如何确定样本量

Posted 2023-03-16

从大约5000人中分4组抽取一些人做调查，先抽取了10人做预调查，怎么算标准差，然后确定样本量呢？

请具体告诉我，不要参考资料哦。谢谢。
还是不太明白 能不能结合我的实际情况具体告诉我怎么算呢？

具体确定样本量还有相应的统计学公式，不同的抽样方法对应不同的公式。

根据样本量计算公式，不难知道，样本量的大小不取决于总体的多少，而取决于：

(1) 研究对象的变化程度；

(2) 所要求或允许的误差大小（即精度要求）；

(3) 要求推断的置信程度。

样本量n=C²σ²/p²

P — 精度（Precision），也称精确度，由审计师设定，代表样本与总体之间的可接受误差范围。在属性抽样中，精度以百分比表示，在变量抽样中，精度用一个数值表示。精度值越大，样本量越小，总体误差值就越大；反之，精度值越小，样本量越大，总体误差值就越小，但增加了抽样工作量。

样本容量的大小涉及到调研中所要包括的单元数。样本容量是对于你研究的总体而言的，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，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一个样本。某一个样本中的个体的数量就是样本容量。注意：不能说样本的数量就是样本容量，因为总体中的若干个个体只组成一个样本。样本容量不需要带单位。

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。

扩展资料：

样本量应用于统计学、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。

选择合适的样本容量，既能满足模型估计的需要，又能减轻收集数据的困难，是一个重要的实际问题。

(1) 最小样本容量

所谓“最小样本容量”，即从普通最小二乘法原理出发，欲得到参数估计量，不管其质量如何，所要求的样本容量的下限，它是：n≥k+1

其中，k为解释变量的数目。

(2) 满足基本要求的样本容量

一般经验认为，当n≥30或者至少n≥3(k+1)时，才能满足模型估计的基本要求。

合理确定样本容量的意义：

1.样本容量过大，会增加调查工作量，造成人力、物力、财力、时间的浪费；

2.样本容量过小，则样本对总体缺乏足够的代表性，从而难以保证推算结果的精确度和可靠性；

3.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。

参考资料：百度百科——样本量

参考技术A

具体确定样本量还有相应的统计学公式，不同的抽样方法对应不同的公式。

根据样本量计算公式，不难知道，样本量的大小不取决于总体的多少，而取决于：

(1) 研究对象的变化程度；

(2) 所要求或允许的误差大小（即精度要求）；

(3) 要求推断的置信程度。

样本量n=C²σ²/p²

P — 精度（Precision），也称精确度，由审计师设定，代表样本与总体之间的可接受误差范围。在属性抽样中，精度以百分比表示，在变量抽样中，精度用一个数值表示。

精度值越大，样本量越小，总体误差值就越大；反之，精度值越小，样本量越大，总体误差值就越小，但增加了抽样工作量。

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

合理确定样本容量的意义：

1.样本容量过大，会增加调查工作量，造成人力、物力、财力、时间的浪费；

2.样本容量过小，则样本对总体缺乏足够的代表性，从而难以保证推算结果的精确度和可靠性；

3.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。

参考资料：百度百科-样本量

参考技术B 回答

亲您好！为您查询到样本量确认无非是解一个方程。首先大致确定模型和实验设计方案，一般来说以下四个变量构成一个方程：type I error(level of confidence), type II error(1-statistical power), 样本量，effect size.确定其中3个可以解出第四个。一般样本量计算会假定95%置信度，80%以上的power，合理假设一个size,即预计两组的差异，通过公式得出需要的样本量。其中power和size都可以试试看浮动范围。置信度越高(type I error小), 或者power越高(可接受type ii error越小),或者effect size越小，都需要更多的样本。简单的样本量计算网上都有，还有很多包可以用，具体公式要看实验设计，不同设计的计算会不同。比如题主有182家医院，每家人数不同，但是肯定是越分散越powerful。具体可以去看关于抽样的书，stratified sampling.作者：谓之链接：https://www.zhihu.com/question/422227705/answer/1487131287来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。

亲！将显示切换到 256 色 某些游戏和其它软件程序“要求”监视器设置成 256 色，或者它们在 256 色下运行的更好。当您启动这些程序时，许多程序会将监视器自动地切换到 256 色。对于那些不自动切换到 256 色的程序，当运行该游戏或程序时如果您想暂时将切换显示，请执行以下步骤。 在桌面上或“开始”菜单上，右键单击想要在 256 色下运行的游戏或其它程序，然后单击“属性”。 单击“兼容性”选项卡。 选中“在 256 色下运行”复选框。 注意 当关闭该程序时，屏幕将恢复默认的颜色质量。 如果软件程序显示错误颜色或图形重画缓慢，试着将显示切换到 256 色。 如果软件程序出现在屏幕中央的一个小窗口中，可以通过暂时更改屏幕分辨率来增加其大小。按照上述步骤，但是在第三步选中“在 640x480 屏幕分辨率下运行”复选框。当关闭该程序时，屏幕分辨率将恢复默认为先前的分辨率。 “兼容性”选项卡仅对位于计算机硬盘上的程序或游戏是可用的。如果程序存储在软盘、光盘或网络上，它是不可用的。

亲：非常感谢您的咨询与帮助，希望我的回答能够帮助到您，祝您万事如意，心想事成，

 参考技术C

具体确定样本量还有相应的统计学公式，不同的抽样方法对应不同的公式。

根据样本量计算公式，不难知道，样本量的大小不取决于总体的多少，而取决于：

(1) 研究对象的变化程度；

(2) 所要求或允许的误差大小（即精度要求）；

(3) 要求推断的置信程度。

样本量n=C²σ²/p²

P — 精度（Precision），也称精确度，由审计师设定，代表样本与总体之间的可接受误差范围。在属性抽样中，精度以百分比表示，在变量抽样中，精度用一个数值表示。精度值越大，样本量越小，总体误差值就越大；反之，精度值越小，样本量越大，总体误差值就越小，但增加了抽样工作量。

拓展资料

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。

参考资料：百度百科-样本量

参考技术D 样本量n=C²σ²/p²

P — 精度（Precision），也称精确度，由审计师设定，代表样本与总体之间的可接受误差范围。在属性抽样中，精度以百分比表示，在变量抽样中，精度用一个数值表示。精度值越大，样本量越小，总体误差值就越大；反之，精度值越小，样本量越大，总体误差值就越小，但增加了抽样工作量。
σ— 总体标准差（Population Standard Deviation），是衡量总体中个别单位偏离总体平均值的离散程度的指标，标准差越大，样本量越大，用于变量抽样中。

假设这组数据的平均值是m

方差公式s^2=1/n[(x1-m)^2+(x2-m)^2+...+(xn-m)^2]
标准差是方差开方后的结果(即方差的算术平方根)

精度还是你看情况决定的

可以看看这个
http://blog.sina.com.cn/s/blog_48bc65a90100bc14.html

样本量n=C²σ²/p²
1.C — 置信系数（Confidence Coefficient），也称置信水平、可信因子，是以百分比（90%、95%、99%等）表示的抽样结果能够代表总体的概率。一般而言，95%的置信水平则认为高度满意，置信水平越高，样本量越大。1减去置信系数为风险水平（Level of Risk），是样本结果不能代表总体的概率。

例如C选95%，即抽样结果能够代表总体的概率为95%

2.P — 精度（Precision），也称精确度，由审计师设定，代表样本与总体之间的可接受误差范围。在属性抽样中，精度以百分比表示，在变量抽样中，精度用一个数值表示。精度值越大，样本量越小，总体误差值就越大；反之，精度值越小，样本量越大，总体误差值就越小，但增加了抽样工作量。

比如你可以接受的样本与总体之间的误差范围是0~90%

3.σ— 总体标准差（Population Standard Deviation），是衡量总体中个别单位偏离总体平均值的离散程度的指标，标准差越大，样本量越大，用于变量抽样中。

假设这组数据的平均值是m
方差公式s^2=1/n[(x1-m)^2+(x2-m)^2+...+(xn-m)^2]
标准差是方差开方后的结果(即方差的算术平方根)

这个你会算吧

所以 样本量n=C²σ²/p²
你相应把数代进去本回答被提问者采纳

问卷调查样本量如何确定？

调查问卷的样本量就是样本中所包含的单位的个数，也就是抽样个体的数量。样本量可以影响抽样误差、调查需要的时间、调查所需的费用和调查组成员的一些情况。那么样本量如何确定呢，主要有以下几个因素。\x0d\x0a\x0d\x0a第一，预测值要有一定的精确度。因为抽样误差的大小会直接影响到估计值的准确程度。\x0d\x0a第二，总体指标的变异情况。这会影响到应答率的准确率，从而对样本量产生影响，在计算样本的过程中，还要考虑好以下几个重要环节。\x0d\x0a一是为保证抽样率的准确性，必须要做好抽样推断，使之有一定的可信度；\x0d\x0a二是根据方差的大小来确定总体变异程度，方差大就多抽一些，方差小就少抽一些；\x0d\x0a三是要根据方差的大少来决定抽样的多少；\x0d\x0a四是要根据经费的情况确定样本的数量，这里包括调查人员的开支、调查途径的费用，调查问卷的成本等。\x0d\x0a第三，样本量是与估计值紧紧相关的，在样本量不断增加的情况下，估计值的精确度也会有相符的提高。\x0d\x0a在确定样本后，样本量的计算是一个很关键的问题，这需要一个科学的公式，是专业性的，在这里我们就不对公式进行具体介绍了。总体来主，样本量要根据估计的域的多少来决定样本量的多少。\x0d\x0a总之样本量的确定要遵循一人原则，即：精度和费用的互相作用，费用一定精度最高，精度一定费用最低。 参考技术A

（1）对于平均数类型的变量对于已知数据为绝对数,我们一般根据下列步骤来计算所需要的样本量。已知期望调查结果的精度(E), 期望调查结果的置信度(L),以及总体的标准差估计值σ的具体数据，总体单位数N。计算公式为:n=σ2/(e2/Z2+σ2/N)特殊情况下,如果是很大总体,计算公式变为:n= Z2σ2/e2例如希望平均收入的误差在正负人民币30元之间,调查结果在95%的置信范围以内,其95%的置信度要求Z的统计量为1.96。根据估计总体的标准差为150元,总体单位数为1000。样本量:n=150*150/(30*30/(1.96*1.96))+150*150/1000)=88

(2)于百分比类型的变量对于已知数据为百分比,一般根据下列步骤计算样本量。已知调查结果的精度值百分比(E),以及置信度(L),比例估计(P)的精度,即样本变异程度，总体数为N。则计算公式为:n=P(1-P)/(e2/Z2+ P(1-P)/N)同样,特殊情况下如果不考虑总体,公式为:n= Z2P(1-P)/e2一般情况下,我们不知道P的取值,取其样本变异程度最大时的值为0.5。例如:希望平均收入的误差在正负0.05之间,调查结果在95%的置信范围以内,其95%的置信度要求Z的统计量为1.96，估计P为0.5,总体单位数为1000。样本量为:n=0.5*0.5/(0.05*0.05/(1.96*1.96)+0.5*0.5/1000)=278

样本量的大小涉及到调研中所要包括的人数或单元数。确定样本量的大小是比较复杂的问题，既要有定性的考虑也要有定量的考虑！我要调查网，让调查更简单方便！

参考技术B 回答

您好，我这边正在为您查询，请稍等片刻，我这边马上回复您~

您好，很高兴为您解答，确定样本量，可采用相应的统计学公式，样本量n=C²σ²/p²。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。

样本，是受审查客体的反映形象或其自身的一部分。样本是从总体中抽出的一部分个体。样本中所包含的个体数目称样本容量或含量，用符号N或n表示。样本有大小之分，大样本的容量一般在30以上或50、100以上，小样本的容量在30以下。因为样本越大从总体中提取的信息就越多，对总体的代表性就越好，因此一般...

希望以上回答对您有所帮助~ 如果您对我的回答满意的话，麻烦给个赞哦~

 参考技术C 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 参考技术D 问卷调查中没有绝对的样本量标准，不同的研究方法、研究目的，研究要求和研究资料都可决定样本量得大小。一般而言，样本越大，结果的估计越精确。决定样本量的方法有以下这些：

1、资料性质
计量资料如果设计均衡，误差控制得好，样本可以小于30例； 计数资料即使误差控制严格，设计均衡， 样本需要大一些，需要30-100例。
2、研究事件的发生率
研究事件预期结局出现的结局，事件发生率越高，所需的样本量越小，反之就要越大。
3、研究因素的有效率
有效率越高，即实验组和对照组比较数值差异越大，样本量就可以越小，小样本就可以达到统计学的显著性，反之就要越大。
4、显著性水平
即假设检验第一类(α)错误出现的概率。为假阳性错误出现的概率。α越小，所需的样本量越大，反之就要越小。α水平由研究者具情决定，通常α取0.05或0.01。

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