樣本量意思
樣本量（Sample Size）是指在統計學中，從一個總體（Population）中抽取用於分析的個體數量。樣本量的選擇對於統計分析的準確性和代表性非常重要。樣本量過小可能會導致不夠代表性，從而影響分析結果的準確性；樣本量過大則可能浪費資源，並且可能不會帶來相應的精確度提升。
在決定樣本量時，通常會考慮以下因素：
- 總體的大小：總體越大，通常需要的樣本量也越大。
- 預期的差異（Effect Size）：預期差異越大，需要的樣本量可以相對小一些。
- 置信水平（Confidence Level）：置信水平越高，需要的樣本量越大。
- 預期的誤差（Margin of Error）：要求的誤差越小，需要的樣本量越大。
- 總體的變異性（Variability）：總體變異性越大，需要的樣本量也越大。
統計學中有很多樣本量的估算公式和方法，這些公式會根據不同的研究設計和目的（例如，檢驗差異、預測值等）而有所不同。在實際應用中，研究者通常會使用統計軟件或樣本量計算工具來幫助確定適當的樣本量。