樣本含量，就是在一項調(diào)查或?qū)嶒炑芯恐?，被調(diào)查的人數(shù)或用于實驗的動物數(shù)。有時稱其為受試對象的個數(shù)或樣本大小。在一項具體的調(diào)查或?qū)嶒炑芯恐?，究竟應該用多大的樣本含量合適呢？一般來說，若從嚴格定義的總體中隨機抽樣，樣本含量越大越好。但事實上，這樣做是行不通的。因為樣本越大，所需花在調(diào)查或?qū)嶒炆系木?、人力和物力都會很大，有時需要的時間很長。一旦人力和物力等不足，工作開展起來必然會粗枝大葉，數(shù)據(jù)的精確度必然很低，此時，樣本含量越大，提供的錯誤信息就越多，勞民傷財，的確毫無價值；樣本含量過小，也不妥當。因為人們研究的問題往往比較復雜，觀測的指標常帶有變異性。例如，同是正常人，有的人血壓較高，有的人血壓較低，統(tǒng)計學上就說血壓這個定量指標具有變異性。要想反映帶有變異性的指標（常稱其為隨機變量）的變化規(guī)律性，必須在相同的實驗條件下進行多次獨立的重復實驗，才有可能使隨機變量的規(guī)律性真實地顯露出來。例如，用某種新藥治療某種疾病患者，治療10人結果有8人治愈，我們能認為，該藥對于該病的治愈率為80%嗎？不能，絕對不能！因為在此項實驗研究中，樣本含量n＝10還是比較小的，80%這個結果可能不具有重現(xiàn)性和穩(wěn)定性。若設π為該藥對于該病的總體治愈率，由統(tǒng)計學知識可算出總體率π的95%置信區(qū)間為：44.4%≤π≤97.5%。也就是說，如果我們把同樣的實驗重復做100批，每批都治療10名患者，在療效居中的95批實驗結果中，療效最差時可低到44.4%，療效最好時可高到97.5%。若用該藥治療該病患者1萬人結果有8 000人治愈，此時，我們又能得出什么樣的結論呢？由統(tǒng)計學知識可算出總體率π的95%置信區(qū)間為：79.2%≤π≤80.8%。也就是說，如果我們把同樣的實驗重復做100批，每批都治療1萬名患者，在療效居中的95批實驗結果中，療效最差時也可達到79.2%，療效最好時也僅為80.8%。于是，我們可以很有信心地說：該藥對該病的治愈率為80.0%。這個例子告訴人們，樣本含量很小時，依據(jù)其實驗結果是很難得出明確結論的；而當樣本含量很大時，所得的結果就非常穩(wěn)定，具有很好的重現(xiàn)性。

樣本含量通常需要區(qū)分，是整個實驗研究中的樣本含量，還是實驗研究中某特定小組中的樣本含量。例如，現(xiàn)有3種手術方法需要比較，各手術組均有20名患者，整個實驗中含有樣本含量N＝60，而各小組的樣本含量均為n＝20。在多因素實驗研究中，千萬不要僅看N的數(shù)值，而應著重考察各組的n數(shù)值。再比如，在某項實驗研究中，所用的樣本含量已達N＝1 000例，初看起來，樣本含量已相當大了。但仔細一看，發(fā)現(xiàn)實驗中共涉及4個5水平因素，研究者考慮問題還十分“周到”，即考察的實驗條件為全部因素的所有水平組合。事實上，共有54＝625個實驗小組，每個小組的樣本含量n≈1.6例。這個實驗設計仍應屬于樣本含量很小的錯誤的實驗設計。

總而言之，要想使實驗結果達到一定的精確度，又不浪費人力、物力和時間，需要根據(jù)具體情況、基本信息和精確度要求，估計所需的各小組的最小樣本含量。這就是通常所講的樣本含量估計問題。