样本和样本容量区别(样本和样本容量一样吗)

样本和样本容量一样吗

通俗的说：

总体：指的是你所要统计的目标的全体

个体：指的是全体里的某一个

样本：从全体里提取一些单位，通过统计样本来估计总体的特征

样本容量：就是你提取样本的个数

比如说：你想统计高三的男女比例，那么高三所有的学生就是“总体”，其中每一个学生就是“个体”，你随机抽取了200人进行统计，这200人就是“样本”，200就是“样本容量”。

样本和样本容量分别是什么意思

频数：在统计学中，将样本按照一定的方法分成若干组，每组内含有这个样本的个体的数目叫做频数． 频率：某个组的频数与样本容量的比值叫做这个组的频率. 频率=频数÷样本容量频数是某个事件出现的次数：例如，在20个球里任意选出10个，出现了6次黄球，6就是黄球的频数。6/20就是黄球的频率，也就是用频数/总体。频数（Frequency），又称“次数”。指变量值中代表某种特征的数（标志值）出现的次数。按分组依次排列的频数构成频数数列，用来说明各组标志值对全体标志值所起作用的强度。各组频数的总和等于总体的全部单位数。频数的表示方法，既可以用表的形式，也可以用图形的形式。

样本和样本容量的区别与联系

一、指代不同

　　1、样本量：总体中抽取的样本元素的总个数。

　　2、样本容量：一个样本中所包含的单位数，用n 表示，它是抽样推断中非常重要的概念。

　　二、特性不同

　　1、样本量：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。

　　2、样本容量：样本容量的大小与推断估计的准确性有着直接的联系，即在总体既定的情况下，样本容量越大其统计估计量的代表性误差就越小，反之,样本容量越小其估计误差也就越大。

　　三、应用不同

　　1、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。

　　2、样本容量：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。

样本和样本容量一样吗对吗

样本容量是指一个样本中所包含的单位数，一般用n 表示，它是抽样推断中非常重要的概念。样本容量的大小与推断估计的准确性有着直接的联系，即在总体既定的情况下，样本容量越大其统计估计量的代表性误差就越小，反之,样本容量越小其估计误差也就越大。

样本和样本容量的区别举例

　总体 (population) ：在某种共性基础上由许多个别事物结合起来的整体。

　　根据一定的目的和要求所确定的研究事物的全体，它是由客观存在的、具有某种共同性质的许多个别事物构成的整体。

　　表示考察对象的全体。又称母体。总体中每个成员称为个体。例如考察某厂生产的灯泡的使用寿命，该厂生产的所有灯泡为总体，每个灯泡为一个个体。当总体中所含个体总数是有限时，称为有限总体，否则，称为无限总体。在实际中全面了解总体的情况，往往难以办到，如不可能对所有灯泡进行试验，记录每一个灯泡的使用寿命。所以常通过观测部分个体，以获得总体的信息。

　　总体单位：构成总体的所有个体。

　组成总体的每一个考察对象称为个体。 研究中实际观测或调查的一部分个体称为样本，研究对象的全部称为总体。如作水质检验时从井水或河水中采的水样，临床化验中从病人身上采的血液或其它活体组织标本，是样本；而整个一口井或一条河的某一段所有的水，某病人全身所有的血液或某个组织器官，则是总体。这类总体是具体存在的，但另有些总体却是假想的，只是理论上存在的一个范围。例如试验某一治疗流感新药的疗效，最初接受治疗的一批流感患者，不论数量多少，都只是一个样本。若该药疗效得到肯定，从而加以推广，那么此后凡在相同条件下接受该药治疗的所有流感患者，都属于这个总体。可是当初试用时，这个总体还并不存在，是假想的。

　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。

　　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。

样本和样本容量一样吗为什么

总体 (population) ：在某种共性基础上由许多个别事物结合起来的整体。

　　根据一定的目的和要求所确定的研究事物的全体，它是由客观存在的、具有某种共同性质的许多个别事物构成的整体。

　　表示考察对象的全体。又称母体。总体中每个成员称为个体。例如考察某厂生产的灯泡的使用寿命，该厂生产的所有灯泡为总体，每个灯泡为一个个体。当总体中所含个体总数是有限时，称为有限总体，否则，称为无限总体。在实际中全面了解总体的情况，往往难以办到，如不可能对所有灯泡进行试验，记录每一个灯泡的使用寿命。所以常通过观测部分个体，以获得总体的信息。

　　总体单位：构成总体的所有个体。

　组成总体的每一个考察对象称为个体。

研究中实际观测或调查的一部分个体称为样本，研究对象的全部称为总体。如作水质检验时从井水或河水中采的水样，临床化验中从病人身上采的血液或其它活体组织标本，是样本；而整个一口井或一条河的某一段所有的水，某病人全身所有的血液或某个组织器官，则是总体。这类总体是具体存在的，但另有些总体却是假想的，只是理论上存在的一个范围。例如试验某一治疗流感新药的疗效，最初接受治疗的一批流感患者，不论数量多少，都只是一个样本。若该药疗效得到肯定，从而加以推广，那么此后凡在相同条件下接受该药治疗的所有流感患者，都属于这个总体。可是当初试用时，这个总体还并不存在，是假想的。

　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。

　　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。

样本与样本容量的概念

通俗的说： 总体：指的是你所要统计的目标的全体 个体：指的是全体里的某一个 样本：从全体里提取一些单位，通过统计样本来估计总体的特征 样本容量：就是你提取样本的个数 比如说：你想统计高三的男女比例，那么高三所有的学生就是“总体”，其中每一个学生就是“个体”，你随机抽取了200人进行统计，这200人就是“样本”，200就是“样本容量”。