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样本容量带单位吗

样本容量带单位吗的答案是:不带

样本容量带单位吗

样本容量不带单位。样本容量是指一个样本中所包含的单位数,一般用n表示,它是抽样推断中非常重要的概念。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(specimen)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。一般的,样本的内容是带着单位的,例如:调查某中学300名中学生的视力情况中,样本是300名中学生的视力情况,而样本容量则为300。

统计学中的样本容量是个相对数,也是个绝对数。 在你手头上所采集的资料数据总个数中,你如果要做个“全员性”的统计,你的样本容量就是这个总个数,你如果从中抽取一部分组成一个样本,那么被抽取出的个数总和,就是你所要的样本容量,抽取方式不同,样本容量就有可能不一样。

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。

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。

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