如何选择合适的抽样容量和置信水平？

相信很多人对如何选择合适的抽样容量和置信水平？都不是特别的了解，今天就来帮助大家，解决大家的一些困惑，下面一起来看看吧！

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，不难知道，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。

样本量n=C²σ²/p²

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

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：中国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。

在假设检验里样本容量越大越好。但实际上不可能无穷大，就像你研究中国人的身高不可能把所有中国人的身高都量一量一样。

扩展资料：

样本量应用于统计学、数学、物理学等学科。样本量大小是选择检验统计量的一个要素。由抽样分布理论可知，在大样本条件下，如果总体为正态分布，样本统计量服从正态分布；如果总体为非正态分布，样本统计量渐近服从正态分布。

选择合适的样本容量，既能满足模型估计的需要，又能减轻收集数据的困难，是一个重要的实际问题。

(1)最小样本容量

所谓“最小样本容量”，即从普通最小二乘法原理出发，欲得到参数估计量，不管其质量如何，所要求的样本容量的下限，它是：n≥k+1

其中，k为解释变量的数目。

(2)满足基本要求的样本容量

一般经验认为，当n≥30或者至少n≥3(k+1)时，才能满足模型估计的基本要求。

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；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。

参考资料：百度百科——样本量

确定抽样频率的方法可通过统计学中的抽样理论和标准来进行选择。以下是几种常见的确定抽样频率的方法：

1、确定总体大小：首先需要确定被抽样的总体大小。如果总体大小非常大（例如数百万），那么可以采用较小的抽样频率，因为从大总体中取得一小部分样本已足够代表总体特征。相反，如果总体大小相对较小，在保持一定抽样误差的情况下可能需要更高的抽样频率。

2、定义置信水平和置信区间：确定所需的置信水平和置信区间。置信水平表示对估计结果的置信程度，常见的值为95%或99%。置信区间是指用样本估计得出的参数值的范围。

3、计算样本容量：使用统计方法计算所需的样本容量。这需要考虑到总体大小、置信水平、抽样误差和预期的总体方差等因素。各种统计学公式和抽样表可用于计算样本容量，如使用Z检验、T检验或方差分析的公式。也可以借助统计软件进行计算。

4、Pilot Study（试点研究）：进行试点研究是确定合适抽样频率的一种方法。通过先进行一小部分样本的抽样和分析，可以对总体的特征进行初步了解，并根据试点研究的结果来调整抽样频率。

5、验证方法：进行一次小规模的抽样和统计分析，并根据得到的结果验证抽样频率是否能满足需要。如果结果不理想，可以通过调整抽样频率并再次进行验证，直到达到所需的精度和置信水平。

在选择抽样频率时，还应考虑实际情况、可用资源和时间的限制。根据研究目的、问题的复杂性和资源的可行性来衡量最佳的抽样频率。当然，专业统计学家或研究人员会更具体地考虑各种因素，并结合具体问题和数据特征来确定最佳的抽样频率。

内容到此结束，如果本次关于如何选择合适的抽样容量和置信水平？的分享解决了您的问题，那么我们由衷的感到高兴！