工業企業怎麼確定樣本容量

⑴ 樣本容量確定是,應考慮哪些因素

正確答案：以抽樣方式所進行的調查或實驗研究就其目的而言大致可分為兩種類型：一種是為了對總體的某個參數進行估計或預測另一種調查研究的目的主要是檢驗統計量之間的差異。參數估計與假設檢驗在確定樣本容量時所應考慮的因素稍有不同。 (1)參數估計 在進行平均數估計時當α確定後(0.05或0.01)總體標准差。和最大允許誤差d是決定樣本容量的兩個因子。 (2)假設檢驗 在平均數的假設檢驗中確定了α與β之後樣本容量n決定於總體標准差。和所假設的總體差異δ與參數估計相比多考慮了一個日因子且δ與參數估計中的d具有不同的含義。 根據不同的研究目的和研究類型確定樣本容量使抽樣誤差盡量減小同時又可以節省研究時間和經費。確定樣本容量的方法有兩種一種是用公式來計算一種是查表。
以抽樣方式所進行的調查或實驗研究，就其目的而言大致可分為兩種類型：一種是為了對總體的某個參數進行估計或預測，另一種調查研究的目的主要是檢驗統計量之間的差異。參數估計與假設檢驗在確定樣本容量時所應考慮的因素稍有不同。 (1)參數估計 在進行平均數估計時，當α確定後(0.05或0.01)，總體標准差。和最大允許誤差d是決定樣本容量的兩個因子。 (2)假設檢驗 在平均數的假設檢驗中，確定了α與β之後，樣本容量n決定於總體標准差。和所假設的總體差異δ，與參數估計相比，多考慮了一個日因子，且δ與參數估計中的d具有不同的含義。 根據不同的研究目的和研究類型，確定樣本容量，使抽樣誤差盡量減小，同時又可以節省研究時間和經費。確定樣本容量的方法有兩種，一種是用公式來計算，一種是查表。

⑵ 如何確定樣本大小和選擇樣本

樣本容量: 從批中抽取的單位產品的匯集,稱為樣本. 樣本中單位產品數,稱為樣本量均值: 一個子組、樣本或總體中最大與最小值之差.數學公式: R= =（每群數據的最大值）—（每群數據的最小值）標准差: 過程輸出的分布寬度或從過程中統計抽樣值（例如：子組均值）的分布寬度的量度,用希臘字母σ或字母s（用於樣本標准差）表示.σ的計算. 具體確定樣本量還有相應的統計學公式,不同的抽樣方法對應不同的公式.根據樣本量計算公式,我們知道,樣本量的大小不取決於總體的多少,而取決於(1) 研究對象的變化程度；(2) 所要求或允許的誤差大小（即精度要求）；(3) 要求推斷的置信程度.也就是說,當所研究的現象越復雜,差異越大時,樣本量要求越大；當要求的精度越高,可推斷性要求越高時,樣本量越大.因此,如果不同城市分別進行推斷時,大城市多抽,小城市少抽這種說法原則上是不對的.在大城市抽樣太大是浪費,在小城市抽樣太少沒有推斷價值.

⑶ 樣本容量怎麼算

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本項目的樣本量是根據以下公式計算N=Z2×(P×(1-P))/E2N：為樣本量；Z：為統計量，置信度為95%時，z=1.96;當置信度為90%時，z=1.64；E：為誤差值；P：為概率值；30個樣本是定量研究的最小樣本量；各項抽樣標准樣本量計算：Z=1.96,E=3%,P=0.5時，N=1067Z=1.96,E=5%,P=0.5時，N=384Z=1.96,E=10%,P=0.5時，N=96Z=1.64,E=3%,P=0.5時，N=747Z=1.64,E=5%,P=0.5時，N=269Z=1.64,E=10%,P=0.5時，N=67當樣本容量超過總體的5%時，就需要調整樣本容量，調整公式：n』=(n×N)/(N+n-1)n』:修改後的樣本量；n：原樣本量；N：總量。

⑷ 統計中的樣本規模怎樣確定

確定樣本容量的大小是比較復雜的問題，既要有定性的考慮也要有定量的考慮。從定性的方面考慮樣本量的大小，其考慮因素有：決策的重要性，調研的性質，變數個數，數據分析的性質，同類研究中所用的樣本量，發生率，完成率，資源限制等。具體地說，更重要的決策，需要更多的信息和更准確的信息，這就需要較大的樣本；探索性研究，樣本量一般較小，而結論性研究如描述性的調查，就需要較大的樣本；收集有關許多變數的數據，樣本量就要大一些，以減少抽樣誤差的累積效應；如果需要採用多元統計方法對數據進行復雜的高級分析，樣本量就應當較大；如果需要特別詳細的分析，如做許多分類等，也需要大樣本。針對子樣本分析比只限於對總樣本分析，所需樣本量要大得多。
具體確定樣本量還有相應的統計學公式，不同的抽樣方法對應不同的公式。根據樣本量計算公式，我們知道，樣本量的大小不取決於總體的多少，而取決於(1) 研究對象的變化程度；(2) 所要求或允許的誤差大小（即精度要求）；(3) 要求推斷的置信程度。也就是說，當所研究的現象越復雜，差異越大時，樣本量要求越大；當要求的精度越高，可推斷性要求越高時，樣本量越大。因此，如果不同城市分別進行推斷時，大城市多抽，小城市少抽這種說法原則上是不對的。在大城市抽樣太大是浪費，在小城市抽樣太少沒有推斷價值。

⑸ 統計學中，確定樣本容量時需要考慮哪些因素

1、研究對象的變化程度

通常，總體方差越大，意味著總體內部各事物在調查表現上的差異程度越大，所以需要的樣本容量越大，應該多抽一些樣本單位。也就是說，研究的現象越復雜、差異越大，樣本量要求就越大。

2、研究允許的誤差大小（精確度）

一般來說，允許誤差越大，意味著對抽樣的估計精度要求不高，所以就可以少抽取一些樣本單位，需要的樣本容量較小。反之，如果允許誤差很小，就是研究要求精確度較高，那麼需要的樣本量就會比較大。所以，精度要求越高，樣本量越大。

3、要求推斷的置信程度

在經驗上，我們會選擇0.05、0.01、0.001這三個水平作為可以接受的犯錯概率。所以，0.05是統計上可以接受的最低標准，也是需要樣本最少的情況，把犯錯概率控制在0.001以下，是非常嚴格的標准，需要的樣本量也越大。

同時，這三個犯錯概率分別對應的可靠性系數為0.95、0.99、0.999。也就是說，可靠性系數越大，需要的樣本容量越大。

4、抽樣類型和方法

樣本抽取的方法分為隨機抽樣和非隨機抽樣。

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樣本容量的相關性質：

研究的問題越復雜，差異越大時，樣本量要求越大；要求的精度越高，可推斷性要求越高時，樣本量也越大；同時，總體越大，樣本量也相對要大，但是，增大呈現出一定對數特徵，而不是線形關系；而抽樣方法問題，決定設計效應的值。

如果設定簡單隨機抽樣設計效應的值是1；分層抽樣由於抽樣效率高於簡單隨機抽樣，其設計效應的值小於1，合適恰當的分層，將使層內樣本差異變小，層內差異越小，設計效應小於1的幅度越大。

多階抽樣由於效率低於簡單隨機抽樣，設計效應的值大於1，所以抽樣調查方法的復雜程度決定其樣本量大小。對於不同城市，如果總體不知道或很大，需要進行推斷時，大城市多抽，小城市少抽，這種說法原則上是不對的。實際上，在大城市抽樣太大是浪費，在小城市抽樣太少沒有推斷價值。

⑹ 市場調查中產品的樣本容量如何確定

樣本量的大小涉及到調研中所要包括的單元數。確定樣本量的大小是比較復雜的問題，既要有定性的考慮也要有定量的考慮。從定性的方面考慮樣本量的大小，其考慮因素有：決策的重要性，調研的性質，變數個數，數據分析的性質，同類研究中所用的樣本量，發生率，完成率，資源限制等。具體地說，更重要的決策，需要更多的信息和更准確的信息，這就需要較大的樣本；探索性研究，樣本量一般較小，而結論性研究如描述性的調查，就需要較大的樣本；收集有關許多變數的數據，樣本量就要大一些，以減少抽樣誤差的累積效應；如果需要採用多元統計方法對數據進行復雜的高級分析，樣本量就應當較大；如果需要特別詳細的分析，如做許多分類等，也需要大樣本。針對子樣本分析比只限於對總樣本分析，所需樣本量要大得多。 具體確定樣本量還有相應的統計學公式，不同的抽樣方法對應不同的公式。根據樣本量計算公式，我們知道，樣本量的大小不取決於總體的多少，而取決於(1) 研究對象的變化程度；(2) 所要求或允許的誤差大小（即精度要求）；(3) 要求推斷的置信程度。也就是說，當所研究的現象越復雜，差異越大時，樣本量要求越大；當要求的精度越高，可推斷性要求越高時，樣本量越大。因此，如果不同城市分別進行推斷時，大城市多抽，小城市少抽這種說法原則上是不對的。在大城市抽樣太大是浪費，在小城市抽樣太少沒有推斷價值。 總之，在確定抽樣方法和樣本量的時候，既要考慮調查的目的、調查性質和精度要求（抽樣誤差）等，又要考慮實際操作的可實施性，非抽樣誤差的控制、經費預算等。專業調查公司在這方面會根據您的情況及調查性質，進行綜合權衡，達到一個最優的樣本容量的選擇。

⑺ 如何確定樣本量

我來回答：對於13萬的人，做調查，得取多少樣本，這個得看你要求的精確度，統計學上有這樣的一套公式，
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而對於市場調查；
在市場研究中，常常有客戶和研究者詢問：「要掌握市場總體情況，到底需要多少樣本量？」，或者說「我要求調查精度達到95%，需要多少樣本量？」。對此，我往往感到難以回答，因為要解決這個問題，需要考慮的因素是多方面的：研究的對象，研究的主要目的，抽樣方法，調查經費…。有人說，北京這么大，上千萬人口，我們怎麼也得做一萬人的訪問才能代表北京市吧。根據統計學原理，完全不必。只要在500－1000左右就夠了。當然前提是，我們要按照科學的方法去抽樣。
根據市場調查的經驗，市場潛力等涉及量比較嚴格的調查所需樣本量較大，而產品測試，產品定價，廣告效果等人們間彼此差異不是特別大或對量的要求不嚴格的調查所需樣本量較小些。
樣本量的大小涉及到調研中所要包括的人數或單元數。確定樣本量的大小是比較復雜的問題，既要有定性的考慮也要有定量的考慮。
從定性的方面考慮樣本量的大小，其考慮因素有：決策的重要性，調研的性質，變數個數，數據分析的性質，同類研究中所用的樣本量，發生率，完成率，資源限制等。具體地說，更重要的決策，需要更多的信息和更准確的信息，這就需要較大的樣本；探索性研究，樣本量一般較小，而結論性研究如描述性的調查，就需要較大的樣本；收集有關許多變數的數據，樣本量就要大一些，以減少抽樣誤差的累積效應；如果需要採用多元統計方法對數據進行復雜的高級分析，樣本量就應當較大；如果需要特別詳細的分析，如做許多分類等，也需要大樣本。針對子樣本分析比只限於對總樣本分析，所需樣本量要大得多。
具體確定樣本量還有相應的統計學公式，根據樣本量計算公式，我們知道，樣本量的大小不取決於總體的多少，而取決於(1) 研究對象的變動程度；(2) 所要求或允許的誤差大小；(3) 要求推斷的置信程度。也就是說，當所研究的現象越復雜，差異越大時，樣本量要求越大；當要求的精度越高，可推斷性要求越高時，樣本量越大。因此，如果不同城市分別進行推斷時，"大城市多抽，小城市少抽"這種說法原則上是不對的。在大城市抽樣太大是浪費，在小城市抽樣太少沒有推斷價值。
總之，在確定抽樣方法和樣本量的時候，既要考慮調查目的，調查性質，精度要求（抽樣誤差）等，又要考慮實際操作的可實施性，非抽樣誤差的控制、經費預算等。專業調查公司在這方面會根據您的情況及調查性質，進行綜合權衡，達到一個最優的樣本量的選擇。
實際研究中的一些經驗
根據一些學者的研究，以及遠東零點在市場研究中的經驗，市場調查中確定樣本量通常的做法是：
1、通過對方差的估計，採用公式計算所需樣本量，主要做法有：
2、用兩步抽樣，在調查前先抽取少量的樣本，得到標准差S的估計，然後代入公式中，得到下一步抽樣所需樣本量n；
3、如果有以前類似調查的數據，可以使用以前調查的方差作為總體方差的估計。
4、根據經驗，確定樣本量，主要方法有：
5、如果以前有人做過類似的研究，初學者可以參照前人的樣本。
6、如果是大型城市、省市一級的地區性研究，樣本數在500-1000之間可能比較適合；而對於中小城市，樣本量在200-300之間可能比較適合；如果是多省市或者全國性的研究，則樣本量可能在1000-3000之間比較適合。
7、作為一個常識（主要是為了顯著性檢驗），要進行分組研究的每組樣本量應該不少於50個。
8、通過試驗設計所作的研究，可以採用較小的樣本量。如產品試用（留置）調查，在經費有限的情況下，可以將每組的樣本量降低至30個左右，最好每組在50以上。此外，我們在多次的實際研究中發現，每組超過100個可能是一種資

ALL IN ALL：我以前做市場調查的時候，不管總體量如何，一般都做200個樣本。。 22400希望對你有用！

⑻ 什麼是樣本容量影響樣本容量的因素有哪些

樣本容量主要由精確度、同質性、財力、抽樣類型、分析類別等因素決定。在抽樣調查中，樣本容量的確定很重要。因為樣本容量太大，會造成人力、物力和財力的很大浪費；樣本容量太小，會使抽樣誤差太大，使調查結果與實際情況相差很大,影響調查的效果。

樣本容量的大小與推斷估計的准確性有著直接的聯系，即在總體既定的情況下，樣本容量越大其統計估計量的代表性誤差就越小，反之,樣本容量越小其估計誤差也就越大。樣本容量的大小涉及到調研中所要包括的單元數。

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在確定抽樣方法和樣本量的時候，既要考慮調查的目的、調查性質和精度要求（抽樣誤差）等，又要考慮實際操作的可實施性，非抽樣誤差的控制、經費預算等。專業調查公司在這方面會根據您的情況及調查性質，進行綜合權衡，達到一個最優的樣本容量的選擇。

合理確定樣本容量的意義：樣本容量過大，會增加調查工作量，造成人力、物力、財力、時間的浪費；樣本容量過小，則樣本對總體缺乏足夠的代表性，從而難以保證推算結果的精確度和可靠性；

樣本容量確定的科學合理，一方面，可以在既定的調查費用下，使抽樣誤差盡可能小，以保證推算的精確度和可靠性；另一方面，可以在既定的精確度和可靠性下，使調查費用盡可能少，保證抽樣推斷的最大效果。

⑼ 如何確定樣本量

具體確定樣本量還有相應的統計學公式，不同的抽樣方法對應不同的公式。

根據樣本量計算公式，不難知道，樣本量的大小不取決於總體的多少，而取決於：

(1) 研究對象的變化程度；

(2) 所要求或允許的誤差大小（即精度要求）；

(3) 要求推斷的置信程度。

樣本量n=C²σ²/p²

P — 精度（Precision），也稱精確度，由審計師設定，代表樣本與總體之間的可接受誤差范圍。在屬性抽樣中，精度以百分比表示，在變數抽樣中，精度用一個數值表示。精度值越大，樣本量越小，總體誤差值就越大；反之，精度值越小，樣本量越大，總體誤差值就越小，但增加了抽樣工作量。

樣本容量的大小涉及到調研中所要包括的單元數。樣本容量是對於你研究的總體而言的，是在抽樣調查中總體的一些抽樣。

比如：中國人的身高值為一個總體，你隨機取一百個人的身高，這一百個人的身高數據就是總體的一個樣本。某一個樣本中的個體的數量就是樣本容量。注意：不能說樣本的數量就是樣本容量，因為總體中的若干個個體只組成一個樣本。樣本容量不需要帶單位。

在假設檢驗里樣本容量越大越好。但實際上不可能無窮大，就像你研究中國人的身高不可能把所有中國人的身高都量一量一樣。

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樣本量應用於統計學、數學、物理學等學科。樣本量大小是選擇檢驗統計量的一個要素。由抽樣分布理論可知，在大樣本條件下，如果總體為正態分布，樣本統計量服從正態分布；如果總體為非正態分布，樣本統計量漸近服從正態分布。

選擇合適的樣本容量，既能滿足模型估計的需要，又能減輕收集數據的困難，是一個重要的實際問題。

(1) 最小樣本容量

所謂「最小樣本容量」，即從普通最小二乘法原理出發，欲得到參數估計量，不管其質量如何，所要求的樣本容量的下限，它是：n≥k+1

其中，k為解釋變數的數目。

(2) 滿足基本要求的樣本容量

一般經驗認為，當n≥30或者至少n≥3(k+1)時，才能滿足模型估計的基本要求。

合理確定樣本容量的意義：

1.樣本容量過大，會增加調查工作量，造成人力、物力、財力、時間的浪費；

2.樣本容量過小，則樣本對總體缺乏足夠的代表性，從而難以保證推算結果的精確度和可靠性；

3.樣本容量確定的科學合理，一方面，可以在既定的調查費用下，使抽樣誤差盡可能小，以保證推算的精確度和可靠性；另一方面，可以在既定的精確度和可靠性下，使調查費用盡可能少，保證抽樣推斷的最大效果。