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那么，接下来易表达的小编跟大家聊聊：调查问卷样本量的决定因素都有哪些呢？

1、资料性质

计量资料如果设计均衡,误差控制得好,样本可以小于30例;计数资料即使误差控制严格,设计均衡,样本需要大一些,需要30-100例。

2、研究事件的发生率

研究事件预期结局出现的结局，事件发生率越高，所需的样本量越小，反之就要越大。

3、研究因素的有效率

有效率越高，即实验组和对照组比较数值差异越大，样本量就可以越小，小样本就可以达到统计学的显著性，反之就要越大。

4、显著性水平

即假设检验第一类（α）错误出现的概率。为假阳性错误出现的概率。α越小，所需的样本量越大，反之就要越小。α水平由研究者具情决定，通常α取0.05或0.01。

5、检验效能

检验效能又称把握度，为1－β，即假设检验第二类错误出现的概率，为假阴性错误出现的概率。即在特定的α水准下，若总体参数之间确实存在着差别，此时该次问卷能发现此差别的概率。检验效能即避免假阴性的能力，β越小，检验效能越高，所需的样本量越大，反之就要越小。β水平由研究者具情决定，通常取β为0.2，0.1或0.05。即1－β=0.8，0.1或0.95，也就是说把握度为80%，90%或95%。

6、容许的误差（δ）

如果调查均数时，则先确定样本的均数()和总体均数(m)之间最大的误差为多少。容许误差越小，需要样本量越大。一般取总体均数（1－α）可信限的一半。

7、总体标准差(s)：一般因未知而用样本标准差s代替。

8、双侧检验与单侧检验

采用统计学检验时,当研究结果高于和低于效应指标的界限均有意义时,应该选择双侧检验,所需样本量就大;当研究结果仅高于或低于效应指标的界限有意义时,应该选择单侧检验,所需样本量就小。当进行双侧检验或单侧检验时，其α或β的Ua界值通过查标准正态分布的分位数表即可得到。

以上便是易表达的小编为大家带来的相关内容介绍，希望对大家有所帮助，感谢阅读！