简述样本容量的确定方法 样本容量的确定因素

简单随机抽样样本容量公式

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简单随机抽样样本容量公式介绍如下：

简述样本容量的确定方法 样本容量的确定因素

简述样本容量的确定方法 样本容量的确定因素

简述样本容量的确定方法 样本容量的确定因素

C(n,m)p^m(1-p)^(n-m)。

对于已知数据为数,我们一般根据下列步骤来计算所需要的样本量.已知期望调查结果的精度(E), 期望调查结果的置信度(L),以及总体的标准估计值σ的具体数据,总体单位数N。

计算公式为:n=σ2/(e2/Z2+σ2/N)。

特殊情况下,如果是很大总体,计算公式变为:n= Z2σ2/e2。

例如希望平均收入的误在正负30元之间,调查结果在95%的置信范围以内,其95%的置信度要求Z的统计量为1.96.根据估计总体的标准为150元,总体单位数为1000。

样本量:n=150150/(3030/(1.961.96))+150150/1000)=88。

则计算公式为:n=P(1-P)/(e2/Z2+ P(1-P)/N)。

同样,特殊情况下如果不考虑总体,公式为:n= Z2P(1-P)/e2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、样本或总体中与最小值之.数学公式: R= =（每群数据的值）—（每群数据的最小值）标准: 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）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,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.。

一般情况下,我们不知道P的取值,取其样本变异程度时的E:样本均值的标准乘以z值，即总的误。P：目标总体占总体的比例。(比如：一个班级中男生占所有学生的30%。则p=30%)。值为0.5。

例如:希望平均收入的误在正负0.05之间,调查结果在95%的置信范围以内,其95%的置信度要求Z的统计量为1.96,估计P为0.5,总体单位数为1000.样本量为:n=0.50.5/(0.050.05/(1.961.96)+0.50.5/1000)=278。

样本容量的确定公式

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减去置其中，Z为置信区间、n为样本容量、d为抽样误范围、σ为标准，一般取0.5。信系数为风险水平（Ll of Risk），是样本结果不能代表总体的概率。

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，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。

样本容量怎么算

2.P ― 精度（Precision），也称度，由审计师设定，代表样本与总体之间的可接受误范围。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，总体误值就越大；反之，精度值越小，样本量越大，总体误值就越小，但增加了抽样工作量。

掌握总体、个体、样本，样本容量的概念，能样本量的计算公式为：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统计学是一门很古老的科学，一般认为其学理研究始于古希腊的亚里士多德时代，迄今已有两千三百多年的历史。它起源于研究经济问题，在两千多年的发展过程中，统计学至少经历了“城邦政情”、“算数”和“统计分析科学”三个发展阶段。样本，再根据样本确定出样本容量。

如何计算样本量

(2)于百分比类型的变量

计算样本量:

统计实验的样本量使成它的观测次数。它通常表示为n和一个正整数。样本量是任何实验研究，其目标是使有关从样本设的一个重要特征。根据这三个值：如估计，总体标准偏，置信度的误，以作出准确的统计。

方法/步骤：

第二步，然后参考资料：点击输入公式“=”号。

第三步，再输入目标总体数量的平方值，并乘以标准偏。

第四步，接着用1减去标准偏，乘以误幅度的平方值 。

样本量计算方法：

样本量=目标总体数量^2标准偏(1-标准偏)/(误幅度)^2。

第五步，按“Enter回车键”确定，计算得出样本量。这样就计算好了。

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。

样本容量的计算公式为:

样本容量如何计算？

对于已知数据为百分比,一般根据下列步骤计算样本量.已知调查结果的精度值百分比(E),以及置信度(L),比例估计(P)的精度,即样本变异程度,总体数为N。

样本量从总体中抽取的样本元素的总个数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：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。。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为抽样误范围、σ为标准，一般取0.5。

置信度就是用一种方法构造3. 推断的置信程度一百个区间如果有95个区间包含总体真值，就说置信度为95%（包含总体真值的区间占总区间的95%)。

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如何确定样本大小和选择样本

要问题一：样本容量怎么算？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。样误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。求推断的置信程度。也就是说，当所研究的现象越复杂，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

如何确定问卷调查的样本量？

E:样本均值的标准乘以z对于已知数据为百分比,一般根据下列步骤计算样本量。已知调查结果的精度值百分比(E)，以及置信度(L)，比例估计(P)的精度,即样本变异程度，总体数为N。值，即总的误。P：目标总体占总体的比例。(比如：一个班级中男生占所有学生的30%。则p=30%)。

问卷调查属于定量研究，抽样样本量的大小对调查的准确度有很大的影响。一定程度上“样本量越多越好”，但毕竟是抽样调查（Sampling Survey），就是以具有代表性的样本来代表整体。如果真的可以做普查（Census）当然就不需要抽样调查了。笼统的讲，抽样调查的抽样误，样本量大，误会降低。但究竟该选择多大的样本量和怎样的抽样误，才能满足调查的实际需求，并有效的控制成本。科学的说，采用直观的说，采用不同数量的抽样样本，可达到怎样的研究效果？针对这个问题，我们分享一个行业内常用的数值。

如需问卷调查选择问卷星。确定问卷调查的样本量的方法如下：

具体确定样本量还有相应的统计学在设检验里样本容量越大越好。但实际上不可能无穷大，就像你研究人的身高不可能把所有人的身高都量一量一样。公式,不同的抽样方法对应不同的公式。

统计学中，确定样本容量时需要考虑哪些因素？

3、分层抽样

样本是从总体中抽出的部分单位，这个的大小叫做样本量。

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

一般而言，样本的容量大的话，样本的误就小，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。决策越重要均值:，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. 度要求（即允许误的大小）

公式：

已知总体方，重复抽样时，至少应抽取的样本量为n。（给定极限误和概率误）

已知总体方，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。

怎样计算样本容量大小？

2800.2= 56 ――――――――（35岁至49岁）

总体：总体（population）是包含所研究的全部个体（数据）的，它通常由所研究的一些个体组成，如由多个企业构成的，多个居民户构成的，多个人构成的，等等。

个体：通常是数字的名称，或者是某个物体的计量单位。一般指一个生物个体或是一个群体中的特定主体。

样本：样本（specimen）是观测或调查的一部分个体，简单随机抽样确定样本量主要有两种类型:总体是研究对象的全部。

样本容量：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就越小，反之，样本容量越小其估计误也就越大。

样本的内容是带着单位的。例如：调查某中学300名中学生的视力情况中，样本是300名中学生的视力情况，而样本容量则为300。

样本容标准是方开方后的结果(即方的算术平方根)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：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。

市场调查中样本容量如何计算？如何确定样本量。我查的公式是：n=p(1-p)/[E^2/Z^2+p(1-p)/N]？

（1）对于平均数类型的变量

对于已知数据为数,我们一般根据下列步骤来计算所需要的样本量。已知期望调查结果的精度(E)，期望调查结果的置信度(L)，以及总体的标准估计值σ的具体数据，总体单位数N。

特殊情况下，如E:样本均值的标准乘以z值，即总的误。果是很大总体,计算公式变为：n=Z2σ2/e2

例如希望平均收入的误在正负30元之间，调查结果在95%的置信范围以内，其95%的置信度要求Z的统计量为1.96。根据估计总体的标准为150元，总体单位数为1000。

样本量：n=150150/(3030/(1.961.96)3、置信度，也叫置信水平，在置信水平相同的情况下，样本量越多，置信区间越窄。在样本量相同的情况下，置信水平越高，置信区间越宽。)+150150/1000)=88

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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：人的身高值为一个总体，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，就像研究人的身高不可能把所有人的身高全部测量一次一样。

参考资料来源：百度百科-样本容量

怎样求样本容量

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。

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，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。

置信度是用一种方法构造一百个区间如果有95个区间包含总体真值，就说置信度为95%（包含总体真值的区间占总区间的95%)。E:样本均值的标准乘以z值，即总的误。P：目标总体占总体的比例。(比如：一个班级中男生占所有学生的30%。则p=30%)。

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

一个子组、样本或总体中与最小值之。数学公式:

R= =（每群数据的值）―（每群数据的最小值）

标准:

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）表示。σ的计算.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)

所要求或允许的误大小（即精度要求）；(3)

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。

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S2和允许误d，计算

问题五：如何确定样本量 样本量n=C2σ2/p2

P ― 精度（Precision），也称度，由审计师设定，代表样本与总体之间的可接受误范围。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，总体误值就越大；反之，精度值越小，样本量越大，总体误值就越小，但增加了抽样工作量。

σ― 总体标准（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，标准越大，样本量越大，用于变量抽样中。

设这组数据的平均值是m

方公式s^2=1/n[(x1-m)^2+(x2-m)^2+...+(xn-m)^2]

精度还是你看情况决定的

样本量n=C2σ2/p2

例如C选95%，即抽样结果能够代表总体的概率为95%

比如你可以接受的样本与总体之间的误范围是0~90%

3.σ― 总体标准（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，标准越大，样本量越大，用于变量抽样中。

设这组数据的平均值是m

方公式s^2=1/n[(x1-m)^2+(x2-m)^2+...+(xn-m)^2]

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，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，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）等，又要考虑实际作的可实施性，非抽样误的控制、经费预算等。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作为总体方的估计。 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：

S2: 1.2= 25 ――――――――（不到35岁）

950.2= 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