在统计学中，样本和样本容量常常会被混淆使用，但它们之间存在着至关重要的区别。

样本与样本容量：关键区别

样本

样本是指从总体中抽取的一组数据。总体是指要研究的整个群体，而样本代表了总体的子集。例如，如果你想研究一个国家的人口，你可能会从全国范围内抽取一个1000人的样本。

样本容量

样本容量是指样本中包含的数据点的数量。样本容量越大，样本对总体的代表性就越好。然而，样本容量并不是越大越好。较大的样本容量会增加研究成本和时间。

样本与样本容量之间的区别

样本与样本容量之间的主要区别在于：

样本是数据点集合，而样本容量是数据点数量。 样本容量决定了样本代表总体的程度，而样本本身包含了有关总体的具体信息。

样本容量的选择

样本容量的选择取决于研究的目标、总体的大小和可用资源。有几个因素会影响理想样本容量，包括：

置信水平：研究者想要多肯定研究结果的准确性。置信水平越高，所需的样本容量越大。 误差幅度：研究者可以容忍多大的误差。误差幅度越小，所需的样本容量越大。 总体方差：总体的方差越大，所需的样本容量越大。

结论