样本量的大小与样本推断总体的风险之间关系不确定。

样本量大小与以样本特征值推断总体的风险之间的关系是样本量越大，样本特征值推断总体的风险越小。样本量是：总体中抽取的样本元素的总个数，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。

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。样本量的计算方法：N=Z^2×（P ×（1-P））/E^2。例如：一百个人的体重数据称为一个样本，其中样本量为1，样本容量为100。

样本量就是从总体中抽取的样本元素的总个数，经常应用于统计学、数学、物理学等学科。样本容量又称“样本数”。样本中个体的数目称为“样本容量”。样本量是根据计算公式得出的，主要包含四个元素：Z为置信区间，n为样本容量，d为抽样误差范围，σ为标准差，一般取0.5。

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。

样本与样本量的区别：

1、概念：样本是选取的一部分个体或观察值的集合，而样本量是指样本中包含的个体或观察值的数量。

2、表示：样本表示一个具体的集合，而样本量表示该集合的规模或大小。

3、可行性：总体通常很大，无法收集和分析所有的数据，所以需要使用样本来代表总体。样本量的大小取决于可行性和可接受的精度水平。

4、统计推断：样本的目的是通过对样本进行统计分析来进行总体的推断。样本量的大小会影响统计推断的准确性和可靠性。较大的样本量通常会提供更准确的估计和更稳定的结果。

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文章来源：天狐定制

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