问卷调查中样本量的计算，有个反直觉的事情：如果你想知道1万人的某种偏好（比如喜不喜吃某种水果），在一定准确度的要求下，大概需要随机调查1067个人。
如果要调查10万人的偏好，也只需随机调查1067人。
哪怕要调查1亿人的偏好，也是随机1067人。
计算样本量有现成的公式，网上很多这方面的计算器，简单就可以算出来。但它很难和人说清，为什么统计1万人和1亿人，我选的样本量没区别。
因为大家会天然觉得，要抽样的话，基本就是人群中抽一个百分比，比如百分之一、千分之一这样。那自然基数越大，样本量就越大。
今天看到个很直观的解释：这就像你煮一锅汤，要尝味道咸不咸，只要搅拌够均匀，一小勺就够了。你煮的锅再大，尝味道一小勺就够了。
如果要调查10万人的偏好，也只需随机调查1067人。
哪怕要调查1亿人的偏好，也是随机1067人。
计算样本量有现成的公式，网上很多这方面的计算器，简单就可以算出来。但它很难和人说清，为什么统计1万人和1亿人，我选的样本量没区别。
因为大家会天然觉得，要抽样的话，基本就是人群中抽一个百分比，比如百分之一、千分之一这样。那自然基数越大，样本量就越大。
今天看到个很直观的解释：这就像你煮一锅汤，要尝味道咸不咸，只要搅拌够均匀，一小勺就够了。你煮的锅再大，尝味道一小勺就够了。