样本量(样本量的确定方法及公式)

更新时间:2023-03-01 19:27:33 阅读: 评论:0

样本量是什么 样本量介绍

1、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。

2、例如:一百个人的体重数据称为一个样本,其中样本量为1,样本容量为100。

如何确定样本量

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


样本量的计算方法 怎样计算样本量

1、首先点击打开“样本量”计算表格。然后点击输入公式“=”号。

2、再输入目标总体数量的平方值,并乘以标准偏差。

3、接着用1减去标准偏差,乘以误差幅度的平方值 。

4、样本量计算方法:样本量=目标总体数量^2*标准偏差*(1-标准偏差)/(误差幅度)^最后按“Enter回车键”确定,计算得出样本量。这样就计算好了。

样本量计算是什么?

样本量的计算公式是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0.5。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。

样本量计算举例:

样本量估算可以通过统计学公式,也可以通过专用软件进行,但首先仍需要确定研究背景、研究假设、主要评价指标和设计模型。

目前常用的样本量估算软件有nQuery Advisor+nTerim、MedCalc、PASS、SAS、Stata、R语言等。

采用统计学公式进行样本量估算的相关要素一般包括临床试验的设计类型、评价指标的期望值、Ⅰ类和Ⅱ类错误率,以及预期的受试者脱落的比例等。

评价指标的期望值根据(基于目标人群样本的)已有临床数据和小样本预试(如有)的结果来估算,应在临床试验方案中明确这些参数的确定依据。


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