如何合理选择抽样样本数
学术研究的样本选择与抽样方法如何选择合适的样本和抽样方法
学术研究的样本选择与抽样方法如何选择合适的样本和抽样方法在学术研究中，样本选择和抽样方法是非常重要的步骤，因为样本的质量和抽样方法的合理性直接影响到研究结果的准确性和推广性。
本文将探讨如何选择合适的样本和抽样方法，以及如何避免与样本相关的偏倚（bias）和错误（error）。
一、样本选择的原则和方法1. 代表性：样本应尽可能代表研究对象的整体特征，这样才能保证研究结果的推广性。
代表性可以通过随机抽样来实现，即按照一定的概率分布随机选取样本。
2. 样本大小：样本大小应根据研究问题的复杂程度和样本之间的差异来确定。
虽然没有固定的准则，但通常样本大小应足够大以确保结果的可靠性。
3. 可得性：样本的可得性指的是样本是否容易获取。
在实际研究中，有时可能会受到时间、经费和地理等因素的限制，因此需要在可得性和代表性之间进行权衡。
二、常见的抽样方法1. 简单随机抽样：是最常用的抽样方法之一，每个样本都有相等的机会被选中。
简单随机抽样通常通过随机数表或者随机数生成器来实现。
2. 系统抽样：在样本框中按照一定间隔选取样本。
例如，如果总体规模为N，样本量为n，那么每隔N/n个单位选取一个样本。
3. 分层抽样：将总体划分为若干子总体，根据研究需要在每个子总体中进行独立抽样。
分层抽样可以保证各个子总体的代表性，并提高样本的效率。
4. 整群抽样：将总体划分为若干群体或者簇，然后随机选取其中的部分群体作为样本。
整群抽样可以简化调查过程，并减少调查成本，但需要确保群体内的异质性不太大。
5. 分级抽样：将总体划分为若干级别，然后在每个级别中进行独立抽样。
例如，在调查学生时可以根据年级和班级进行分级抽样。
三、样本选择和抽样方法的优化1. 声明限制条件：在学术研究报告中，应明确样本选择和抽样方法的限制条件，并解释这些限制条件对结果的影响。
这有助于读者了解研究的局限性。
2. 多样本比较：在某些情况下，研究者可能需要比较不同样本的差异。
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。
实证研究报告中的样本选择与抽样技巧
实证研究报告中的样本选择与抽样技巧引言实证研究具有重要的科学研究价值，然而在进行实证研究时，样本选择和抽样技巧的合理应用是保证研究结论有效性的关键步骤。
本文将针对实证研究报告中的样本选择与抽样技巧展开详细论述，包括以下六个方面内容：样本的代表性、样本容量的确定、抽样方法的选择、随机抽样的原则、非随机抽样的使用情况、以及样本偏倚的控制。
一、样本的代表性样本的代表性是指通过选取的样本能够准确地反映整个总体的特征。
在实证研究中，样本的代表性是评估研究结论是否具有广泛适用性的重要指标。
为确保样本的代表性，研究者应该尽可能地从总体中随机选择样本，并避免因主观判断而造成的样本选择偏倚。
二、样本容量的确定样本容量是指研究中实际采集到的样本数量。
在样本容量的确定时，研究者需要考虑到总体的大小、研究目的和资源限制等因素。
一般来说，样本容量越大，研究结论的可靠性就越高。
根据经验公式或者进行样本容量估计，研究者可以合理确定样本容量。
三、抽样方法的选择抽样方法是指研究者用来从总体中选择样本的方法。
常见的抽样方法包括简单随机抽样、系统抽样、分层抽样和多阶段抽样等。
研究者在选择抽样方法时应根据研究目的、总体特征和可行性等因素进行权衡。
简单随机抽样和分层抽样是常用的抽样方法，能够在一定程度上保证样本的代表性。
四、随机抽样的原则随机抽样是指依据随机原则进行样本选择的方法。
在随机抽样中，每个个体都有相等的机会被选入样本，从而减小了抽样误差的可能。
随机抽样的原则包括简单随机抽样、有放回抽样、无放回抽样等。
研究者在使用随机抽样时需要遵循这些原则，从而保证样本的可靠性和有效性。
五、非随机抽样的使用情况非随机抽样是指在样本选择中没有使用随机原则的抽样方法。
与随机抽样相比，非随机抽样更加方便灵活，但其样本选择的代表性和可靠性较差。
常见的非随机抽样方法包括方便抽样、判断抽样和双向抽样等。
研究者在使用非随机抽样时应当充分考虑其潜在的偏倚和局限性，并在研究报告中进行充分的说明和讨论。
统计学中的抽样方法和样本容量
统计学中的抽样方法和样本容量在统计学中，抽样方法和样本容量的选择对于获取准确的研究结果至关重要。
本文将介绍常用的抽样方法并探讨如何确定合适的样本容量。
一、抽样方法抽样方法是指从总体中选择一部分个体进行研究，以便通过对样本的观察和分析来推断总体的特征。
常见的抽样方法包括：1. 简单随机抽样：简单随机抽样是指从总体中随机选择个体，使每个个体被选中的概率相等。
这样可以确保样本具有代表性，并且每个个体都有被选中的机会。
2. 系统抽样：系统抽样是按照一定的规则从总体中选择样本。
例如，每隔一定间隔选择一个个体作为样本。
这种方法适用于总体有序的情况下，能够保证样本的分布与总体的分布相似。
3. 分层抽样：分层抽样是将总体划分为若干层，然后从每层中分别进行随机抽样。
这样可以保证每个层次都能被充分代表，提高样本的多样性。
4. 整群抽样：整群抽样是将总体划分为若干群，然后随机选择部分群体作为样本，再从每个选中的群体中选择个体进行观察。
这种方法节省了时间和成本，适用于总体分布不均匀的情况。
二、样本容量的确定样本容量的确定需要考虑以下几个因素：1. 总体大小：总体大小是影响样本容量的重要因素。
当总体较大时，相对较小的样本容量就可以提供足够的信息来进行统计推断。
但如果总体较小，可能需要选择较大的样本容量以达到准确性要求。
2. 总体变异程度：总体的变异程度越大，需要选择更大的样本容量来减小抽样误差。
因为变异程度大意味着样本数据的离散度较高，需要更多的样本来保证统计结果的可靠性。
3. 置信水平和置信区间：置信水平和置信区间是指统计推断中的置信程度和变异范围。
较高的置信水平和较窄的置信区间要求选择更大的样本容量，以提高推断的准确性和精确度。
4. 研究目的和资源限制：研究目的和资源限制也是决定样本容量的重要因素。
如果研究目的是获取准确的统计结果，就需要选择较大的样本容量。
但在现实情况下，资源有限可能会限制样本容量的选择。
综上所述，统计学中的抽样方法和样本容量的选择是保证研究结果可靠性和准确性的关键步骤。
流行病学调查中的样本选择与大小问题
流行病学调查中的样本选择与大小问题在流行病学调查中，样本选择和样本大小是两个非常关键的问题。
正确选择适当的样本以及合理确定样本的数量，是确保研究结果的准确性和推广性的基础。
本文将讨论样本选择和样本大小问题，并介绍一些常用的方法和技巧。
一、样本选择的原则在进行流行病学调查时，样本选择的原则有以下几点：1. 代表性：样本应当能够代表目标人群的一般情况。
样本的选择应当充分考虑到人群的特点，如年龄、性别、地域等因素，以保证研究结果的推广性。
2. 随机性：样本的选择应当是随机的，不能有选择性地选择样本，以免引入偏差。
常用的随机选择方法有简单随机抽样、分层随机抽样、整群随机抽样等。
3. 适量性：样本的数量应当足够大，以保证统计推断的准确性。
样本数量的确定通常需要通过样本大小计算来确定，后文会详细介绍。
二、样本选择的方法1. 简单随机抽样法：将总体中的每个个体等概率地选择为样本。
这种方法操作简单，容易实施，但样本的代表性可能不够高。
2. 分层抽样法：根据人群的不同特征，将总体划分为若干个层次，然后在每个层次中随机抽取样本。
这种方法能够保证每个层次的代表性，并使样本更具有代表性。
3. 整群抽样法：将人群按群组划分，然后随机选取若干个群组，所有群组中的个体均作为样本。
这种方法适用于群体差异较小的情况，样本选择的费用和时间相对较低。
4. 分步抽样法：将样本选择划分为两个或多个步骤，先进行初步抽样，再根据初步调查结果进行进一步抽样。
这种方法适用于样本数量较大，难以一次性完成的情况。
三、样本大小的计算样本大小的计算是根据所需的置信度和可接受的误差程度来确定的。
一般使用抽样错误、置信度和标准差等指标来进行计算。
在进行样本大小计算前，需要明确以下几个参数：1. 抽样错误：即允许的样本估计值与真实值之间的误差。
通常用百分比表示，如5%。
2. 置信度：即样本估计结果与总体估计结果具有一定的置信水平，通常用百分比表示，如95%。
如何进行科学实验的样本选择与数据采集
如何进行科学实验的样本选择与数据采集科学实验的样本选择和数据采集是保证实验结果准确性和可重复性的重要环节。
在进行科学研究时，样本选择的合理性和数据采集的准确性对于实验结果的可信度具有至关重要的影响。
本文将从样本选择和数据采集两个方面介绍如何进行科学实验，以确保实验结果的可靠性。
一、样本选择样本是科学实验中所研究的对象，样本的选择应该充分考虑实验目的，尽量代表总体的特征。
以下是一些样本选择的要点：1. 总体的确定：在进行样本选择前，需要明确实验研究的总体是什么，总体是指实验研究所关注的具有某种特征的所有对象或者个体。
2. 随机抽样：为了保证样本的代表性，在进行样本选择时，应该采用随机抽样的方法。
随机抽样是一种使得每一个样本有相等机会被选中的方法。
3. 样本容量的确定：样本容量是指在研究中需要抽取的样本数量。
样本容量的大小需要根据实验目的、样本特征和实验资源等因素来确定，一般来说，样本容量越大，实验结果的可靠性越高。
4. 样本的选择要具有代表性：在进行样本选择时，需要确保所选择的样本能够准确反映总体的特征，并能够提供足够的信息来回答实验研究的问题。
二、数据采集数据采集是实验研究中获取实验数据的过程，数据采集的准确性和可靠性对于实验结果的精确性至关重要。
以下是一些数据采集的要点：1. 数据采集工具的选择：在进行数据采集时，需要根据实验研究的要求选择合适的数据采集工具，例如问卷、观察记录、实验仪器等。
选择合适的数据采集工具可以提高数据采集的准确性和效率。
2. 数据采集的环境控制：在进行数据采集时，需要保持数据采集的环境稳定和一致，避免外界因素对数据的干扰。
同时，需要确保数据采集过程中的操作符合实验设计的要求，避免操作上的偏差。
3. 数据采集的准确性：数据采集过程中，应该保证数据的准确性和一致性。
为了提高数据采集的准确性，可以采用多次重复测量的方法，取平均值来减小误差。
4. 数据的记录和存储：在进行数据采集过程中，需要及时记录和存储数据，以免数据遗失或者被篡改。
科学研究的正确方法选择适当的样本
科学研究的正确方法选择适当的样本科学研究是为了获得具有普遍性的结论而进行的系统性探索。
而样本的选择是科学研究的关键一步，它直接影响着研究结果的可靠性和推广性。
本文将探讨科学研究中选择适当样本的正确方法。
一、样本选择的重要性科学研究是基于样本的统计推断。
因此，样本的选择直接决定着研究结论是否能够代表整体群体。
如果样本选择不合理，则研究结果的可靠性和推广性将大打折扣，对于科学研究的发展和推动将产生负面影响。
因此，选择适当的样本是科学研究中至关重要的一环。
二、随机抽样的原则1. 简单随机抽样简单随机抽样是一种常见且常用的样本选择方法。
它的原则是从总体中随机抽取样本，以确保每个样本有同等的机会被选择到。
简单随机抽样能够有效减少样本选择偏差，提高结果的可靠性和推广性。
2. 分层抽样分层抽样是根据人口统计学特征将总体划分为若干层次，然后从每个层中进行随机抽取。
这种方法能够保证每个层次的特征在样本中得到充分的体现，提高研究结果的准确性和代表性。
3. 整群抽样整群抽样是将总体划分为若干群体，然后在随机选择的几个群体中对所有个体进行调查或实验。
这种抽样方法可以在减少调查或实验成本的同时，保证群体内的样本具有代表性。
三、样本量的确定样本量的确定是样本选择中另一个重要的考虑因素。
通常，样本量应当足够大，以保证结果的统计推断具有一定的可靠性。
样本量的确定需要考虑到总体大小、总体的变异程度、置信水平以及希望达到的推断精度等因素。
在具体研究中，可以借助统计学方法来确定合理的样本量。
四、样本选择的合理性样本选择不仅要符合随机性，还要考虑研究目的和问题的特点。
首先，样本应当具有代表性，即能够较好地反映总体特征。
其次，样本应当能够满足研究目的和问题的要求，如对某一特定群体的研究，需要选择包含该群体的样本。
最后，样本选择还应考虑对研究结果的推广性要求，选取符合实际情况或具有代表性的样本，以提高研究结论的外推性。
五、样本选择的局限性样本选择在科学研究中虽然具有重要性，但也存在一定的局限性。
市场调研中的样本量确定方法
市场调研中的样本量确定方法市场调研是企业制定市场营销策略和决策的重要依据，但是如何确定合适的样本量来进行调研分析是一个关键问题。
样本量的确定涉及到调研结果的可靠性和有效性，合理的样本量可以提高调研的准确性，降低误差的可能性。
下面将介绍几种常用的样本量确定方法。
一、无限总体法无限总体法是一种理想的样本量确定方法，适用于总体规模非常庞大的情况。
它假设总体规模无限，即样本量与总体规模之比很小，所以抽取的样本几乎不会影响总体的特征。
根据统计理论，当总体规模无限时，可以通过对总体的标准差和抽样误差的要求，计算得出样本量的大小。
然而在实际调研中，总体规模往往是有限的，因此无限总体法并不常用。
二、有限总体法有限总体法是一种适用于总体规模有限的情况的样本量确定方法。
根据有限总体法，样本量的大小与总体规模的比例有关。
根据具体的调研目的和需求，可以通过抽样误差的要求和总体的标准差，计算出合适的样本量。
三、公式法公式法是一种常用的样本量确定方法，它根据统计学原理和公式来计算样本量的大小。
常见的公式有泰勒公式、高斯公式等。
这些公式通常基于置信区间、抽样误差、显著水平等统计学概念，通过输入相关参数，可以计算出合适的样本量。
此种方法简单易懂，适用于一般情况下的市场调研。
四、经验法经验法是一种基于经验和历史数据的样本量确定方法。
调研人员通过自身经验或借鉴已有的市场调研案例，结合调研目的和需求，来确定合适的样本量。
这种方法的优点在于简便快捷，但是受限于个人或案例的经验，可能存在一定的主观性。
五、预调研法预调研法是一种在实际调研之前进行小规模的预调研，通过对预调研结果的分析和总结，来确定合适的样本量。
预调研可以帮助调研人员了解市场情况、收集初步的数据，并对样本量的需求进行初步估计。
这种方法可以提高调查的准确性和可靠性，减少不必要的调研成本和工作量。
在确定样本量时，还需考虑到调研所需要的资源、时间和预算等因素。
实际应用中，经常会结合使用多种方法来确定最终的样本量，以达到最佳的调研效果。
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。
规范监督抽样数量如何确定
规范监督抽样数量如何确定抽样数量n的确定，不仅是一项技术性很强的工作，而且关系到对被抽样产品总体质量的判定，由于检验目的与要求的不同，抽样数量n是不一样的。
而监督抽样数量n是与监督判断的风险概率（即错判风险）α、质量水平p0、检验功效1-β有着密切地关系。
沈群华在《谈谈规范监督抽样过程》（《中国质量技术监督》2003年第12期）一文中所说的两种方法来确定监督抽样数量n和选择监督抽样数量n的过程，本人未敢苟同。
1.国家监督抽样标准。
如BG/T14437、GB/T15482、GB/T14162、GB/T14900等等标准，它只是提供在几个特定条件下的各种监督抽样方案（n；r）（即抽样数量n），如果监督检验的目的与要求事先都没有确定好，是无法从标准中检索到监督抽样方案（n；r）。
2.监督抽样数量n是绝对不能按产品标准中所规定的检验样品数量来确定的。
因为，监督抽样数量n与被监督产品总体量（即被监督批）的大小无关，它只是与监督判断的风险概率α、质量水平p0、检验功效1-β有关。
3.被监督总体中的产品可以是同厂家、同型号、同一生产周期生产的产品，也可以是不同厂家、不同型号、不同生产周期生产的产品，这个规定是监督检验的性质所决定的。
4.《产品质量法》规定：“检验抽取样品的数量不得超过检验的合理需要”。
这个“合理需要”是指根据检验的性质、目的与要求，通过计算求得或者根据有关条件从国家抽样标准中检索出来的数量，不能是凭主观想象的数量。
大家都知道，国家现行的抽样标准可分为两大类：一类是用于监督检验；一类是用于验收检验。
监督检验标准中明确指出抽样数量n与被监督产品总体量的大小无关，对被监督总体的产品是否是同厂家、同型号、同一生产周期生产的产品不作要求。
而验收检验标准中严格规定了被监督总体量的大小不同，所对应的抽样数量n是不同的，并同时要求被监督总体中的产品是同厂家、同型号、同一生产周期生产的产品。
从实际质量监督检验工作的性质与结果来看，每次质量监督抽样检验活动都是针对单独的孤立总体进行，其目的是查找达不到质量水平p0的不合格总体，或者说查找不符合预先规定质量水平p0的不合格总体。
统计学中的抽样方法与样本大小选择
统计学中的抽样方法与样本大小选择在统计学中，抽样方法和样本大小选择是进行数据分析和推断的重要步骤。
合理选择抽样方法和样本大小可以确保研究结果的准确性和可靠性。
本文将介绍统计学中常用的抽样方法，并讨论如何选择合适的样本大小。
一、抽样方法1. 简单随机抽样法简单随机抽样法是最基本、最常用的抽样方法之一。
在简单随机抽样中，每个个体都有相等的机会被选入样本。
这种抽样方法可以尽可能地减小样本与总体的差异，使得样本能够代表总体。
2. 系统抽样法系统抽样法是按照一定的间隔从总体中选择样本的方法。
例如，从一个时间段内的每隔一定时间抽取一个数据点。
系统抽样法相对于简单随机抽样法更加方便，但需要注意选择的间隔不能引入任何偏倚。
3. 分层抽样法分层抽样法将总体划分为若干层，然后从每个层中进行简单随机抽样。
这种抽样方法可以使得样本更加代表总体，并且可以针对不同层次的特点进行分析。
4. 整群抽样法整群抽样法是将总体划分为若干个群体，然后随机选择若干个群体作为样本。
整群抽样法适用于群体内部的个体相似性较高的情况，可以减小样本进行抽样的时间和成本。
二、样本大小选择样本大小的选择对于统计推断的准确性至关重要。
样本过小会导致结果的不稳定，样本过大则会浪费资源。
在选择样本大小时，需要考虑以下几个因素：1. 总体大小总体大小决定了样本大小的选择。
总体越大，需要的样本数量就越大，以保证样本的代表性。
2. 抽样误差容忍度抽样误差容忍度是指研究者能够接受的样本估计误差的范围。
通常情况下，希望抽样误差越小越好，但取决于研究目的和可用资源。
3. 抽样变异性样本的抽样变异性反映了研究群体的异质性。
当样本的抽样变异性较小时，需要的样本数量较少；反之，需要的样本数量较多。
4. 统计方法不同的统计方法对样本大小有不同的要求。
例如，回归分析需要的样本大小要比单样本均值检验要大。
综合考虑以上因素，可以借助统计学中的抽样方法与样本大小计算公式来确定合适的样本大小。
抽样调查样本量确定.
抽样调查样本量的确定在贸易统计中, 对于限额以下批零餐饮企业普遍采用抽样调查方法进行解决。
然而,由于当前市场经济情况的多样性,经济发展的不均衡性,以及地域宽广性,导致情况多种多样;实际情况的复杂,决定了方案的复杂性,增加了具体抽样的难度。
经过多年的探讨,区域二相抽样调查比较符合当前我国的实际情况,我们在这里根据试点所掌握的情况针对采用区域二相抽样调查的贸易抽样方案中如何确定样本量进行分析。
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。
如何选择合适的研究对象和样本数量
如何选择合适的研究对象和样本数量研究对象与样本数量的选择是科学研究中的基本问题，它关系到研究的可靠性和有效性。
本文将从选择研究对象和确定样本数量两个方面，介绍一些常用的方法和原则。
选择研究对象确定研究对象是开展科学研究的第一步，在选择研究对象时，应考虑以下几个因素：1. 研究目的和问题：首先要确定研究的目的是什么，有什么研究问题需要解答。
研究对象应与研究目的和问题密切相关。
2. 可行性和可获得性：研究对象要符合研究者的实际条件和研究资源。
例如，在进行实地调查时，考虑到时间和经济成本的限制，选择距离较近的研究对象可能更合适。
3. 代表性：研究对象是否具有代表性也是选择的一个重要考虑因素。
如果研究对象代表着更大的群体或现象，研究的结论可以更具普遍性和推广性。
对于研究对象的选择，应在上述因素的综合考虑下进行，并在研究计划中明确说明选择的理由和依据。
确定样本数量确定样本数量是研究设计中的关键环节，样本数量的不合理选择可能导致研究结论的偏差或者无效性。
下面介绍几种常用的方法和原则来确定合适的样本数量。
1. 抽样方法：选择适当的抽样方法对样本数量的确定非常重要。
常见的抽样方法有随机抽样、系统抽样、分层抽样等，根据研究对象特点选择合适的抽样方法能够提高样本的代表性。
2. 效能分析：效能分析使用统计方法来预估样本数量，以达到较高的实验效能。
根据研究目的和问题，通过计算样本大小，可以提高研究的效率和准确性。
3. 公式计算：根据研究领域的经验和特点，有一些公式可以用来计算样本数量。
例如，在横断面研究中，可以根据总体大小、置信水平和预期误差来计算样本数量。
4. 增量分析：在一些实验研究中，可以先进行小规模的实验，根据初始结果来确定是否需要增加样本数量。
这种方法可以有效地控制成本和时间，并且更加具有灵活性。
需要注意的是，样本数量的确定并不是机械地使用某种方法，而是要综合考虑研究目的、资源限制、效能要求等因素，确定一个合理的样本数量。
品检中的抽样数量的合理确定
品检中的抽样数量的合理确定在品检过程中，抽样数量的合理确定是确保产品质量标准符合要求的重要一环。
抽样数量的合理确定直接影响到品检结果的准确性与可靠性，因此，一个科学的抽样数量决策是至关重要的。
本文将探讨在品检中如何合理确定抽样数量的问题。
抽样数量的决策应该基于统计学原理，并且要满足预先设定的置信度和抽样误差要求。
在决策抽样数量时，需要考虑整体种群的大小和品质状况，以及抽样过程中的代用性。
目标是保证所抽样本在统计上具有代表性，能够反映整体种群的品质特征。
确定抽样数量的方法有多种。
一种常用的方法是基于二项分布的抽样数量计算。
二项分布是用来描述成功次数的概率分布，在品检中也常用来描述合格品的抽样分布。
根据二项分布的特性，我们可以通过置信度和抽样误差要求，来计算所需的抽样数量。
另一种常用的方法是基于方差分析的抽样数量计算。
方差分析是用来分析组内差异与组间差异的统计方法，其基本思想是从总体方差中抽样得到样本方差，并根据样本方差估计总体方差。
通过方差分析，我们可以得到样本数量与总体方差的关系，从而确定所需的抽样数量。
除了上述方法，还可以通过概率抽样原理和经验公式等方法来确定抽样数量。
总体使用的方法应该是根据具体情况来选择的，以确保抽样数量的决策科学合理。
还需要考虑实际操作的可行性和经济性。
抽样数量过大会增加成本和工作量，而抽样数量过小可能导致样本的不足以反映整体情况。
因此，在确定抽样数量时，需要综合考虑统计学原理、操作可行性和经济性的因素。
综上所述，品检中抽样数量的合理确定是确保产品质量标准符合要求的重要一环。
决策抽样数量时，应基于统计学原理，满足预先设定的置信度和抽样误差要求。
常用的方法包括基于二项分布和方差分析的计算方法，还可以考虑概率抽样原理和经验公式等方法。
还需要考虑实际操作的可行性和经济性。
通过科学合理地确定抽样数量，可提高品检结果的准确性与可靠性，确保产品质量标准得到有效控制和管理。
案例研究中的样本选择与抽样
案例研究中的样本选择与抽样在案例研究中，样本选择与抽样是非常关键的环节，它直接决定了研究结果的可靠性和推广性。
本文将探讨案例研究中的样本选择与抽样方法，以及如何合理地进行样本选择，提高研究的可信度。
一、样本选择的重要性样本选择是案例研究的基础，它代表了研究的对象和范围。
一个好的样本选择可以确保研究的有效性，而一个不合理的样本选择则可能导致研究结果的偏差和不准确。
二、样本选择的原则在进行样本选择时，需要遵循以下原则：1. 代表性：样本应当能够代表整体的特征和情况。
选择样本时，需要确保样本的属性和重要特征与总体一致。
2. 多样性：样本应尽可能地具有多样性，涵盖不同的条件和情况。
这样可以增加研究的广度和可靠性。
3. 典型性：样本中应包含典型的案例和特征，这样可以更好地揭示问题的本质和关键点。
4. 可获取性：样本选择应考虑可获取性的因素，比如数据的可获得性、成本和时间等。
不可获得或难以获得的样本可能会影响研究的进行。
三、抽样方法的选择在案例研究中，常用的抽样方法包括：1. 简单随机抽样：根据随机数表或随机数发生器，从总体中随机地选取样本。
这种方法可以消除抽样偏差，但在实际中不易实施。
2. 系统抽样：按照一定的规则和顺序，从总体中选择样本。
比如，每隔固定间隔选择一个样本。
这种方法简单易行，但可能存在周期性的规律性。
3. 分层抽样：将总体分为若干层次，然后从每个层次中抽取样本。
这样可以保证各层样本的代表性，提高研究的准确性。
4. 整群抽样：将总体分为若干群体，然后随机选择若干群体，再从选中的群体中抽取样本。
这种方法适用于样本组织结构清晰的情况。
四、样本选择的实施步骤在进行样本选择时，可以按照以下步骤进行：1. 确定研究目标和问题：明确研究的目标和所要解决的问题。
2. 定义总体和样本范围：确定总体和样本的范围和特征，考虑可获取性和可行性因素。
3. 选择抽样方法：根据研究目标和样本特征，选择合适的抽样方法。
4. 进行抽样：按照选定的抽样方法，进行样本的选取和抽样。
如何合理选择抽样样本数
如何合理选择抽样样本数一、研究介绍研究背景：众所周知，抽样样本数的大小对调查结果的准确度有很大的影响，从统计上可以计算出每个抽样样本数所对应的抽样误差有多少。
但大多数客户对抽样误差缺乏直观的感觉，无法清晰了解应该选择多大的抽样误差才能满足自己的实际需求，因此也就无从有效控制成本。
另外，对于定性研究来说，也需要采用另外的指标来衡量多大的样本量才能满足定性研究的需求。
因此，达闻通用的研究人员计划通过对现有数据的分析来帮助解决这两个问题。
研究课题：1. 定性研究应该采用多大的样本量才能有效解决问题？2. 定量研究中，采用不同数量的抽样样本，可达到怎样的研究效果？研究方法：我们以过往某个调查项目的总样本数（4450样本）为母体样本，从中分别随机抽取5样本，10样本，20样本，30样本，50样本，80样本，100样本，200样本，300样本来比较其结果，为了充分了解每种样本量的抽样结果，每种样本量重复抽取30次。
对比的问题指标为：不提示品牌知名度。
二、研究的主要结论：只能获得一半的答案。
保证得到前2个主要的答案。
答案获得率达到70%。
保证得到前5个主要的答案。
答案获得率达到80%。
保证得到前8个主要的答案。
建议作为定性研究的最低样本量。
答案获得率达到85%。
保证获得前10个主要的答案。
答案获得率达到90%。
保证获得前12个主要的答案。
可粗略量化分辨出高、中、低结果建议作为定量研究中一个细分配额的最低样本数。
答案获得率，精确度比30样本量要高一些。
答案获得率接近100%。
抽样误差约为+10%，调查结果可以反映市场的大体情况，但数据排名仍然有一定的误差。
建议用于项目中各分城市的最低样本数。
抽样误差比100样本量略佳，调查结果更接近现实，不过差别不会太大答案获得率稳定为100%。
抽样误差缩小至约为+7%，结果很接近真实值，但多次抽样结果仍然有结果不稳定的情况。
建议用于市场描述性或问题诊断性研究项目，但不适合用于连续跟踪性的研究抽样误差为+5.4%，调查结果基本上与现实一致，数据准确度和稳定性都很好。
市场调研中的样本选择与抽样方法保证调研结果的可靠性
市场调研中的样本选择与抽样方法保证调研结果的可靠性市场调研作为一项重要的市场分析工具，对于企业的发展和决策具有重要的指导意义。
在进行市场调研时，样本选择和抽样方法是保证调研结果可靠性的关键因素。
本文将讨论样本选择的原则和常用的抽样方法，以及如何保证样本的代表性和可靠性。
一、样本选择的原则样本选择是市场调研中的基础工作，关系到调研结果的准确性和真实性。
在进行样本选择时，应遵循以下几个原则：1. 代表性原则：样本应当具有代表性，能够反映出目标人群的整体特征。
例如，如果我们要调研某款产品的市场反应，那么我们需要选择具有代表性的受众群体，包括年龄、性别、收入水平、地域等方面的特征。
2. 缩小误差范围：样本选择应该能够最大程度地缩小误差范围，准确地反映出目标人群的真实情况。
因此，在进行样本选择时，应该根据调研目标和需求，选择样本数量适当的人群，以确保调研结果具有一定的可信度。
3. 统计学原则：样本选择应遵循统计学的原则，采用随机抽样的方法，以避免选择偏差和主观性。
随机抽样可以使得样本具有较好的代表性，能够更准确地反映目标人群的特征和态度。
二、常用的抽样方法1. 简单随机抽样：简单随机抽样是一种常用的抽样方法，即从总体中随机选择一定数量的样本。
在市场调研中，可以使用随机电话，随机访问等方式进行样本的选择。
简单随机抽样能够最大程度地减少选择偏差，保证样本具有代表性。
2. 分层抽样：分层抽样是将总体划分为若干子总体，然后分别从不同的子总体中进行随机抽样。
这样可以保证每个子总体都有代表性的样本。
分层抽样适用于目标人群具有明显特征的情况，例如按照年龄、地域、职业等因素进行抽样。
3. 整群抽样：整群抽样是将总体划分为若干个群体，然后选择其中几个群体作为样本。
这样可以减少调研成本和工作量，同时保证样本的代表性。
但是需要注意的是，选取的群体应具有代表性，能够反映出整个群体的特征。
三、保证样本的代表性和可靠性样本的代表性和可靠性对于调研结果的准确性至关重要。
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。
市场调查实务2.3.8 抽样调查样本量的确定
100 以 总体规模
下
100－ 1000
1000－ 5000
5000－1 1 万－10
10 万以上
万
万
样本占总 50%以上 50%－20% 30%－10% 15%－3%
体的比重
5%－1%
1%以下
今天就上到这里，请大家就所承担的调查项目的具体情况和选择的调查方
式，确定适当的样本量。谢谢。
3
1
如果市场调查的目的是获得较为精确的某类产品市场消费总量及潜在发展 空间方面的信息，以作为是否购买一条先进生产线、开发生产新产品的重要决策 依据。这种用于论证大项目投入的调查，调查费用投入就会比较大。
如果调查仅仅是为了跟踪一次促销活动的效果，费用也就相应较小。 ②调查的精度要求。一般而言，样本量越大，抽样误差越小，调查精度相应 越高，但精度高意味着样本量大，成本也高。 （3）调查实施方面影响样本量的因素 ①问题的回答率。调查问题的回答率表明调查对象对所有提出问题的回答情 况。首先，对于带有过滤性问题的后续问题而言，它的样本量就会减少。 ②其次，问卷设计中的一些缺陷也可能导致被调查者不能做出回答。由于这 些因素的存在，使得每个问题的回答率参差不齐，每个问题可分配到的实际样本 量相差较大，可能导致某些问题的样本量过少，从而在统计中失去意义。要根据 实际需要，通过增加样本量来弥补这类问题。 ③问卷的回收率。在实际中，要根据问卷的回收率考虑样本量。例如，邮寄 调查的回收率一般低于访问调查的问卷回收率，所以需要的样本量相应地也应高 些。 样本量可以用传统的数量统计理论来准确地予以确定，但比较复杂。所以在 一般的市场调查中，调查人员往往凭经验来决定样本的大小。 在统计学中，把容量小于或等于 30 个单位的样本叫小样本，大于或等于 50 个单位的样本叫大样本。 在实际市场调查中，由于面对的总体及总体的异质性较大，一般都要抽取大 样本，样本规模在 50－5000 个单位。 在大总体或复杂总体情况下，如果遵循了随机性原则抽样，样本量在 2000 －2500 就够了。所谓大总体或复杂总体，实际说来就是指一个国家、一个省、 一个城市、一个县或一个地区。在这样大的范围内抽样时，由于调查对象的总体 是由许多不同性质、不同类别的子总体所组成的，单位之间的异质性较大，而且 总体单位数目巨大，所以称为大总体或复杂总体。有时为了加大保险系数，样本 量也可增加到 4000－5000，但无论多大的总体，样本量都不应超过 1 万。要想 充分保证样本对总体的代表性，关键不在于拼命加大样本量，而在于按随机原则
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如何合理选择抽样样本数
一、研究介绍
研究背景：众所周知，抽样样本数的大小对调查结果的准确度有很大的影响，从统计上可以计算出每个抽样样
本数所对应的抽样误差有多少。
但大多数客户对抽样误差缺乏直观
的感觉，无法清晰了解应该选择多大的抽样误差才能满足自己的实
际需求，因此也就无从有效控制成本。
另外，对于定性研究来说，
也需要采用另外的指标来衡量多大的样本量才能满足定性研究的需
求。
因此，达闻通用的研究人员计划通过对现有数据的分析来帮助
解决这两个问题。
研究课题：1. 定性研究应该采用多大的样本量才能有效解决问题？
2. 定量研究中，采用不同数量的抽样样本，可达到怎样的研究效果？研究方法：我们以过往某个调查项目的总样本数（4450 样本）为母体样本，从中分别随机抽取 5 样本，10 样本，
20 样本，30 样本，50 样本，80 样本，100 样本，200 样本，300
样本来比较其结果，为了充分了解每种样本量的抽样结果，每种样本
量重复抽取30 次。
对比的问题指标为：不提示品牌知名度。
二、研究的主要结论：
样本量特点
5 只能获得一半的答案。
保证得到前 2 个主要的答案。
答案获得率达到70% 。
10
保证得到前 5 个主要的答案。
答案获得率达到80% 。
15 保证得到前8 个主要的答案。
建
议作为定性研究的最低样本量。
答案获得率达到85% 。
20
保证获得前10 个主要的答案。
答案获得率达到90% 。
保证获得前12 个主要的答案。
30
可粗略量化分辨出高、中、低结果
建议作为定量研究中一个细分配额的最低样本数。
50 答案获得率，精确度比30 样本量要高一些。
答案获得率接近100% 。
抽样误差约为+10% ，调查结果可以反映市场的大体情况，但数100
据排名仍然有一定的误差。
建议用于项目中各分城市的最低样本数。
抽样误差比100 样本量略佳，调查结果更接近现实，不过差别150
不会太大
200 答案获得率稳定为100% 。
抽样误差缩小至约为+7% ，结果很接近真实值，但多次抽样结果仍然有结果不稳定的情况。
建议用于市场描述性或问题诊断性研究项目，但不适合用于连
续跟踪性的研究
抽样误差为+5.4% ，调查结果基本上与现实一致，数据准确度和300 稳定性都很好。
建议作为U&A 研究和各类跟踪性研究的基础样本。
三、详细研究分析
（一）定性样本需求分析
1、答案获得率分析
概念：答案获得率是指在调查中的答案个数与实际总体答案个数的比例。
定性研究是属于探测性研究，因此不太在乎量化的数据，而会更关注能否获
得足够的答案数以供进一步的定量研究，也就是说答案获得率是否足够。
在本次研究中，采用的4450 个母体样本中，果汁品牌共有17 个，也就是说实际总体答案个数就是17 个。
因此，我们只需要对比每种抽样样本量下的平均答案个数，就可以知道该抽样样本量的答案获得率。
统计结果如下表：
从上面图表可得出， 5 样本的调查仅能拿到一半的答案，10 样本获得七成的答案，15 样本可得到80% 的答案，而30 样本是拐点，再得到90% 的答案后，再增加样本量对答案获得率的帮助不大。
2、主要答案获得率
进一步分析，我们需要了解各种抽样样本是否能得到主要的答案。
下面是
17 个果汁品牌的不提示知名度，不提示知名度的高低代表了这个品牌的广泛性。
以下是每种样本量下的各答案获得率。
从图中可以看到， 5 样本量只能保证获得知名度最高的两个品牌，而10 样本量可以保证获得不提示知名度在20% 以上的5 个品牌，而15 样本量及30 样本量可以保证获得不提示知名度在10% 以上的品牌。
3、小结
综合前面两点分析，我们可得出结论：定性研究最低需要15 样本或 2 组座谈会的量，才能获得大部分的答案并覆盖到主要的答案。
如果需要对比研究细分群体，则每个细分群体也应该最少是 2 组座谈会放可保证效果。
（二）定量样本需求分析
（1））抽样误差分析
抽样误差是评估样本量的一个常用指标，我们的研究人员计算出了在95% 的置信程度下各样本量的抽样误差，具体结果如下图：
（2））实际的调查结果分析
知道了抽样误差，大多数客户仍然很难知道应该如何根据实际情况选择抽
样样本数。
因此，我们在这部分会用图像来展示各种抽样样本量的调查结果，去更好地了解不同样本量可达到的研究效果。
1、20 样本：调查结果与真实值相差很大，基本不能反映统计意义
2、30 样本：调查结果基本可以分出高、中、低的区别，但多数值与真实值有一
定的误差
3、50 样本：调查结果同样可以分出高、中、低的区别，但有2-3 个数值会与真实值有较大背离
4. 、100 样本：调查结果开始接近现实，能反映市场大致情况，但数据排名的
稳定性不够，不能作为跟踪对比的依据
5、150 样本量：调查结果更接近现实，误差明显减少，但仍然不够稳定。
6、200 样本量：调查结果相当接近真实情况，30 次可能会有一次与真实的排名有误差。
7、300 样本量：调查结果基本上与现实一致，是非常优秀的定量研究调查样本
量
（3）小结
30-50 样本可作为量化分辨高、中、低结果的基本样本。
当样本量达到100 的时候，抽样的调查情况可以反映市场的大体情况，但作为排名的结果依据仍然不充分。
而样本量上升至200 的时候，结果很接近真实值，但多次抽样结果仍然有
不稳定的情况，用于跟踪研究并不太妥当。
300 的样本量在准确性及稳定性都相当好，是优秀的定量研究样本量。
总结
综合以上所述，下表整理了我们所研究的各个样本量的特点以及可以达到的研究
效果：
样本量特点
5 只能获得一半的答案。
保证得到前 2 个主要的答案。
答案获得率达到70% 。
10
保证得到前 5 个主要的答案。
答案获得率达到80% 。
15 保证得到前8 个主要的答案。
建
议作为定性研究的最低样本量。
答案获得率达到85% 。
20
保证获得前10 个主要的答案。
答案获得率达到90% 。
保证获得前12 个主要的答案。
30
可粗略量化分辨出高、中、低结果
建议作为定量研究中一个细分配额的最低样本数。
50 答案获得率，精确度比30 样本量要高一些。
答案获得率接近100% 。
抽样误差约为+10% ，调查结果可以反映市场的大体情况，但数100
据排名仍然有一定的误差。
建议用于项目中各分城市的最低样本数。
抽样误差比100 样本量略佳，调查结果更接近现实，不过差别不150
会太大
200 答案获得率稳定为100% 。
抽样误差缩小至约为+7% ，结果很接近真实值，但多次抽样结果仍然有结果不稳定的情况。
建议用于市场描述性或问题诊断性研究项目，但不适合用于连续
跟踪性的研究
抽样误差为+5.4% ，调查结果基本上与现实一致，数据准确度和300 稳定性都很好。
建议作为U&A 研究和各类跟踪性研究的基础样本。
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