在研究中进行测量时，样本的大小会对结果的准确性产生重大影响。
样本量如何影响测量所需的准确性？(7 个关键因素）
1.误差幅度
研究样本量越大，误差范围就越小。
这意味着样本量越大，估计值就越有可能接近人群的真实值。
样本越大，就越能准确代表总体，减少随机变化的影响。
2.结果的精确性
样本量越大，结果越精确。
样本越大，数据的可变性就越小，从而得出更精确的估计值。
这在定量分析中尤为重要，因为微小的变化都会对结果产生重大影响。
3.控制误差
样本量越大，研究人员就越能控制报告假阴性或假阳性结果的风险。
样本越大，研究的统计能力就越强，从而降低了遗漏真实效应或检测到虚假效应的可能性。
4.分析中的表面光洁度
在某些情况下，样品的表面光洁度会影响测量的准确性。
粗糙的表面会造成某些元素的散射和再吸收，从而导致信号强度降低。
较大的样本量可以提供表面光洁度更高的更具代表性的样本，从而有助于减轻这种影响。
5.筛网的精度验证使用筛子进行粒度和级配测试时，可通过统计预测来验证筛子的准确性。虽然不可能保证每个筛孔都完全符合规定尺寸，但测量一定数量的筛孔并使用统计方法，可以对筛子的准确性进行整体评估。6.稀释和粘合剂数量在光谱分析等某些分析中，样品制备过程中使用的粘合剂数量会影响测量的准确性。
