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如何确定抽样统计的最小样本量(附:随机抽样统计的抽样误差Excel计算表格)在电视节目中经常看到关于选举的报道中经常会后有支持率的数字,例如:调查结果为 a方支持率为45.3%; b方支持率为30.2%; c方支持率为8.5%; .最后都会说明一下,此次电话调查的数量2352,置信度为95%最大抽样误差为2.5%。抽样调查的典型情景:对一个大的集合(比如:数千万选民)做一次调查的成本较高,抽样调查可以低成本的用近似的(可接受的)数据反映实际情况;在用户调研中,也经常通过通过抽样调查的方式并对比打分的方法做评估。这里就需要了解置信度和抽样误差的概念; 抽样误差: 假如相同规模的抽样调查进行多次, 抽样均值在真实均值的上下波动,相对于整体均值的偏移波动就是抽样误差,而这个误差的分布是符合标准正态分布的,例如下图: 横轴为整体的均值,圆点是每次抽样的均值,而红色那次抽样就是加上误差后都未覆盖到均值线的情况); 最小抽样量的计算公式: 抽样量需要 30个才算足够多,可以用以下近似的误差/样本量估算公式; n: 为样本量;:方差,抽样个体值和整体均值之间的偏离程度,抽样数值分布越分散方差越大,需要的采样量越多;E: 为抽样误差(可以根据均值的百分比设定),由于是倒数平方关系,抽样误差减小为1/2,抽样量需要增加为4倍; : 为可靠性系数,即置信度,置信度为95%时,=1.96,置信度为90%时,=1.645,置信度越高需要的样本量越多;95%置信度比90%置信度需要的采样量多40%;为了体现相对差距: 假设抽样均值为 y 相对抽样误差 h = E / y 变异系数 C= / y以下是基于抽样得分的抽样误差估算表格: 方差越大需要的样本量越多,数据离散度越低,需要的抽样量越少;置信度相对抽样误差(假设:C=0.4)1%2%3%4%5%95%6147153768338424690%43301082481271173如果是基于胜出率,支持率等: 分值为0/1状态分布,公式拟合为 为按照经验得出的最后比例,在未知时可取50%,待算出结果后再重新拟合,比例越悬殊需要的样本量越少; 置信度相对抽样误差1%2%3%4%5%95%96042401106760038490%67651691752423270从而看出大部分的电话抽样调查:95%置信度的情况下,误差要控制在2%以内取样量一般在2000-5000;为了方便计算抽样调查的误差和估算抽样量,
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