20台电视机是样本。样本容量是20。以上内容参考：百度百科-样本容量以上内容参考：百度百科-总体以上内容参考：百度百科-样本（统计学概念）

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。

样本容量是对于你研究的总体而言的,是总体的一些抽样.比如:中国人的身高值为一个总体,你随机取一百个人的身高,这一百个人的身高数据就是总体的样本.样本的数量就是样本容量. 　　在假设检验里样本容量越大越好.但实际上不可能无穷大,就像你研究中国人的身高不可能把所有中国人的身高都量一量一样.

样本是总体中所抽取的一部分个体样本容量则是指样本中个体的数目。在一批学生中抽取了20名同学进行测试，那么样本是20名同学的成绩，样本容量是200.（样本容量是没有单位的）

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。扩展资料样本容量过小，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

总体个体样本样本容量举例子有：1、从初三男学生200名中，抽取50人进行体重检查。200名学生的体重就是全体。某一个学生的体重是个体。所抽查的50人的体重是样本。样本容量是50。2、为了了解某学校在一个学期里每天的缺席人数,统计了其中15天里每天的缺席人数。某学校在一个学期里所有缺席过的人就是总体。某学校在一个学期中缺席过的每个人就是个体。某学校在15天里缺席的人就是样本。样本容量是15。3、从一批零件中抽取10件,测得他们的长度如下：22.36， 22.35， 22.33 ，22.35 ，22.37， 22.34， 22.38， 22.36， 22.32， 22.35。这一批零件就是总体。每个零件的长度就是个体。抽取的这10件零件就是样本。样本容量是10。4、为了解一批炮弹的杀伤半径,从中选取50发炮弹进行试验。一批炮弹的杀伤半径是总体。一发炮弹的杀伤半径是个体。从中选取的50发炮弹的杀伤半径是样本。样本容量是50。5、从一批电视机中抽取20台,调查电视机的使用寿命。一批电视机是总体。每一台电视机是个体。抽取的20台电视机是样本。样本容量是20。以上内容参考：百度百科-样本容量以上内容参考：百度百科-总体以上内容参考：百度百科-样本（统计学概念）

　在95％的置信度下，允许误差5%，样本容量需要400才能最大限度地满足调查要求。　　样本容量又称“样本数”。指一个样本的必要抽样单位数目。在组织抽样调查时，抽样误差的大小直接影响样本指标代表性的大小，而必要的样本单位数目是保证抽样误差不超过某一给定范围的重要因素之一。因此，在抽样设计时，必须决定样本单位数目，因为适当的样本单位数目是保证样本指标具有充分代表性的基本前提。　　样本容量的大小涉及到调研中所要包括的单元数。样本容量是对于你研究的总体而言的，是在抽样调查中总体的一些抽样。比如：中国人的身高值为一个总体，你随机取一百个人的身高，这一百个人的身高数据就是总体的一个样本。某一个样本中的个体的数量就是样本容量。注意：不能说样本的数量就是样本容量，因为总体中的若干个个体只组成一个样本。样本容量不需要带单位。　　在假设检验里样本容量越大越好。但实际上不可能无穷大，就像你研究中国人的身高不可能把所有中国人的身高都量一量一样。　　样本容量问题　　回归分析是从已经发生的经济活动的样本数据中寻找经济活动中内含的规律性，它对样本数据具有很强的依赖性。样本的容量太小会导致参数估计值的大小和符号违反经济理论和实际经验。从建模需要来讲，样本容量越大越好，但收集与整理样本数据是一件困难的工作，因此，选择合适的样本容量，既能满足模型估计的需要，又能减轻收集数据的困难，是一个重要的实际问题。　　(1) 最小样本容量　　所谓“最小样本容量”，即从普通最小二乘法原理出发，欲得到参数估计量，不管其质量如何，所要求的样本容量的下限，它是：n≥k+1　　其中，k为解释变量的数目。　　(2) 满足基本要求的样本容量　　一般经验认为，当n≥30或者至少n≥3(k+1)时，才能满足模型估计的基本要求。

既然想买的东西很多而太太的能对解禁之后他也有一定的财力但是我觉得他会有印象啊

样本是观测或调查的一部分个体，总体是研究对象的全部。总体中抽取的所要考查的元素总称，样本中个体的多少叫样本容量。举例子：假设学校有2000人，要抽200人出来量身高。200就是样本容量，抽样比是十分之一。在组织抽样调查时，抽样误差的大小直接影响样本指标代表性的大小，而必要的样本单位数目是保证抽样误差不超过某一给定范围的重要因素之一。因此，在抽样设计时，必须决定样本单位数目，因为适当的样本单位数目是保证样本指标具有充分代表性的基本前提。抽样方法：1、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。2、整群抽样：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。

样本容量是对于你研究的总体而言的,是总体的一些抽样.比如:中国人的身高值为一个总体,你随机取一百个人的身高,这一百个人的身高数据就是总体的样本.样本的数量就是样本容量. 在假设检验里样本容量越大越好.但实际上不可能无穷大,就像你研究中国人的身高不可能把所有中国人的身高都量一量一样.

样本数量和样本容量什么区别 从总体中抽取部分个体所组成的集合称为样品.样本中的个体有时也称为样品,样本中所包含的个体的个数称为样本量,常用n表示. 然后有道例题提到,因为样本容量n=5,较大,故可选用近似u检验. 样本量：从总体中抽取的样本元素的总个数.样本容量：又称“样本数”.指一个样本的必要抽样单位数目.两个都是没有单位的. spc中样本容量k和样本数n 有什么区别 样本容量是指一个样本里有多少个零件，样本数是指选取了多少样本 比如说做SPC分了25组，每组中包含2个零件，样本数是25，样本容量是2 样本和样本容量怎么区别?在线等,很急! 假如要测定一学校学生的平均年龄，从中抽取了52名学生，那么样本是52名学生的平均年龄，样本容量是52名学生。 样本数据3,6,9,6,11,3样本容量是? 6，样本容量指的就是数据的个数。 样本量与样本容量有什么区别，有区别吗？ 样本量：从总体中抽取的样本元素的总个数。样本容量：又称“样本数”。指一个样本的必要抽样单位数目。两个都是没有单位的。因为都是数嘛。 专业数学团队接受任何追问，竭诚为您服务。 两个都是没有单位的.两者没有什么区别，两个都是没有单位的。 样本量：从总体中抽取的样本元素的总个数. 样本容量：又称“样本数”，指一个样本的必要抽样单位数目. 样本与样本容量的区别举例 总体是指考察的对象的全体， 个体是总体中的每一个考察的对象， 样本是总体中所抽取的一部分个体， 而样本容量则是指样本中个体的数目。 比如:你校有2000名学生,你班有50人,在你班调查,根据你班情况,统计你校学生近视眼情况 你校学生为总体 2000中每个人为个体 你班为样本 50为样本容量 样本数量少但样本数值大选用什么分布 不能假设服从正态分布。 首先，3~10个数据这个样本量，中心极限定理很难起作用。 其次，即使样本量足够大，中心极限定理对特定 Heavy Tail 分布不起作用。 多假设几个模型，对每个模型作参数估计，再找出后验概率最大的模型吧。 倒是符合泊松分布 统计里的样本和样本容量的概念是森么? 样本是你统计的事件是什么高样本容量是你统计事件的总数 样本容量 掌握总体、个体、样本，样本容量的概念，能正确区分总体、个体、样本、样本容量 总体、个体、样本、样本容量，这四个概念之间其实有其内在联系， 总体是指考察的对象的全体， 个体是总体中的每一个考察的对象， 样本是总体中所抽取的一部分个体， 而样本容量则是指样本中个体的数目。 我们在区分这四个概念时，首先找出考察的对象，从而找出总体、个体，再根据被收集数据的这一部分对象找出样本，最后再根据样本确定出样本容量。

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。扩展资料样本容量过小，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

两个都是没有单位的.两者没有什么区别，两个都是没有单位的。样本量：从总体中抽取的样本元素的总个数.样本容量：又称“样本数”，指一个样本的必要抽样单位数目.

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。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。

研究中实际观测或调查的一部分个体称为样本(sample)，研究对象的全部称为总体。按照一定的抽样规则从总体中取出的一部分个体。样本中个体的数目称为“样本容量”。 一个班级有45个人，抽出15个研究他们的身高与体重的关系样本是：抽出的15个学生样本容量：15