样本容量是什么

样本容量是抽样调查中常用的概念，意思是在一个样本中所包含的个案或单元数，样本容量的大小很重要，样本容量太大，会造成人力、物力等的浪费，样本容量太小，会使抽样误差太大。

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。

样本容量怎么求

在设计实验或调查时，我们需要确定样本容量，以保证研究的可靠性和有效性。

而样本容量的大小取决于多个因素，包括总体大小、抽样误差、置信水平、方差和效应大小等。

在确定样本容量时，通常需要先估计总体的方差和效应大小，然后确定置信水平和抽样误差的大小。

一般来说，置信水平越高，抽样误差越小，需要抽取的样本容量也就越大。

此外，还应注意到总体大小对样本容量的影响，当总体较小时，需要抽取的样本容量也应相应减小。

样本容量公式是N=Z2×（P×（1-P））/E2，样本容量又称"样本数"，指一个样本的必要抽样单位数目。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。

样本与样本容量的区别

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。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。

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。

为什么样本容量越大方差越小

因为样本均值一般是n个独立同分布的随机变量的函数，是一阶样本原点矩，是一个统计量，也是一个随机变量。

大数定律阐明了样本均值的期望和方差与总体的期望和方差的联系，指出了样本均值的期望依概率收敛于总体的期望，所以样本容量越大，样本均值的期望在总体期望附近浮动的范围越小（也即样本均值的方差越小），用样本均值估计总体期望的可靠性越高；中心极限定理不仅揭示了样本均值的期望和方差与总体的期望和方差的关系，还指出了样本均值的渐进（极限）分布的形式。

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