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样本和样本容量的区别

2023-02-20 08:42:31文/周传杰

样本是观测或调查的一部分个体,总体是研究对象的全部。总体中抽取的所要考查的元素总称,样本中个体的多少叫样本容量。样本容量又称“样本数”。指一个样本的必要抽样单位数目。

样本和样本容量的区别

样本和样本容量有什么区别

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。

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。

抽样方法是什么

1、分层抽样:抽样时,将总体分成互不交叉的层,然后按照一定的比例,从各层中独立抽取一定数量的个体,得到所需样本,这样的抽样方法为分层抽样。适用于总体由差异明显的几部分组成。

2、整群抽样:将总体中各单位归并成若干个互不交叉、互不重复的集合,称之为群;然后以群为抽样单位抽取样本的一种抽样方式。应用整群抽样时,要求各群有较好的代表性,即群内各单位的差异要大,群间差异要小。

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