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。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。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。问样本容量怎么算
问题描述：
样本容量怎么算数学
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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。
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样本容量计算的答案取决于所采用的统计方法和研究设计。一般来说，样本容量需要考虑以下因素：数据变异性、检验效应大小、显著性水平、统计功效和误差率等。因此，需要结合具体研究问题和研究设计，以确定合适的样本容量。
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样本容量 = (Z值² × 方差 × (1-方差) ÷ 抽样误差²) ÷ (Z值² × 方差 × (1-方差) ÷ 抽样误差² + 总体大小 - 1)
其中，Z值是置信水平对应的标准正态分布的分位数，可以根据置信水平查找标准正态分布表获取。
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