共找到2條詞條名為樣本容量的結果 展開
- 樣本容量
- 樣本總體
樣本容量
樣本容量
樣本容量又稱“樣本數”。指一個樣本的必要抽樣單位數目。在組織抽樣調查時，抽樣誤差的大小直接影響樣本指標代表性的大小，而必要的樣本單位數目是保證抽樣誤差不超過某一給定範圍的重要因素之一。因此，在抽樣設計時，必須決定樣本單位數目，因為適當的樣本單位數目是保證樣本指標具有充分代表性的基本前提。具體地說，更重要的決策，需要更多的信息和更準確的信息，這就需要較大的樣本；探索性研究，樣本量一般較小，而結論性研究如描述性的調查，就需要較大的樣本；收集有關許多變數的數據，樣本量就要大一些，以減少抽樣誤差的累積效應；如果需要採用多元統計方法對數據進行複雜的高級分析，樣本量就應當較大；如果需要特別詳細的分析，如做許多分類等，也需要大樣本。
樣本容量問題
回歸分析是從已經發生的經濟活動的樣本數據中尋找經濟活動中內含的規律性，它對樣本數據具有很強的依賴性。樣本的容量太小會導致參數估計值的大小和符號違反經濟理論和實際經驗。從建模需要來講，樣本容量越大越好，但收集與整理樣本數據是一件困難的工作，因此，選擇合適的樣本容量，既能滿足模型估計的需要，又能減輕收集數據的困難，是一個重要的實際問題。
(1) 最小樣本容量
所謂“最小樣本容量”，即從普通最小二乘法原理出發，欲得到參數估計量，不管其質量如何，所要求的樣本容量的下限，它是：n≥k+1
其中，k為解釋變數的數目。
(2) 滿足基本要求的樣本容量
一般經驗認為，當n≥30或者至少n≥3(k+1)時，才能滿足模型估計的基本要求。
樣本容量
新力市場研究(DMB Research)資深研究專家表示，確定樣本容量的大小是比較複雜的問題，既要有定性的考慮也要有定量的考慮。從定性的方面考慮樣本量的大小，其考慮因素有：決策的重要性，調研的性質，變數個數，數據分析的性質，同類研究中所用的樣本量，發生率，完成率，資源限制等。針對子樣本分析比只限於對總樣本分析，所需樣本量要大得多。
公式：
1.重複抽樣方式下
2.不重複抽樣方式下
總之，在確定抽樣方法和樣本量的時候，既要考慮調查的目的、調查性質和精度要求（抽樣誤差）等，又要考慮實際操作的可實施性，非抽樣誤差的控制、經費預算等。專業調查公司在這方面會根據您的情況及調查性質，進行綜合權衡，達到一個最優的樣本容量的選擇。
合理確定樣本容量的意義：
1.樣本容量過大，會增加調查工作量，造成人力、物力、財力、時間的浪費；
2.樣本容量過小，則樣本對總體缺乏足夠的代表性，從而難以保證推算結果的精確度和可靠性；
3.樣本容量確定的科學合理，一方面，可以在既定的調查費用下，使抽樣誤差儘可能小，以保證推算的精確度和可靠性；另一方面，可以在既定的精確度和可靠性下，使調查費用儘可能少，保證抽樣推斷的最大效果。
在
一些生產過程中，過程均值的正向飄移與負向飄移對生產者意味著不同損失．提出了兩種非對稱樣本容量均值圖．利用馬氏鏈方法研究了控制圖的控制性質．計算結
果顯示，對於小於1.5個過程標準差的過程均值飄移，非對稱樣本容量均值圖在兼顧一方向飄移的同時能更加快速地發現另一方向飄移，而警戒限的加入加快了控
製圖發現過程均值一個方向漂移的速度。
