如何理解样本容量？

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。
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样本量的计算公式为： N=Z²σ²/d²，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05。

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。

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，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。

从经济学角度的话就主要考虑成本，样本过大，必然导致工作量的大量上升，成本上升。
比如：要考察本地鱼塘平均一口有多少鱼。
如果选三口，抽干水就行了。但如果是五口，那多要电，机器，人工。

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。

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05。

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。

扩展资料

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

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