统计学中，确定样本容量时需要考虑哪些因素？
1、研究对象的变化程度
通常，总体方差越大，意味着总体内部各事物在调查表现上的差异程度越大，所以需要的样本容量越大，应该多抽一些样本单位。也就是说，研究的现象越复杂、差异越大，样本量要求就越大。
2、研究允许的误差大小（精确度）
一般来说，允许误差越大，意味着对抽样的估计精度要求不高，所以就可以少抽取一些样本单位，需要的样本容量较小。反之，如果允许误差很小，就是研究要求精确度较高，那么需要的样本量就会比较大。所以，精度要求越高，样本量越大。
3、要求推断的置信程度
在经验上，我们会选择0.05、0.01、0.001这三个水平作为可以接受的犯错概率。所以，0.05是统计上可以接受的最低标准，也是需要样本最少的情况，把犯错概率控制在0.001以下，是非常严格的标准，需要的样本量也越大。
同时，这三个犯错概率分别对应的可靠性系数为0.95、0.99、0.999。也就是说，可靠性系数越大，需要的样本容量越大。
4、抽样类型和方法
样本抽取的方法分为随机抽样和非随机抽样。
扩展资料
样本容量的相关性质：
研究的问题越复杂，差异越大时，样本量要求越大；要求的精度越高，可推断性要求越高时，样本量也越大；同时，总体越大，样本量也相对要大，但是，增大呈现出一定对数特征，而不是线形关系；而抽样方法问题，决定设计效应的值。
如果设定简单随机抽样设计效应的值是1；分层抽样由于抽样效率高于简单随机抽样，其设计效应的值小于1，合适恰当的分层，将使层内样本差异变小，层内差异越小，设计效应小于1的幅度越大。
多阶抽样由于效率低于简单随机抽样，设计效应的值大于1，所以抽样调查方法的复杂程度决定其样本量大小。对于不同城市，如果总体不知道或很大，需要进行推断时，大城市多抽，小城市少抽，这种说法原则上是不对的。实际上，在大城市抽样太大是浪费，在小城市抽样太少没有推断价值。
参考资料来源：百度百科-样本容量
