注册会计师在确定样本规模时应考虑哪些因素？

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注册会计师在确定样本规模时应考虑哪些因素？

影响样本规模的因素： 1．可接受的抽样风险。可接受的抽样风险与样本规模成反比。可接受的风险水平越低，需要的样本规模越大。注册会计师愿意接受的抽样风险越高，样本规模越小。 2．可容忍误差。可容忍误差是指注册会计师能够容忍的最大误差。在其他因素既定的条件下，可容忍误差越大，所需的样本规模越小。 3．预计总体误差。预计总体误差是指注册会计师根据以前对被审计单位的经验或实施风险评估程序的结果而估计总体中可能存在的误差。预计总体误差越大，可容忍误差也应当越大；但预计总体误差不应超过可容忍误差。在既定的可容忍误差下，当预计总体误差增加时，所需的样本规模更大。 4．总体变异性。总体变异性是指总体的某一特征（如金额）在各项目之间的差异程度。在控制测试中，注册会计师在确定样本规模时一般不考虑总体变异性。在细节测试中，注册会计师确定适当的样本规模时要考虑特征的变异性。 总体项目的变异性越低，通常样本规模越小。注册会计师可以通过分层，将总体分为相对同质的组，以尽可能降低每一组中变异性的影响，从而减小样本规模。未分层总体具有高度变异性，其样本规模通常很大。最有效率的方法是根据预期会降低变异性的总体项目特征进行分层。在实质性测试中分层的依据通常包括项目的账面金额，与项目处理有关的控制的性质，或与特定项目（如更可能包含错报的那部分总体项目）有关的特殊考虑等。分组后的每一组总体被称为一层，每层分别**选取样本。 5．总体规模。除非总体非常小，一般而言总体规模对样本规模的影响几乎为零。注册会计师通常将抽样单元超过5000个的总体视为大规模总体。对大规模总体而言，总体的实际容量对样本规模几乎没有影响。对小规模总体而言，审计抽样比其他选择测试项目的方法的效率低。

样本容量有单位吗？

没有单位；样本是从总体中抽出的部分单位的集合，这个集合的大小称为样本容量，一般用n表示，它表明一个样本中所包含的单位数。 所以 频数 和 样本容量 都是统计里面的数据。 统计总体：是根据一定目的确定的所要研究的事物的全体。它是由客观存在的、具有某种共同性质的许多个别事物构成的整体。

统计中，样本容量为什么要大于或等于30？可以说具体点吗？谢谢？

所谓大样本，主要指样本容量足够大的时候，根据中心极限定理，标准化的样本均值趋近于正态分布。所以一般的实践中，如果你做关于均值的假设检验，当样本大于30（或者25），可以认为检验统计量服从正态分布，即做正态检验。

为什么增加样本容量就能使置信区间变小？

因为置信区间与置信水平、样本量等因素均有关系，其中样本量对置信区间的影响为：在置信水平固定的情况下，样本量越多，置信区间越窄。其次，在样本量相同的情况下，置信水平越高，置信区间越宽。置信区间变窄的速度不像样本量增加的速度那么快。
也就是说并不是样本量增加一倍，置信区间也变窄一半，所以当样本量达到一个量时，就不再增加样本了。故：置信区间=点估计 ±（关键值 × 点估计的标准差）。在其他因素不变的情况下，样本量越多（大），置信区间越窄（小）。

一般来说样本容量与样本代表性的关系是？

样本容量越大越具有代表性。

选取样本对于教育研究结果至关重要，选取样本有哪些具体的基本要求？

为了保证取样的水平，应遵循四个方面的基本要求： 一、明确规定总体 要从内涵和外延两方面明确总体界限。研究目的、课题性质决定总体的内涵。研究者准备将研究成果推广到什么样的范围，就应在该范围内抽样，这就是总体的外延。二、抽样的随机性 尽可能使每个被抽取的个体具有均等的机会，也就是使被抽取的任何个体与个体之间是彼此**的，在选择上没有联系。三、取样的代表性 要尽可能使抽取的样本能代表总体。只有样本具有代表性，那么由样本特征推断的总体特征才有一般性，对总体的研究成果才有推官价值。样本的代表性正式由部分推断整体做法的理论根据。取样的偏差将导致研究结论的无效。要使取样有代表性，还必须对取样误差进行正确估计。取样误差是指样本的指标数值与总体的指标数值之间所存在的离差。这种差异值越小，就说明抽取的样本能比较正确的反应总体。因此，为了保证取样的代表性，研究者要分析影响误差大小的因素，通过计算取样的标准误差将误差值测定出来，并努力是误差控制在最低的程度。四、合理的样本容量 要科学的确定样本的大小，既要满足统计学上的要求，又要考虑实际上收集资料的可能性，并使误差减到最低限度。

估计总体均值影响因素有哪些？

在一定的抽样方式下，建立置信区间所需样本容量的大小取决于以下几个因素： （一）置信度，也即总体参数真值落在置信区间内的可靠程度。要求较高的置信度，就需要较大的样本容量，置信度越高，样本容量就越大。（二）估计的精度，也即置信区间的宽度。要求较高的置信度，就会扩大置信区间的宽度，也就是说降低了估计的精度。因此，要想既提高估计的精度，又不降低估计的可靠性程度，必须增加样本容量。（三）建立置信区间的费用。虽然增加样本容量可以提高置信区间的可靠性程度和估计的精度，但也不是样本容量愈大愈好。因为增加样本容量，就会延长调查时间，增大工作量和成本费用，同时还可能增大调查误差。

为什么样本量越大，抽样误差越小？

因为样本容量越大，抽样误差越小，样本统计量越能代表（接近）总体参数。
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。总体中抽取的所要考查的元素总称，样本中个体的多少叫样本容量。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。
选取样本的过程叫做抽样，根据不同的对象，在抽样方法也有所不同。