樣本容量帶單位嗎

樣本容量帶單位嗎的答案是：不帶

樣本容量不帶單位。樣本容量是指一個樣本中所包含的單位數，一般用n表示，它是抽樣推斷中非常重要的概念。樣本容量的大小與推斷估計的準確性有着直接的聯繫，即在總體既定的情況下，樣本容量越大其統計估計量的代表性誤差就越小，反之，樣本容量越小其估計誤差也就越大。

樣本（specimen）是觀測或調查的一部分個體，總體是研究對象的全部。總體中抽取的所要考查的元素總稱，樣本中個體的多少叫樣本容量。一般的，樣本的內容是帶着單位的，例如：調查某中學300名中學生的視力情況中，樣本是300名中學生的視力情況，而樣本容量則為300。

統計學中的樣本容量是個相對數，也是個絕對數。 在你手頭上所採集的資料數據總個數中，你如果要做個“全員性”的統計，你的樣本容量就是這個總個數，你如果從中抽取一部分組成一個樣本，那麼被抽取出的個數總和，就是你所要的樣本容量，抽取方式不同，樣本容量就有可能不一樣。

具體確定樣本量還有相應的統計學公式，不同的抽樣方法對應不同的公式。根據樣本量計算公式，我們知道，樣本量的大小不取決於總體的多少，而取決於(1) 研究對象的變化程度；(2) 所要求或允許的誤差大小（即精度要求）；(3) 要求推斷的置信程度。也就是説，當所研究的現象越複雜，差異越大時，樣本量要求越大；當要求的精度越高，可推斷性要求越高時，樣本量越大。因此，如果不同城市分別進行推斷時，大城市多抽，小城市少抽這種説法原則上是不對的。在大城市抽樣太大是浪費，在小城市抽樣太少沒有推斷價值。

確定樣本容量的大小是比較複雜的問題，既要有定性的考慮也要有定量的考慮。從定性的方面考慮樣本量的大小，其考慮因素有：決策的重要性，調研的性質，變量個數，數據分析的性質，同類研究中所用的樣本量，發生率，完成率，資源限制等。具體地説，更重要的決策，需要更多的信息和更準確的信息，這就需要較大的樣本；探索性研究，樣本量一般較小，而結論性研究如描述性的調查，就需要較大的樣本；收集有關許多變量的數據，樣本量就要大一些，以減少抽樣誤差的累積效應；如果需要採用多元統計方法對數據進行復雜的高級分析，樣本量就應當較大；如果需要特別詳細的分析，如做許多分類等，也需要大樣本。針對子樣本分析比只限於對總樣本分析，所需樣本量要大得多。