论文答辩样本量是怎么设计的

要看用什么软件进行数据分析了，一般统计类的软件比如spss都需要大样本容量，200以上

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。

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。 σ— 总体标准差（Population Standard Deviation），是衡量总体中个别单位偏离总体平均值的离散程度的指标，标准差越大，样本量越大，用于变量抽样中。 假设这组数据的平均值是m 方差公式s^2=1/n[(x1-m)^2+(x2-m)^2+...+(xn-m)^2] 标准差是方差开方后的结果(即方差的算术平方根) 精度还是你看情况决定的 可以看看这个 样本量n=C²σ²/p² 1.C — 置信系数（Confidence Coefficient），也称置信水平、可信因子，是以百分比（90%、95%、99%等）表示的抽样结果能够代表总体的概率。一般而言，95%的置信水平则认为高度满意，置信水平越高，样本量越大。1减去置信系数为风险水平（Level of Risk），是样本结果不能代表总体的概率。例如C选95%，即抽样结果能够代表总体的概率为95%2.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。比如你可以接受的样本与总体之间的误差范围是0~90%3.σ— 总体标准差（Population Standard Deviation），是衡量总体中个别单位偏离总体平均值的离散程度的指标，标准差越大，样本量越大，用于变量抽样中。 假设这组数据的平均值是m 方差公式s^2=1/n[(x1-m)^2+(x2-m)^2+...+(xn-m)^2] 标准差是方差开方后的结果(即方差的算术平方根) 这个你会算吧所以 样本量n=C²σ²/p²你相应把数代进去