統計分析方法樣本量

㈠ 自身前後對照採用什麼統計分析方法對樣本量有無要求

自身前後對照採用獨立性檢驗統計分析方法，對樣本量沒有要求。

通過對研究對象的規模、速度、范圍、程度等數量關系的分析研究，認識和揭示事物間的相互關系、變化規律和發展趨勢，藉以達到對事物的正確解釋和預測的一種研究方法。

世間任何事物都有質和量兩個方面，認識事物的本質時必須掌握事物的量的規律，數學已滲透到一切科技領域，使科技日趨量化，電子計算的推廣和應用，量度設計和計算技術的改進和發展，已形成數量研究法。

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統計分析法的缺點

一、對歷史統計數據的完整性和准確性要求高，否則制定的標准沒有任何意義；

二、統計數據分析方法選擇不當會嚴重影響標準的科學性；

三、統計資料只反映歷史的情況而不反映現實條件的變化對標準的影響；

四、利用本企業的歷史性統計資料為某項工作確定標准，可能低於同行業的先進水平，甚至是平均水平。

㈡ 在統計學中的樣本量是如何計算的，置信度是如何計算的

您好！

1. 樣本量的計算公式為： N=Z 2 ×(P ×(1-P))/E

   Z為置信區間、n為樣本容量、d為抽樣誤差范圍、σ為標准差，一般取0.5。E:樣本均值的標准差乘以z值，即總的誤差p:目標總體占總體的比例。(比如：一個班級中男生占所有學生的30%。則p=30%)。

2. 置信度是自己給的前提,不是算出來的。

   比如:每個樣子在95%的置信度下的置信區間。就是用一種方法構造一百個區間如果有95個區間包含總體真值，就說置信度為95%（包含總 體真值的區占總區間的95%)。

(2)統計分析方法樣本量擴展閱讀

• 誤差值:是指由於隨機抽樣的偶然因素使樣本各單 位的結構不足以代表總體各單位的結構,而引起抽樣 指標和全及指標之間的絕對離差.因此,又稱為隨機 誤差,它不包括登記誤差,也不包括系統性誤差。

• 影響抽樣誤差的因素:總體各單位標志值的差異程度；樣本的單位數；抽樣的方法;抽樣調查的組織形式。

• 抽樣平均誤差:抽樣平均誤差是反映抽樣誤差一般水平的指標,它的實質含義是指抽樣平均數（或成數）的標准差.即它反映了抽樣指標與總體指標的平均離差程度.抽樣平均誤差的作用首先表現在它能夠說明樣本指標代表性的大小.平均誤差大,說明樣本指標對總體指標的代表性低；反之,則高。

• .置信區間:是指由樣本統計量所構造的總體參數的估計區間。在統計學中，一個概率樣本的置信區間（Confidence interval）是對這個樣本的某個總體參數的區間估計。置信區間展現的是這個參數的真實值有一定概率落在測量結果的周圍的程度。置信區間給出的是被測量參數的測量值的可信程度，即前面所要求的「一定概率」。這個概率被稱為置信水平。舉例來說，如果在一次大選中某人的支持率為55%，而置信水平0.95上的置信區間50%,60%，那麼他的真實支持率有百分之九十五的機率落在百分之五十和百分之六十之間，因此他的真實支持率不足一半的可能性小於百分之2.5。

• 置信水平一般用百分比表示，因此置信水平0.95上的置信空間也可以表達為：95%置信區間。置信區間的兩端被稱為置信極限。對一個給定情形的估計來說，置信水平越高，所對應的置信區間就會越大。

參考資料:網路_統計學樣本量及計算

㈢ 統計學中，樣本量的計算方法

（1）重復抽樣方式下：n為樣本容量、d為抽樣誤差范圍、σ為標准差，一般取0.5。

變數總體重復抽樣計算公式：

(3)統計分析方法樣本量擴展閱讀

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，使抽樣誤差盡可能小，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，使調查費用盡可能少，保證抽樣推斷的最大效果。

㈣ 怎麼確定抽樣調查中的樣本量

（1）重復抽樣方式下：

變數總體重復抽樣計算公式：

(4)統計分析方法樣本量擴展閱讀

調查研究中樣本含量的估算方法：經驗法

（1）確定正常值范圍的研究，其樣本量至少在100以上。

（2）地區性調查樣本量通常在500~1000，全國性調查的樣本量1500~2500。

（3）描述性研究樣本量一般為總體的10%~20%。

（4）探討多個自變數與一個因變數間的關系，樣本量為自變數個數的10~20倍，最好為20倍。

㈤ 樣本量的計算方法

（1）重復抽樣方式下：n為樣本容量、d為抽樣誤差范圍、σ為標准差，一般取0.5。

變數總體重復抽樣計算公式：

(5)統計分析方法樣本量擴展閱讀

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，使抽樣誤差盡可能小，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，使調查費用盡可能少，保證抽樣推斷的最大效果。

㈥ 在統計學中樣本量和樣本容量的的概念一樣嗎

不一樣，樣本是你統計的事件是什麼高，樣本容量是你統計事件的總數。

㈦ 統計學中的有一個 樣本量 這個是如何計算出來的

公式：

（1）重復抽樣方式下：

變數總體重復抽樣計算公式：

(7)統計分析方法樣本量擴展閱讀

在統計中常用極差來刻畫一組數據的離散程度，以及反映的是變數分布的變異范圍和離散幅度，在總體中任何兩個單位的標准值之差都不能超過極差。同時，它能體現一組數據波動的范圍。極差越大，離散程度越大，反之，離散程度越小。

極差只指明了測定值的最大離散范圍，而未能利用全部測量值的信息，不能細致地反映測量值彼此相符合的程度，極差是總體標准偏差的有偏估計值，當乘以校正系數之後，可以作為總體標准偏差的無偏估計值。

它的優點是計算簡單，含義直觀，運用方便，故在數據統計處理中仍有著相當廣泛的應用。 但是，它僅僅取決於兩個極端值的水平，不能反映其間的變數分布情況，同時易受極端值的影響。

㈧ 怎樣計算樣本量

你好，具體確定樣本量還有相應的統計學公式，根據樣本量計算公式，我們知道，樣本量的大小不取決於總體的多少，而取決於(1) 研究對象的變動程度；(2) 所要求或允許的誤差大小；(3) 要求推斷的置信程度。也就是說，當所研究的現象越復雜，差異越大時，樣本量要求越大；當要求的精度越高，可推斷性要求越高時，樣本量越大。因此，如果不同城市分別進行推斷時，"大城市多抽，小城市少抽"這種說法原則上是不對的。在大城市抽樣太大是浪費，在小城市抽樣太少沒有推斷價值。
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。具體地說，更重要的決策，需要更多的信息和更准確的信息，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復雜的高級分析，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。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。
總之，在確定抽樣方法和樣本量的時候，既要考慮調查目的，調查性質，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量的選擇。

㈨ 從純統計學角度應如何確定樣本容量

確定樣本容量的大小是比較復雜的問題，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。具體地說，更重要的決策，需要更多的信息和更准確的信息，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復雜的高級分析，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。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。
具體確定樣本量還有相應的統計學公式，不同的抽樣方法對應不同的公式。根據樣本量計算公式，我們知道，樣本量的大小不取決於總體的多少，而取決於(1) 研究對象的變化程度；(2) 所要求或允許的誤差大小（即精度要求）；(3) 要求推斷的置信程度。也就是說，當所研究的現象越復雜，差異越大時，樣本量要求越大；當要求的精度越高，可推斷性要求越高時，樣本量越大。因此，如果不同城市分別進行推斷時，大城市多抽，小城市少抽這種說法原則上是不對的。在大城市抽樣太大是浪費，在小城市抽樣太少沒有推斷價值。