实证论文里的不同假设、模型对应样本量可以不同吗?3 人关注0 条评论写回答查看全部 1 个回答写回答一只特立独行的猪论文1. 实证研究里，不同的假设、模型以及对应的样本量是可以不同的，比如说你研究的是：H1:性别对喜马拉雅付费项目的使用意愿存在差异。这里全样本是720份，其中男生是400份，女生是320份。H2：在女生人群中，年龄对喜马拉雅付费项目的使用意愿呈现负相关。这里的实证样本就可能是300份。就是不同假设的样本量可以是不同的，不同模型对应的样本量也可以是不同的。比如海外投资对创新绩效的影响，模型一可能是某一类企业，模型二可能是另外一类企业，这时候可能要素还是不同，还是具有不同的样本量，重点是这里一定要保证除了一个样本量的大小不同之外，其他的要素是要保证相同的，因为这里重点要使用的就是控制变量法，要保证一个要素不同，其他的都要相同，这样最后的结果才可以具有可信性
1. 实证研究里，不同的假设、模型以及对应的样本量是可以不同的，比如说你研究的是：H1:性别对喜马拉雅付费项目的使用意愿存在差异。这里全样本是720份，其中男生是400份，女生是320份。H2：在女生人群中，年龄对喜马拉雅付费项目的使用意愿呈现负相关。这里的实证样本就可能是300份。就是不同假设的样本量可以是不同的，不同模型对应的样本量也可以是不同的。比如海外投资对创新绩效的影响，模型一可能是某一类企业，模型二可能是另外一类企业，这时候可能要素还是不同，还是具有不同的样本量，重点是这里一定要保证除了一个样本量的大小不同之外，其他的要素是要保证相同的，因为这里重点要使用的就是控制变量法，要保证一个要素不同，其他的都要相同，这样最后的结果才可以具有可信性
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。
毕业论文50份问卷不够。太少了。 毕业论文问卷样本量大概在300-500左右最为合适。
毕业论文的问卷调查一般发几份合适？这个是要看你具体研究课题而定的。如果研究不同个体的差异一般严谨点的话100份左右差不多，如果想偷点懒的话，五六十份也可以。这里面有效样本要在90%的样子，如果你预测有效样本率低的话，应该适当加大问卷发放量。
毕业论文问卷70份可以吗？不可以的，太少了。毕业论文问卷样本量大概在300-500左右最为合适。样本量太少的话是不足以说明问题的。
毕业论文调查问卷的数量一般是多少？这个是要看你具体研究课题而定的。如果研究不同个体的差异一般严谨点的话100份左右差不多，如果想偷点懒的话，五六十份也可以。这里面有效样本要在90%的样子，如果你预测有效样本率低的话，应该适当加大问卷发放量。
毕业论文50份问卷够吗？看你课题的受众对象范围了，面向小众的话应该是可以了。如果是面向大众，还是建议多一点。
本科论文问卷只有70份够吗？这个是要看你具体研究课题而定的。如果研究不同个体的差异一般严谨点的话100份左右差不多，如果想偷点懒的话，五六十份也可以。
问卷调查是指通过制定详细周密的问卷，要求被调查者据此进行回答以收集资料的方法。调查报告的主体：主要是对事实的叙述和议论。
一般把调查的主要情况、经验或问题归纳为几个问题，分为几个小部分来写。每个小部分有一个中心，加上序码来表明，或加上小标题来提示、概括这部分的内容，使之眉目清楚。
当然是倍数啊~~~~~~~
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。
本项目的样本量是根据以下公式计算 N=Z^2×(P ×(1-P))/E^2 N：为样本量； Z：为统计量，置信度为95%时，z=;当置信度为 90%时，z=； 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=时，N=1067 Z=时，N=384 Z=时，N=96 Z=时，N=747 Z=时，N=269 Z=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。
这是一个经验公式，好像没有文献明确表示可以用，但有一些文献内容是有暗示可以用的，这个用不用要看你的指导老师能不能接受。最大维度乘15再乘（1+15%）的出的数是样本量估计最小值，而最大维度乘20再乘（1+20%）的出的数是样本量估计最大值。然后你在最小值和最大值之间取一个数就是你的拟调查样本量了。
本科毕业论文问卷调查样本300-500合适。
一份标准点的问卷题目数普遍在30题以上，因为题目一共设置了11个，所以计算一下样本量大概要在55~110之间比较适合。考虑到问卷调研时可能出现的没有填清问卷，题目填错或样本不具备研究的背景性质（如研究对象为女性，部分样本为男性，则此部分为无效样本）等情况。发放的问卷数最好在100~200左右。
有时研究人员需要的样本比较特殊，比如需要样本具有企业高管背景，因而此时样本量要求会较少。从经验上看，作为硕士研究生，多数情况下样本需要大于200，如果作为本科生，样本量需要高于100。
问卷调查是指通过制定详细周密的问卷，要求被调查者据此进行回答以收集资料的方法。调查报告的主体：主要是对事实的叙述和议论。 一般把调查的主要情况、经验或问题归纳为几个问题，分为几个小部分来写。每个小部分有一个中心，加上序码来表明，或加上小标题来提示、概括这部分的内容，使之眉目清楚。
一般学校纯文科类的讠仑文，本科生在8000-10000左右，硕士研究生在20000-30000左右，博士研究生在80000-100000左右，不过各校之间还是有一定差异。这个具体要求得跟导师联系确定才行。多了不好，少了更不行~~~，什么样的讠仑文可以发表，你可以去品优刊 下载一些讠仑文来参考，就知道了！
论文估算时样本量首先点击打开“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 。样本量计算方法：样本量=目标总体数量^2*标准偏差*(1-标准偏差)/(误差幅度)^最后按“Enter回车键”确定，计算得出样本量。这样就计算好了。
样本量的计算公式是n=z²σ²/d²。其中，Z为置信区间、n为样本容量、d为抽样误差范围、σ为标准差，一般取。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。样本量计算举例：样本量估算可以通过统计学公式，也可以通过专用软件进行，但首先仍需要确定研究背景、研究假设、主要评价指标和设计模型。目前常用的样本量估算软件有nQuery Advisor+nTerim、MedCalc、PASS、SAS、Stata、R语言等。
采用统计学公式进行样本量估算的相关要素一般包括临床试验的设计类型、评价指标的期望值、Ⅰ类和Ⅱ类错误率，以及预期的受试者脱落的比例等。评价指标的期望值根据（基于目标人群样本的）已有临床数据和小样本预试（如有）的结果来估算，应在临床试验方案中明确这些参数的确定依据。
一般本科论文要求也就在两三百份样本吧，如果你需要比较多的样本量，你可以使用风铃系统，风铃系统是一款专业的问卷调查平台。风铃系统免费提供丰富的问卷调查模板，从问卷制作、发放和收集都可以在上面完成，而且风铃系统每小时可以回收900份样本，再多的样本量都可以帮你解决。
问卷调查样本量200、300代表性足够了，400、500也是常用样本量。
调查问卷又称调查表或询问表，是以问题的形式系统地记载调查内容的一种印件。问卷可以是表格式、卡片式或簿记式。设计问卷，是询问调查的关键。完美的问卷必须具备两个功能，即能将问题传达给被问的人和使被问者乐于回答。要完成这两个功能，问卷设计时应当遵循一定的原则和程序，运用一定的技巧。
问卷设计的第一步就是要把握调研的目的和内容，这一步骤的实质其实就是规定设计问卷所需的信息。这同时也就是方案设计的第一步。对于直接参与调研方案设计的研究者来说，他们也可以跳过这一步骤，而从问卷设计的第二步骤开始。但是，对那些从未参与方案设计的研究者来说，着手进行问卷设计时，首要的工作是要充分地了解本项调研的目的和内容。
为此需要认真讨论调研的目的、主题和理论假设，并细读研究方案，向方案设计者咨询，与他们进行讨论，将问题具体化、条理化和操作化，即变成一系列可以测量的变量或指标。
毕业论文的定义：
毕业论文是专科及以上学历教育为对本专业学生集中进行科学研究训练而要求学生在毕业前撰写的论文。毕业论文一般安排在修业的最后一学年（学期）进行，论文题目由教师指定或由学生提出，学生选定课题后进行研究，撰写并提交论文，目的在于培养学生的科学研究能力，加强综合运用所学知识、理论和技能解决实际问题的训练。
写毕业论文主要目的是培养学生综合运用所学知识和技能，理论联系实际，独立分析，解决实际问题的能力，使学生得到从事本专业工作和进行相关的基本训练。毕业论文应反映出作者能够准确地掌握所学的专业基础知识，基本学会综合运用所学知识进行科学研究的方法，对所研究的题目有一定的心得体会。
样本量大概在300~500左右最为合适。在毕业论文当中如果涉及到调查问卷，那么一定要有调查的样本，样本量不能太少，如果样本量太少的话是不足以说明问题的，所以基本的样本量应该控制在300~500左右。这样才能在论文当中作为数据的支撑，才能在评审过程中通过。
本科毕业论文问卷调查样本300-500合适。
一份标准点的问卷题目数普遍在30题以上，因为题目一共设置了11个，所以计算一下样本量大概要在55~110之间比较适合。考虑到问卷调研时可能出现的没有填清问卷，题目填错或样本不具备研究的背景性质（如研究对象为女性，部分样本为男性，则此部分为无效样本）等情况。发放的问卷数最好在100~200左右。
有时研究人员需要的样本比较特殊，比如需要样本具有企业高管背景，因而此时样本量要求会较少。从经验上看，作为硕士研究生，多数情况下样本需要大于200，如果作为本科生，样本量需要高于100。
问卷调查是指通过制定详细周密的问卷，要求被调查者据此进行回答以收集资料的方法。调查报告的主体：主要是对事实的叙述和议论。 一般把调查的主要情况、经验或问题归纳为几个问题，分为几个小部分来写。每个小部分有一个中心，加上序码来表明，或加上小标题来提示、概括这部分的内容，使之眉目清楚。
论文估算时样本量首先点击打开“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 。样本量计算方法：样本量=目标总体数量^2*标准偏差*(1-标准偏差)/(误差幅度)^最后按“Enter回车键”确定，计算得出样本量。这样就计算好了。
样本量的计算公式是n=z²σ²/d²。其中，Z为置信区间、n为样本容量、d为抽样误差范围、σ为标准差，一般取。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。样本量计算举例：样本量估算可以通过统计学公式，也可以通过专用软件进行，但首先仍需要确定研究背景、研究假设、主要评价指标和设计模型。目前常用的样本量估算软件有nQuery Advisor+nTerim、MedCalc、PASS、SAS、Stata、R语言等。
采用统计学公式进行样本量估算的相关要素一般包括临床试验的设计类型、评价指标的期望值、Ⅰ类和Ⅱ类错误率，以及预期的受试者脱落的比例等。评价指标的期望值根据（基于目标人群样本的）已有临床数据和小样本预试（如有）的结果来估算，应在临床试验方案中明确这些参数的确定依据。
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