样本量计算公式(样本量估算公式spss)

在讨论参数之前，我们首先要知道什么是参数。

参数，也叫参数变量，是一个变量。我们在研究当前问题的时候，关注的是一些变量的变化以及它们之间的关系。其中一个或几个称为自变量，另一个或几个称为因变量。如果我们引入一个或一些其他变量来描述自变量和因变量的变化，那么引入的变量就不是当前问题中必须研究的变量。我们称这样的变量为参变量或参数。英文名:Parameters。

我们之前说过，统计学研究的一大主题是“用样本科学推断整体”。一般来说，大多数情况下，“整体”由于种种原因无法做普查，只能“无奈”地选择观察样本，即“抽样”。采样之后，我们就有了“样本”。

请注意，这里的样本应该是随机的，并且能够处理。随机性需要时间来解释。这里先按无表。一般来说，可以认为取样是“没有任何特定目的”。目的就是人的因素，结果可能就被这个特定的目的带坑了。能力可以处理的话应该更容易理解，但是不能处理的样本没有实际意义。

嗯，当你有一个(或者更多，看玩家有没有充值648，钱多可以多，钱少只能有一个，呵呵[傻笑])可以“处理”和“随机抽取”的样本。然后，我们可以用统计学的方法计算样本统计量。

什么是统计学？对于这个样本，均值是统计量，中位数是统计量，方差是统计量。有点明白了吗？现实中，我们能得到的真实数据往往是样本，然后计算样本统计量。为什么叫统计学？当然，能加工的样品可以算，不能直接加工的整体根本抓不到，摸不到~[泪]

因此，我们称之为整个相应样本参数的统计量。简单来说，样本的平均值是一个统计量；这个样本对应的整体的平均值就是一个参数。参数集是整体的统计特征集，或者我们可以认为我们用参数集描述了整体。就像相亲一样。我们用【身高，年龄，体重，性别，年收入，家里有矿吗？来描述一个潜在的物体。

样本的平均值等于整体的平均值吗？当然也不是绝对等于。但我们认为，这个统计量“在一定条件下”会“基本”等于总体参数，即样本的平均值可以视为总体平均值。这样，卫健委通过调查部分小学男生的平均身高和标准差，就可以推断出全市甚至全国同年龄段男生的平均身高和标准较差。

这里需要再提一个概念，自由度。还记得我们上次讲的方差公式吗？创业者需要知道的统计学3:方差和标准差

可以看出，分母是N，但是这个公式计算的是整体的方差(有时候如果整体不够大也可以处理，我们只要计算就可以了，不需要抽样做统计推断)。样本方差的计算略有不同，分母变成n-1。

最大的变化是分母不再除以N而是n-1。为什么？这是自由的概念。在统计学中，几乎所有的方法和指标都会涉及到自由的概念，因为它关系到案件的数量。自由度的字面概念是:可以自由取值的个数(df)。举个简单的例子，a+b+c=10。在这个公式中，如果A和B都可以自由取值，那么一旦A和B确定，C就不能再自由了。C = 10-A-B .因此，C是“不自由”的。这个公式的自由度不是3(虽然有三个自变量)，而是2。

我们要站在巨人的肩膀上吗？前几代统计学家已经证明，如果样本的统计量要对整体进行“无偏估计”，那么自由度必须减少1。

顺便说一下，T检验的理论基础是T分布是一组按自由度排列的钟形曲线。当自由度超过“30”时，可以认为是近似正态分布。很多人都熟悉30这个数字吗？哈哈哈。今天到此为止。下次继续参数估计。至于30，这个和中枢极限有关系。慢慢来~

关注客户。下次我们来讨论参数估计。如果需要更多支持服务，欢迎留言~

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