今天主题的开始给大家讲一个故事~
有一个牧羊人，正在草地上放羊，忽然走来一个西装革履的年轻人，年经人走到牧羊人面前说：“老先生，我可以为您服务，我将告诉您的这群羊有几头，作为酬劳您需要给我一头羊”。
牧羊人还未作答，年青人就开始了工作，年轻人用笔记本电脑无线上网，链接上NASA的内部网，调动低轨道卫星，把卫星遥感成像的图片再通过软件分析，数十分钟后，年轻人再次走到牧羊人面前：“老先生，您的羊群共有763头。”说完后他抱起一只羊就要走。
牧羊人这时叫住了年轻人：“年轻人，如果我能猜出你就职的公司，你可不可以把酬劳还给我”？
“可以”，年轻人答。
“你是麦肯锡公司的”，牧羊人说。
年轻人很惊讶，“您怎么知道？”
牧羊人笑了：“有三个理由足以让我知道：
第一，我没有请你，你自己就找上门来；
第二，你告诉了我一个我早已知道的东西，还要向我收费；
第三，一看就知道你不懂我们这一行，你抱的根本不是羊，而是一只牧羊犬。
通过复杂的技术手段来熟悉老农有多少只羊未免有些小题大做；但是通过调研的方法获得精准的市场资料，的确需要科学的方法和严谨的态度，如：客户满意度调研、传播效果测评、品牌知名度调研等；
定量调研时通过样本来推断总体特征的统计学方法，统计过程的误差导致我们获得的调研数据与事实真相之间存在差距，使得我们的调研数据与市场现状存在偏差；调研过程中有效的误差控制，成为调研数据更加接近市场现状的关键。但究竟该选择多大的样本量和怎样的抽样误差，才能满足调查的实际需求，并有效的控制成本。直观的说，采用不同数量的抽样样本，可达到怎样的研究效果？针对这个问题，我们分享一个行业内常用的数值。
| 样本量 | 效果 |
| 5 | 只能获得一半的答案。保证得到前2个主要的答案。 |
| 10 | 答案获得率达到70%。保证得到前5个主要的答案。 |
| 15 | 前5个主要的答案。答案获得率达到80%。保证得到前8个主要的答案。建议作为定性研究的最低样本量 |
| 20 | 答案获得率达到85%。保证获得前10个主要的答案 |
| 30 | 答案获得率达到90%。保证获得前12个主要的答案。可粗略量化分辨出高、中、低结果建议作为定量研究中一个细分配额的最低样本数 |
| 50 | 答案获得率，精确度比30样本量要高一些 |
| 100 | 答案获得率接近100%。抽样误差约为+10%，调查结果可以反映市场的大体情况，但数据排名仍然有一定的误差。建议用于项目中各分城市的最低样本数 |
| 150 | 抽样误差比100样本量略佳，调查结果更接近现实，不过差别不会太大 |
| 200 | 答案获得率稳定为100%。抽样误差缩小至约为+7%，结果很接近真实值，但多次抽样结果仍然有结果不稳定的情况。建议用于市场描述性或问题诊断性研究项目，但不适合用于连续跟踪性的研究 |
| 300 | 抽样误差为+5.4%，调查结果基本上与现实一致，数据准确度和稳定性都很好建议作为U&A研究和各类跟踪性研究的基础样本 |
一、确定样本量的公式：
简单举个栗子计算：
在北京进行一项抽样调查以了解某种新服务方式的接受度，根据厂家反映，接受度为30%，厂家要求在95%的置信度下抽样误差范围不超过正负4%，因此简单随机抽样的样本量为：
1.96×1.96×30%×（1-30%）/（4%×4%）=504
那么样本量与总体规模N有关吗？答案肯定是有关的，例：简单随机抽样估计P，置信度95%，允许误差5%，在p=0.5条件下，总体规模（N）越大，所需要的样本量也就越大
估计精确度越高越好吗？
简单随机抽样估计比例P的样本量与误差（当p=0.5时）
样本量 误差
50 0.14
100 0.10
500 0.045
1000 0.032
可见对精准度要求的判断十分重要，为得到最小误差而选择最大样本量不是好的选择。
二、确定样本量需要考虑的内部因素
1、全国性的还是分城市的或者是分区的
2、城市内是否需要进一步按职业或企业类型等变量细分，分析是否详尽
3、是否高级统计分析方法
4、80%以上的CELL中部少于30个样本量
5、是否要做预测，是否使用模型
三、确定样本量需要考虑的外部因素
1、费用是实际项目设计中最重要的影响因素
2、非抽样误差的抽制
3、时间限制
4、实际操作的可实施性
总结：由此可知，在精度要求相同条件下，在北京市进行一项调查和在全国进行一项调查，样本量的差别并不大。总体规模越大，进行抽样调查的效率越高。若分类、分区、分层分别进行估计则另当别论。
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