2022-01-27
样本容量（samplesize）是指样本中所包含的个体数量。样本容量很重要，特别是对样本测量的精度，但是它本身并不能保证结果的准确与无偏，如何选择一个样本（使用的抽样技术、抽样框）将会对其产生影响。
确定样本容量要考虑调査的本质和目标是什么，还要考虑基于调查结果所做岀决定的重要性如何。与结论性研究相比，在探索性研究中的样本容量（定性或定量方法）可能相对较小。结论性研究的目的通常是得出总体特征的精确测量值，例如，25〜34岁使用某品牌所占的比例，因此这种情况下样本容量必须足够大，才能保证结果的准确。调查可能被要求能够提供一个结论性的证明，例如，比起25〜34岁人群，16〜24岁人群更偏好某品牌，在给定的置信度下，能够对更广泛的总体进行准确预测，此时该例子中的样本容量就要足够大。如果我们知道样本测量要求的精度，或者是要求的置信度或置信区间，我们就可以算出需要的样本容量，我们将在抽样理论部分更详细地阐述这部分内容。
以何种方式分析调査结果也很重要。你可能需要在样本的特定子集中去分析或比较调查结果，如特定的年龄群、不同规模的组织或不同产业部门，因此要精确测量它们的特征就必须考虑这些子集的大小，以进行稳健性分析（robustanalysis）o并且，还要考虑所需的分析方法，例如，当你计划运用多元统计分析的时候，你必须考虑到它对于样本容量的影响。在计划样本的时候，知道总体中意象群组的影响是很有帮助，它们可能会对决定整个样本容量和抽样技术产生影响。最后，在实际操作中，可能决定样本容量的最重要的因素是时间、预算和其他可用资源。一般来说，对于任何给定的抽样方法，样本容量越大,成本就越高。
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