大家好,我是小新,我来为大家解答以上问题。样本容量和样本个数的区别,样本容量很多人还不知道,现在让我们一起来看看吧!
总体是考察对象的全体。
样本是观测或调查的一部分个体。
样本容量是总体中抽取的所要考查的元素总称,即样本中个体。
例如:研究某工厂生产的某种产品的废品率,从产品中抽出1000件进行检查。则这种产品的全体就是总体,而这种产品中的每件产品都是一个个体,而样本容量指抽出的1000件产品。
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样本容量过小,会影响样本的代表性,使抽样误差增大、调查研究推论的精确性降低;而样本容量过大,虽然减小了抽样误差,但可能增大过失误差,而且无意义地增大经费开支。
在决定样本容量大小时,主要考虑以下几个因素
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。
参考资料来源:搜狗百科-总体
参考资料来源:搜狗百科-样本容量
参考资料来源:搜狗百科-样本
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