确定检验批数量及最小抽样数量的因素多种多样，包括但不限于产品的特性、过程的稳定性、风险等级、质量目标等。
一般来说，检验批数量的设定需要确保足够的表示性和实际操作的可行性，同时考虑到产品的生命周期、生产批次和变异性。最小抽样数量的设定则主要取决于风险承受能力、质量标准和统计信度水平。
理论上，如果我们希望降低质量风险，应该提高抽样数量。但实际操作中，提高抽样数量意味着更高的检验成本和更长的检验时间。
因此，需要在保证质量和节约成本之间找到平衡。
此外，统计上常用的两个理论可以帮助我们确定最小抽样数量：中心极限定理和大数定理。中心极限定理告诉我们，当抽样数量足够大时，样本平均数的分布将近似正态分布，而大数定理则说明了样本数量越大，样本平均数就越接近总体平均数。在这两个理论的指导下，我们可以通过设定相应的信度水平和容错率，运用适当的统计方法来确定最小抽样数量。
在确定最小抽样数量时，还需要考虑到检验的目的。例如，如果是为了验证一个过程的稳定性或改进效果，可能需要更大的样本量。如果只是为了满足常规的质量控制要求，可能需要较小的样本量。
