市场研究中样本量的确定
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。
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。
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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：
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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
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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。
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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
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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
样本含量的估计
样本含量的估计在统计学中，样本含量是指用于研究的数据集合的大小。
估计合适的样本含量对于研究的准确性和实用性来说至关重要。
样本含量的估计是一项复杂的任务，需要考虑多个因素，包括研究目的、数据类型、样本分布以及研究假设等。
本文将讨论样本含量的估计方法以及在研究中的应用。
一、估计样本大小的方法确定适当的样本大小可以确保对研究问题的回答具有良好的准确性和统计意义。
下面是一些常用的方法：1. 经验公式法这是一种简单的估计方法，通常用于初步设计和计划阶段。
公式的一般形式如下：n = (Z^2 * σ^2) / e^2其中，n是样本大小，Z是置信水平（通常取1.96），σ是总体标准差，e是误差的允许程度。
这个公式假设样本是从正态分布中随机抽取的，而且总体标准差是已知的。
当总体标准差未知时，可以使用样本标准差作为替代品。
2. 功效分析法功效分析是指确定所需的样本大小，以便在某个置信水平下检测到特定的效应大小或显著水平。
这种方法可以确保研究具有充分的统计功效，从而提高了研究的可靠性。
为进行功效分析，需要首先假定研究设计、所需的显著水平和效应大小，然后使用统计软件进行计算。
3. 模拟方法这种方法是一种计算复杂的方法，通常用于验证功效分析的结果。
这种方法涉及到用计算机程序生成各种可能的数据分布以及样本数量，以确定最佳的样本数量。
通过模拟不同的样本数量，可以确定最佳的样本大小，从而提高实验或研究的有效性和准确性。
二、何时估计样本量估计样本量的最佳时间是在研究设计和计划阶段。
在这个阶段，研究人员需要考虑多个因素，包括研究目的、研究假设、类型和数量的数据，以及可得到的资源和时间。
在确定研究设计，数据采集和分析计划以及时间表之前，应该优先考虑估计样本量的方法和结果。
估计样本量也可以在研究过程中进行。
如果样本量太小，那么结果可能不可靠；如果样本量太大，那么资源和时间将被浪费。
因此，需要及时评估样本大小，并进行必要的调整以确保研究的准确性和实用性。
样本容量的确定
都在此范围内 而通过简单随机样本对总体做的估计为实际总体平均值 2 倍标准误差范围 内的概率为 95 在实际总体平均值 3 倍标准误 差范围内的概率为 99.7 5.5.3 点估计和区间估计
当利用抽样要对总体平均值进行估计时 有两种估计方法 点估计和区间估计 点估计 是指把样本平均值作为总体平均数的估计值 观察图 5.3 的平均数抽样分布可知某一特定的 抽样结果 其平均数很可能相对更接近总体平均数 但是 样本平均数分布中的任一个值都 可能是这一特定样本的平均值 有一小部分的样本平均值与实际总体平均值有相当的差距 这种差距就叫抽样误差
在任何确定样本容量的问题中 都必须认真考虑所要分析并要据此做统计推断的总体样 本的各个子群的数目的预期容量 例如 从整体上看样本容量为 400 很符合要求 但若要分 别分析男性和女性被调查者 并且要求男性与女性的样本各占一半 那么每个子群的容量仅
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为 200 这个数字是否符合要求 能使分析人员对两组的特征做出预期的统计推断呢 再如 要按年龄和性别分析调研结果 问题就变得更复杂了 假设要按以下方式将总体样本划分为 四组
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5.5.2 根据单个样本做出推断 在实际操作中 人们往往不愿从总体中抽出所有可能的随机样本 画出像表 5.3 和图 5.4
那样的频率分布表和直方图来 人们希望进行简单的随机抽样 并据此对总体进行统计推断 问题出现了 通过任一简单的随机样本对总体均数进行的估计 其估计值在总体平均值 1 个标准误差内的概率究竟为多大 根据表 5.2 可知概率为 68 因为所有样本平均数有 68
第五章 抽样：样本容量的确定(市场调研-北京大学,胡健颖)
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第五章 抽样：样本容量的确定
3） 均值或比例的标准误差（standard error） ，或抽 样平均误差，公式为： 均值 比例
x
n
P
P(1 P) n
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第五章 抽样：样本容量的确定
4) 通常总体标准差 σ 是未知的，在这种情况下，可以通过 下面的公式从样本中估计总体的标准差： 均值 比例
思考题： ① 迪斯尼世界的调查表明，有 60%的老顾客喜欢玩滑行铁道。 若要求误差不超过 2%， 置信度为 90% （Z 值查参考书 552 页） ， 求所需的样本容量。 ② 客户要求置信度为 99%，允许抽样误差为 2%，按此计算出 需要样本容量为 500，调查费用是 20，000 美元，但他只有 17，000 美元的预算，问有没有其他方案可供选择？ ③ 在具有什么条件下，进行调查前就可以将样本容量确定下 来？
在确定估计比例所需的样本容量时有一个优势：如果缺乏估计 P 的依据，可以对 P 值做最糟糕的假设。给定 Z 值和 E 值，P 值 为多大时要求的样本容量最大呢？当 P=0.05 时， “P(1-P)”有极大 值 0.25 存在。
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第五章 抽样：样本容量的确定
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第五章 抽样：样本容量的确定
表 5-1 1000 个样本平均数的概率分析：最近 30 天内吃快餐的平均次数 次数分组 2.6-3.5 3.6-4.5 4.6-5.5 5.6-6.5 6.6-7.5 7.6-8.5 8.6-9.5 9.6-10.5 10.6-11.5
设计市场调查方案的原则
设计市场调查方案的原则
1.明确研究目标：在设计市场调查方案之前，必须明确研究的目标和目的。
只有清楚地了解你要解决的问题和你想获得的信息，才能设计出合适的调查方案。
2.选择合适的调查方法：市场调查的方法有很多种，包括问卷调查、访谈、焦点小组讨论等等。
在选择调查方法时，需要考虑研究的对象、研究的内容、调查的时间和成本等因素。
3.制定科学严谨的调查问题：调查问题是整个市场调查方案的核心，必须设计科学、严谨、可操作的问题。
调查问题应该与研究目标紧密相关，能够准确地反映受访者的真实想法和感受。
4.确定调查样本和样本量：调查样本和样本量的确定直接影响市场调查结果的可靠性和有效性。
在确定样本时，需要考虑样本的多样性、代表性和随机性等因素。
5.合理排布调查时间和地点：调查的时间和地点应该合理安排，避免影响受访者的情绪和精神状况。
同时，也要考虑到调查的成本和效率。
6.保证调查数据的可靠性和有效性：市场调查数据的可靠性和有效性是保证研究质量的关键。
在调查之前，应该进行充分的准备工作，保证调查数据的准确性、完整性和真实性。
7.对调查数据进行统计分析：在获得调查数据后，需要对数据进行统计分析，提取有效信息和结论。
这需要专业的数据分析工具和技能，以便得出科学、准确的结论和建议。
用于估计总体比例的样本量
用于估计总体比例的样本量一、引言样本量的确定是统计学中非常重要的一部分，尤其是在进行总体比例估计时。
准确确定合适的样本量可以保证估计结果的可靠性和准确性。
本文将介绍在进行总体比例估计时如何确定合适的样本量，并给出一些实际应用的例子。
二、样本量的确定步骤1. 确定总体比例的预估值在进行样本量的确定之前，我们需要对总体比例进行一个预估。
这可以通过历史数据、先前的研究或者专家经验来得出。
预估值的准确性对样本量的确定有重要影响。
2. 确定置信水平和置信区间在进行总体比例估计时，我们通常需要确定一个置信水平和置信区间。
常见的置信水平有95%、99%等。
置信区间表示我们对总体比例的估计结果的可信程度。
通常情况下，置信水平越高，置信区间越宽。
3. 确定误差容忍度误差容忍度是指我们对于总体比例估计结果的误差的容忍程度。
通常情况下，误差容忍度越小，样本量越大。
4. 使用样本量计算公式计算样本量根据置信水平、置信区间和误差容忍度，我们可以使用样本量计算公式来计算所需的样本量。
样本量计算公式基于二项分布的理论，可以保证在给定的置信水平和置信区间下，使得样本估计结果的误差不超过我们设定的误差容忍度。
三、实际应用举例下面我们通过两个具体的例子来说明如何确定用于估计总体比例的样本量。
例子1：市场调研某公司准备上市一款新产品，需要对目标消费群体的购买意愿进行调研。
根据先前的市场调查，预估该目标消费群体的购买意愿比例为0.6。
为了保证调研结果的可靠性，在95%的置信水平下，希望估计结果的误差不超过0.05。
根据样本量计算公式，我们可以得到所需的样本量为384。
例子2：医学研究某医学研究机构希望研究某种疾病的发病率。
根据历史数据和专家经验，预估该疾病的发病率为0.2。
为了保证研究结果的可靠性，在99%的置信水平下，希望估计结果的误差不超过0.02。
根据样本量计算公式，我们可以得到所需的样本量为1072。
四、样本量确定的注意事项1. 样本量的确定是建立在一定的假设和条件下的，需要根据实际情况进行调整和修正。
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。
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。
市场调研中的样本选择和样本量计算方法
市场调研中的样本选择和样本量计算方法市场调研是了解顾客需求、市场趋势以及竞争对手情况的重要手段。
在进行市场调研时，样本选择和样本量计算是至关重要的步骤。
本文将介绍市场调研中的样本选择和样本量计算方法。
一、样本选择方法样本选择是确定调研对象的过程，合理的样本选择可以确保调研结果的准确性和代表性。
以下是一些常用的样本选择方法：1. 随机抽样法：通过随机选择调研对象，确保每个个体有相等的机会被纳入样本。
随机抽样法可以有效降低调研结果的偏差。
2. 分层抽样法：将受访者按照某种标准进行分层划分，然后在每个层次内进行抽样。
分层抽样法可以确保样本中包含各层次的代表性样本，增加调研结果的可靠性。
3. 整群抽样法：将研究对象按群组划分，然后随机选择若干群组作为样本。
整群抽样法适用于研究对象具有群组特征或难以个别获取的情况。
二、样本量计算方法样本量计算是确定调研所需的样本量大小的过程，合理的样本量可以保证调研结果的精确性。
以下是一些常用的样本量计算方法：1. 样本量计算公式：样本量计算通常根据总体的方差、置信水平和置信度来确定，常用的样本量计算公式包括：- 对比两个总体均值的样本量计算：n = (Zα/2 + Zβ)² * (σ₁² + σ₂²) / δ²- 总体比例的样本量计算：n = (Zα/2)² * p * (1-p) / δ²其中，Zα/2和Zβ分别为正态分布表中对应置信水平和置信度的Z 值，σ₁²和σ₂²为两个总体的方差，δ为总体均值或比例的最小显著差异。
2. 调研目标和资源限制：样本量的计算还应考虑调研目标和资源限制。
如果调研目标较为广泛，或者资源有限，可以适量放宽样本量的要求。
3. 先行研究或实践经验参考：根据先行研究或实践经验，可以参考类似研究中所采用的样本量大小，进行初步的样本量计算。
三、小结市场调研中的样本选择和样本量计算方法对于准确了解市场情况和顾客需求至关重要。
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。
【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。
市场调查与预测_10抽样和样本量
抽 样 技 术
10.2.1
随机抽样（概率抽样）
1.2.2
10.2.2
非随机抽样
抽 样 技 术
1.随机抽样（概率抽样）
简单随机抽样:简单随机抽样又称纯随机抽样，即对N个总体单位
不进行任何组合，仅按随机原则直接抽取n个个体作为样本（n≤N ），把这种抽样方法叫做简单随机抽样。简单随机抽样的具体作 法有：直接抽选法，抽签法，随机数字表法。 （1）直接抽选法，就是对集中于某个空间的总体进行直接随机 抽样的方法。如从货架商品中随机抽取若干商品进行检验；从农 贸市场摊位中随意选择若干摊位进行调查或访问等。 例如某项调查采用直接抽选法对某市职工收入状况进行研究，该 市有职工56，000名，抽取5，000名职工进行调查，他们的年平均 收入为10，000元，据此推断全市职工年收入为8，000--12，000 元之间。 （2）抽签法，又称“抓阄法”。它是先将调查总体的每个单位 编号，（号码可以从1到N），制作同等规格、不同编号的卡片， 充分混匀后随机抽取卡片，所抽取卡片的编号对应的样本单位即 组成样本。抽签法简便易行，当总体的个体数不多时，适宜采用 这种方法。例如从全班学生中抽取样本时，可以利用学生的学号 、座位号等。
普查和抽样调查的基本概念
2.抽样调查的相关概念
概率:概率论是抽样调查得以成立的理论基础。概率就是机会，等概率就是
机会相等，随机抽取就是概率抽样，小概率事件就是机会渺茫的事件。 总体:所要调查研究对象的全部单位就是总体。总体单位数用N表示。 个体:个体则是指每一个调查的研究对象。如，要研究北京市居民户的生活 质量，那么北京市所有的居民就是此次调查的总体，每一个北京市民就是 个体。 抽样:从总体中选取一部分代表的过程就是抽样。 抽样框:编制抽样单位的目录，成为抽样框。抽样框的范围与被调查总体的 范围一致。抽样框可分为：名单抽样框、区域抽样框、时间表抽样框。例 如：要从10000名职工中抽出200名组成一个样本，则10000名职工的名册， 就是抽样框。抽样框一般可以用现成的名单，如户口、企业名录、企事业 单位职工的名册等，在没有现成的名单的情况下，可由调查人员自己编制 。应该注意的是，在利用现有的名单作为抽样框时，要先对该名录进行检 查，避免有重复、遗漏的情况发生，以提高样本对总体的代表性。
样本量计算的重要性及方法
样本量计算的重要性及方法在进行科研调查、实验设计、市场调研等领域时，样本量的确定是非常重要的一环。
样本量的大小直接影响到研究结果的可靠性和推广性，因此合理的样本量计算是保证研究质量的关键之一。
本文将介绍样本量计算的重要性及方法。
一、样本量计算的重要性1. 确保研究结果的可靠性：样本量的大小直接影响到研究结果的可靠性。
样本量过小会导致研究结果的偏差，无法准确反映总体情况；而样本量过大则会增加研究成本，浪费研究资源。
因此，通过科学的样本量计算，可以确保研究结果的可靠性。
2. 提高研究的推广性：样本量的大小也影响到研究结果的推广性。
样本量足够大可以提高研究结果的普适性和代表性，使得研究结论更具有说服力，更容易被广泛接受和应用。
3. 降低研究风险：样本量计算可以帮助研究者在设计研究方案时更好地控制研究风险。
通过科学的样本量计算，可以避免因样本量不足而导致的研究结果失真，降低研究风险，提高研究的成功率。
二、样本量计算的方法1. 根据研究类型选择合适的样本量计算方法：不同类型的研究需要采用不同的样本量计算方法。
常见的样本量计算方法包括：方差分析法、相关分析法、回归分析法、生存分析法等。
研究者需要根据具体研究目的和研究设计选择合适的样本量计算方法。
2. 确定显著性水平和效应大小：在进行样本量计算时，需要确定研究的显著性水平和效应大小。
显著性水平通常取0.05或0.01，效应大小可以根据研究领域的经验值或文献报道进行估计。
3. 使用样本量计算工具进行计算：为了方便和准确地进行样本量计算，研究者可以使用专门的样本量计算工具或软件。
常用的样本量计算软件包括G*Power、PASS、Sample Size Calculator等，这些工具可以根据研究设计的参数快速计算出所需的样本量。
4. 考虑实际情况进行修正：在进行样本量计算时，研究者还需要考虑到实际情况进行修正。
例如，考虑到样本的丢失率、实验的复杂度、实验的可行性等因素，适当调整计算得出的样本量，以确保研究的可行性和有效性。
课题样本量确定依据
课题样本量确定依据
确定课题样本量的依据主要包括以下几个方面：
1. 研究目的和假设：样本量的确定首先需要明确研究的目的和假设。
例如，是为了检验两组之间的差异，还是为了预测某个变量等。
研究目的和假设的不同，所需的样本量也会有所不同。
2. 总体特征：总体特征也会影响样本量的确定。
如果总体分布较为均匀，样本量可以适当减少；如果总体分布较为偏态，样本量则需要适当增加。
3. 误差和置信度：样本量的确定还需要考虑误差和置信度。
一般来说，希望误差越小，置信度越高，所需的样本量就越大。
4. 样本代表性：样本的代表性也是确定样本量的重要因素。
如果样本能够很好地代表总体，那么样本量可以适当减少；如果样本代表性较差，那么样本量则需要适当增加。
综上所述，确定课题样本量的依据是一个综合考虑的过程，需要根据研究目的、总体特征、误差和置信度以及样本代表性等多个因素来综合确定。
以上信息仅供参考，建议咨询课题研究人员或统计学专业人士，以获取更准确的信息。
样本量的确定范文
样本量的确定范文1.研究目的和研究问题：确定样本量前，首先要明确研究目的和研究问题。
不同的研究目的和问题需要不同样本量的支持。
例如，如果是进行描述性研究，样本量可以较小；如果是进行推断性研究，样本量则需要更大。
2.效应大小：效应大小是指研究中所关注的变量之间的差异或相关性的大小。
一般来说，效应越大，需要的样本量就越小。
3.α水平和β水平：α水平是指犯第一类错误的概率，即在实际上无差异的情况下，错误地拒绝了零假设。
β水平是指犯第二类错误的概率，即在实际上存在差异的情况下，错误地接受了零假设。
一般来说，α水平设定为0.05，β水平设定为0.2、样本量的确定需要考虑α水平和β水平的要求。
4.效应检验的统计方法：样本量的确定还与所采用的统计方法有关。
不同的统计方法要求不同的样本量。
例如，如果采用参数检验方法，需要的样本量一般较多；如果采用非参数检验方法，需要的样本量可以相对较少。
在确定样本量时，通常可以通过统计学中的样本量计算方法来进行估算。
常用的样本量计算方法包括：1.Z检验的样本量计算方法：用于比较两个独立样本的平均值差异。
2.t检验的样本量计算方法：用于比较两个相关样本或配对样本的平均值差异。
3.方差分析的样本量计算方法：用于比较多个样本的平均值差异。
4.相关分析的样本量计算方法：用于评估两个变量之间的相关性。
以上提到的方法都可以在各种统计软件中找到相应的样本量计算工具，根据研究设计和数据分析方法进行计算。
最后，还需要注意的是，样本量的确定是一种平衡考虑。
过小的样本量可能导致统计检验结果不可靠，过大的样本量则会浪费资源和时间。
因此，在确定样本量时，需要综合考虑以上多个因素，并在可行的范围内选择一个合适的样本量。
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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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：
Z2 S2
n = ------------ (1)
d2
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:
Z2 ( p ( 1-p))
n = ----------------- (2)
d2
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2.68
p：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
n=1.962*15002/1002=8,643,600/10,000=864
即需要调查的样本量为864个。
最大样本量
以上公式只是理论上的，在实际调查中确定合理的样本量，必须考虑多方面的因素。
首先，由于人们通常缺乏对标准差的感性认识，因此对标准差的估计往往是最难的。
总体的标准差是123，还是765？如果没有一点对样本的先验知识，那么对标准差的估计是不可能的。
好在我们通常能对变量的平均值进行估计，如我们通过历史资料估计该地区目前的年人均收入大致为10,000元，那么根据统计学知识，我们引入变异系数的概念：
变异系数V=标准差S/平均值X<= 1
因此，我们知道人均收入的标准差应该小于平均值，就是说标准差应该在10000以下。
当然，这对于我们确定样本量还不能起太大的作用。
然而如果我们采用相对误差表述的精度，对公式（1）变形，我们有：
Z2(S2/X2) Z2V2 Z2
n = --------------------= -------------<= ----------
d2/X2 P2 P2
其中P表示相对误差
根据上述公式，我们可以计算在相对误差一定的情况下，所需的最大样本量。
以下是在置信程度95%的水平下，在不同相对误差下的最高样本量：
相对误差1% 2% 3% 4% 5% 10% 20%
样本量38416 9604 4268 2401 1537 384 104
通常，变异系数为1的情况是很少见的，根据本人对市场研究中经常遇到的情况，变异系数多在50%以下，因此，实际所需要的样本量可以进一步缩小。
对于比例型变量，在事先缺乏对比例的估计时，我们可以采用最保守的估计法，即p=0.5，以下是比例p在不同绝对误差程度下，所需的最大样本量（95%置信水平）：
p的绝对误差0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.10
所需最大样本量9604 2401 1067 600 384 96
实际调查样本量的确定原则
虽然我们根据公式可以从理论上确定样本量的上限，但是由于实际工作的经费和时间限制，使用最大样本量的可能性很小；而且，实际研究的情况通常要复杂得多，因为一个研究往往都要考虑多个目标的，即要求对多个指标的误差进行控制，而不是简单地考虑一个指标。
因此我们在实际的市场研究中，我们要综合考虑，采用多种方式来确定样本量。
1、调查的主要目标
一个现实的市场调查往往有多个目标，对于一些目标单一的调查，调查的样本量往往可以很少：100个，甚至50个就足够了。
而对于具有多个目标的研究，必须考虑这些目标中变异程度最大，要求精度最高的目标。
2、分类比较的程度
分类是市场研究中一个最基本的方法，研究者往往是通过分类来发现细分市场，确定产品的市场定位等。
假定对同一变量（研究目标），在一定精度与置信程度下，只要100个样本量就足够了，如果我们仅仅希望了解不同性别的消费者市场，则确定样本量时只需要考虑两类消费者的样本量，这样调查的总样本量可能需要200个以上，如果希望了解不同年龄层的消费者，则可能要将消费者分为多类，如分为：20岁以下，20-35，35-50，50岁以上等四类，这样的样本量需要400个以上。
也就是说，确定样本量时必须考虑到每一类别的样本量。
3、调查区域的大小
根据常识，调查区域越大，所需要的样本量可能越大，因为大区域内的样本变异程度我们通常较难掌握。
此外，在实际研究中，我们还往往需要对大区域进行进一步分类，以寻求更加准确的市场细分。
因此，对于同一调查目标，在上海进行调查所需要的样本量通常是要大于苏州的。
实际研究中的一些经验
根据一些学者的研究，以及个人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、通过对方差的估计，采用公式计算所需样本量，主要做法有：
Ø 用两步抽样，在调查前先抽取少量的样本，得到标准差S的估计，然后代入公式中，得到下一步抽样所需样本量n；
Ø 如果有以前类似调查的数据，可以使用以前调查的方差作为总体方差的估计。
2、根据经验，确定样本量，主要方法有：
Ø 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。
Ø 如果是大型城市、省市一级的地区性研究，样本数在500-1000之间可能比较适合；而对于中小城市，样本量在200-300之间可能比较适合；如果是多省市或者全国性的研究，则样本量可能在1000-3000之间比较适合。
Ø 作为一个常识（主要是为了显著性检验），要进行分组研究的每组样本量应该不少于30个。
Ø 通过试验设计所作的研究，可以采用较小的样本量。
如产品试用（留置）调查，在经费有限的情况下，可以将每组的样本量降低至15个左右，最好每组在30以上。
此外，我们在多次的实际研究中发现，每组超过50个可能是一种资源浪费。
文中的三个公式：
计算公式比较复杂，统计教材中可以很容易找到确定调查样本量的公式：
n =Z^2*S^2/d^2
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。
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。
但是总体标准差往往难以确定，所以按经验，这个总体数量，抽取600份左右。
当然，如果分层分类控制得好，也可以少一些样本。