样本量的确定
回归分析中的样本量确定方法
回归分析是统计学中常用的一种分析方法，它用于研究自变量和因变量之间的关系。
在进行回归分析时，确定适当的样本量是非常重要的，因为样本量的大小直接影响到回归分析的结果和结论的可靠性。
那么，在回归分析中如何确定适当的样本量呢？本文将从样本量确定的理论依据、常用的方法和注意事项三个方面进行论述。
一、样本量确定的理论依据确定适当的样本量需要根据研究的目的、研究对象的特点以及研究设计的复杂程度来进行合理的估计。
一般来说，样本量的确定是基于统计学原理的，确保研究结果有足够的统计学能力来支撑结论的可靠性。
在回归分析中，通常可以采用以下几种方法来确定样本量。
二、常用的样本量确定方法1. 功效分析法功效分析法是一种常用的样本量确定方法，它基于所要检验的假设、研究设计的参数以及所期望的效应大小来进行样本量的计算。
在回归分析中，可以借助统计软件进行功效分析，通过设定显著性水平、效应大小和统计功效，来确定所需的样本量。
功效分析法能够有效地保证研究的统计学功效，但需要充分考虑所需的参数信息和假设条件。
2. 经验法经验法是另一种常用的样本量确定方法，它基于以往类似研究的经验数据和已有的文献资料来进行样本量的估计。
在回归分析中，可以通过查阅相关文献和研究报告，了解以往类似研究所采用的样本量大小，然后根据自身研究的特点和目的进行适当的调整。
经验法的优点在于简便快捷，但需要充分了解相关领域的研究动态和发展趋势。
3. 模拟法模拟法是一种基于统计模型的样本量确定方法，通过利用统计模型进行模拟实验，来确定所需的样本量大小。
在回归分析中，可以通过模拟不同的样本量大小，观察回归结果的稳定性和可靠性，从而得出适当的样本量大小。
模拟法能够有效地考虑到研究设计和参数的影响，但需要充分的统计学知识和技能支持。
三、注意事项在确定样本量时，需要注意以下几点。
1. 研究的目的和问题：样本量的确定应该根据研究的具体目的和问题来进行，充分考虑研究的实际需求。
市场调研中的样本选择与样本量确定方法
市场调研中的样本选择与样本量确定方法在市场调研过程中，样本选择和样本量确定是非常重要的步骤。
合理的样本选择和样本量确定方法可以确保调研数据具有代表性和可信度。
本文将介绍市场调研中常用的样本选择和样本量确定方法，并对其优缺点进行详细分析。
一、样本选择方法1. 简单随机抽样简单随机抽样是指从总体中按照相同的概率独立地随机选择样本的方法。
这种方法能够确保每个样本的选择机会相等，具有代表性。
但是，在实际应用中，可能会存在抽取样本不完全随机的情况，导致样本选择的偏倚。
2. 系统抽样系统抽样是按照一定的规律从总体中选择样本的方法，例如每隔固定的间隔选择一个样本。
这种方法相对简便，但可能会引入一定的抽样偏倚。
3. 分层抽样分层抽样方法是将总体划分为若干个互不重叠的子总体，然后从每个子总体中进行抽样。
这种方法可以保证每个子总体的代表性，适用于样本选择上具有多个明显特征的总体。
4. 整群抽样整群抽样是指将总体分成若干个互不重叠的群体，然后从中随机选择若干个群体作为样本。
这种方法适用于总体具有自然形成的群体，例如某个地区的消费者群体。
二、样本量确定方法1. 经验法经验法是根据研究者的经验和专业知识来确定样本量。
这种方法操作简单，但容易受主观因素的影响，不够科学准确。
2. 公式法公式法是根据统计学原理和抽样误差要求来确定样本量。
常用的公式包括通过总体标准差来计算样本量的公式和通过总体比例来计算样本量的公式。
这种方法相对科学准确，但需要掌握一定的统计学知识。
3. 置信度和置信水平法置信度和置信水平法是根据置信度和置信水平来确定样本量。
研究者可以根据不同的置信度和置信水平来确定合适的样本量。
这种方法能够更好地控制研究结果的可靠性。
4. 功效分析法功效分析法是通过设定研究效应值和研究检验的显著性水平，来确定样本量。
这种方法可以帮助研究者评估样本量对研究结论的影响，并给出具体的样本量要求。
在确定样本量时，还需要考虑研究的目的、资源限制和可行性。
毕业论文中的样本选择和样本量确定
毕业论文中的样本选择和样本量确定样本选择和样本量确定在毕业论文中是非常重要的步骤。
本文将从样本选择的原则、样本量的确定方法以及在毕业论文中如何合理应用这些方法等方面进行探讨。
1. 样本选择的原则在毕业论文中，样本选择要遵循一定的原则，以保证样本的代表性和可靠性。
以下是几个常用的样本选择原则：（1）随机抽样原则：通过使用随机数表或随机数发生器，从目标总体中等概率地抽取样本，以排除主观因素对样本的影响，从而提高样本的代表性。
（2）分层抽样原则：当总体可以分为若干个互相独立的子总体时，可以先按照某种特征将总体划分为若干个层次，然后在各个层次上进行简单随机抽样，以保证样本在各个层次上的分布与总体相似。
（3）滚动抽样原则：在研究进行过程中，根据实际情况逐步增加或调整样本量，以使样本更具代表性，并能反映研究对象的变化趋势。
2. 样本量的确定方法合理确定样本量是保证研究结果可靠性的重要环节。
以下是几种常用的样本量确定方法：（1）经验公式法：根据经验公式确定样本量，例如当总体容量较大时，可使用经验公式n = Z^2 * P * (1-P) / E^2来估算样本量，其中Z表示显著性水平对应的Z值，P表示总体比例，E表示误差容忍度。
（2）专家判断法：根据经验或领域专家的判断确定样本量，考虑研究内容的特殊性和独特性，综合考虑相关因素。
（3）统计学方法：通过统计学方法进行样本量的计算，根据研究设计、假设检验的力和效应大小等因素进行样本量计算，以保证研究结果的准确性。
3. 在毕业论文中的应用在毕业论文中，样本选择和样本量确定的具体应用取决于研究的目标和方法。
以下是几个常见的情况：（1）问卷调查：在进行问卷调查时，可以根据研究的目标和受众群体的特点，采用随机抽样原则进行样本选择，并根据样本调查结果进行样本量的确定，以便获取可靠的统计数据。
（2）实证研究：在进行实证研究时，可以根据研究的问题和目标，选择适当的样本选择原则，并根据相关的统计学方法确定样本量，以获得可信的实证结果。
确定样本量的三种方法
确定样本量的三种方法
确定样本量的三种方法包括：
1.样本量计算方法：根据预期的效应大小、显著性水平、统计功效和设计效应等因素，利用统计方法计算出合适的样本量。
常用的样本量计算方法包括t检验样本量计算、方差分析样本量计算、回归分析样本量计算等。
2.经验法：根据研究领域的常见样本量或以往类似研究的样本量作为参考，进行样本量确定。
这种方法主要基于过去的经验和先前的研究结果，对于新的研究问题可能会有一定的偏差。
3.敏感性分析法：通过进行敏感性分析，可以评估在不同样本量下结果的稳定性和一致性。
通过逐步增加样本量，观察结果是否发生重大变化，从而确定合适的样本量。
需要注意的是，样本量的确定不仅仅是一个统计问题，还需要考虑实际可行性、研究对象的特点、研究目的的要求等多个方面的因素综合考虑。
样本量的确定
当研究的特征具有最大的变异程度时，调 查需要的样本容量也最大。
对于只取两个值的特征，则当这两个值在 总体中以50—50的比例出现时，特征的变 异程度最大。
SSI
第23页
如果所研究特征的真实变异程度大于确定 样本容量时我们估计的变异程度，那么， 调查估计值的精度就会低于期望的精度。
注意，公式（1）使用了有限总体校正因子n/N，对总体规模进行校 正。如果忽略这个因子，初始样本容量n1就可以按下列公式计算：
SSI
第30页
设计效果因子
一般来说，当样本容量的计算公式假定为简单随机抽样SRS， 但使用的是更复杂的选样方式时，达到既定精度所需的样本容量应
该乘以设计效果因子。
设计效果=对于同样规模的样本容量，给定样本设计下 估计量的抽样方差对简单随机抽样估计量的 抽样方差的比率。
对于简单随机抽样设计，设计效果 = 1
SSI
第20页
我们来看假设有一个首次开展的调查，试图估 计对某企业提供的服务持满意态度的顾客比例。对 “顾客满意”这一指标，设置两个可能的值：满意 或者不满意。
SSI
第21页
SSI
表2 列出了持满意和不满意态度的顾客可能占的比例的组合
1
100% 满意
2
90% 满意
3
80% 满意
4
70% 满意
5
60% 满意
6
50% 满意
7
40% 满意
8
30% 满意
9
20% 满意
10
10% 满意
11
0% 满意
0% 满意 10% 满意 20% 满意 30% 满意 40% 满意 50% 满意 60% 满意 70% 满意 80% 满意 90% 满意 10% 满意
样本量的确定方法及公式
样本量的确定方法及公式
样本量的确定是研究中的一个重要的环节，其确定方法和公式可以为研究者提供参考。
样本量的确定是根据具体研究的需要，考虑到调查对象及其调查环境等因素来决定的。
根据实际情况，确定样本量应与研究的范围及内容有关，以保证研究结果的可靠性。
样本量的确定一般需要根据样本量计算公式来确定，其公式为：n=N/（1+Ne²），其中n为样本量，N为总体数量，e为允许的误差。
此计算公式适用于调查对象的数量和分布都已知的情况，研究者可以根据自身研究的具体情况，填写相应的数值，以确定样本量。
研究者在确定样本量的过程中，应考虑到样本量的充分性和合理性，以保证研究结果的可靠性和准确性。
如果样本量过大，将增加研究成本，而样本量过小，则可能影响研究结果的准确性。
因此，研究者应根据自身研究的内容和需要，合理确定样本量，以保证研究的可靠性。
样本量的确定是研究中的一个重要环节，其确定方法和公式可以为研究者提供参考。
研究者在确定样本量时应考虑到调查对象及其调查环境，并参照样本量计算公式确定，以保证研究结果的可靠性和准确性。
3.3-2-3.4样本量的确定
wh
Wh S h
ch
h
W S
h 1 h
L
ch
n
ch )( Wh S h /
h 1
ch ) (4)
V ( yst )
W
h 1
L
h
Sh 2
N
二、不同应用场合下的公式
（3）当按奈曼分配时，
n ( Wh S h )
h 1 L 2
wh
Wh S h
W S
h 1 h
L
Wh S h 2 N
h 1
(1)
若估计精度以误差限形式给出，则
n (
W
h 1
L
2
h Sh
2
wh
d 2 ) t
Wh Sh 2 N
h 1
L
W 2 h S h 2 wh
h 1
L
rYst 2 ( ) t
Wh S h 2 N
h 1
L
(2)
其中d为绝对误差限，r为相对误差限，t为标准正态分布的双侧
分位数。
二、不同应用场合下的公式
（1）当按比例分配时，wh=Wh，
n
W
h 1
L
h
Sh 2
h
V ( y st )
L
W
h 1
L
Sh 2
N
n0 1 n0 / N
(3)
其中n0
Wh S h 2
h 1
V ( y st )
（2）当按最优分配时，
( Wh S h
h 1 L L
没有考虑ch的差异对总费用的影响
一 样本量分配对精度与费用的影响
估计总体均值 时样本量的确定
估计总体均值时样本量的确定估计总体均值时样本量的确定1.引言在统计学中，估计总体均值是一项常见的任务。
然而，在进行估计时，选择合适的样本量是至关重要的。
本文将探讨在估计总体均值时，样本量的确定方法，并对这一主题进行全面评估。
2.为什么确定样本量很重要样本量的确定直接关系到估计的准确性和可靠性。
如果样本量过小，估计结果可能不够可靠，无法对总体均值进行准确的估计。
而样本量过大，则会浪费时间、精力和资源。
在进行估计之前，我们需要确定适当的样本量。
3.确定样本量的方法3.1 方差和置信水平样本量的确定与方差和置信水平密切相关。
方差是衡量样本数据点与样本均值之间的离散程度，而置信水平是衡量估计结果的可靠性。
一般来说，方差越大，为了达到相同的置信水平，所需的样本量就越大。
3.2 抽样技术抽样技术也对样本量的确定有重要影响。
随机抽样可以提高样本的代表性，从而降低样本量需求。
另外，分层抽样和系统抽样等方法也可以在一定程度上减少样本量。
4.样本量计算公式在确定样本量时，可以使用一些常见的计算公式。
最常见的是用于计算均值估计的公式。
以95%的置信水平为例，均值估计的样本量计算公式如下：n = (Z * σ / E) ^ 2其中，n代表所需样本量，Z是正态分布的分位数，σ表示总体标准差，E为估计误差。
5.个人观点和理解在确定样本量时，我认为需要综合考虑多方面的因素。
需要考虑研究目的和研究问题的复杂程度。
如果研究问题较为简单，样本量可以适当减少；而对于复杂的研究问题，应该增加样本量以保证结果的可靠性。
与实际情况相结合也是很重要的。
如果我们的预算有限，不可能获取大规模的样本，那么在样本量的确定上需要更加谨慎。
还要考虑时间和资源的成本，以及研究的可行性。
我认为样本量的确定也需要根据已有文献和经验进行参考。
可以查阅已有的研究，了解他人在类似问题上的样本量设计，并结合自己的研究目标和实际情况进行调整。
6.总结与回顾通过本文的全面评估，我们了解到在估计总体均值时，确定合适的样本量至关重要。
统计学02-第四讲 样本量的确定_25
2. E的取值一般小于0.1
3. 未知时，可取使方差达到最大的值0.5
估计总体比例时样本量的确定 (例题分析)
【例】根据以往 的生产统计，某 种产品的合格率 约为90%，现要 求估计误差为 5% ， 在 求 95% 的置信区间时， 应抽取多少个产 品作为样本？
解 : 已 知 =90% ， =0.05 ，
z/2=1.96，E=5%
应抽取的样本量为
n (z 2 )2 (1 )
E2 (1.96)2 0.9 (1 0.9)
0.052 138.3 139
应抽取139个产品作为样本
估计总体均值时样本量的确定
估计总体均值时样本量的确定
1. 估计总体均值时样本量n为
n (z 2 )2 2
E2
其中： E z 2
n
2. 样本量n与总体方差 2、估计误差E、可靠性系数
Z或t之间的关系为
与总体方差成正比
与估计误差的平方成反比
与可靠性系数成正比
3. 样本量的圆整法则：当计算出的样本量不是整 数时，将小数点后面的数值一律进位成整数， 如24.68取25，24.32也取25等等
估计总体均值时样本量的确定 (例题分析)
【例】拥有工商管理学士学位的大学毕业生 年薪的标准差大约为2000元，假定想要估计 年薪95%的置信区间，希望估计误差为400 元，应抽取多大的样本量？
估计总体均值时样本量的确定 (例题分析)
解: 已知 =2000，E=400, 1-=95%， z/2=1.96
应抽取的样本量为
n (z 2 )2 2 (1.96)2 20002
E2
400 2
96.04 97
即应抽取97人作为样本
样本量的确定
8
举例
9
举例
JAMA: IF=35.5
10
举例
11
2.多组率比较的随机对照研究
例：某医院观察三种治疗方法治疗某病的 效果，初步观察结果A 法有效率54.8%，B 法有效率28.46%，C 法有效率14.9%。试 问正式实验需要观察多少病人？
5
1. 两组率比较的随机对照研究
例：某医生采用中药治疗慢性盆腔炎，观 察到复发率为15%，根据文献检索西药治 疗慢性盆腔炎复发率45%，拟进行一项临 床试验，请问需要多少研究病例？
6
两样本率比较样本含量的估算公式
7
解释与计算
取α=0.05，β=0.1，双侧检验
μ α =μ 0.05=1.96
临床研究样本含量的确定
谢可越
嘉兴市第一医院 The first hospital of jiaxing
1
一些概念
检验水准：α
犯第一类错误的概率，即显著性水平；
通常取α=0.05；
同时应明确单侧、双侧；
α越小，样本量需要越多；
2
一些概念
检验效能：1-β β为犯第二类错误的概率； 通常取β =0.1；
12
计算公式
13
解释与计算
本研究最大样本率：Pmax= 0.548
本研究最大样本率：Pmin= 0.149
α=0.05，β=0.1，ⅴ=k-1=3-1. 查λ值表： λ=12.65
14
结果
15
Λ值表
抽样方法及样本量的确定
抽样方法及样本量的确定在社会科学研究中，抽样方法及样本量的确定是非常重要的环节。
抽样方法是指从总体中选择一部分样本进行研究，以代表总体特征的一种方法。
而样本量的确定则涉及到研究的可靠性和有效性。
本文将探讨抽样方法的选择以及样本量的确定。
一、抽样方法的选择1. 简单随机抽样简单随机抽样是一种基本的抽样方法，它通过随机选择样本，确保每个个体都有相等的机会被选中。
这种方法适用于总体分布均匀且规模较小的情况。
例如，当我们想要研究某个小城市的居民对某一政策的态度时，可以使用简单随机抽样方法。
2. 分层抽样分层抽样是将总体划分为若干层次，然后从每个层次中随机选择样本。
这种方法适用于总体具有明显的层次结构的情况。
例如，当我们想要研究一个城市的不同社区对某一政策的态度时，可以将城市划分为不同的社区层次，然后从每个社区中随机选择样本。
3. 整群抽样整群抽样是将总体划分为若干个群组，然后随机选择一部分群组作为样本进行研究。
这种方法适用于总体群组之间差异较大的情况。
例如，当我们想要研究某个国家的不同地区对某一政策的态度时，可以将国家划分为不同的地区群组，然后随机选择一部分地区进行研究。
二、样本量的确定确定样本量的大小是保证研究结果准确性和可靠性的关键因素。
样本量过小可能导致结果的不可靠，样本量过大则可能浪费资源。
确定样本量的大小需要考虑以下几个因素：1. 总体大小总体大小是影响样本量确定的一个重要因素。
当总体较大时，样本量可以相对较小；当总体较小时，样本量应相对较大。
2. 置信水平置信水平是指研究结果的可靠程度。
常见的置信水平有95%和99%。
置信水平越高，样本量需要越大。
3. 允许误差允许误差是指研究结果与总体特征之间的差异。
允许误差越小，样本量需要越大。
4. 方差方差是指总体内个体之间的差异程度。
方差越大，样本量需要越大。
综合考虑以上因素，可以使用统计学方法计算出合适的样本量。
常见的计算方法有公式法和抽样方差法。
满意度调查中样本数量的确定
满意度调查中样本数量的确定满意度调囊满意度调查中样本数量的确定中国人民大学六西格玛质量管理研究中心王作成高玉兰满意度调查中,使用范围很厂的是抽样调查万法.在实际的操作中,抽样调查又被划分为概率抽样和非概率抽样.概率抽样也称随机抽样,包括简单随机抽样,分层随机抽样,整群抽样,系统抽样,多阶段抽样等.它具有以下几个特点:每位顾客被抽中的概率是已知的.或是可以计算出来的:按一定的概率以随机原则抽取样本;当用样本对总体顾客满意度进行评估时,要考虑到该样本(或样本中的每位顾客)被抽中的概率.非概率抽样包括判断抽样,方便抽样和定额抽样等.这类抽样的共同点是抽取样本不是按照随机原则.而是根据主观判断,方便的原则.非概率抽样常常并不能代表顾客满意的整体情况,也无法运用适当的统计万法为调查结果提供适当的精确程度.但不同的非概率抽样万法都有各自的特点,如便于组织,节省费用,迅速快捷等.在顾客满意度调查中,非概率抽样方法也是不可缺少的.特别是在探索性研究中应用较多.在满意度抽样调查中.一个需要考虑的问题是样本量如何确定,这是满意度调查的基础.样本量是否合适,直接影响调查结果,同时也涉及调查成本,间接影响着调查质量.一,影响样本数量的主要因素确定调查所需样本量既有抽样调查的统计学原理做后盾,也要综合考虑要做的满意度调查项目的实际情况.影响满意度调查样本量的因素首先是调查估计值要求达到的精度.对精度影响的因素包括:总体指标的变异程度,总体大小,样本设计和所使用的估计量,回答率.除了估计值的精度以外,实际调查运作的限制也是影响样本量的主要因素.样本量的确定包括对估计值的精度4a2005一市场研究.满意度调查要求与各种运作限制之间的平衡,这些运作限制包括可明.虽然各种抽样方法关于样本量的计算并不相同,但获得的预算,资源和时间.从满意度调查实际操作的角归纳起来,他们都包含了下面五个方面的因素:顾客群度看.影响样本量的因素具体可以归结为以下方面:体满意度的变化程度,即变异程度;要求和允许的满意预期统计精度要求.可以按统计意义对样本量进行度误差大小,即精度要求;要求推断的置信度,一般情定量的计算.在统计学上有一套严格的测量办法.这也况下,置信度取为95%;顾客总体的大小;满意度调查是样本量确定的科学基础.采用的抽样方法.测评目标的多少.测评目标越多,所需调查的顾客在简单随机抽样的样本量基础上判断.由于复杂的也越多.实际的满意度调查通常都不是单一目标的.抽样对应的计算公式也很复杂,往往是非专业人员望而问题的重要性.相对重要的问题,对决策影响也大,生畏,这种方法提供的是先根据简单随机抽样计算样本为保证对问题的客观而全面了解,一般要增加调查顾客量,然后利用设计效应来调整.设计效应是抽样调查理数目.论中一个很重要的概念,它是对于相等的样本量,给定调查表的回复率.在确定样本顾客量时,顾客回复样本设计估计量的抽样方差对简单随机抽样估计量的抽率是应考虑的一大因素.由于永远不可能从试图访问的顾样方差的比率.一般来说.当样本量采用简单随机抽样客中得到1.0{i;的合作,就需要调查更多的顾客,从超样的计算公式,而实际使用的是更复杂的抽样方式时.为本范围的顾客中补偿可能的不足.此时,决定调查的顾客达到给定精度所需的样本量,可以在根据简单随机抽样数=要求的样本量/预期的回复率.不同的调查方式,回复计算的样本量的基础上乘以设计效应.得到目前这种抽率是不同的.其他应考虑的因素还有产品或服务种类,样方式所需的样本量.设计效应的取值范围是:对于简是否采取提供赠品等激励方式,问卷内容,调查地点,单随机抽样设计,设计效应等于1;对于分层抽样设计,问卷等.采取适当的访问技巧,可以提高顾客回复率.设计效应一般小于等于1;对于整群或多阶段抽样设计,调查员的判断和以往经验.抽样调查一个重要的基设计效应一般大于等于1.础是对总体信息了解得多少,因此一个有经验的调查员如果过去相同或相似主题的调查所用的抽样设计与可以起到减少样本量的作用,当然前提是他的经验是可我们计划实施的抽样设计相同或相似,就可以利用过去信的.的数据得到当前调查主要变量设计效应的估计值.如果资源限制.调查顾客的多少受到财力,人力,物力过去没有做过相关主题的满意度调查,也可以利用试调的制约.在定量分析中,主要考虑费用函数.一般情况查的数据得到设计效应的估计值.下,调查单位顾客所需费用是相当的,所以调查的顾客数量越多,所需的费用也越高.三,给定精度水平样本量的判断最终样本量的确定需要在精度,费用,时限和操作的可行性等相互冲突的限制条件之间进行协调.它还可由于样本量是每次抽样都必须面对的问题.为了减能需要重新审查初始样本量,数据需求,精度水平,调少计算的麻烦,在不太影响精度的情况下,有人计算了查计划的要素和现场操作因素,并作必要的调整.可供不想把时间过多地花在抽样调查原理上的管理人员参考的数据.二,样本量的统计测量由于一个在统计上有效的样本量是由允许误差和置信水平决定的,不同的抽样调查方式,在允许误差和置使用统计学的方法确定适当的样本顾客人数,将所信水平相同的情况下,所需的样本量是接近的,因此,考虑的因素定量化,且能估计样本误差,从而使该方法可以根据这两个参数给出所需的样本量.下表是由美国更具说服力.市场研究专家A1anDutka给出的数据,他给出了一组直接根据抽样调查样本量计算公式计算.不同的抽满足各种置信水平和误差组合所需的样本量,可以看出.样方法,关于样本量的确定公式也不同,在一般抽样调在一个给定的置信水平上,样本量随着允许误差的增加查的教科书上都会给出各种抽样调查方式样本量的计算而减少,对一个给定的允许误差,样本量随置信水平的公式,对确定样本顾客数目的因素从定量的角度加以说增加而增加.@市场研究一2005~4满意Ii调I\置信\\冰平50茗75茗80茗85%90茗95茗99茗99.9茗允许误\1%11403307409651846766960416590197412%2858271024129616922401414849363%1273584565767521068184421944%72207256324423601103712345%461331642082713856647907-5%2159739312117129635110%12344152689716619815%61519243143748820%391113172542505O%2223347这里允许误差是指估计值的波动范围,置信水平反映的是估计范围的可靠性.对于不同的满意度调查项目来讲,对允许误差和置信水平的要求是不同的.值得注意的是,允许误差和置信水平是对整个样本而言,子级样本不会达到同样的水平;也就是说,上表中提供的样本的数量,是对一个不需要细分的顾客总体而言的,如果需要细分顾客,就需要对每一个细分总体分别计算.再者,样本量的计算是以一个反映估计比率的一般问题为基础的,当调研问题还涉及到比率估计值以外的因素时,这些只是粗略估计.四,更一般的经验数据在样本量确定过程中,总体所起的作用因它的大小而有所差异.在其他条件一定的情况下,即误差,置信度一定,样本量随总体的大小而变化.但是,总体越大. 其变化越不明显;总体较小时,变化明显.即对于小规模总体,总体的大小对样本量起着重要作用;对于中等规模的总体,其作用中等;而大总体对样本量影响的作用很小.二者之间的变化并非是线性关系.所以,样本量并不是越大越好.对于满意度调查而言,通常顾客总体都很大,这时,可以认为调查样本量的多少和顾客的总数已经没有必然的联系了,或者说其联系可以忽略了. 从统计学的中心极限定理知道,不管总体呈现什么分布,只要样本量超过30个顾客,样本均值将服从正态分布.一般情况下,50个顾客可以作为单一目标满意度调查的最少顾客数,为安全起见,100个顾客最好.也正是因为这个原因,样本大小的决定因素,起关键作用的并不是公司顾客的多少,而是样本的实际大小.这就意味着,同一项调查,一个拥有28000个客户的公司调查所需样本量不一定比一个拥有3000个客户的公司所需样本量多.大多数顾客满意度单一目标调查的样本在l00--200人这个范围之内.当然,样本人数越多,抽样推断的结果就越精确,但成本也就越大,一般认为,精确度提高两倍,样本量就需要扩大四倍.但如果考虑到调查过程中的非抽样误差,就会看到,过多的样本量有时是一件事倍不会功倍甚至是事倍功半的事,对一小部分精挑细选的顾客样本进行细致的调查好过散发成千上万的问卷以期收回足够的样本的做法.这一推荐的经验数据在需要对细分市场也给出满意度时需要重新计算,比如,在一项汽车市场的满意度调查中,你如果需要分别计算5个销售区域的满意度,对每个区域你就要抽50一l00个顾客.这样样本的总量也就要相应地扩大五倍.4~2005-市场研究0。
样本量的确定方法
样本量的确定方法 The pony was revised in January 2021样本量的确定方法(2008-10-14 09:12:34)一、样本单位数量的确定原则一般情况下，确定样本量需要考虑调查的目的、性质和精度要求。
以及实际操作的可行性、经费承受能力等。
根据调查经验，市场潜力和推断等涉及量比较严格的调查需要的样本量比较大，而一般广告效果等人们差异不是很大或对样本量要求不是很严格的调查，样本量相对可以少一些。
实际上确定样本量大小是比较复杂的问题，即要有定性的考虑，也要有定量的考虑；从定性的方面考虑，决策的重要性、调研的性质、数据分析的性质、资源、抽样方法等都决定样本量的大小。
但是这只能原则上确定样本量大小。
具体确定样本量还需要从定量的角度考虑。
从定量的方面考虑,有具体的统计学公式,不同的抽样方法有不同的公式。
归纳起来，样本量的大小主要取决于：(1)研究对象的变化程度，即变异程度；(2)要求和允许的误差大小，即精度要求；(3)要求推断的置信度，一般情况下，置信度取为95%；(4)总体的大小；(5)抽样的方法。
也就是说,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,如果我们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。
二、样本量的确定方法如何确定样本量,基本方法很多,但是公式检验表明,当误差和置信区间一定时,不同的样本量计算公式计算出来的样本量是十分相近的,所以,我们完全可以使用简单随机抽样计算样本量的公式去近似估计其他抽样方法的样本量,这样可以更加快捷方便，然后将样本量根据一定方法分配到各个子域中去。
市场调研中的样本选择与样本量确定
市场调研中的样本选择与样本量确定市场调研在确定目标受众和进行市场分析时起到了至关重要的作用。
其中，样本选择和样本量的确定是市场调研过程中必不可少的环节。
本文将就样本选择和样本量确定的原则和方法进行探讨，以帮助读者更好地进行市场调研。
一、样本选择的原则和方法在市场调研中，样本选择是一项极为重要的工作，其结果的准确性直接影响到调研结果的可靠性。
以下是样本选择的原则和方法。
1. 代表性原则样本选择的首要原则是代表性。
样本的代表性要求能够真实反映总体的特征和分布情况。
为了确保样本代表性，我们需要根据所研究的对象的特点，选择具有相似特征的人群或单位作为样本。
2. 随机性原则样本选择中的随机性原则是指每个个体或单位都有相同的机会被选择为样本，避免主观或偏见的干扰。
常用的随机化方法有简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等，根据实际情况选择适当的方法。
3. 多样性原则样本选择中的多样性原则是指样本需要具有一定的多样性，可以覆盖不同地区、不同性别、不同年龄、不同职业等因素。
这样可以提高样本选择的可靠性和代表性。
二、样本量的确定样本量的确定是市场调研中关键的一环。
合理的样本量可以保证调研结果具有一定的可信度和统计学意义。
以下是样本量确定的原则和方法。
1. 总体大小原则样本量的确定需要考虑总体的大小。
当总体较大时，相同的误差水平需要较大的样本量，以保证结果的精度。
相反，当总体较小时，相同的误差水平需要较小的样本量。
2. 信心水平和置信度原则样本量的确定还涉及到信心水平和置信度的考虑。
信心水平是指调研结果的可靠程度，常见的信心水平有95%和99%。
置信度是指在样本误差范围内，对总体的估计结果。
3. 调查方法和目标变量原则样本量的确定还需要根据调查方法和所要研究的目标变量来确定。
不同的调查方法和目标变量会对样本量的要求产生不同的影响。
一般来说，较为复杂的调查方法和目标变量需要更大的样本量。
三、总结市场调研中的样本选择和样本量的确定是确保调研结果可靠性的重要环节。
在市场研究中样本量的确定
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…。
本文将根据自己的经验，探讨在市场研究中确定调查所需样本量的一些基本方法，相信这些方法对于其他的社会调查研究也有一定的借鉴意义。
确定样本量的基本公式在简单随机抽样的条件下，我们在统计教材中可以很容易找到确定调查样本量的公式（1）：其中：n：代表所需要样本量Z：置信水平的Z统计量，如95%置信水平的Z统计量为1.96，99%的Z为2.68。
S：总体的标准差;d ：置信区间的1/2，在实际应用中就是容许误差，或者调查误差。
对于比例型变量，确定样本量的公式为（2）:其中：n ：所需样本量Z：置信水平的z统计量，如95%置信水平的Z统计量为1.96,99%的为2.68p：目标总体的比例期望值d：置信区间的半宽关于调查精度通常我们所说的调查精度可能有两种表述方法：绝对误差数与相对误差数。
如对某市的居民进行收入调查，要求调查的人均收入误差上下不超过50元，这是绝对数表示法，这个绝对误差也就是公式(1)中置信区间半宽d。
而相对误差则是绝对误差与样本平均值的比值。
例如我们可能要求调查收入与真实情况的误差不超过1%。
假定调查城市的真实人均收入为10000元，则相对误差的绝对数是100元。
公式的应用方法对于公式的应用，一些参数是我们可以事先确定的：Z值取决于置信水平，通常我们可以考虑95%的置信水平，那么Z=1.96；或者99%，Z=2.68。
然后可以确定容许误差d（或者说精度），即我们可以根据实际情况指定置信区间的半宽度d。
因此，公式应用的关键是如何确定总体的标准差S。
如果我们可以估计出总体的方差（标准差），那么我们可以根据公式计算出样本量：例如：要了解该城市的居民收入，假定我们知道该市居民收入的标准差为1500，要求的调查误差不超过100元，则在95%的置信水平下，所需的样本量为：即需要调查的样本量为864个。
【转】如何确定样本量
【转】如何确定样本量调查一般分为普查和抽样调查，只有抽样调查才涉及到样本量的问题。
例如某企业有100名员工，在进行员工满意度调查时就无需抽样，只要全部调查即可。
那么，样本量是不是越大越好呢?当然不是，调查是要消耗大量人力财力和时间的，并且，从统计学上讲，当样本量达到一定程度以后，再增加样本，对于提高调查效果的作用(样本对于总体的估计效应)就不大了，反而会增加经费和时间。
那么是不是随便确定一个样本量就可以呢?当然也不行。
样本量的大小受许多因素制约，如调研的性质、总体指标的变异程度、调研精度、样本设计、回答率、项目经费和时间等。
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;探索性研究，样本量一般较小，而描述性研究，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;如果需要采用多元统计方法对数据进行复杂的高级分析，样本量就应当更大;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;总体指标的差异化越大，需要的样本量就越高;调研的精度越高，样本量越大。
简单随机抽样设计，设计效应等于1;分层抽样设计，设计效应一般小于等于1;整群或多阶抽样设计，设计效应一般大于等于1。
在实际中，在确定样本量时，不考虑时间和费用这两个极为重要的因素是不可思议的。
最终确定的样本量必须与可获得的经费预算和允许的时限保持一致。
最终样本量的确定需要在精度、费用、时限和操作的可行性等相互冲突的限制条件之间进行协调。
它还可能需要重新审查初始样本量、数据需求、精度水平、调查计划的要素和现场操作因素，并作必要的调整。
通常，统计调查机构和客户寻求在最有效使用费用的基础上(例如缩短访问时间)，使用户能对所需的样本量提供经费支持。
注意一个误区:"大城市多抽，小城市少抽"，这种说法原则上是不对的。
样本量的确定方法
样本量的确定方法.样本量的计算公式为：样本量= (Zα/2 * σ / E)²，其中Zα/2为置信水平对应的标准正态分布值，σ为总体标准差，E 为允许的误差。
2）对于比例类型的变量，样本量的计算公式为：样本量= (Zα/2)² * p * (1-p) / E²，其中Zα/2为置信水平对应的标准正态分布值，p为总体比例，E为允许的误差。
2．分层抽样确定样本量，需要先将总体划分为若干层，然后根据每层的变异程度和大小，计算出每层的样本量，最后将各层样本量相加得到总样本量。
3．整群抽样确定样本量，需要先将总体分为若干群，然后根据群内变异程度和群大小，计算出每群的样本量，最后将各群样本量相加得到总样本量。
总之，样本量的确定需要综合考虑多个因素，包括调查目的、性质、精度要求、实际操作的可行性和经费承受能力等，同时需要根据不同的抽样方法和变量类型选择相应的样本量计算公式。
本文介绍了如何确定抽样调查方案的样本量。
对于已知数据为绝对数的情况，需要根据期望调查结果的精度、置信度、总体标准差估计值和总体单位数来计算样本量。
计算公式为n=σ/(e/Z+σ/N)。
如果是很大总体，则公式变为n=Zσ/e。
例如，如果希望平均收入误差在正负人民币30元之间，调查结果在95%的置信范围以内，置信度为1.96，估计总体标准差为150元，总体单位数为1000，则样本量为88.对于已知数据为百分比的情况，需要根据调查结果的精度值百分比、置信度、比例估计的精度和总体数来计算样本量。
计算公式为n=P(1-P)/(e/Z+ P(1-P)/N)。
如果不考虑总体，则公式为n=ZP(1-P)/e。
一般情况下，取样本变异程度最大值0.5作为P的取值。
例如，如果希望平均收入误差在正负0.05之间，调查结果在95%的置信范围以内，置信度为1.96，估计P为0.5，总体单位数为1000，则样本量为278.确定样本量后，需要进行样本量分配。
SCI论文中实验样本的选择和样本量的确定
SCI论文中实验样本的选择和样本量的确定在SCI论文中，实验样本的选择和样本量的确定是十分关键的。
合理的样本选择和适当的样本量可以确保研究结果的可靠性和可行性，为科学研究提供有效的依据。
本文将探讨如何进行实验样本的选择和样本量的确定。
一、实验样本的选择实验样本的选择应基于研究目的和问题的科学性，并有一定的代表性。
一般来说，样本可以分为随机样本和非随机样本。
随机样本是指从总体中按一定的概率和方法抽取的样本，具有代表性，能够减少因个体差异而引起的偏差。
随机样本应保证被选择的每个个体有相同的机会被选入研究，以消除选择偏差。
非随机样本是指根据研究目的和条件选择的样本，不具有随机性和代表性。
非随机样本的选择需要根据研究目的和问题的特点灵活确定，适用于特定条件下的研究。
在实验样本选择中，研究者需要充分考虑样本的数量和质量，确保样本能够真实反映研究对象的特征和规律。
二、样本量的确定样本量的确定是保证实验结果可靠性和置信度的重要步骤。
样本量的大小直接影响统计分析的结果和结论的推广性。
样本量的确定需要根据研究目的、研究设计和统计分析方法等多个因素来考虑。
一般情况下，样本量应能够满足以下几个方面的要求：1. 研究目的要求：考虑到研究的目的和问题，确定样本量能够达到所需的统计效应。
2. 显著性水平和效应大小：根据显著性水平和效应大小的要求，采用适当的统计方法计算样本量。
3. 统计分析的稳定性：样本量的大小应保证统计分析结果的稳定性和可靠性，避免因样本量过小而引起的偶然性结果。
4. 研究资源和时间的限制：根据研究项目的实际资源和时间限制确定合理的样本量。
在确定样本量时，可以使用统计软件或在线样本量计算工具进行计算，以获得合理的样本量。
总结：在SCI论文中，实验样本的选择和样本量的确定是保证研究可行性和可靠性的关键环节。
研究者应根据研究目的和问题的特点，选择合适的样本，并确保样本量能够满足统计分析的要求。
样本的合理选择和合适的样本量将有助于提高SCI论文的学术价值和科学性。
自然科学实验中样本量的确定与计算方法
自然科学实验中样本量的确定与计算方法在自然科学研究中，实验是获取数据和验证假设的重要手段。
而在进行实验时，确定合适的样本量是至关重要的。
样本量的大小直接影响到实验结果的可靠性和推广性。
因此，科学家们需要仔细考虑样本量的确定与计算方法。
确定样本量的首要因素是实验的目的和研究问题。
如果研究问题是探索性的，即对某一现象进行初步观察和描述，那么样本量可以相对较小。
但如果研究问题是验证性的，即对某一假设进行推断和判断，那么样本量就需要相对较大。
因为在验证性研究中，我们需要通过样本数据来推断总体的特征，样本量越大，推断结果的可靠性就越高。
另一个影响样本量的因素是预期效应的大小。
预期效应是指研究者所期望观察到的差异或关联关系的大小。
如果预期效应较大，那么样本量可以相对较小；而如果预期效应较小，那么样本量就需要相对较大。
这是因为当预期效应较大时，即使样本量较小，也能够较容易地观察到显著差异；而当预期效应较小时，需要更大的样本量才能够观察到显著差异。
此外，样本量的确定还需要考虑统计功效和显著性水平。
统计功效是指在总体参数真值为某一特定值时，能够拒绝原假设的概率。
显著性水平是指当原假设为真时，拒绝原假设的概率。
通常，我们希望统计功效越高越好，显著性水平越小越好。
在样本量的确定中，我们需要根据预期的统计功效和显著性水平来计算样本量。
计算样本量的方法有多种，其中一种常用的方法是基于效应大小的样本量计算。
这种方法通过预先设定效应大小、显著性水平和统计功效，来计算所需的样本量。
另一种常用的方法是基于样本量的统计检验，即根据已有的样本量和观察到的效应大小来进行统计检验，从而判断样本量是否足够。
这两种方法都可以帮助科学家们确定合适的样本量。
除了以上的因素和方法，科学家们还需要考虑实验的可行性和成本效益。
样本量的增加会增加实验的时间、人力和资源成本。
因此，在确定样本量时，科学家们需要综合考虑研究问题的重要性、预期效应的大小和实验成本的可行性，从而做出合理的决策。
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样本量的确定北京广播学院新闻传播学院调查统计研究所二零零一年五月沈浩本讲主要内容如何计算简单随机抽样的样本量确定如何实现分层抽样中各层样本单位数的分配样本容量的确定样本量=费用+精度 (函数)确定样本容量，需要处理好预定的精度与现有经费，同时也要考虑资源和时间等限制条件，最终的样本量确定是在上述因素之间的权衡关系。
分层抽样分配样本的标准总的样本容量事先确定估计值要求达到的精度预先给定影响调查样本容量的因素调查估计值所希望达到的精度调查估计值所能允许的误差。
估计量的抽样方差较小，估计值是精确的估计值的精度越高，所需的样本容量就越大影响精度的因素也同样影响着样本容量的大小所研究指标在总体中的变异程度总体的大小样本设计和所使用的估计量无回答率客户提供的经费能支持多大容量的样本整个调查持续的时间有多长调查需要多少访员能招聘到的访员有多少除了估计值的精度以外，调查实际操作的限制条件也许是影响样本容量的最大因素。
11></a>(给定精度水平下样本容量的确定样本容量的大小与调查估计值所要求的精度紧密相关数据是通过抽样而不是普查收集的，就会产生抽样误差。
精度是由抽样方差来测量的。
随着样本容量的增加，调查估计值的精度也会不断提高。
标准误差误差界限变异系数抽样方差的几种计量方法抽样调查中样本容量的确定，也经常会使用一种或多种这样的计量方法来对精度进行说明。
非抽样误差非抽样误差会对调查估计值的精度产生显著的影响非抽样误差的大小与样本容量的大小却没有很大的关系确定样本容量，就不必将这些误差作为影响因素加以考虑为确保调查结果的准确性，应该消除非抽样误差，至少应尽可能使之最小化由于我们将在某一给定误差界限下，阐述样本容量确定的过程，所以有必要复习一下置信区间的概念。
对于具有正态分布的估计量来说，95%的置信区间意味着在同样的条件下，反复抽样100次所得的100个样本中，有95个样本的估计值所确定的区间包含总体真值，这个区间以样本的估计值为中心，半径为1.96倍的标准误差。
置信区间2(误差界限误差界限是标准误差的倍数标准误差是估计量抽样方差的平方根乘数因子取决于在调查估计中所希望达到的置信水平(或称置信度)对于估计值 t, 在给定其标准误差 ??t的情况下, 置信区间的公式可以表示为:(t-z??tt+z??t)这里 z??t是误差界限， z是对应于某一置信水平的标准正态分布的分位点值该z值可从标准正态分布表中查得，大多数统计学教材中都附有这样的统计表常用的z值包括对于 90% 的置信度，对应的z值为 1.64对于 95% 的置信度，对应的z值为 1.96对于 99% 的置信度，对应的z值为 2.563(多大的抽样方差是可接受的调查估计值能容忍多大的不确定性,。
常用的95%的置信度、?5%的误差界限对我们的调查目标是否适宜估计值是否需要更高(或更低)精度如果调查结果将用于进行一项有重大意义或有较大风险的决策，那么，估计值可能需要较高的精度;如果我们只是简单地希望取得所研究总体某个特征的感性认识，那么，稍低一点的精度就可以满足要求了多大抽样方差是可以接受是否需要对调查的子总体(或称作域)进行估计,调查结果可能需要包括一些细分的数据这些数据称为子总体估计值(或域估计值)为使数据满足调查要求，应该确定合适的精度与调查估计值有关的抽样方差有多大,对于不同的子总体，对精度的要求可能有所不同例如，在一次全国范围的抽样调查中，对国家层次的数据，调查主办者可能需要?3%的误差界限;但对于省级层次的估计值，?5%的误差界限可能就可以满足要求;而对于省级以下层次的估计值，?10%的误差界限可能就足够了。
在这种情况下，通常对每个研究域都进行分层，并单独计算各层的样本容量将各个研究域中所有层的样本容量相加，便得到了调查所需的总样本容量调查估计值有关的抽样方差有多大为达到调查结果要求的精度，最小的调查估计值是什么,假设我们进行比例估计。
其中，一些指标的比例可能是P=50%或更高，但是其它指标的比例则可能较低，如P=5% 或者 P=10%事实上，P可以是P=0 到 P=1.0之间的任一数值。
在确定调查估计值所需的精度时，应该考虑当某个既定精度达到时所得的最小估计值。
如果最小的估计值是P=5%，那么误差界限就应该小于5%。
例如:某公司决定，如果公司所在的地区中，至少有P=4%的人群对某一种产品存在需求，那么该公司就决定生产这种产品。
因此，该公司的市场调研部准备对当地的居民一项调查，以便估计他们在这种产品上的消费需求。
对于P=4%?5%水平左右的调查估计值就不太合适，应规定更小的误差界限，如小于或等于?0.01、 ?0.02等，这时候置信区间应该是( 0.05 ? 0.01) 或( 0.05 ?0 .02)。
Table 1样本容量和在P=0.5时运用简单随机抽样估计P值得到的误差界限 0.032 10000.0455000.101000.1450误差界限样本容量最佳的解决办法不应为追求最小的误差界限而选择最大可能的样本可以接受一个较大的误差界限，同时有效地利用现有资源在此基础上，获得具有相对较高精度的估计结果采用一个较小的样本而不是大样本而节省下来的费用，可以用来修正其它影响调查结果精度的因素例如减少无回答率(如回访拒答者、实施小型的试点调查、培训访员，等等)，这样做可能更有效率4(总体的变异程度调查总体中，我们所研究的项目或指标，对于不同的个人、住户或企业，得到的估计结果可能会有很大的不同。
虽然我们不能控制这种变异性，但它的大小却影响到了给定精度水平下，研究项目所必需的样本容量。
我们来看假设有一个首次开展的调查，试图估计对某企业提供的服务持满意态度的顾客比例。
对“顾客满意”这一指标，设置两个可能的值:满意或者不满意。
表2列出了持满意和不满意态度的顾客可能占的比例的组合10% 满意0% 满意1190% 满意10% 满意1080% 满意20% 满意970% 满意30% 满意860% 满意40% 满意750% 满意50% 满意640% 满意60% 满意530% 满意70% 满意420% 满意80% 满意310% 满意90% 满意20% 满意100% 满意1要精确地测量总体中具有高度变异性或不经常出现的特征是很困难的。
要对这样的变量提供精确的估计值，需要较大的样本容量。
当研究的特征具有最大的变异程度时，调查需要的样本容量也最大。
对于只取两个值的特征，则当这两个值在总体中以50—50的比例出现时，特征的变异程度最大。
总体的变异程度如果所研究特征的真实变异程度大于确定样本容量时我们估计的变异程度，那么，调查估计值的精度就会低于期望的精度。
相反，如果所研究特征的真实变异程度与我们所估计的变异程度相比要小，那么，与调查目标所要求的估计值相比，抽样调查得到的估计值会更加精确。
确保达到调查要求的精度对某一特征的总体变异程度进行保守估计如果事先不知道调查中要测量特征变异程度的数据，假定研究特征具有最大的变异程度对于只有两个可能取值的变量，应该假设总体中该变量的变异程度为两个取值50—50平分。
建议在计算所需样本容量多个测量的指标抽样调查时，测量指标(或称项目，特征)通常不止一个，有时数目是很大的每个指标的变异程度可能都不相同对某一指标来说足够大的样本，对变异程度较大的另一个指标来说可能就有些偏小为确保样本容量对所有的研究指标都足够大，应该根据具有最大变异程度或被认为最重要的那个指标，确定样本容量。
5.总体的大小总体所起的作用视它规模的大小而有所差异小规模总体的大小将起重要作用对于中等规模的总体，其作用中等重要大总体的规模对样本容量确定则不起作用在样本容量确定的过程中表3: 显示了不同规模的总体在P=0.5时，使用简单随机抽样，且以误差界限为0.05、置信度为95%的标准估计P 所需的样本容量 4001,000,00040010,000,000398100,00038510,0003705,0002861,000222500801004450所需的样本量总体规模对于小规模总体，通常必须调查较大比例的样本，以取得所期望的精度。
因此，实际操作中，对小规模总体经常采用普查而不是抽样调查。
计算样本容量时，通常假定采用的抽样方式为简单随机抽样(SRS)。
所以，如果样本容量计算公式假定为简单随机抽样。
6(样本设计和估计量分层抽样得到的估计值通常比相同规模的简单随机抽样更精确，或者至少一样精确。
整群抽样得到的估计值，其精度通常低于使用同一估计量进行估计时的简单随机抽样的估计值的精度设计效果因子一般来说，当样本容量的计算公式假定为简单随机抽样SRS，但使用的是更复杂的选样方式时，达到既定精度所需的样本容量应该乘以设计效果因子。
设计效果=对于同样规模的样本容量，给定样本设计下估计量的抽样方差对简单随机抽样估计量的抽样方差的比率。
对于简单随机抽样设计，设计效果 = 1对于分层抽样设计，设计效果 ?? 1对于整群抽样设计，设计效果 ?? 17(回答率所有的调查都会遇到无回答的困扰即:由于某些原因，不能获得被抽中样本单位的信息当一个被调查单位的所有或几乎所有的数据都缺失时，我们就称之为完全无回答(或称单位无回答)某次调查的回答率是用调查得到的有效问卷数占预期样本容量的一个百分比来表示的完全无回答会减少有效样本的数量，从而会增加抽样误差，并进而降低估计值的精度例如，如果初始样本容量是400，而通过上述途径估计的回答率为75%，那么选择的样本容量就应该为:根据预计的回答率调整样本容量一个最简单的例子没有无回答的简单随机抽样样本容量的计算公式简单随机抽样下，通常使用误差界限和估计量的标准误来确定所需的样本容量。
在无放回简单随机抽样情况下总体均值估计量的标准误差的表达式其中，S 是总体的标准差如果误差界限设为e，那么:解n，得:这里Z是对应于某一置信水平的标准正态分布的分位点值。
其中，总体方差S2是最不容易得到的，通常需要根据过去对类似总体所做的研究作近似计算。
为确定n，需要知道期望的误差界限e置信水平对应的标准正态分布的分位点值 Z总体规模 N总体方差 S2求比例样本容量的确定下面用一个例子，说明估计比例问题时样本容量的确定过程。
在这一例子中，所需的精度是根据误差界限确定的，所研究的指标取两个值，即P和1-P。
在这种情况下，对于大总体，且估计量服从正态分布时， P的总体方差为: 若总体真值已知，那么直接将它代入上面的等式就可以得到样本容量若总体真值未知，而且也没有以前的信息可以利用，那么可以P=0.5 用，因为这时的方差最大，可以求得一个比较保守的样本容量计算比例估计样本容量的详细步骤先计算初始样本容量，然后根据总体的大小、设计效果和回答率分别对它进行调整，最后求得最终的样本容量。