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。
样本容量的大小涉及到调研中所要包括的单元数。样本容量是对于你研究的总体而言的，是在抽样调查中总体的一些抽样。
比如：中国人的身高值为一个总体，你随机取一百个人的身高，这一百个人的身高数据就是总体的一个样本。某一个样本中的个体的数量就是样本容量。注意：不能说样本的数量就是样本容量，因为总体中的若干个个体只组成一个样本。样本容量不需要带单位。
在假设检验里样本容量越大越好。但实际上不可能无穷大，就像你研究中国人的身高不可能把所有中国人的身高都量一量一样。
扩展资料：
样本量应用于统计学、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。
选择合适的样本容量，既能满足模型估计的需要，又能减轻收集数据的困难，是一个重要的实际问题。
(1) 最小样本容量
所谓“最小样本容量”，即从普通最小二乘法原理出发，欲得到参数估计量，不管其质量如何，所要求的样本容量的下限，它是：n≥k+1
其中，k为解释变量的数目。
(2) 满足基本要求的样本容量
一般经验认为，当n≥30或者至少n≥3(k+1)时，才能满足模型估计的基本要求。
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。
参考资料：百度百科——样本量
妖娆176991534
