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为了确保您的调查结果具有代表性，在您调查的每个小组中拥有大量随机选择的参与者至关重要。那究竟什么是“大数？” 对于95％的置信水平（这意味着只存在你的样本结果的5％的机会从真实总体平均不同的），误差的裕度的良好估计（或置信区间）是通过1 /√给出Ñ，其中N是参与者的数量或样本量（Niles，2006）。

下表显示了样本大小范围为10到10,000的误差范围的估计值。（对于对统计感兴趣的更高级学生，Creative Research Systems网站（Creative Research Systems，2003）有一个更精确的公式，以及一个可以使用的样本量计算器。但是，对于大多数用途，1 /√ N方法就足够了。）

您可以从表格中快速查看调查结果，只有10名随机参与者不可靠。在这种情况下，误差幅度约为32％。这意味着，如果你发现，例如，你的10个参与者中有6个（60％）有高度恐惧，那么恐高症的人口的实际比例可能会有±32％的变化。换句话说，实际比例可能低至28％（60 - 32），高达92％（60 + 32）。范围很大，你的小调查并没有多说。

如果将样本量增加到100人，则误差范围降至10％。现在，如果60％的参与者报告了对高度的恐惧，那么总体人口中有50％到70％的人有恐高症的概率为95％。现在你到了某个地方。如果要将误差范围缩小到±5％，则必须调查500个随机选择的参与者。最重要的是，您需要先调查很多人，然后才能开始对结果有信心。

参考书目

• 此网页计算所需置信区间所需的样本量，或给定样本量的置信区间：
  Creative Research Systems，2003。“样本量计算器”，2006年6月28日检索自 http://www.surveysystem.com /sscalc.htm。

• 该网站提供有关统计和统计测试的信息，为非数学家编写：
  Niles，Robert，2006年。“Robert Niles的新闻帮助：每个作家应该知道的统计数据”，RobertNiles.com。2006年6月28日从http://www.robertniles.com/stats/检索。