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【什么是样本容量】在统计学中，样本容量是指从总体中抽取用于研究的个体数量。它是进行数据分析和推论的基础，直接影响到研究结果的准确性和可靠性。样本容量过大可能导致资源浪费，而过小则可能无法真实反映总体特征。因此，合理确定样本容量是科学研究中的关键步骤。

一、样本容量的定义

样本容量（Sample Size）指的是在一项调查或实验中，被选中参与研究的个体或观察单位的数量。它决定了数据的代表性和统计分析的精确度。

二、样本容量的重要性

三、如何确定样本容量？

确定样本容量时，通常需要考虑以下几个因素：

四、常用样本容量计算公式

在简单随机抽样中，样本容量的估算公式如下：

$$

n = \frac{Z^2 \cdot p \cdot (1 - p)}{e^2}

$$

其中：

- $ Z $：置信水平对应的Z值（如95%置信水平对应Z=1.96）

- $ p $：预期比例（如果没有先验信息，通常取0.5）

- $ e $：允许的误差范围

五、常见误区

六、总结

样本容量是统计研究中不可忽视的关键参数。合理的样本容量能够提高研究的科学性和实用性，同时避免资源浪费。在实际操作中，应结合研究目标、总体特征和资源条件，综合判断最合适的样本规模。

通过科学地设定样本容量，可以为研究提供坚实的数据基础，提升分析结果的说服力和应用价值。