在进行研究或调查时，选择正确的样本量会对结果产生巨大影响。为了确保您的结果准确无误并能反映总体情况，您需要选择一个能准确反映总体观点、偏好和感受的人口比例。在本文中，我们将解释什么是样本，探讨样本量为何重要，列出计算必要样本量的步骤，并提供一些有价值的提示，在整个过程中为您提供帮助。
一、什么是样本?
样本是一个人口的一部分，用来代表整体。在统计学中，当进行调查或实验时，样本是至关重要的，因为当明智地选择时，它们能够准确地反映更大群体的整体偏好或感受。
例如，假设您想要进行一项调查，探讨猫主人在选择和购买猫粮时的品牌偏好。如果要调查全国每位猫主人，将非常费时且昂贵。相反，您可以选择一个由数千名猫主人组成的样本。此外，如果您有效地选择了样本，它仍然将很好地代表所有猫主人以及他们偏爱的猫粮品牌。
二、为什么样本大小很重要?
正如我们之前提到的，样本可以提供数据，使统计学家能够推断整个人口的情况。通过从样本中收集的数据，调查人员可以近似了解有关人口的事物。确定样本大小是统计学中较具挑战性的方面之一，这取决于各种因素，包括原始人口的规模。
样本大小越大，从中收集的数据就越具有统计学意义。换句话说，更大的样本群体意味着数据是偶然事件的可能性减小了，使其更准确和可靠。尽管统计显着性通常是积极的结果，但并不总是必需的。即使样本大小无法准确代表一般人口，它仍然可以提供有价值的信息。
其中一个例子是当公司进行客户反馈调查时。无论您是否获得了具有统计学显着性的样本大小，从客户那里收集到的观点和想法都将为您提供有用的反馈，然后您可以利用这些反馈来改进业务。另一方面，在政治民意调查中，在选择合适的样本大小时必须谨慎，以准确代表整个人口。
三、如何计算样本大小
按照以下步骤计算您的调查或实验所需的样本大小：
1. 确定总人口规模
首先，您需要确定您的目标人口的总人数。例如，如果您的目标是收集有关佛罗里达州居住的父亲的信息，您的人口规模将需要是目前居住在佛罗里达州的所有父亲的总人数。如果您对确切数字不确定，也没关系。许多调查员通常会估计几个合理的数字来近似总人口。
2. 决定误差边界
误差边界，也称为置信区间，决定了您愿意允许多少误差。换句话说，您将允许样本均值与总体均值之间的差异有多大。
3. 选择置信水平
您的置信水平表示您对实际均值将落在您选择的误差边界内有多有信心。大多数调查员选择90%，95%或99%的置信水平。您指定的置信水平随后与Z-分数或常数值相对应，该常数值是样本大小方程所必需的。以下是这三种最常见置信水平的Z-分数：
90% = 1.645
95% = 1.96
99% = 2.576
4. 选择标准差
接下来，您将需要确定标准差，或者您在收集的信息中预计的变化水平。如果您尚未进行调查，选择0.5通常是一个安全的选择，可以确保足够大的样本大小。
5. 完成计算
最后，您可以使用这些值来计算您所需的样本大小。您可以使用公式进行计算，也可以在网上找到样本大小计算器。要自己计算样本大小，您需要使用以下方程：
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