【样本容量是什么意思例题】在统计学中，样本容量是一个非常基础但重要的概念。它指的是从总体中抽取的样本中所包含的个体数量。样本容量的大小直接影响到统计结果的准确性和可靠性。本文将对“样本容量是什么意思”进行简要解释，并通过一个例题来帮助理解。
一、什么是样本容量？
样本容量（Sample Size）是指在进行抽样调查或实验时，所选取的样本中包含的个体数量。它是统计分析中的一个关键参数，影响着数据的代表性和统计结果的稳定性。
- 总体（Population）：研究对象的全部个体。
- 样本（Sample）：从总体中抽取的一部分个体。
- 样本容量（n）：样本中所含的个体数。
样本容量越大，通常意味着样本越能反映总体的特征；但过大的样本也可能增加成本和时间。
二、样本容量的重要性
| 重要性 | 说明 |
| 准确性 | 样本容量越大，结果越接近总体的真实情况 |
| 稳定性 | 大样本能减少随机误差的影响 |
| 成本与效率 | 样本过大可能浪费资源，过小则无法得出可靠结论 |
三、例题解析
题目：
某学校有1000名学生，现需了解学生的平均身高。为了节省时间和成本，决定采用抽样调查的方式。若从中随机抽取50名学生作为样本，问该样本的样本容量是多少？并说明其意义。
解答：
- 样本容量为 50。
- 意义：这50名学生的身高数据可以用来估计全校学生的平均身高。虽然不是全体学生，但只要抽样方法科学合理，50人的样本具有一定的代表性，能够提供较为可靠的统计结果。
四、总结
样本容量是统计研究中衡量样本规模的重要指标，决定了样本的代表性和统计结果的可信度。在实际应用中，应根据研究目的、资源限制等因素合理选择样本容量。
| 概念 | 含义 |
| 样本容量 | 从总体中抽取的样本中个体的数量 |
| 总体 | 研究对象的全部个体 |
| 样本 | 从总体中抽取的一部分个体 |
| 样本容量的意义 | 影响统计结果的准确性与稳定性 |
通过以上内容可以看出，样本容量不仅是统计学的基础知识，也是实际调查和研究中必须考虑的关键因素。正确理解并合理运用样本容量，有助于提高数据分析的质量和效率。