样本为什么不能低于30

1. 样本为什么不能低于30

因为样本量低于30，不具备普遍性，统计结果不科学。
一般来说，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的样本可称为大样本，小于30的样本则称为小样本。样本容量的大小涉及到调研中所要包括的单元数。确定样本容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。



样本抽样方法的选择：
选择适当的抽样方法要考虑可行性，例如一个教师要研究珠三角地区的教师职业倦怠问题，需要在珠三角的不同地区选取样本，研究者应该考虑是否有能力获得可靠的样本信息。考虑抽样的可行性也是考虑抽样的经济性，开展一项研究的人、财、时间是有限的。
必须考虑充分运用有限资源获得最有价值的信息。再次，好的抽样设计应该具有可测性，也就是说样本提供的信息可以有效推断出总体特征。最适当的抽样设计应该是既充分包含了所要研究的问题，又是可行的，研究者通过努力可以完成。

2. 为什么样本量至少是30

实际使用的数据少于30，就会影响到检验。此外，如果在理论设定中研究多个变量，就要考虑增加样本。
亚里士多德把数学定义为“数量数学”，这个定义直到18世纪。从19世纪开始，数学研究越来越严格，开始涉及与数量和量度无明确关系的群论和投影几何等抽象主题，数学家和哲学家开始提出各种新的定义。


这些定义中的一些强调了大量数学的演绎性质，一些强调了它的抽象性，一些强调数学中的某些话题。即使在专业人士中，对数学的定义也没有达成共识。
数学是否是艺术或科学，甚至没有一致意见。许多专业数学家对数学的定义不感兴趣，或者认为它是不可定义的。有些只是说，“数学是数学家做的。”
数学定义的三个主要类型被称为逻辑学家，直觉主义者和形式主义者，每个都反映了不同的哲学思想学派。都有严重的问题，没有人普遍接受，没有和解似乎是可行的。

3. 下列说法正确的是样本量越大

用样本估计总体时，样本容量越大，估计就越精确，  样本的平均值可以近似地反映总体的平均状态，  样本的标准差可以近似地反映总体的波动状态，数据的方差越大，说明数据越不稳定，  样本的结果可以粗略的估计总体的结果，但不就是总体的结果．  故选B．

4. 已知20个样本，

8.9.10.10.10.11.12.12.12.12.12.12.13.13.13.14.14.14.14.15

20×0.1=2；
所以只有[8,9]符合要求

5. 最低样本量是15个还是30个

样本量一般是不低于5个，实际中一般采用10~15个，具体看你自己的产品情况，因为样本量过小，总体方差本来就很大的情况下，置信区间就会变的很大。
总体包含的观察单位通常是大量的甚至是无限的，在实际工作中，一般不可能或不必要对每个观察单位逐一进行研究。我们只能从中抽取一部分观察单位加以实际观察或调查研究，根据对这一部分观察单位的观察研究结果，再去推论和估计总体情况。
如上述某新药治疗流感例子，试验治疗的只是少数有限的病人，而结论却要推广到全体，得出一个该药对所有流感患者之疗效的规律性的认识。所以说，观察样本的目的在于推论总体，这就是样本与总体的辩证关系。

样本容量又称“样本数”。指一个样本的必要抽样单位数目。
在组织抽样调查时，抽样误差的大小直接影响样本指标代表性的大小，而必要的样本单位数目是保证抽样误差不超过某一给定范围的重要因素之一。因此，在抽样设计时，必须决定样本单位数目，因为适当的样本单位数目是保证样本指标具有充分代表性的基本前提。
确定样本容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。

6. 什么是样本规模？

样本规模是指进行调查研究时所需要的调查对象的多少，样本（即调查对象）太小会降低其代表性，相反，样本（即调查对象）太大则会付出较多的人力、财力和时间，有时甚至造成浪费，同时还会增加调查的工作量。在统计学上，将容量大于或等于50个个体的样本称为大样本，因此，社会调查研究通常采用100人的大样本。