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总体和样本的区别
总体——所要考察对象的全体叫做总体.
样本——从总体中所抽取的一部分个体叫做总体的一个样本.
总体：根据研究目的确定的同质观察单位的全体。更确切地说，它是根据研究目的确定的同质观察单位某种变量值的集合。
样本：由总体中随机抽取部分观察单位的变量值组成。样本是总体中有代表性的一部分。
总体、样本与个体的关系与区别
一、概念不同：
1、总体：表示考察对象的全体，又称母体。
2、个体：总体中每个成员称为个体，例如考察某厂生产的灯泡的使用寿命，该厂生产的所有灯泡为总体，每个灯泡为一个个体。
3、样本：又称“子样”，按照一定的抽样规则从总体中取出的一部分个体，样本中个体的数目称为“样本容量”。
二、用法不同：
总体是指考察的对象的全体， 个体是总体中的每一个考察的对象， 样本是总体中所抽取的一部分个体，温馨提示：首先找出考察的对象，从而找出总体、个体，再根据被收集数据的这一部分对象找出样本。
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案例：
总体是在进行统计分析时，研究对象的全部；个体是组成总体的每个研究对象；样本是从总体X中按一定的规则抽出的个体的全部，用 X1，X2，Xn 表示；样本中所含个体的个数称为样本容量，用 n 表示。
就好比要研究一个班的平均身高，这个班的所有同学的身高就是总体；A同学的身高就是1个个体；按一定的规律抽出20个同学的身高研究，这20个同学的身高就是样本；20就是样本容量，即n=20。
样本,样本容量,总体概念分别是什么?请举例说明
总体是考察对象的全体。
样本是观测或调查的一部分个体。
样本容量是总体中抽取的所要考查的元素总称，即样本中个体。
例如：研究某工厂生产的某种产品的废品率，从产品中抽出1000件进行检查。则这种产品的全体就是总体，而这种产品中的每件产品都是一个个体，而样本容量指抽出的1000件产品。
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样本容量过小，会影响样本的代表性，使抽样误差增大、调查研究推论的精确性降低；而样本容量过大，虽然减小了抽样误差，但可能增大过失误差，而且无意义地增大经费开支。
在决定样本容量大小时，主要考虑以下几个因素
1、研究对象的变化程度。通常，总体方差越大，意味着总体内部各事物在调查表现上的差异程度越大，所以需要的样本容量越大，应该多抽一些样本单位。也就是说，研究的现象越复杂、差异越大，样本量要求就越大。
2、研究允许的误差大小（精确度）。一般来说，允许误差越大，意味着对抽样的估计精度要求不高，所以就可以少抽取一些样本单位，需要的样本容量较小。
反之，如果允许误差很小，就是研究要求精确度较高，那么需要的样本量就会比较大。所以，精度要求越高，样本量越大。
3、要求推断的置信程度。在经验上，我们会选择0.05、0.01、0.001这三个水平作为可以接受的犯错概率。所以，0.05是统计上可以接受的最低标准，也是需要样本最少的情况，把犯错概率控制在0.001以下，是非常严格的标准，需要的样本量也越大。
同时，这三个犯错概率分别对应的可靠性系数为0.95、0.99、0.999。也就是说，可靠性系数越大，需要的样本容量越大。
参考资料来源：百度百科-总体
参考资料来源：百度百科-样本容量
参考资料来源：百度百科-样本
总体，个体，样本，样本容量的概念是什么？
总体：总体（population）是包含所研究的全部个体（数据）的集合，它通常由所研究的一些个体组成，如由多个企业构成的集合，多个居民户构成的集合，多个人构成的集合，等等。
个体：通常是数字的名称，或者是某个物体的计量单位。一般指一个生物个体或是一个群体中的特定主体。
样本：样本（specimen）是观测或调查的一部分个体，总体是研究对象的全部。
样本容量：样本容量是指一个样本中所包含的单位数，一般用n 表示，它是抽样推断中非常重要的概念。
扩展资料：
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。
一般的，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。样本容量是对于你研究的总体而言的，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，你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。注意：不能说样本的数量就是样本容量，因为总体中的若干个个体只组成一个样本。样本容量不需要带单位。
参考资料来源：
百度百科-样本容量
百度百科-样本
百度百科-个体
百度百科-总体
总体和样本的区别和联系？（统计学）
一、两者的分类不同：
1、总体的分类：
（1）按总体容量是否可以计量把统计总体分为有限总体与无限总体。
（2）按研究的范围分，把统计总体分为大总体和小总体。
（3）按统计总体是否可加把统计总体分成可相加总体和不可相加总体。
2、样本的分类：
（1）系统抽样：当总体的个数比较多的时候，首先把总体分成均衡的几部分，然后按照预先定的规则，从每一个部分中抽取一些个体，得到所需要的样本，这样的抽样方法叫做系统抽样。
（2）分层抽样：抽样时，将总体分成互不交叉的层，然后按照一定的比例，从各层中独立抽取一定数量的个体，得到所需样本，这样的抽样方法为分层抽样。适用于总体由差异明显的几部分组成。
（3）整群抽样：整群抽样又称聚类抽样。是将总体中各单位归并成若干个互不交叉、互不重复的集合，称之为群；然后以群为抽样单位抽取样本的一种抽样方式。应用整群抽样时，要求各群有较好的代表性，即群内各单位的差异要大，群间差异要小。
二、两者的概述不同：
1、总体的概述：统计所要研究的事物的全体，由许多具有某种共同属性或特征的个别事物组成。组成总体的个别事物称为总体单位。
2、样本的概述：观测或调查的一部分个体，样本中个体的多少叫样本容量。
三、两者的要求不同：
1、总体的要求：总体单位是客观存在的。同一总体中的各个总体单位至少有一个相同的特征，这是构成统计总体的必要条件。统计总体可以分为有限总体和无限总体。
有限总体的总体单位是能够明确确定和计点清楚的。无限总体的总体单位是无限多的和无法计点清楚的。由于统计目的不同，同一事物在某种统计目的下是总体，在另一统计目的下则可能是总体单位。
2、样本的要求：一般的，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。
总体和样本之间的联系：
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。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。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。
参考资料来源：百度百科-样本（统计学概念）
参考资料来源：百度百科-样本统计
参考资料来源：百度百科-统计总体
