確定樣本容量的經驗法則

在抽樣調查中,除上述利用公式來計算樣本容量,還有一種常用的方法,即採用經驗法則。經驗法則是建立在過去抽取滿足統計方法要求的樣本量所累積下來的經驗。使用這個方法時很少需要統計方法知識,但是得出的樣本大小很接近統計方法計算出的結果。在採用經驗法則時,有關樣本量大小的一項原則是：總體越小,要得到精確樣本,即有較高機率得出與總體相同結果的樣本,抽樣比率就要越大。較大的總體能夠使較小的抽樣比得出同樣好的樣本。這是因為隨著總體人數的增長,樣本大小的精確性會隨之增加。

對於規模較小的總體(1000人以下),研究者需要比較大的抽樣比率(大約30%)為要有較高的精確性,這時需要大約300個樣本；對於中等規模的總體(如10000人),要達到同樣的精確度,抽樣比率為10%或大約1000個樣本量就可以。就大規模的總體(超過150000)而言,抽樣比率為1%或大約1500個樣本量就能得出正確的結果。如果是非常大的總體（超過1000萬）。研究者可以使用0.025%抽樣比或者大約2500個樣本,就能夠得出精確的結果。當抽樣比率非常小時,總體大小的影響力就不那麼重要了。從2億總體中抽取一個2500左右的樣本,與從1000萬總體中抽出同樣規模的樣本,它們的精確程度是完全相同的。