研究生论文样本量计算

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。 σ— 总体标准差（Population Standard Deviation），是衡量总体中个别单位偏离总体平均值的离散程度的指标，标准差越大，样本量越大，用于变量抽样中。 假设这组数据的平均值是m 方差公式s^2=1/n[(x1-m)^2+(x2-m)^2+...+(xn-m)^2] 标准差是方差开方后的结果(即方差的算术平方根) 精度还是你看情况决定的 可以看看这个 样本量n=C²σ²/p² — 置信系数（Confidence Coefficient），也称置信水平、可信因子，是以百分比（90%、95%、99%等）表示的抽样结果能够代表总体的概率。一般而言，95%的置信水平则认为高度满意，置信水平越高，样本量越大。1减去置信系数为风险水平（Level of Risk），是样本结果不能代表总体的概率。例如C选95%，即抽样结果能够代表总体的概率为95% — 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。比如你可以接受的样本与总体之间的误差范围是0~90%3.σ— 总体标准差（Population Standard Deviation），是衡量总体中个别单位偏离总体平均值的离散程度的指标，标准差越大，样本量越大，用于变量抽样中。 假设这组数据的平均值是m 方差公式s^2=1/n[(x1-m)^2+(x2-m)^2+...+(xn-m)^2] 标准差是方差开方后的结果(即方差的算术平方根) 这个你会算吧所以 样本量n=C²σ²/p²你相应把数代进去

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。

样本量是指总体中抽取的样本元素的总个数，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。

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。

参考资料：百度百科-样本量

做实证研究样本至少选一些代表性的从统计上说，至少30才可以，才算大样本。但是还是要看变量数，原则上说样本数至少比变量数多一个，这些是样本的最低要求。对于研究生毕业论文，对数据样本的选择可以根据研究课题进行调整，通常分析的的问题越复杂需要的数据量就会越大小包法律实证分析系统，帮助研究者进行数据收集、数据清洗、数据验证，可以创建如线性回归方式的高级模型，可以不断调整数据使实证显著。

论文估算样本量计算方法：首先点击打开“样本量”计算表格。然后点击输入公式“=”号。再输入目标总体数量的平方值，并乘以标准偏差，接着用1减去标准偏差，乘以误差幅度的平方值。样本量=目标总体数量^2*标准偏差*(1-标准偏差)/(误差幅度)^2。最后按“Enter回车键”确定，计算得出样本量。这样就计算好了。样本量是指总体中抽取的样本元素的总个数，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。例如：一百个人的体重数据称为一个样本，其中样本量为1，样本容量为100。