具体确定样本量还有相应的统计学公式，不同的抽样方法对应不同的公式。
根据样本量计算公式，不难知道，样本量的大小不取决于总体的多少，而取决于：
(1) 研究对象的变化程度；
(2) 所要求或允许的误差大小（即精度要求）；
(3) 要求推断的置信程度。
样本量n=C²σ²/p²
P — 精度（Precision），也称精确度，由审计师设定，代表样本与总体之间的可接受误差范围。在属性抽样中，精度以百分比表示，在变量抽样中，精度用一个数值表示。精度值越大，样本量越小，总体误差值就越大；反之，精度值越小，样本量越大，总体误差值就越小，但增加了抽样工作量。
样本量是指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。由抽样分布理论可知，在大样本条件下，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。
参考资料：百度百科-样本量
样本量n=C²σ²/p² P — 精度（Precision），也称精确度，由审计师设定，代表样本与总体之间的可接受误差范围。在属性抽样中，精度以百分比表示，在变量抽样中，精度用一个数值表示。精度值越大，样本量越小，总体误差值就越大；反之，精度值越小，样本量越大，总体误差值就越小，但增加了抽样工作量。 σ— 总体标准差（Population Standard Deviation），是衡量总体中个别单位偏离总体平均值的离散程度的指标，标准差越大，样本量越大，用于变量抽样中。 假设这组数据的平均值是m 方差公式s^2=1/n[(x1-m)^2+(x2-m)^2+...+(xn-m)^2] 标准差是方差开方后的结果(即方差的算术平方根) 精度还是你看情况决定的 可以看看这个 样本量n=C²σ²/p² — 置信系数（Confidence Coefficient），也称置信水平、可信因子，是以百分比（90%、95%、99%等）表示的抽样结果能够代表总体的概率。一般而言，95%的置信水平则认为高度满意，置信水平越高，样本量越大。1减去置信系数为风险水平（Level of Risk），是样本结果不能代表总体的概率。例如C选95%，即抽样结果能够代表总体的概率为95% — 精度（Precision），也称精确度，由审计师设定，代表样本与总体之间的可接受误差范围。在属性抽样中，精度以百分比表示，在变量抽样中，精度用一个数值表示。精度值越大，样本量越小，总体误差值就越大；反之，精度值越小，样本量越大，总体误差值就越小，但增加了抽样工作量。比如你可以接受的样本与总体之间的误差范围是0~90%3.σ— 总体标准差（Population Standard Deviation），是衡量总体中个别单位偏离总体平均值的离散程度的指标，标准差越大，样本量越大，用于变量抽样中。 假设这组数据的平均值是m 方差公式s^2=1/n[(x1-m)^2+(x2-m)^2+...+(xn-m)^2] 标准差是方差开方后的结果(即方差的算术平方根) 这个你会算吧所以 样本量n=C²σ²/p²你相应把数代进去
具体确定样本量还有相应的统计学公式，不同的抽样方法对应不同的公式。
根据样本量计算公式，不难知道，样本量的大小不取决于总体的多少，而取决于：
(1) 研究对象的变化程度；
(2) 所要求或允许的误差大小（即精度要求）；
(3) 要求推断的置信程度。
样本量n=C²σ²/p²
P — 精度（Precision），也称精确度，由审计师设定，代表样本与总体之间的可接受误差范围。在属性抽样中，精度以百分比表示，在变量抽样中，精度用一个数值表示。
精度值越大，样本量越小，总体误差值就越大；反之，精度值越小，样本量越大，总体误差值就越小，但增加了抽样工作量。
样本量是指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。由抽样分布理论可知，在大样本条件下，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。
合理确定样本容量的意义：
1.样本容量过大，会增加调查工作量，造成人力、物力、财力、时间的浪费；
2.样本容量过小，则样本对总体缺乏足够的代表性，从而难以保证推算结果的精确度和可靠性；
3.样本容量确定的科学合理，一方面，可以在既定的调查费用下，使抽样误差尽可能小，以保证推算的精确度和可靠性；另一方面，可以在既定的精确度和可靠性下，使调查费用尽可能少，保证抽样推断的最大效果。
参考资料：百度百科-样本量
做实证研究样本至少选一些代表性的从统计上说，至少30才可以，才算大样本。但是还是要看变量数，原则上说样本数至少比变量数多一个，这些是样本的最低要求。对于研究生毕业论文，对数据样本的选择可以根据研究课题进行调整，通常分析的的问题越复杂需要的数据量就会越大小包法律实证分析系统，帮助研究者进行数据收集、数据清洗、数据验证，可以创建如线性回归方式的高级模型，可以不断调整数据使实证显著。
计算样本量:
方法/步骤：
第一步，首先点击打开“样本量”计算表格。
第二步，然后点击输入公式“=”号。
第三步，再输入目标总体数量的平方值，并乘以标准偏差。
第四步，接着用1减去标准偏差，乘以误差幅度的平方值 。
样本量计算方法：
样本量=目标总体数量^2*标准偏差*(1-标准偏差)/(误差幅度)^2。
第五步，最后按“Enter回车键”确定，计算得出样本量。这样就计算好了。
样本量是指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。
由抽样分布理论可知，在大样本条件下，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。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。
样本容量的计算公式为:
其中，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。
统计实验的样本量使成它的观测次数。它通常表示为n和一个正整数。样本量是任何实验研究，其目标是使有关从样本假设的一个重要特征。根据这三个值：如估计，总体标准偏差，置信度的最大误差，以作出准确的统计。
样本量的计算公式为： N=Z²*σ²/d²，其中，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。
样本量大小是选择检验统计量的一个要素，由抽样分布理论可知，在大样本条件下，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。
样本容量的大小与推断：
估计的准确性有着直接的联系，即在总体既定的情况下，样本容量越大其统计估计量的代表性误差就越小，反之，样本容量越小其估计误差也就越大。
样本的内容是带着单位的，例如：调查某中学300名中学生的视力情况中，样本是300名中学生的视力情况，而样本容量则为300。
样本容量的大小涉及到调研中所要包括的单元数，样本容量是对于研究的总体而言的，是在抽样调查中总体的一些抽样，比如：中国人的身高值为一个总体，随机取一百个人的身高，这一百个人的身高数据就是总体的一个样本，某一个样本中的个体的数量就是样本容量。
样本量的计算公式是n=z²σ²/d²。其中，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。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。
样本量计算举例：
样本量估算可以通过统计学公式，也可以通过专用软件进行，但首先仍需要确定研究背景、研究假设、主要评价指标和设计模型。
目前常用的样本量估算软件有nQuery Advisor+nTerim、MedCalc、PASS、SAS、Stata、R语言等。
采用统计学公式进行样本量估算的相关要素一般包括临床试验的设计类型、评价指标的期望值、Ⅰ类和Ⅱ类错误率，以及预期的受试者脱落的比例等。
评价指标的期望值根据（基于目标人群样本的）已有临床数据和小样本预试（如有）的结果来估算，应在临床试验方案中明确这些参数的确定依据。
它闪烁就像一朵不真实的花……他就是在未来——因为它能应付，地名全为各种开花的草如此纯洁你们都会收的他寄来的祝福哈哈
论文估算样本量计算方法：首先点击打开“样本量”计算表格。然后点击输入公式“=”号。再输入目标总体数量的平方值，并乘以标准偏差，接着用1减去标准偏差，乘以误差幅度的平方值。样本量=目标总体数量^2*标准偏差*(1-标准偏差)/(误差幅度)^2。最后按“Enter回车键”确定，计算得出样本量。这样就计算好了。样本量是指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。由抽样分布理论可知，在大样本条件下，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。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。
假如生命不再拥有绿色，依然还在求索的我们，为什么不行动起来，保护绿色，保护环境，让我们永远都拥有绿色。到那时，绿色才会高唱：“我轻轻的来，正如你(沙漠)悄悄地走……”(佚名《假如生命不再拥有绿色》)
开题报告样本量估算写法如下：
1、研究背景
主要是根据目前该课题的国内外研究现状，阐明目前已经取得的成果和不足。
2、研究目的
研究目的，即该课题研究的目的是什么？例如，课题的目的是制造某种材料，完成某种测试，达到特定的个性能源指标。
3、研究的意义
研究的意义主要是应用领域。例如，提高xxx材料的性能，满足航空、航天、船舶等领域的实际应用环境服务要求，缩短加工时间，简化加工程序。或者从机理方面阐明了xxx的机理，从本质上解释了xxx的问题。
现实中存在着这个问题，需要研究和解决，指出本课题的研究具有什么样的实际作用。
4、研究内容
研究内容就是要具体细化课题，做什么。这个阶段可以从研究目的中分离出来。例如，研究xxx的机理。这就是论文的结构，可以列举123展开。
5、实验方案
一般在解题时不用具体的实验参数，实验方案可以用大块的部分。例如，可以制造几组试样，进行某种测试和表征，分析某种数据指标。这部分也可以包括实验路线和材料。
6、创新点
创新点是必须有的。或者本科毕业都很棒。我这次带过来的两名本科生是一名毕业，我三年前的本科毕业从材料到工艺到研究内容都是一样的。另一个本科毕业和我硕士期间做的材料一样，只是换了工艺。这个课题很困难，因为它完全重复了前人已有的内容，完全没有创新点。
创新点是可以体现你课题意义的地方。一定要向老师、师兄、姐姐问清楚，在报告书和回答PPT上写清楚。至少在工艺上有所改进，处理方式有所改进。不管怎样，在回答时被老师提问最多的是你的创新点在哪里？
能硕士甚至是博士，毕业的要求本来都不应该是实验结果的多少，是看你做的实验能不能解释一个科学问题或说明一个科学现象，你有没有掌握实现这一项目所需要的技能。
会导致过拟合。论文的样本量太少会导致过拟合，过拟合就是为了得到一致假设而使假设变得过度复杂称为过拟合。想像某种学习算法产生了一个过拟合的分类器，这个分类器能够百分之百的正确分类样本数据（即再拿样本中的文档来给它，它绝对不会分错），但也就为了能够对样本完全正确的分类，使得它的构造如此精细复杂，规则如此严格，以至于任何与样本数据稍有不同的文档它全都认为不属于这个类别。
凉拌呗。两个办法：一是增加样本数，现在都四月下旬了，不知道你还来不来得及；二是硬着头皮往下写，这个做法风险比较大，评审时非常容易被质疑，运气不好就通不过了。
论文陈述可以很好地组织和发展论点，并为读者提供关于论点的“指南”。
论文陈述包含以下内容：
1、陈述你对这个主题的主要观点
陈述观点时一定要表达一个主要思想，并陈述你的立场或看法。关于主题，需思考：
2、给出几个支持主要观点的理由
理由要写清楚，一定要用符合逻辑的事实和证据来支持这个理由。
3、给出一个与主要观点相反的观点
一个好的论文陈述要承认论点存在另一面。所以，同学可以在论文陈述中给出一个反论点。
论文陈述写作示例：
1、首先，从一个问题开始。例如：互联网对教育有正面或负面的影响吗?
2、其次，表明你对这个问题的立场。例如：互联网对教育的正面影响大于负面影响。
3、最后，发展你的答案。例如：互联网使用的负面影响被其对教育的诸多好处所抵消：互联网有助于学生和老师更容易地获取信息、接触不同的观点，以及这是一个灵活的学习环境。
论文样本人数较少时该怎样陈述这个时候你要知道和让别人知道你为啥选取人数比较少要比较合理不然论文就白写了
通常情况下，在论文中报告的样本量可能会偏少，这是因为论文作者在评估数据时可能没有使用全部样本或者没有充分利用可用的数据量。此外，在实验室实验中，数据可能会因为测量准确度、仪器效率等原因而不能采集全部样本。另外，由于实验流程和设备的关系，有时也会存在数据采集暂停的情况，从而导致样本量的减少。