在统计学中的样本量是如何计算的，置信度是如何计算的？

　　你好！样本量的计算公式为：N=Z^ 2(P(1-P))/EZ为置信区间，N为样本量，d为抽样误差范围，为标准差，一般为0.5 。E:样本均值的标准差乘以Z值，即总误差p:目标人群占总的比例 。例如，男生占一个班所有学生的30% 。P=30%) 。自信是自己给的前提，不是计算出来的 。例如，3360是95%置信水平下每次出现的置信区间 。也就是说，一种方法用于构造一百个区间 。如果95个区间包含总真值，则置信度为95%(包含总真值的区域占总区间的95%) 。的扩展数据误差值是指由于随机抽样的偶然因素导致抽样指数与总和指数之间的绝对偏差，使得样本的每个单个单元的结构不足以代表整个单元的结构 。所以也叫随机误差，不包括配准误差和系统误差 。影响抽样误差的因素：总体单位分值的差异程度；样本的单位数；取样方法；抽样调查的组织形式 。平均抽样误差：平均抽样误差是反映抽样误差一般水平的指标 。其本质含义是指抽样平均值(或分数)的标准差 。即反映抽样指数与总体指数的平均偏离程度 。抽样平均误差的作用首先表现在它可以解释样本指数的代表性 。平均误差大说明样本指数代表性低；反之，则高 。置信区间：是指样本统计量构造的总体参数的估计区间 。在统计学中，概率样本的置信区间是样本一般参数的区间估计 。置信区间表示该参数的真实值有一定概率落在测量结果附近的程度 。置信区间给出了被测参数测量值的置信程度，即前面要求的“一定概率” 。这个概率称为置信水平 。举个例子，如果某人在大选中的支持率是55%，在0.95的置信水平下，置信区间是50%和60%，那么他的真实支持率有95%的几率落在50%和60%之间，那么他的真实支持率不到一半的概率是不到2.5% 。置信水平一般用百分比表示，所以置信水平为0.95时的置信空间也可以表示为：95%置信区间 。置信区间的两端称为置信限 。对于给定情况的估计，置信水平越高，对应的置信区间越大 。参考：百度百科_统计样本量及计算

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　　样本量的计算方法

　　(1)重复抽样下：n为样本量，d为抽样误差范围，为标准差，一般为0.5 。变量总重复抽样的计算公式：属性总重复抽样：(2)非重复抽样模式下：变量总非重复抽样的计算公式：属性总非重复抽样：通过扩大数据合理确定样本量的意义：1 .如果样本量过大，会增加调查工作量，造成人力、物力、财力和时间的浪费；2.如果样本量过小，样本对总体的代表性不够，难以保证计算结果的准确性和可靠性；3.样本量的确定是科学合理的 。一方面，在给定的调查成本下，抽样误差可以尽可能小，以保证计算的准确性和可靠性；另一方面，在精度和可靠性给定的情况下，尽可能降低调查成本，保证抽样推断的最大效果 。参考来源：百度百科-样本量参考来源：百度百科-样本量

　　求助样本量的计算方法

　　【样本量的确定方法及公式 样本量如何计算，四种统计方法】样本量的计算公式如下：z为置信区间，n为样本量，d为抽样误差范围，为标准差，一般为0.5 。样本量是指从总体中抽取的样本元素的总数，应用于统计学、数学、物理等学科 。样本量是选择检验统计量的一个重要因素 。根据抽样分布理论，在大样本条件下，如果总体呈正态分布，则样本统计量服从正态分布；如果总体分布是非正态的，样本统计量渐近服从正态分布 。扩展数据采样方法1 。简单随机抽样一般假设总数为n，如果一个样本是一个一个抽样的，每次每个个体被抽样的概率相等，这种抽样方法就是简单随机抽样 。适合总人数少的 。2.系统抽样当整个群体数量较多时，首先将整个群体分成若干个平衡的部分，然后按照预定的规则从每个部分中选取一些个体，得到所需的样本 。这种抽样方法称为系统抽样 。3.在分层抽样中，将整个群体分为不相交的几层，然后按照一定的比例从每层中独立抽取一定数量的个体，得到所需的样本 。这种抽样方法就是分层抽样 。适用于由几个有明显区别的部分组成的整体 。4.整群抽样整群抽样也称为整群抽样 。就是把整体中的单元合并成若干个互不交叉、互不重复的集合，称为一个组；一种抽样方法，在这种方法中，样本以组为单位进行抽样 。应用整群抽样时，要求每个群具有良好的代表性，即群内各单元之间的差异要大，群间的差异要小 。5.多阶段抽样多阶段随机抽样是一种将从调查总体中抽样的过程分为两个或多个阶段的抽样方法 。参考来源：百度百科-样本量参考来源：百度百科-样本

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　　统计学中的有一个 样本量 这个是如何计算出来的？

　　公式：(1)重复抽样下，可变总体重复抽样的公式，属性总体重复抽样的公式，(2)非重复抽样下，可变总体非重复抽样的公式，属性总体非重复抽样的公式，扩展数据的范围在统计学中常用来描述一组数据的离散程度，它反映了

　　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 。参考资料来源：百度百科-样本容量

　　如何用spss计算样本量用spss计算样本量的步骤如下：1、一般来说，样本数据是水平排列的，spss软件要求数据垂直排列，所以可以直接粘贴原始水平数据，在excel中可以快速转换成垂直数据，避免了繁琐和错误的手工数据输入 。2、复制excel垂直数据粘贴到spss软件数据输入区的第一列 。之后选择，双击“变量视图”更改数据格式 。3、设置数据后，在工具栏中选择“分析-描述统计-探索” 。调用explore对话框 。4、然后，将区间估计值选择到“因变量列表”（本例中为权重），点击“统计”按钮，调出“探索：统计”对话框 。再次选中“说明”以设置置信区间 。5、最后，完成之后单击继续后点击确定按钮，即可以得到结果 。

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　　问卷调查样本量的计算（1）对于平均数类型的变量对于已知数据为绝对数,我们一般根据下列步骤来计算所需要的样本量 。已知期望调查结果的精度(E), 期望调查结果的置信度(L),以及总体的标准差估计值σ的具体数据，总体单位数N 。计算公式为:n=σ2/(e2/Z2+σ2/N)特殊情况下,如果是很大总体,计算公式变为:n=Z2σ2/e2例如希望平均收入的误差在正负人民币30元之间,调查结果在95%的置信范围以内,其95%的置信度要求Z的统计量为1.96 。根据估计总体的标准差为150元,总体单位数为1000 。样本量:n=150*150/(30*30/(1.96*1.96))+150*150/1000)=88(2)于百分比类型的变量对于已知数据为百分比,一般根据下列步骤计算样本量 。已知调查结果的精度值百分比(E),以及置信度(L),比例估计(P)的精度,即样本变异程度，总体数为N 。则计算公式为:n=P(1-P)/(e2/Z2+ P(1-P)/N)同样,特殊情况下如果不考虑总体,公式为:n=Z2P(1-P)/e2一般情况下,我们不知道P的取值,取其样本变异程度最大时的值为0.5 。例如:希望平均收入的误差在正负0.05之间,调查结果在95%的置信范围以内,其95%的置信度要求Z的统计量为1.96，估计P为0.5,总体单位数为1000 。样本量为:n=0.5*0.5/(0.05*0.05/(1.96*1.96)+0.5*0.5/1000)=278样本量的大小涉及到调研中所要包括的人数或单元数 。确定样本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！我要调查网，让调查更简单方便！

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