分层抽样如何确定样本容量

样本容量的大小涉及到调研中所要包括的单元数。样本容量是对于你研究的总体而言的，是在抽样调查中总体的一些抽样。比如：人的身高值为一个总体，你随机取一百个人的身高，这一百个人的身高数据就是总体的一个样本。某一个样本中的个体的数量就是样本容量。注意：不能说样本的数量就是样本容量，因为总体中的若干个个体只组成一个样本。样本容量不需要带单位。

先将总体的单位按某种特征分为若干次级总体（层），然后再从每一层内进行单纯随机抽样，组成一个样本的统计学计算方法叫分层抽样。

样本容量计算公式 样本容量计算公式初中数学

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分层抽样确定样本容量原则：

1、以调查所要分析和研究的主要变量或相关变量作为分层标准。

2、以保证各层内部同质性强和各层之间的异质性强、突出总体内在结构的变量作为分层变量。

例如，一个单位的职工有500人这个你会算吧，其中不到35岁有125人，35岁至49岁的有280人，50岁以上的有95人.为了了解这个单位职工与身体状况有关的某项指标，要从中抽取一个容量为100的样本，由于职工年龄与这项指标有关，决定采用分层抽样方法进行抽取.因为样本容量与总体的个数的比为1：5，所以在各年龄段抽取的个数依次为125/5，280/5，95/5，即25，56，19。

求解过程：

解： S1:100 / 500 = 0.2

2800.2= z：置信水平的z统计量，如95%置信水平的Z统计量为1.96,99%的为2.6856 ————————（35岁至49岁）

950.2= 19 ————————（50岁以上）

S3: 所以：<35岁的抽25人

35~49岁的抽56人

>50岁的抽19人

小样本量30怎么计算出来的

S2: 1.2= 25 ————————（不到35岁）

公式计算 N=Z^2×(P ×(1-P))/E^2，Z为置信区间、n为样本容量、d为抽样误范围、σ为标准，一般取0.5。

你好，具体确定样本量还有相应的统计学公式，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) 研究对象的变动程度;(2) 所要求或允许的误大小;(3) 要求推断的置信程度。也就是说，当所研究的现象越复杂，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。

首先要说的是样本容量和样本数的概念，Cpk研究时应该说是样本数不小于30，而不是样本容量。比如使用单值移动极图时，样本容量为1样本量的计算公式为： N=Z 2 ×(P ×(1-P))/E 2，但是在样本数（样本的个数）在30以上时也可以进行Cpk研究。至于为什么要样本数不小于30，其原理就是中心极限定理。

解释

描述性研究确定样本容量的计算公式（只要公式，勿说废话）

中位数：把频率分布直方图分成两个面积相等部分的平行于Y轴的直线横坐标。

我来回答按精度d确定样本量 n≈（置信区间）2 σ2 / d 2

按相对精度h确定样本量

考虑每调查单位费用F1决定样本量

n=√总之，在确定抽样方法和样本量的时候，既要考e799bee5baa6e79fa5e98193e4b893e5b19e31333335343363虑调查目的，调查性质，精度要求（抽样误）等，又要考虑实际作的可实施性，非抽样误的控制、经费预算等。公司在这方面会根据您的情况及调查性质，进行综合权衡，达到一个的样本量的选择。a S 2 / F1

当总体的总数比较小（如1000以下）时:

n=u 1-α/2 2 σ2 / (d 2 +1/N nu 1-α/2 2 1、分类变量σ2 )

2010年初级统计师基础知识：抽样分布(8)

2、列联表

(三)样本单位数的确定

1.影响样本单位数的几个主要因素

确定必要抽样单位数的原则是：在保证抽样推断能达到预期的可靠程度和程度的要求下，确定一个恰当的样本单位数目。

一般地，在确定抽样单位数时，须考虑以下因素：

(1) 抽样推断的可靠程度。它与概率度t有关。若要求抽样的可靠程度较高，t也较大，抽样的数目就要多数;若可靠程度要求不高，t也较小，抽样的数目就要少些。

(2) 总体方的大小。若变异程度大，则需多抽取一些样本单位;若变异程度较小，则可少抽取一些。如果总体各单位标志值相等，只抽一个样本单位即可。

(3) 抽样极限误的大小。即抽样推断的程度。如极限误小，即允许误小，则需多抽取样本单位。如果不允许有抽样误，就只能进行全面调查。

(4) 抽样方法与组织形式。一般在同样条件下，重复抽样需要多抽取样本，此外，抽样单位数目的多少还取决于不同的抽样组织形式。一般分问题四：怎样计算样本量 一般根据临界t值、方S2和允许误d，计算层抽样和等距抽样可以比纯随机抽样需要的样本单位数少，整群抽样比纯随机抽样需要的样本单位数多。

2.抽样单位数的计算

只介绍纯随机抽样的样本容量计算公式。

(1) 在重复抽样条件下：

应用上面的公式计算样本容量应注意以下几个问题：

， 依上面公式计算的n是小的，也是必要的样本容量。

第二， 一般总体方 或P(1-P)是未知的。在实际计算时往往用有关资料来代替。1)如果进行本次调查之前，曾经进行过同类问题的全面调查，可用全面调查的数据代替;2)组织实验性抽样，在进行正式抽样调查之前，组织两次或两次以上实验性抽样，用实验样本的方者代替;3)成数方P(1-P)在完全缺乏资料的情况下，可用成数方P(1-P)的极大值0.5×0.5来代替。

第四， 上面公式计算的n不一定是整数，如果带小数，一般不采取四舍第三， 如果进行一次抽样调查，同时对总体平均数和总体成数进行区间估计，运用上面公式计算的 一般不等，为了同时满足两个推断的要求，一般在两个样本容量中选择较大的一个。五入的办法化成整数。而是用比这个数大的邻近的整数代替。

例7 对10000只某产品进行耐用性能测试，根据以往资料，耐用时间的标准为51.小时，若采用重复抽样的方法，概率保证68.27%，平均耐用时数的误范围不超过9小时。在这种条件下应抽多少只产品?又根据以往经验，产品的合格率为%，要求在99.73%的概率保证下，允许误不超过5%，问需要抽多少只产品?

样本量的计算方法

你好，具体确定样本量还有相应的统计学公式，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) 研究对象的变动程度；(2) 所要求或允许的误大小；(3) 要求推断的置信程度。也就是说，当所研究的现象越复杂，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。

总之，在确定抽样方法和样本量的时候，既要考虑调查目的，调查性质，精度要求（抽样误）等，又要考虑实际所要求或允许的误大小；(3)作的可实施性，非抽样误的控制、经费预算频率分布直方图能清楚显示各组频数分布情况又易于显示各组之间频数的别。它主要是为了将我们获取的数据直观、形象地表示出来，让我们能够更好了解数据的分布情况，因此其中组距、组数起关键作用。分组过少，数据就非常集中；分组过多，数据就非常分散，这就掩盖了分布的特征。当数据在100以内时，一般分5~12组为宜。等。公司在这方面会根据您的情况及调查性质，进行综合权衡，达到一个的样本量的选择。

170，950.2= 19 ――――――――（50岁以上）60+60+50

怎样求样本容量

样本量n=t×S2/d2

问题一：样本容量怎么算？是什么？ 样本容量又称“样本数”。指一个样本的必要抽样单位数目。在组织抽样调查时，抽样误的大小直接影响样本指标代表性的大小，而必要的样本单位数目是保证抽样误不超过某一给定范围的重要因素之一。因此，在抽样设计时，必须决定样本单位数目，因为适当的样本单位数目是保证样本指标具有充分代表性的基本前提。

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，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。

问题二：样本容量怎么算 样本容量:

从批中抽取的单位产品的汇集，称为样本。

样本中单位产品数，称为样本量

均值:

一个子组、样本或总体中与小值之。数学公式:

R= =（每群数据的值）―（每群数据的小值）

标准:

过程输出的分布宽度或从过程中统计抽样值（例如：子组均值）的分布宽度的量度，用希腊字母σ或字母s（用于样本标准）表示。σ的计算.

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，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。

问题三：知道频率和组距怎么求样本容量 各组频率之和的值为1，在频率分布直方图中表现为所有矩形的面积之和等于1。 各组的平均频率密度是指组频率与组距的比值，是指该组内单位距离上的频率。以平均频率密度为纵坐标，取代频率分布直方图中的频率，所作的统计图称为平均频率密度直方图。 平均频率密度直方图中所有矩形的面积之和等于1.也就是平均频率密度直方图中所有矩形的顶边与直方图两边界边及横轴围成的图形的面积等于1. 当样本量不断增加而组距不断减小，每一组的平均频率密度就非常接近组中值处的频率密度，此时频率密度直方图的矩形顶边就非常接近一光滑曲线，该曲线就是频率密度函数曲线。简单来说：就是利其不同“值”表示相应对象所属的不同类别的变量，分类变量的取值一定是离散的，而且不同的取值仅表示相应对象所属的类别。用直方图反映样本的频率分布规律，这样的直方图称为频率分布直方图，简称频率直方图。

从频率分布直方图可以估计出的几个数据：

众 数：频率分布直方图中矩形的底边中点的横坐标 。

算术平均数：频率分布直方图每组数值的中间值乘以频率相加。

问题五：如何确定样本量 样本量n=C2σ2/p2

P ― 精度（Precision），也称度，由审计师设定，代表样本与总体之间的可接受误范围。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，总体误值就越大；反之，精度值越小，样本量越大，总体误值就越小，但增加了抽样工作量。

σ― 总体标准（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，标准越大，样本量越大，用于变量抽样中。

设这组数据的平均值是m

方公式s^2=1/n[(x1-m)^2+(x2-m)^2+...+(xn-m)^2]

标准是方开方后的结果(即方的算术平方根)

精度还是你看情况决定的

样本量n=C2σ2/p2

例如C选95%，即抽样结果能够代表总体的概率为95%

2.P ― 精度（Precision），也称度，由审计师设定，代表样本与总体之间的可接受误范围。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，总体误值就越大；反之，精度值越小，样本量越大，总体误值就越小，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范围是0~90%

3.σ― 总体标准（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，标准越大，样本量越大，用于变量抽样中。

设这组数据的平均值是m

方公式s^2=1/n[(x1-m)^2+(x2-m)^2+...+(xn-m)^2]

标准是方开方后的结果(即方的算术平方根)

所以 样本量n=C2σ2/p2

你相应把数代进去

问题六：怎样确定样本数量 我来回答：对于13万的人，做调查，得取多少样本，这个得看你要求的度，统计学上有这样的一套公式， zjsec/peixun/pei21.HTM 而对于市场调查； 在市场研究中，常常有客户和研究者询问：“要掌握市场总体情况，到底需要多少样本量？”，或者说“我要求调查精度达到95%，需要多少样本量？”。对此，我往往感到难以回答，因为要解决这个问题，需要考虑的因素是多方面的：研究的对象，研究的主要目的，抽样方法，调查经费…。有人说，这么大，上千万人口，我们怎么也得做一万人的访问才能代表市吧。根据统计学原理，完全不必。只要在500－1000左右就够了。当然前提是，我们要按照科学的方法去抽样。 根据市场调查的经验，市场潜力等涉及量比较严格的调查所需样本量较大，而产品测试，产品定价，广告效果等人们间彼此异不是特别大或对量的要求不严格的调查所需样本量较小些。 样本量的大小涉及到调研中所要包括的人数或单元数。确定样本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，可以看看这个所需样本量要大得多。 具体确定样本量还有相应的统计学公式，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) 研究对象的变动程度；(2) 所要求或允许的误大小；(3) 要求推断的置信程度。也就是说，当所研究的现象越复杂，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。 总之，在确定抽样方法和样本量的时候，既要考虑调查目的，调查性质，精度要求（抽样误）等，又要考虑实际作的可实施性，非抽样误的控制、经费预算等。公司在这方面会根据您的情况及调查性质，进行综合权衡，达到一个的样本量的选择。 实际研究中的一些经验 根据一些学者的研究，以及远东零点在市场研究中的经验，市场调查中确定样本量通常的做法是： 1、通过对方的估计，采用公式计算所需样本量，主要做法有： 2、用两步抽样，在调查前先抽取少量的样本，得到标准S的估计，然后代入公式中，得到下一步抽样所需样本量n； 3、如果有以前类似调查的数据，可以使用以前调查的方作为总体方的估计。 4、根据经验，确定样本量，主要方法有： 5、如果以前有人做过类似的研究，初学者可以参照前人的样本。 6、如果是大型城市、省市一级的地区性研......>>

问题七：分层抽样如何确定样本容量 30分 先将总体的单位按某种特征分为若干次级总体（层），然后再从每一层内进行单纯随机抽样，组成一个样本的统计学计算方法叫分层抽样。

分层抽样确定样本容量原则：

1、以调查所要分析和研究的主要变量或相关变量作为分层标准。

2、以保证各层内部同质性强和各层之间的异质性强、突出总体内在结构的变量作为分层变量。

例如，一个单位的职工有500人，其中不到35岁有125人，35岁至49岁的有280人，50岁以上的有95人.为了了解这个单位职工与身体状况有关的某项指标，要从中抽取一个容量为100的样本，由于职工年龄与这项指标有关，决定采用分层抽样方法进行抽取.因为样本容量与总体的个数的比为1：5，所以在各年龄段抽取的个数依次为125/5，280/5，95/5，即25，56，19。

求解过程：

解： S1:100 / 500 = 0.2

S2: 1.2= 25 ――――――――（不到35岁）

2800.2= 56 ――――――――（35岁至49岁）

S3: 所以：50岁的抽19人

问题八：统计学中的有一个 样本量 这个是如何计算出来的？ 30分 从总体中抽取的样本元素的总个数。

其中，Z为置信区间、n为样本容量、d为抽样误范围、σ为标准，一般取0.5。

样本容量怎么算

加权平均数：加权平均数就是所有总之，在确定抽样方法和样本量的时候，既要考虑调查目的，调查性质，精度要求(抽样误)等，又要考虑实际作的可实施性，非抽样误的控制、经费预算等。公司在这方面会根据您的情况及调查性质，进行综合权衡，达到一个的样本量的选择。的频率乘以数值后的和相加

样本容量:从批中抽取的单位产品的汇集,称为样本.样本中单位产品数,称为样本量均值:一个子组、样本或总体中与小值之.数学公式:R= =（每群数据的值）—（每群数据的小值）标准:过程输出的分布宽度或从...

d2

统计学中的有一个 样本量 这个是如何计算出来的？

3、以那些已有明显层次区分的变量作为分层变量。

从总体中抽取的样本元素的总个数。

其中，Z为置信区间、n为样本容量、d为抽样误范围、σ为标准，一般取0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。.5。

更参数估计不多，不同阿尔法值，有不同的Z2 ( p ( 1-p))样本量要求

k方公式里的abcd代表什么？

在设检验里样本容量越大越好.但实际上不可能无穷大,就像你研究人的身高不可能把所有人的身高都量一量一样.

k方公式里的abcd代表样本容量。

解析：

K的平方的观测值是实际频数与理论频数值平方与理论频数之比的累计和。

K的平方的观测值越大,说明“X与Y有关系”成立的可能性越大。

计算公式:K^2 = n(ad - bc)^2/[(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)]其中n=a+b+c+d为样本容量。

k方公式中性检验其中：与列表相关联的概念：

如性别变量只取男、女两个“值”，某商品的等级变量只取一级、二级、三个“值”，等等。分类变量的取“值”有时可用数字来表示，但这时的数字除了类别以外，没有其他的含义。如用“0”表示“男”，用“1”表示“女”。

分类变量的统计汇总表（频数表）在性检验中，一般只研究两个分类变量，且每个分类变量只有两个可取的值；这时得到的列联表称为2×2列联表，如后面的案例中的关于患肺癌与否与吸烟与确定样本量的基本公式否的列联表。

如何计算所需样本量的大小

1.C确定样本容量，是抽样设计的主要任务之一。所需样本单位数的多少，决定于总体标志的异程度、允许误的大小、把握程度的大小和所采用的抽样估计方法等。 ― 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样本量的计算公式为： N=Z 2 ×(P ×(1-P))/E 2减去置信系数为风险水平（Ll of Risk），是样本结果不能代表总体的概率。

如何计算所需样本量的大小

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。

统计学中，样本量的计算方法？

n≈（置信区间）2 C2 / h 2

研究对象的变动程度；(2)

在简单随机抽样的条件下，我们在统计教材中可以很容易找到确定调查样本量的公式：

要求推断的置信程度。也就是说，当所研究的现象越复杂，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，小城市少抽可以在这个页面去计算所需样本量"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。