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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，不难知道，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。
样本量n=C²σ²/p²
P — 精度（Precision），也称精确度，由审计师设定，代表样本与总体之间的可接受误差范围。在属性抽样中，精度以百分比表示，在变量抽样中，精度用一个数值表示。
精度值越大，样本量越小，总体误差值就越大；反之，精度值越小，样本量越大，总体误差值就越小，但增加了抽样工作量。
样本量是指总体中抽取的样本元素的总个数，应用于统计学、数学、物理学等学科。样本量大小是选择检验统计量的一个要素。由抽样分布理论可知，在大样本条件下，如果总体为正态分布，样本统计量服从正态分布；如果总体为非正态分布，样本统计量渐近服从正态分布。
合理确定样本容量的意义
1.样本容量过大，会增加调查工作量，造成人力、物力、财力、时间的浪费；
2.样本容量过小，则样本对总体缺乏足够的代表性，从而难以保证推算结果的精确度和可靠性；
3.样本容量确定的科学合理，一方面，可以在既定的调查费用下，使抽样误差尽可能小，以保证推算的精确度和可靠性；另一方面，可以在既定的精确度和可靠性下，使调查费用尽可能少，保证抽样推断的最大效果。
样本量的计算公式是n=z²σ²/d²。其中，Z为置信区间、n为样本容量、d为抽样误差范围、σ为标准差，一般取。应用于统计学、数学、物理学等学科。样本量大小是选择检验统计量的一个要素。
样本量计算举例：
样本量估算可以通过统计学公式，也可以通过专用软件进行，但首先仍需要确定研究背景、研究假设、主要评价指标和设计模型。
目前常用的样本量估算软件有nQuery Advisor+nTerim、MedCalc、PASS、SAS、Stata、R语言等。
采用统计学公式进行样本量估算的相关要素一般包括临床试验的设计类型、评价指标的期望值、Ⅰ类和Ⅱ类错误率，以及预期的受试者脱落的比例等。
评价指标的期望值根据（基于目标人群样本的）已有临床数据和小样本预试（如有）的结果来估算，应在临床试验方案中明确这些参数的确定依据。
当然是倍数啊~~~~~~~
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。
本项目的样本量是根据以下公式计算 N=Z^2×(P ×(1-P))/E^2 N：为样本量； Z：为统计量，置信度为95%时，z=;当置信度为 90%时，z=； E：为误差值； P：为概率值； 30个样本是定量研究的最小样本量； 各项抽样标准样本量计算： Z=时，N=1067 Z=时，N=384 Z=时，N=96 Z=时，N=747 Z=时，N=269 Z=时，N=67当样本容量超过总体的5%时，就需要调整样本容量，调整公式： n’= (n×N)/(N+n-1) n’:修改后的样本量； n：原样本量； N：总量。
这是一个经验公式，好像没有文献明确表示可以用，但有一些文献内容是有暗示可以用的，这个用不用要看你的指导老师能不能接受。最大维度乘15再乘（1+15%）的出的数是样本量估计最小值，而最大维度乘20再乘（1+20%）的出的数是样本量估计最大值。然后你在最小值和最大值之间取一个数就是你的拟调查样本量了。
本科毕业论文问卷调查样本300-500合适。
一份标准点的问卷题目数普遍在30题以上，因为题目一共设置了11个，所以计算一下样本量大概要在55~110之间比较适合。考虑到问卷调研时可能出现的没有填清问卷，题目填错或样本不具备研究的背景性质（如研究对象为女性，部分样本为男性，则此部分为无效样本）等情况。发放的问卷数最好在100~200左右。
有时研究人员需要的样本比较特殊，比如需要样本具有企业高管背景，因而此时样本量要求会较少。从经验上看，作为硕士研究生，多数情况下样本需要大于200，如果作为本科生，样本量需要高于100。
问卷调查是指通过制定详细周密的问卷，要求被调查者据此进行回答以收集资料的方法。调查报告的主体：主要是对事实的叙述和议论。 一般把调查的主要情况、经验或问题归纳为几个问题，分为几个小部分来写。每个小部分有一个中心，加上序码来表明，或加上小标题来提示、概括这部分的内容，使之眉目清楚。
问卷样本数量在500-1000即可，太多了数据差异性不明显，太少了没有信度。
首先，取决于样本总体的广泛性，比如研究汉族和藏族学生，那样本量差异就很大。因为汉族学生的总体很庞大，要想获得一个具有代表性样本，显然需要很大的样本量。而藏族学生的总体很少，相对少的样本量理论上代表性也可能比较好了。
那么样本量如何确定呢，主要有以下几个因素：
1、总体指标的变异情况。这会影响到应答率的准确率，从而对样本量产生影响，在计算样本的过程中，还要考虑好以下几个重要环节。
2、预测值要有一定的精确度。因为抽样误差的大小会直接影响到估计值的准确程度。
3、一是为保证抽样率的准确性，必须要做好抽样推断，使之有一定的可信度；在确定样本后，样本量的计算是一个很关键的问题，需要一个科学的公式，是专业性的。总体来主，样本量要根据估计的域的多少来决定样本量的多少。
4、总之样本量的确定要遵循一人原则，即：精度和费用的互相作用，费用一定精度最高，精度一定费用最低。
5、而样本的收集与整理可以上各大问卷网站或者沃销众填上解决，也可以加入QQ、微信群免费互填问卷。
6、这里介绍一个公式，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。
临床研究样本量估算公式如下：
样本含量的估计一般有以下 4个条件∶设定检验的第Ⅰ类错误概率α，即检验水准或显著性水平。设定检验的第Ⅱ类错误概率β，或检验效能（把握度）1-β。了解一些由样本推断总体的一些信息。处理组间差别 σ的估计，即确定容许误差。
临床上研究的目的往往不同，而不同研究目的所采用的样本含量方法也往往不同。因此，在明确研究目的的基础上，结合上述四条应以考虑的条件，选择合适的方法计算样本含量，并以得到的样本含量进行研究观察，如果总体参数间确实相差σ时，则预期按 α检验水准，有1-β的概率得出有显著性的结论。现将临床上较为常用的样本量估计方法做一介绍。
式中 n为所需的样本含量;s为总体标准差的估计值;δ=μ1-μ0为研究者提出的差值，其中μ0为已知总数，μ1为实验结果的总体均数;tα和tβ分别为检验水准α和第Ⅱ类错误的概率β相对应的t值，可以通过查表得到。式中的 tα和tβ往往取自由度v=∞时的所对应的t值计算样本数，但这样做不够精确。因此往往是在此基础上，用已求得的样本数 n1再进行评估。
即用 v=n-1的tα和tβ值再求出 n2，再用v= n2-1的tα和tβ值求出n3……直至前后两次求得的结果趋于稳定为止，此值即为应采用的样本数。应注意有单双侧之分，而β仅取单侧。
样本量估算公式是s=op*l。样本容量是指一个样本中所包含的单位数，一般用n表示，它是抽样推断中非常重要的概念。样本容量的大小与推断估计的准确性有着直接的联系，即在总体既定的情况下，样本容量越大其统计估计量的代表性误差就越小，反之，样本容量越小其估计误差也就越大。
样本容量的含义
样本容量又称“样本数”。指一个样本的必要抽样单位数目。在组织抽样调查时，抽样误差的大小直接影响样本指标代表性的大小，而必要的样本单位数目是保证抽样误差不超过某一给定范围的重要因素之一。因此，在抽样设计时，必须决定样本单位数目，因为适当的样本单位数目是保证样本指标具有充分代表性的基本前提。
调查是一种进行研究的必要手段，在调查的时候经常的需要借助各种各样的手段，这些手段的利用更加方便了人们进行相关的研究，人们一般的是进行抽样调查，然后在根据具体的比例进行计算的，通常的样本量是人们抽查需要进行配备的，如何进行样本量估算呢 样本量其实就是在抽查中的总体中选择用来作为样本的数量，样本量的设立方便了人们对于各个学科的研究，经常的抽取的样本量也决定着计算的准确度，在统计以及数学、物理等学门中都是需要使用到样本量的，一般样本量的计算也能够帮助人们客观的了解想要知道的事项，同时样本量的使用也为人们的学习带去了便捷。 样本量估算是根据统计的公式进行计算的，统计的要求不同要用到的公式也不一样，一般的样本量是根据总体研究对象来决定的，研究对象的总体越大则需要选择的样本量也要越大，这样才能够保证自己的研究结果更加的精准。
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研究性论文的基本结构一般分为五部分，介绍，文献综述，研究设计，数据分析以及结论。
基本结构：标题：文章的大纲。毕业论文的题目一般分为一般题目、副标题、副标题。目录：论文的题名设置，由于其内容层次较多，整个理论体系也较大且较为复杂，所以通常设置目录。
内容提要：勾勒出全文的整体面貌;提出了本文的研究重点，揭示了本文的研究成果，简要描述了全文的框架。
关键词：一篇论文可以选择3 ~ 8个单词作为关键词。正文：通过实际调查获得的语言、文化、文学、教育、社会、思想等例证或现象
结论：结论应是本文的最终结论和总结性结论。换句话说，结论应该是整篇文章的结尾，是整篇文章的目的，而不是局部问题或分支问题的结论，也不是对文章每一段摘要的简单重复。
学年论文格式和要求 ：论文结构： 标题;作者姓名;中文摘要;关键词;正文; 注释及参考文献。打印纸张规格：A4纸； 三、字体，字号 。论文标题:主标题――黑体,二号,居中;副标题――三号,仿宋；摘要,关键词:小四号,楷体,左。
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