1、研究物件的變化程度通常，總體方差越大，意味著總體內部各事物在調查表現上的差異程度越大，所以需要的樣本容量越大，應該多抽一些樣本單位。也就是說，研究的現象越複雜、差異越大，樣本量要求就越大。
2、研究允許的誤差大小（精確度）一般來說，允許誤差越大，意味著對抽樣的估計精度要求不高，所以就可以少抽取一些樣本單位，需要的樣本容量較小。反之，如果允許誤差很小，就是研究要求精確度較高，那麼需要的樣本量就會比較大。所以，精度要求越高，樣本量越大。
3、要求推斷的置信程度在經驗上，我們會選擇0.05、0.01、0.001這三個水平作為可以接受的犯錯機率。所以，0.05是統計上可以接受的最低標準，也是需要樣本最少的情況，把犯錯機率控制在0.001以下，是非常嚴格的標準，需要的樣本量也越大。同時，這三個犯錯機率分別對應的可靠性係數為0.95、0.99、0.999。也就是說，可靠性係數越大，需要的樣本容量越大。
4、抽樣型別和方法樣本抽取的方法分為隨機抽樣和非隨機抽樣。擴充套件資料樣本容量的相關性質：研究的問題越複雜，差異越大時，樣本量要求越大；要求的精度越高，可推斷性要求越高時，樣本量也越大；同時，總體越大，樣本量也相對要大，但是，增大呈現出一定對數特徵，而不是線形關係；而抽樣方法問題，決定設計效應的值。如果設定簡單隨機抽樣設計效應的值是1；分層抽樣由於抽樣效率高於簡單隨機抽樣，其設計效應的值小於1，合適恰當的分層，將使層內樣本差異變小，層內差異越小，設計效應小於1的幅度越大。多階抽樣由於效率低於簡單隨機抽樣，設計效應的值大於1，所以抽樣調查方法的複雜程度決定其樣本量大小。對於不同城市，如果總體不知道或很大，需要進行推斷時，大城市多抽，小城市少抽，這種說法原則上是不對的。實際上，在大城市抽樣太大是浪費，在小城市抽樣太少沒有推斷價值。
1、研究物件的變化程度通常，總體方差越大，意味著總體內部各事物在調查表現上的差異程度越大，所以需要的樣本容量越大，應該多抽一些樣本單位。也就是說，研究的現象越複雜、差異越大，樣本量要求就越大。
2、研究允許的誤差大小（精確度）一般來說，允許誤差越大，意味著對抽樣的估計精度要求不高，所以就可以少抽取一些樣本單位，需要的樣本容量較小。反之，如果允許誤差很小，就是研究要求精確度較高，那麼需要的樣本量就會比較大。所以，精度要求越高，樣本量越大。
3、要求推斷的置信程度在經驗上，我們會選擇0.05、0.01、0.001這三個水平作為可以接受的犯錯機率。所以，0.05是統計上可以接受的最低標準，也是需要樣本最少的情況，把犯錯機率控制在0.001以下，是非常嚴格的標準，需要的樣本量也越大。同時，這三個犯錯機率分別對應的可靠性係數為0.95、0.99、0.999。也就是說，可靠性係數越大，需要的樣本容量越大。
4、抽樣型別和方法樣本抽取的方法分為隨機抽樣和非隨機抽樣。擴充套件資料樣本容量的相關性質：研究的問題越複雜，差異越大時，樣本量要求越大；要求的精度越高，可推斷性要求越高時，樣本量也越大；同時，總體越大，樣本量也相對要大，但是，增大呈現出一定對數特徵，而不是線形關係；而抽樣方法問題，決定設計效應的值。如果設定簡單隨機抽樣設計效應的值是1；分層抽樣由於抽樣效率高於簡單隨機抽樣，其設計效應的值小於1，合適恰當的分層，將使層內樣本差異變小，層內差異越小，設計效應小於1的幅度越大。多階抽樣由於效率低於簡單隨機抽樣，設計效應的值大於1，所以抽樣調查方法的複雜程度決定其樣本量大小。對於不同城市，如果總體不知道或很大，需要進行推斷時，大城市多抽，小城市少抽，這種說法原則上是不對的。實際上，在大城市抽樣太大是浪費，在小城市抽樣太少沒有推斷價值。