工业企业怎么确定样本容量

⑴ 样本容量确定是,应考虑哪些因素

正确答案：以抽样方式所进行的调查或实验研究就其目的而言大致可分为两种类型：一种是为了对总体的某个参数进行估计或预测另一种调查研究的目的主要是检验统计量之间的差异。参数估计与假设检验在确定样本容量时所应考虑的因素稍有不同。 (1)参数估计 在进行平均数估计时当α确定后(0.05或0.01)总体标准差。和最大允许误差d是决定样本容量的两个因子。 (2)假设检验 在平均数的假设检验中确定了α与β之后样本容量n决定于总体标准差。和所假设的总体差异δ与参数估计相比多考虑了一个日因子且δ与参数估计中的d具有不同的含义。 根据不同的研究目的和研究类型确定样本容量使抽样误差尽量减小同时又可以节省研究时间和经费。确定样本容量的方法有两种一种是用公式来计算一种是查表。
以抽样方式所进行的调查或实验研究，就其目的而言大致可分为两种类型：一种是为了对总体的某个参数进行估计或预测，另一种调查研究的目的主要是检验统计量之间的差异。参数估计与假设检验在确定样本容量时所应考虑的因素稍有不同。 (1)参数估计 在进行平均数估计时，当α确定后(0.05或0.01)，总体标准差。和最大允许误差d是决定样本容量的两个因子。 (2)假设检验 在平均数的假设检验中，确定了α与β之后，样本容量n决定于总体标准差。和所假设的总体差异δ，与参数估计相比，多考虑了一个日因子，且δ与参数估计中的d具有不同的含义。 根据不同的研究目的和研究类型，确定样本容量，使抽样误差尽量减小，同时又可以节省研究时间和经费。确定样本容量的方法有两种，一种是用公式来计算，一种是查表。

⑵ 如何确定样本大小和选择样本

样本容量: 从批中抽取的单位产品的汇集,称为样本. 样本中单位产品数,称为样本量均值: 一个子组、样本或总体中最大与最小值之差.数学公式: R= =（每群数据的最大值）—（每群数据的最小值）标准差: 过程输出的分布宽度或从过程中统计抽样值（例如：子组均值）的分布宽度的量度,用希腊字母σ或字母s（用于样本标准差）表示.σ的计算. 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,我们知道,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.也就是说,当所研究的现象越复杂,差异越大时,样本量要求越大；当要求的精度越高,可推断性要求越高时,样本量越大.因此,如果不同城市分别进行推断时,大城市多抽,小城市少抽这种说法原则上是不对的.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.

⑶ 样本容量怎么算

最低0.27元/天开通网络文库会员，可在文库查看完整内容>
原发布者:sxcdcy
本项目的样本量是根据以下公式计算N=Z2×(P×(1-P))/E2N：为样本量；Z：为统计量，置信度为95%时，z=1.96;当置信度为90%时，z=1.64；E：为误差值；P：为概率值；30个样本是定量研究的最小样本量；各项抽样标准样本量计算：Z=1.96,E=3%,P=0.5时，N=1067Z=1.96,E=5%,P=0.5时，N=384Z=1.96,E=10%,P=0.5时，N=96Z=1.64,E=3%,P=0.5时，N=747Z=1.64,E=5%,P=0.5时，N=269Z=1.64,E=10%,P=0.5时，N=67当样本容量超过总体的5%时，就需要调整样本容量，调整公式：n’=(n×N)/(N+n-1)n’:修改后的样本量；n：原样本量；N：总量。

⑷ 统计中的样本规模怎样确定

确定样本容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。从定性的方面考虑样本量的大小，其考虑因素有：决策的重要性，调研的性质，变量个数，数据分析的性质，同类研究中所用的样本量，发生率，完成率，资源限制等。具体地说，更重要的决策，需要更多的信息和更准确的信息，这就需要较大的样本；探索性研究，样本量一般较小，而结论性研究如描述性的调查，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，以减少抽样误差的累积效应；如果需要采用多元统计方法对数据进行复杂的高级分析，样本量就应当较大；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。
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，我们知道，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。也就是说，当所研究的现象越复杂，差异越大时，样本量要求越大；当要求的精度越高，可推断性要求越高时，样本量越大。因此，如果不同城市分别进行推断时，大城市多抽，小城市少抽这种说法原则上是不对的。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。

⑸ 统计学中，确定样本容量时需要考虑哪些因素

1、研究对象的变化程度

通常，总体方差越大，意味着总体内部各事物在调查表现上的差异程度越大，所以需要的样本容量越大，应该多抽一些样本单位。也就是说，研究的现象越复杂、差异越大，样本量要求就越大。

2、研究允许的误差大小（精确度）

一般来说，允许误差越大，意味着对抽样的估计精度要求不高，所以就可以少抽取一些样本单位，需要的样本容量较小。反之，如果允许误差很小，就是研究要求精确度较高，那么需要的样本量就会比较大。所以，精度要求越高，样本量越大。

3、要求推断的置信程度

在经验上，我们会选择0.05、0.01、0.001这三个水平作为可以接受的犯错概率。所以，0.05是统计上可以接受的最低标准，也是需要样本最少的情况，把犯错概率控制在0.001以下，是非常严格的标准，需要的样本量也越大。

同时，这三个犯错概率分别对应的可靠性系数为0.95、0.99、0.999。也就是说，可靠性系数越大，需要的样本容量越大。

4、抽样类型和方法

样本抽取的方法分为随机抽样和非随机抽样。

(5)工业企业怎么确定样本容量扩展阅读

样本容量的相关性质：

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。

⑹ 市场调查中产品的样本容量如何确定

样本量的大小涉及到调研中所要包括的单元数。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。从定性的方面考虑样本量的大小，其考虑因素有：决策的重要性，调研的性质，变量个数，数据分析的性质，同类研究中所用的样本量，发生率，完成率，资源限制等。具体地说，更重要的决策，需要更多的信息和更准确的信息，这就需要较大的样本；探索性研究，样本量一般较小，而结论性研究如描述性的调查，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，以减少抽样误差的累积效应；如果需要采用多元统计方法对数据进行复杂的高级分析，样本量就应当较大；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。 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，我们知道，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。也就是说，当所研究的现象越复杂，差异越大时，样本量要求越大；当要求的精度越高，可推断性要求越高时，样本量越大。因此，如果不同城市分别进行推断时，大城市多抽，小城市少抽这种说法原则上是不对的。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。 总之，在确定抽样方法和样本量的时候，既要考虑调查的目的、调查性质和精度要求（抽样误差）等，又要考虑实际操作的可实施性，非抽样误差的控制、经费预算等。专业调查公司在这方面会根据您的情况及调查性质，进行综合权衡，达到一个最优的样本容量的选择。

⑺ 如何确定样本量

我来回答：对于13万的人，做调查，得取多少样本，这个得看你要求的精确度，统计学上有这样的一套公式，
http://www.zjsec.com/peixun/pei21.HTM

而对于市场调查；
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…。有人说，北京这么大，上千万人口，我们怎么也得做一万人的访问才能代表北京市吧。根据统计学原理，完全不必。只要在500－1000左右就够了。当然前提是，我们要按照科学的方法去抽样。
根据市场调查的经验，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。
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。
从定性的方面考虑样本量的大小，其考虑因素有：决策的重要性，调研的性质，变量个数，数据分析的性质，同类研究中所用的样本量，发生率，完成率，资源限制等。具体地说，更重要的决策，需要更多的信息和更准确的信息，这就需要较大的样本；探索性研究，样本量一般较小，而结论性研究如描述性的调查，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，以减少抽样误差的累积效应；如果需要采用多元统计方法对数据进行复杂的高级分析，样本量就应当较大；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。
具体确定样本量还有相应的统计学公式，根据样本量计算公式，我们知道，样本量的大小不取决于总体的多少，而取决于(1) 研究对象的变动程度；(2) 所要求或允许的误差大小；(3) 要求推断的置信程度。也就是说，当所研究的现象越复杂，差异越大时，样本量要求越大；当要求的精度越高，可推断性要求越高时，样本量越大。因此，如果不同城市分别进行推断时，"大城市多抽，小城市少抽"这种说法原则上是不对的。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。
总之，在确定抽样方法和样本量的时候，既要考虑调查目的，调查性质，精度要求（抽样误差）等，又要考虑实际操作的可实施性，非抽样误差的控制、经费预算等。专业调查公司在这方面会根据您的情况及调查性质，进行综合权衡，达到一个最优的样本量的选择。
实际研究中的一些经验
根据一些学者的研究，以及远东零点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：
2、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；
3、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。
4、根据经验，确定样本量，主要方法有：
5、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。
6、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。
7、作为一个常识（主要是为了显着性检验），要进行分组研究的每组样本量应该不少于50个。
8、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30个左右，最好每组在50以上。此外，我们在多次的实际研究中发现，每组超过100个可能是一种资

ALL IN ALL：我以前做市场调查的时候，不管总体量如何，一般都做200个样本。。 22400希望对你有用！

⑻ 什么是样本容量影响样本容量的因素有哪些

样本容量主要由精确度、同质性、财力、抽样类型、分析类别等因素决定。在抽样调查中，样本容量的确定很重要。因为样本容量太大，会造成人力、物力和财力的很大浪费；样本容量太小，会使抽样误差太大，使调查结果与实际情况相差很大,影响调查的效果。

样本容量的大小与推断估计的准确性有着直接的联系，即在总体既定的情况下，样本容量越大其统计估计量的代表性误差就越小，反之,样本容量越小其估计误差也就越大。样本容量的大小涉及到调研中所要包括的单元数。

(8)工业企业怎么确定样本容量扩展阅读

在确定抽样方法和样本量的时候，既要考虑调查的目的、调查性质和精度要求（抽样误差）等，又要考虑实际操作的可实施性，非抽样误差的控制、经费预算等。专业调查公司在这方面会根据您的情况及调查性质，进行综合权衡，达到一个最优的样本容量的选择。

合理确定样本容量的意义：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；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；

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。

⑼ 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。

(9)工业企业怎么确定样本容量扩展阅读：

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。