统计分析方法样本量

㈠ 自身前后对照采用什么统计分析方法对样本量有无要求

自身前后对照采用独立性检验统计分析方法，对样本量没有要求。

通过对研究对象的规模、速度、范围、程度等数量关系的分析研究，认识和揭示事物间的相互关系、变化规律和发展趋势，借以达到对事物的正确解释和预测的一种研究方法。

世间任何事物都有质和量两个方面，认识事物的本质时必须掌握事物的量的规律，数学已渗透到一切科技领域，使科技日趋量化，电子计算的推广和应用，量度设计和计算技术的改进和发展，已形成数量研究法。

(1)统计分析方法样本量扩展阅读：

统计分析法的缺点

一、对历史统计数据的完整性和准确性要求高，否则制定的标准没有任何意义；

二、统计数据分析方法选择不当会严重影响标准的科学性；

三、统计资料只反映历史的情况而不反映现实条件的变化对标准的影响；

四、利用本企业的历史性统计资料为某项工作确定标准，可能低于同行业的先进水平，甚至是平均水平。

㈡ 在统计学中的样本量是如何计算的，置信度是如何计算的

您好！

1. 样本量的计算公式为： N=Z 2 ×(P ×(1-P))/E

   Z为置信区间、n为样本容量、d为抽样误差范围、σ为标准差，一般取0.5。E:样本均值的标准差乘以z值，即总的误差p:目标总体占总体的比例。(比如：一个班级中男生占所有学生的30%。则p=30%)。

2. 置信度是自己给的前提,不是算出来的。

   比如:每个样子在95%的置信度下的置信区间。就是用一种方法构造一百个区间如果有95个区间包含总体真值，就说置信度为95%（包含总 体真值的区占总区间的95%)。

(2)统计分析方法样本量扩展阅读

• 误差值:是指由于随机抽样的偶然因素使样本各单 位的结构不足以代表总体各单位的结构,而引起抽样 指标和全及指标之间的绝对离差.因此,又称为随机 误差,它不包括登记误差,也不包括系统性误差。

• 影响抽样误差的因素:总体各单位标志值的差异程度；样本的单位数；抽样的方法;抽样调查的组织形式。

• 抽样平均误差:抽样平均误差是反映抽样误差一般水平的指标,它的实质含义是指抽样平均数（或成数）的标准差.即它反映了抽样指标与总体指标的平均离差程度.抽样平均误差的作用首先表现在它能够说明样本指标代表性的大小.平均误差大,说明样本指标对总体指标的代表性低；反之,则高。

• .置信区间:是指由样本统计量所构造的总体参数的估计区间。在统计学中，一个概率样本的置信区间（Confidence interval）是对这个样本的某个总体参数的区间估计。置信区间展现的是这个参数的真实值有一定概率落在测量结果的周围的程度。置信区间给出的是被测量参数的测量值的可信程度，即前面所要求的“一定概率”。这个概率被称为置信水平。举例来说，如果在一次大选中某人的支持率为55%，而置信水平0.95上的置信区间50%,60%，那么他的真实支持率有百分之九十五的机率落在百分之五十和百分之六十之间，因此他的真实支持率不足一半的可能性小于百分之2.5。

• 置信水平一般用百分比表示，因此置信水平0.95上的置信空间也可以表达为：95%置信区间。置信区间的两端被称为置信极限。对一个给定情形的估计来说，置信水平越高，所对应的置信区间就会越大。

参考资料:网络_统计学样本量及计算

㈢ 统计学中，样本量的计算方法

（1）重复抽样方式下：n为样本容量、d为抽样误差范围、σ为标准差，一般取0.5。

变量总体重复抽样计算公式：

(3)统计分析方法样本量扩展阅读

合理确定样本容量的意义：

1、样本容量过大，会增加调查工作量，造成人力、物力、财力、时间的浪费；

2、样本容量过小，则样本对总体缺乏足够的代表性，从而难以保证推算结果的精确度和可靠性；

3、样本容量确定的科学合理，一方面，可以在既定的调查费用下，使抽样误差尽可能小，以保证推算的精确度和可靠性；另一方面，可以在既定的精确度和可靠性下，使调查费用尽可能少，保证抽样推断的最大效果。

㈣ 怎么确定抽样调查中的样本量

（1）重复抽样方式下：

变量总体重复抽样计算公式：

(4)统计分析方法样本量扩展阅读

调查研究中样本含量的估算方法：经验法

（1）确定正常值范围的研究，其样本量至少在100以上。

（2）地区性调查样本量通常在500~1000，全国性调查的样本量1500~2500。

（3）描述性研究样本量一般为总体的10%~20%。

（4）探讨多个自变量与一个因变量间的关系，样本量为自变量个数的10~20倍，最好为20倍。

㈤ 样本量的计算方法

（1）重复抽样方式下：n为样本容量、d为抽样误差范围、σ为标准差，一般取0.5。

变量总体重复抽样计算公式：

(5)统计分析方法样本量扩展阅读

合理确定样本容量的意义：

1、样本容量过大，会增加调查工作量，造成人力、物力、财力、时间的浪费；

2、样本容量过小，则样本对总体缺乏足够的代表性，从而难以保证推算结果的精确度和可靠性；

3、样本容量确定的科学合理，一方面，可以在既定的调查费用下，使抽样误差尽可能小，以保证推算的精确度和可靠性；另一方面，可以在既定的精确度和可靠性下，使调查费用尽可能少，保证抽样推断的最大效果。

㈥ 在统计学中样本量和样本容量的的概念一样吗

不一样，样本是你统计的事件是什么高，样本容量是你统计事件的总数。

㈦ 统计学中的有一个 样本量 这个是如何计算出来的

公式：

（1）重复抽样方式下：

变量总体重复抽样计算公式：

(7)统计分析方法样本量扩展阅读

在统计中常用极差来刻画一组数据的离散程度，以及反映的是变量分布的变异范围和离散幅度，在总体中任何两个单位的标准值之差都不能超过极差。同时，它能体现一组数据波动的范围。极差越大，离散程度越大，反之，离散程度越小。

极差只指明了测定值的最大离散范围，而未能利用全部测量值的信息，不能细致地反映测量值彼此相符合的程度，极差是总体标准偏差的有偏估计值，当乘以校正系数之后，可以作为总体标准偏差的无偏估计值。

它的优点是计算简单，含义直观，运用方便，故在数据统计处理中仍有着相当广泛的应用。 但是，它仅仅取决于两个极端值的水平，不能反映其间的变量分布情况，同时易受极端值的影响。

㈧ 怎样计算样本量

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) 所要求或允许的误差大小；(3) 要求推断的置信程度。也就是说，当所研究的现象越复杂，差异越大时，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。
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，以减少抽样误差的累积效应；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。
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（抽样误差）等，又要考虑实际操作的可实施性，非抽样误差的控制、经费预算等。专业调查公司在这方面会根据您的情况及调查性质，进行综合权衡，达到一个最优的样本量的选择。

㈨ 从纯统计学角度应如何确定样本容量

确定样本容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，以减少抽样误差的累积效应；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。
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) 所要求或允许的误差大小（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，差异越大时，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。