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。比如 ，当手中的牌型不好时，可以考虑改变打法
，选择更容易和牌的方式。 记牌和算牌：记牌和算牌是麻将高手的必备技能 。通过记住已经打出的牌和剩余的牌，你可以更好地接下来的牌局走向 ，从而做出更明智的决策。 保持冷静：在麻将比赛中
，保持冷静和理智非常重要
。不要因为一时的胜负而影响情绪，导致做出错误的决策。要时刻保持清醒的头脑 ，分析牌局
，做出佳的选择 。  
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请注意，虽然微乐麻将自建房胜负规律策略可以提高你的赢牌机会 ，但麻将仍然是一种博弈游戏
，存在一定的运气成分
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样本，也称随机样本 ，是统计分析的基础，其实质就是研究对象的数据表示
，不同的研究目的和统计分析方法对构成样本数据要求是不同的
。概括起来，由数据构成的样本需要具备如下基本条件：

(一)随机性

放射性数据的随机性及其空间分布的随机性构成了样本的随机性。为了保证样本的随机性 ，通常的方法是在抽样的总体范围内布置简单的矩形测网
，在网的结点或按一定的间隔采样或测量 。

(二)代表性

样本的作表性取决于构成样本的数据的代表性
。不同的方法采集的数据有不同的代表性，而且它们的意义也各异。但需从下面两个方面考虑 ，以保证数据的代表性 。

1.样品的采集位置、体积大小和采集对象

如不同的深度
，同一深度不同的粒度的对象，样品的重量等
。这是由于在不同深度的土壤层中地球化学元素的富集程度和特点各异 ，致使各层元素的平均含量和变化性(如方差)不同。另外
，即是在同一层中取不同粒度的土壤，其平均含量和变异性也有差异 。为了避免这种影响 ，采集样品时需要尽可能保持采样深度和采样对象的一致性。

样品体积对样本代表性的影响
，一般是单样体积越大，样品中元素的平均含量越低 、方差越小 ，频率分布逐渐趋于正态分布，样本的代表性越大
。这是进行总体对比、类比时必须注意的问题之一。

在勘查地球物理中
，无论是放射性勘查方法，还是其他地球物理勘查方法 ，由于它们的探测深度和范围大
，所以其测量值的代表性比一般化探样品大得多 。探测深度和探测对象不同测量值的代表性和意义也各异
。

2.采样点的分布是否均匀合理
、数目是否足够

如取样点的稀密，所代表的岩体或研究对象分布 ，反映各种地质体或研究对象的样品数目。

采样点的分布是否合理取决于研究对象的大小 。通常大而均质的地质体可稀些
，否则可密些
。总之，分布要均匀 ，密度要合适
，以能控制和反映整个研究对象的特征，使推断结论不致产生错误为准则。同时为了便于推断解释 ，采样时还要尽可能分清地质体采样 。

采样点数目对样本代表性的影响
，可以用数理统计中的估计区间来说明，估计区间越小 ，则样本代表性越大，反之越小
。它与采样点数n(即样本容量)的关系可由下式估算。即估计区间

放射性勘探方法

上式表明
，对于同一研究对象(此时均方差s呈定值)，当概率系数ta一定时 ，n越大
，估计区间ma越小，估计精度越高 ，则样本代表性越大；否则
，代表性越小 。换言之，若要求取ma一定时 ，对含量变异性大的元素需要增大样本容量；对变异性小的元素只要取少量样品就有较大代表性了
。

(三)样品含义的准确性

样本的含义取决样本中变量的定义
，这是不容忽视的。如果变量的定义(如岩石定名)不准确或不严格，则样本的含义就会产生混乱 ，理解上就会产生差异 。这样不仅会给准确选择变量及其参数造成困难
，而且难于准确推断研究对象和进行成果解释，有时甚至得出错误的结论。

例如 ，确定岩石的伽马射线照射量率本底数时，不仅需要明确统计岩石本底的目的
，注意岩石定名是否准确统一及仪器类型和测量条件是否一致，而且对同种岩性哪个范围的测量值哪些能参加统计 ，哪些应当舍弃等都要依据研究目的事先做出规定
，否则样本含义的准确性就不能保证，由样本得出的底数及其变化的原因也难于解释
。

变量参数的确定和选样是以精心选样和定义变量为前提的 ，变量确定了
，其相应的各种参数才能依据研究目的加以确定。例如，在矿产预测中要进行“定量预测” ，首先要查明控矿因素和找矿标志
，然后才能依据它们的变化确定找矿远景区的空间位置，给出远景区可能发现矿床的概率以及各种变量的数量特征或有利找矿区间等 。这些参数确定的是否准确 ，直接影响“定量预测 ”的效果
。

(四)数据的可靠程度

样本数据的可靠程度系指数据反映研究对象的某种特性的真实程度。包括一定测试条件下数据的准确度、精确度和数据的可利用程度 。

所谓准确度系指观测值与真值的符合程度
。精确度系指观测值的重复性大小。可利用程度系指为了达到某种研究目的
，数据满足其要求的程度 。

一般来说，一组测量值中 ，尽管精确度很高，准确度不一定很好
，可利用程度也不一定很高；而准确度好，精确度一般就高 ，但数据的可利用程度不一定很高
，其原因是数据的可利用程度与一定的研究目的相关联
。也就是说，如果数据的可利用程度高 ，则对某一项研究目的来说
，数据就是可靠的，准确度和精确度也就达到了要求。例如为了划分岩层 ，只要不同岩层间的物性差异大于各岩层内的物性差异即可
，因此精确度不一定要求很高 。但是为了满足大面积放射性普查的需要，达到区分岩性与微弱异常的目的 ，必须满足普查对仪器的精确度要求和对仪器间的精确度要求 、仪器间一致性的要求
。而且精确度越高
，一致性越好，则数据的可利用程度越高 ，因此，这时就不要求很高的准确度。但是
，对于矿体品位的测定，准确度是必须保证的 。

(五)数据的统一性

为了保证统计分析结果的可对比性 ，变量的选择
、观测方法、取值区间 、数据的取舍标准要统一。因此有的问题事先需要制定某些准则
。

总之
，在找矿
、探矿和矿产预测中，如果样本的上述条件能得到满足 ，那么用样本推断研究对象
，并与专业知识相结合，就可能获得好的效果 ，否则效果就不会好
，甚至导致错误的推断或结论。这就是说，在进行统计分析的过程中 ，不仅要注意数据处理的全过程
，而且要胸怀全局，注意制约整个过程的前提条件 。否则再严密、再精确的数学分析及其结论也是没有用的
。

样本含量估算的基本条件

问题一：怎么确定抽样调查中的样本量？ 确定样本的数量是抽样调查中的重要环节 ，在充分满足调查内容要求情况下合理的确定样本量不能不说是摆在每个调查公司面前的重要课题，过多的样本量设计只会给客户增加经济负担
，对友邦顾问来讲，我们确定样本量的原则是：一是达到调查目的 ，二是给客户省钱。 概率抽样的基本原则是：样本量越大
，抽样误差就越小，而样本量越大 ，则成本就越高 。根据数理统计规律
，样本量增加呈直线递增的情况下（样本量增加一倍，成本也增加一倍） ，而抽样误差只是样本量相对增长速度的平方根递减
。因此
，样本量的设计并不是越大越好，通常会受到经济条件的制约。 通常 ，在概率抽样的情况下
，友邦顾问在确定样本量时会遇到如下情况： 预算：预算的多少直接影响着调查样本量的设计，通常某一项调查为满足调查要求必须有一个最低的预算指标 。如果低于这个指标的预算 ，不能满足调查最低精度的话，友邦顾问建议要放弃这项调查任务
。 经验：一些客户会经常要求调查公司完成 200  、 300 
、 400 等特定的样本量。这种样本量确定的方法一方面可能考虑了调查误差
，另一方面也可能是凭着以前的调查经验 。在这种情况下，如果友邦顾问认为样本量的设计不能满足精度要求的时候 ，我们的项目经理会建议所需要增加的样本量
，否则调查的结果会出现偏差
。 子群分析：在任何样本量确定的过程中，都必须考虑被调查样本的子群数。也就是说 ，当被调查样本群子群数比较多的时候
，样本量就必须相应扩大 。如：某一项调查 400 个样本量是基本满足要求的，但如果将这些样本量划分为男和女各占 50 ％的话 ，那么
，每个子群只有 200 个样本。如果进一步按年龄组细分的话，假设是两个年龄组 ，那每一个子群只有 100 个样本
，这样的样本量就不能满足最初设计的要求了，因此必须按照子群要求设计样本量则是最合理的
。 统计分析：友邦顾问在确定样本量时通常在考虑上述具体情况下 ，会考虑如下统计方面的因素，即：总体调查标准差；抽样允许的误差和预期置信度。 样本量确定公式：在充分考虑所有统计因素基础上
，友邦公司通常采用的简单随机抽样（特别是估计平均值时）的公式为： N = Z 2 σ 2 / E 2 其中， N 为适合的样本量； Z 为调查置信度； σ 为总体标准差； E 为抽样误差范围 在解决“比例
”方面的调查问题时 ，友邦顾问所采用的抽样公式为： N = Z 2 [P(1-P)] / E 2 其中
， N 为适合的样本量； Z 为调查置信度； P 为样本的离散程度； E 为抽样误差范围 和

问题二：怎样计算样本量 一般根据临界t值、方差S2和允许误差d，计算

样本量n=t×S2/d2

问题三：怎样确定样本数量 我来回答：对于13万的人 ，做调查
，得取多少样本，这个得看你要求的精确度 ，统计学上有这样的一套公式
， zjsec/peixun/pei21.HTM 而对于市场调查； 在市场研究中，常常有客户和研究者询问：“要掌握市场总体情况 ，到底需要多少样本量？”
，或者说“我要求调查精度达到95%，需要多少样本量？ ” 。对此 ，我往往感到难以回答，因为要解决这个问题
，需要考虑的因素是多方面的：研究的对象，研究的主要目的 ，抽样方法
，调查经费…
。有人说，北京这么大 ，上千万人口
，我们怎么也得做一万人的访问才能代表北京市吧。根据统计学原理，完全不必 。只要在500－1000左右就够了
。当然前提是 ，我们要按照科学的方法去抽样。 根据市场调查的经验
，市场潜力等涉及量比较严格的调查所需样本量较大，而产品测试 ，产品定价
，广告效果等人们间彼此差异不是特别大或对量的要求不严格的调查所需样本量较小些 。 样本量的大小涉及到调研中所要包括的人数或单元数
。确定样本量的大小是比较复杂的问题，既要有定性的考虑也要有定量的考虑。 从定性的方面考虑样本量的大小 ，其考虑因素有：决策的重要性，调研的性质
，变量个数，数据分析的性质 ，同类研究中所用的样本量
，发生率，完成率 ，资源限制等 。具体地说
，更重要的决策，需要更多的信息和更准确的信息 ，这就需要较大的样本；探索性研究
，样本量一般较小，而结论性研究如描述性的调查 ，就需要较大的样本；收集有关许多变量的数据
，样本量就要大一些，以减少抽样误差的累积效应；如果需要采用多元统计方法对数据进行复杂的高级分析 ，样本量就应当较大；如果需要特别详细的分析，如做许多分类等
，也需要大样本
。针对子样本分析比只限于对总样本分析，所需样本量要大得多。 具体确定样本量还有相应的统计学公式 ，根据样本量计算公式
，我们知道，样本量的大小不取决于总体的多少 ，而取决于(1) 研究对象的变动程度；(2) 所要求或允许的误差大小；(3) 要求推断的置信程度 。也就是说
，当所研究的现象越复杂，差异越大时 ，样本量要求越大；当要求的精度越高
，可推断性要求越高时，样本量越大。因此 ，如果不同城市分别进行推断时
，大城市多抽，小城市少抽这种说法原则上是不对的
。在大城市抽样太大是浪费 ，在小城市抽样太少没有推断价值。 总之，在确定抽样方法和样本量的时候
，既要考虑调查目的，调查性质 ，精度要求（抽样误差）等
，又要考虑实际操作的可实施性，非抽样误差的控制 、经费预算等 。专业调查公司在这方面会根据您的情况及调查性质 ，进行综合权衡
，达到一个最优的样本量的选择
。 实际研究中的一些经验 根据一些学者的研究，以及远东零点在市场研究中的经验 ，市场调查中确定样本量通常的做法是： 1
、通过对方差的估计
，采用公式计算所需样本量，主要做法有： 2、用两步抽样 ，在调查前先抽取少量的样本
，得到标准差S的估计，然后代入公式中 ，得到下一步抽样所需样本量n； 3 、如果有以前类似调查的数据，可以使用以前调查的方差作为总体方差的估计。 4、根据经验
，确定样本量，主要方法有： 5
、如果以前有人做过类似的研究 ，初学者可以参照前人的样本 。 6、如果是大型城市 、省市一级的地区性研......>>

问题四：分层抽样如何确定样本容量 30分 先将总体的单位按某种特征分为若干次级总体（层）
，然后再从每一层内进行单纯随机抽样，组成一个样本的统计学计算方法叫分层抽样
。

分层抽样确定样本容量原则：

1
、以调查所要分析和研究的主要变量或相关变量作为分层标准。

2、以保证各层内部同质性强和各层之间的异质性强 、突出总体内在结构的变量作为分层变量 。

3
、以那些已有明显层次区分的变量作为分层变量
。

例如 ，一个单位的职工有500人
，其中不到35岁有125人，35岁至49岁的有280人 ，50岁以上的有95人.为了了解这个单位职工与身体状况有关的某项指标
，要从中抽取一个容量为100的样本，由于职工年龄与这项指标有关 ，决定采用分层抽样方法进行抽取.因为样本容量与总体的个数的比为1：5
，所以在各年龄段抽取的个数依次为125/5，280/5 ，95/5，即25
，56，19。

求解过程：

解： S1:100 / 500 = 0.2

S2: 125*0.2= 25 ――――――――（不到35岁）

280*0.2= 56 ――――――――（35岁至49岁）

95*0.2= 19 ――――――――（50岁以上）

S3: 所以：50岁的抽19人

问题五：样本容量如何确定？ 10分 样本是从总体中抽出的部分单位 *** ，这个 *** 的大小叫做样本量 。

一般而言
，样本的容量大的话，样本的误差就小 ，反之则大
。

通常样本单位数大于30的样本可以称为大样本
，小于30的样本则称为小样本。在实际应用中，我们应该根据调查的目的认真考虑样本量的大小 。

样本容量的大小涉及调研中包括的单元数。从定性的方面考虑样本量 ，因素有：决策的重要性
，调研的性质，变数个数 ，数据分析的性质
，同类研究中所用的样本量，发生率 ，完成率，资源限制等
。决策越重要
，需要更多和更准确的信息，就需要用较大的样本；探索性研究 ，样本量一般较小
，结论性研究则需要较大的样本；收集有关许多变数的数据，样本量就要大一些 ，减少抽样误差的积累效应；如果需要采用多元统计方法对数据进行复杂的高级分析
，样本量就应当较大；如果需要特别详细的分析，如做许多分类等 ，也需要大样本。针对子样本分析时
，需要的样本量比对总样本分析要大许多 。

样本量的确定有相应的统计学公式，具体取决于

1. 研究对象的变化程度

2. 精确度要求（即允许误差的大小）

3. 推断的置信程度

公式：

已知总体方差 ，重复抽样时
，至少应抽取的样本量为n
。（给定极限误差和概率误差）

已知总体方差，不重复抽样时 ，至少应抽取的样本量为n。

其中，Z为概率度
，N为样本总数，α为极限误差 。

问题六：做市场调研怎样确定样本量？ 样本量要看你的项目是要做什么的吧 ，要看做多大范围
。具体的样本量是跟你要对市场的了解程度有关系的
，但不是说越多越好。我记得之前在叫达闻通用的公司网站上看过有关样本量的研究 。建议你去看一下吧
。

样本含量估算的基本条件包括总体方差和标准差、误差容忍度 、显著性水平
、效应大小、功效（1-β）。

1 、总体方差和标准差：在估计样本大小时，需要考虑总体的方差或标准差 。方差或标准差较大的总体需要更大的样本大小 ，以降低抽样误差
。如果对总体方差没有先验的信息
，可以进行试验观察或利用历史数据进行估计。

2
、误差容忍度（或置信水平）：误差容忍度是指在统计推断中可以接受的误差范围 。通常使用置信区间或误差上限来衡量误差容忍度。较小的误差容忍度要求较大的样本大小，能够提供更准确的估计结果
。

3、显著性水平：显著性水平是在统计假设检验中使用的一个参数。它是指在进行假设检验时 ，根据样本观察结果所采取的显著性水平（通常为α值） 。显著性水平较小
，要求更大的样本容量以确保对小效应的检测力
。

4 、效应大小：效应大小指待检验的效应或差异的大小。效应大小越小，即待检验的效应或差异越低 ，需要更大的样本大小才能检测到显著的差异 。

5、功效（1-β）：功效是指在给定显著性水平下检测到真实效应的概率
。较高的功效要求较大的样本
，能够提高检验的准确性和可靠性。

样本含量估算的特点

1
、精确性要求：样本含量估算的目的是为了使得统计分析的结果具有一定的精确性 。通过合理估计样本大小，能够降低抽样误差 ，增加对总体参数的准确估计
。

2、可靠性：样本含量估算要求具有一定的可靠性，即在给定的误差容忍度 、显著性水平和效应大小下
，所估计的样本大小应该能够满足所需的统计效能。同时，需考虑到其他影响样本大小的因素 ，如样本的可用性和成本等 。

3
、统计推断的基础：样本含量估算是进行统计推断的基础
，它影响了估计的精确性、假设检验的准确性和效能，以及相关的置信区间宽度等
。

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