从纯统计学角度应如何确定样本容量

确定样本容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.从定性的方面考虑样本量的大小,其考虑因素有：决策的重要性,调研的性质,变量个数,数据分析的性质,同类研究中所用的样本量,发生率,完成率,资源限制等.具体地说,更重要的决策,需要更多的信息和更准确的信息,这就需要较大的样本；探索性研究,样本量一般较小,而结论性研究如描述性的调查,就需要较大的样本；收集有关许多变量的数据,样本量就要大一些,以减少抽样误差的累积效应；如果需要采用多元统计方法对数据进行复杂的高级分析,样本量就应当较大；如果需要特别详细的分析,如做许多分类等,也需要大样本.针对子样本分析比只限于对总样本分析,所需样本量要大得多.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,我们知道,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.也就是说,当所研究的现象越复杂,差异越大时,样本量要求越大；当要求的精度越高,可推断性要求越高时,样本量越大.因此,如果不同城市分别进行推断时,大城市多抽,小城市少抽这种说法原则上是不对的.在大城市抽样太大是浪费,在小城市抽样太少没有推断价值.