sample size是什么意思，sample size的意思翻译、用法、同义词、例句

常用词典

例句

专业解析

样本量（sample size）是统计学和科学研究中的核心概念，指在数据收集中实际观察或分析的个体、事件或对象的数量。它直接影响研究结果的可靠性和推广性，是实验设计的关键参数。

定义与核心作用

样本量代表研究对象的数量范围，例如医学试验中的患者数量或市场调查中的受访者数量。合理的样本量需满足两个目标：一是确保统计分析的准确性，降低随机误差；二是避免资源浪费，符合研究可行性。根据美国国家卫生研究院（来源：www.nih.gov）的定义，样本量需通过统计功效计算确定，以达到检测真实效应的最低需求。

影响样本量选择的因素

1. 置信水平与误差范围：高置信水平（如95%）和低误差范围需要更大的样本量。例如，美国统计协会（来源：www.amstat.org）指出，误差范围减半时，样本量需增加四倍。
2. 总体异质性：研究对象的特征差异越大，所需样本量越高。人口普查类研究常采用“有限总体校正公式”调整样本量（来源：www.census.gov）。
3. 效应大小：预期效应越微弱，样本量需求越高。世界卫生组织在疫苗试验指南中强调，微小效果检测需通过功效分析扩大样本规模。

学科应用差异

• 临床医学：三期临床试验通常要求数千参与者，以验证药物安全性和有效性（来源：www.who.int）。
• 社会科学：问卷调查常采用科克伦公式计算最小样本量，确保结果代表总体特征（来源：www.unesco.org）。
• 质量控制：制造业采用抽样检验表（如ANSI/ASQ Z1.4），根据批次大小确定抽样数量（来源：www.asq.org）。

网络扩展资料

“sample size”是统计学中的关键术语，中文译为“样本量”或“样本容量”，指研究中实际参与分析的数据点、个体或观察对象的数量。以下是详细解释：

1. 定义与作用

样本量是研究设计中用于代表总体的子集大小。它直接影响研究结果的准确性和可靠性：

• 过小的样本量可能导致结果偏差大、统计效力不足（难以检测真实效应）。
• 过大的样本量虽提高精度，但可能浪费资源，并增加无关变量的干扰风险。

2. 影响样本量的因素

确定样本量需权衡以下参数：

• 置信水平（Confidence Level）：如95%置信度对应Z值1.96。
• 置信区间宽度（Margin of Error）：允许的误差范围（如±3%）。
• 总体方差（Population Variance）：数据离散程度越高，所需样本量越大。
• 效应大小（Effect Size）：预期的最小差异或关联强度。

3. 计算公式

常用计算公式（以比例估计为例）： $$ n = frac{Z cdot p(1-p)}{E} $$

• $n$：所需样本量
• $Z$：标准正态分布的临界值（如95%置信度对应1.96）
• $p$：预期比例（若未知，取0.5以最大化样本量）
• $E$：允许的误差范围

4. 实际应用注意事项

• 总体大小：当总体较小时，需使用有限总体校正公式。
• 分层抽样：若子群体差异大，需分层计算样本量。
• 伦理与成本：医学试验需平衡统计需求与受试者风险。

5. 示例

假设一项市场调查要求95%置信度（Z=1.96）、误差±5%（E=0.05），预期比例p=0.5： $$ n = frac{1.96 cdot 0.5 cdot 0.5}{0.05} ≈ 384 $$ 即至少需要384份有效样本。

合理确定样本量是研究设计的核心步骤，需结合统计目标与资源限制综合评估。

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