样本容量主要由人口规模、置信水平、误差等因素决定。在抽样调查中，样本容量的确定很重要。因为样本容量太大，会造成人力、物力和财力的很大浪费；样本容量太小，会使抽样误差太大，使调查结果与实际情况相差很大,影响调查的效果。因此需要通过个个因素的权衡来设定合理的样本量。

手动计算公式

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注：计算机结果取整，取整逻辑为“四舍五入”

N = population size（人口规模）

释义：研究产品的总使用用户量。另人口规模超过20,000后，对最终样本量大小的影响不大。

e = Margin of error (percentage in decimal form) （误差范围）

释义：一个百分比，调查结果不可以反映整体人口的程度。误差范围越小，就越接近在给定置信水平下的确切答案。该值测试者自己定义，误差越小需要的样本量越大。

z = z-score（标准分数）

释义：z-分数是与数据点的平均值相比的标准差的数量。

注：这个字段理解难度较高，属于统计学下的一个概念，和数据统计的正态分布相关。目前我们只需要通过和置信水平的对照表来使用即可，下面有标准分数和置信水平的对照表

p =response distribution (相应分布)

释义：对每个调查问题偏向某一侧的百分比。如果不知道的话就用50%，这样可以获取最大的样本量。

confidence level (置信水平)

置信水平是一个统计数据，表示研究人员对数据真正代表产品的用户总量的信心。置信水平越高，样本量越大。可以理解为这是一个期望值，通常使用95%作为置信水平，其他常用的置信水平有：80%、85%、90%、99%。

标准分数对照表

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标准分数对照表

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样本量线上计算器

“survey monkey”和“National Business Research Institute”均为专业的调研公司提供的两种不同的计算器，但两种计算结果相同，确定样本量时根据自己需要取其一即可。

survey monkey：https://www.surveymonkey.com/mp/sample-size-calculator/#

注：需要使用到的字段，“使用产品的用户总量”、“置信水平”、“误差范围”。

National Business Research Institute：https://www.nbrii.com/our-process/sample-size-calculator/

注：需要使用到的字段，“使用产品的用户总量”、“置信水平”、“误差范围”、“相应分布”