1. 做市場調研怎樣確定樣本量
市場抄調查中確定樣本量通常的做法是：襲
1、通過對方差的估計,採用公式計算所需樣本量,主要做法有：
2、用兩步抽樣,在調查前先抽取少量的樣本,得到標准差S的估計,然後代入公式中,得到下一步抽樣所需樣本量n；
3、如果有以前類似調查的數據,可以使用以前調查的方差作為總體方差的估計.
4、根據經驗,確定樣本量,主要方法有：
5、如果以前有人做過類似的研究,初學者可以參照前人的樣本.
6、如果是大型城市、省市一級的地區性研究,樣本數在500-1000之間可能比較適合；而對於中小城市,樣本量在200-300之間可能比較適合；如果是多省市或者全國性的研究,則樣本量可能在1000-3000之間比較適合.
7、作為一個常識（主要是為了顯著性檢驗）,要進行分組研究的每組樣本量應該不少於50個.
8、通過試驗設計所作的研究,可以採用較小的樣本量.如產品試用（留置）調查,在經費有限的情況下,可以將每組的樣本量降低至30個左右,最好每組在50以上.
有些復雜，
如果需要執行可以聯系我們
2. 怎樣計算市場調查的抽樣調查樣本量啊
如何確定樣本量,基本方法很多,但是公式檢驗表明,當誤差和置信區間一定時,不同的樣本量計算公式計算出來的樣本量是十分相近的,所以,我們完全可以使用簡單隨機抽樣計算樣本量的公式去近似估計其他抽樣方法的樣本量,這樣可以更加快捷方便，然後將樣本量根據一定方法分配到各個子域中去。所以，區域二相抽樣不能計算樣本量的說法是不科學的。
1．簡單隨機抽樣確定樣本量主要有兩種類型:
（1）對於平均數類型的變數
對於已知數據為絕對數,我們一般根據下列步驟來計算所需要的樣本量。已知期望調查結果的精度(E), 期望調查結果的置信度(L),以及總體的標准差估計值σ的具體數據，總體單位數N。
計算公式為:n=σ2/(e2/Z2+σ2/N)
特殊情況下,如果是很大總體,計算公式變為:n= Z2σ2/e2
例如希望平均收入的誤差在正負人民幣30元之間,調查結果在95%的置信范圍以內,其95%的置信度要求Z的統計量為1.96。根據估計總體的標准差為150元,總體單位數為1000。
樣本量:n=150*150/(30*30/(1.96*1.96))+150*150/1000)=88
(2)於百分比類型的變數
對於已知數據為百分比,一般根據下列步驟計算樣本量。已知調查結果的精度值百分比(E),以及置信度(L),比例估計(P)的精度,即樣本變異程度，總體數為N。
則計算公式為:n=P(1-P)/(e2/Z2+ P(1-P)/N)
同樣,特殊情況下如果不考慮總體,公式為:n= Z2P(1-P)/e2
一般情況下,我們不知道P的取值,取其樣本變異程度最大時的值為0.5。
例如:希望平均收入的誤差在正負0.05之間,調查結果在95%的置信范圍以內,其95%的置信度要求Z的統計量為1.96，估計P為0.5,總體單位數為1000。樣本量為:n=0.5*0.5/(0.05*0.05/(1.96*1.96)+0.5*0.5/1000)=278
2.樣本量分配方法
以上分析我們獲得了採用簡單隨機抽樣公式計算得到的樣本量，總的樣本量需要在此基礎上乘以設計效應的值得到。由於樣本總量已經確定,我們採用總樣本量固定方法分配樣本,這種方法包括按照比例分配和不按照比例分配兩類。實際工作中首先計算取得區縣總的樣本量,然後逐級將其分配到各階分層中,如果不清楚各階分層的規模和方差等,一般採取比例分配或者比例平方根分配法。如果有一定輔助變數可以使用，可以採用按照規模分配法分配樣本量。
3.樣本量和總體大小的關系: 在其它條件一定的情況下，即誤差、置信度、抽樣比率一定，樣本量隨總體的大小而變化。但是，總體越大，其變化越不明顯；總體較小時，變化明顯。
二者之間的變化並非是線性關系。所以，樣本量並不是越大越好，應該綜合考慮，實際工作中只要達到要求就可以了。
3. 調研中的樣本和樣本量指的是什麼和調查問卷有什麼區別
（1）對於平均數類型的變數
對於已知數據為絕對數,我們一般根據下列步驟來計算所需要的樣本量。已知期望調查結果的精度(E), 期望調查結果的置信度(L),以及總體的標准差估計值σ的具體數據，總體單位數N。
計算公式為:n=σ2/(e2/Z2+σ2/N)
特殊情況下,如果是很大總體,計算公式變為:n= Z2σ2/e2
例如希望平均收入的誤差在正負人民幣30元之間,調查結果在95%的置信范圍以內,其95%的置信度要求Z的統計量為1.96。根據估計總體的標准差為150元,總體單位數為1000。
樣本量:n=150*150/(30*30/(1.96*1.96))+150*150/1000)=88
(2)於百分比類型的變數
對於已知數據為百分比,一般根據下列步驟計算樣本量。已知調查結果的精度值百分比(E),以及置信度(L),比例估計(P)的精度,即樣本變異程度，總體數為N。
則計算公式為:n=P(1-P)/(e2/Z2+ P(1-P)/N)
同樣,特殊情況下如果不考慮總體,公式為:n= Z2P(1-P)/e2
一般情況下,我們不知道P的取值,取其樣本變異程度最大時的值為0.5。
例如:希望平均收入的誤差在正負0.05之間,調查結果在95%的置信范圍以內,其95%的置信度要求Z的統計量為1.96，估計P為0.5,總體單位數為1000。樣本量為:n=0.5*0.5/(0.05*0.05/(1.96*1.96)+0.5*0.5/1000)=278
樣本量的大小涉及到調研中所要包括的人數或單元數。確定樣本量的大小是比較復雜的問題，既要有定性的考慮也要有定量的考慮！我要調查網，讓調查更簡單方便！
4. 市場調查中樣本容量如何計算如何確定樣本量。我查的公式是：n=p*(1-p)/[E^2/Z^2+p*(1-p)/N]
對於已知數據為絕對數,我們一般根據下列步驟來計算所需要的樣本量。已知期望調查結果的精度(E)，期望調查結果的置信度(L)，以及總體的標准差估計值σ的具體數據，總體單位數N。
計算公式為:n=σ2/(e2/Z2+σ2/N)
特殊情況下，如果是很大總體,計算公式變為：n=Z2σ2/e2
例如希望平均收入的誤差在正負人民幣30元之間，調查結果在95%的置信范圍以內，其95%的置信度要求Z的統計量為1.96。根據估計總體的標准差為150元，總體單位數為1000。
樣本量：n=150*150/(30*30/(1.96*1.96))+150*150/1000)=88
對於已知數據為百分比,一般根據下列步驟計算樣本量。已知調查結果的精度值百分比(E)，以及置信度(L)，比例估計(P)的精度,即樣本變異程度，總體數為N。
(4)市場調查統計量擴展閱讀：
樣本容量的大小涉及到調研中所要包括的單元數。樣本容量是對於你研究的總體而言的，是在抽樣調查中總體的一些抽樣。比如：中國人的身高值為一個總體，隨機取一百個人的身高，這一百個人的身高數據就是總體的一個樣本。某一個樣本中的個體的數量就是樣本容量。注意：不能說樣本的數量就是樣本容量，因為總體中的若干個個體只組成一個樣本。樣本容量不需要帶單位。
在假設檢驗里樣本容量越大越好。但實際上不可能無窮大，就像研究中國人的身高不可能把所有中國人的身高全部測量一次一樣。
5. 問卷調查樣本量如何確定
根據抄市場調查的經驗，襲市場潛力等涉及量比較嚴格的調查所需樣本量較大，而產品測試，產品定價，廣告效果等人們間彼此差異不是特別大或對量的要求不嚴格的調查所需樣本量較小些。
樣本量的大小涉及到調研中所要包括的人數或單元數。確定樣本量的大小是比較復雜的問題，既要有定性的考慮也要有定量的考慮！如果是大型城市、省市一級的地區性研究，樣本數在500-1000之間可能比較適合；而對於中小城市，樣本量在200-300之間可能比較適合；如果是多省市或者全國性的研究，則樣本量可能在1000-3000之間比較適合。 作為一個常識（主要是為了顯著性檢驗），要進行分組研究的每組樣本量應該不少於50個。通過試驗設計所作的研究，可以採用較小的樣本量。如產品試用（留置）調查，在經費有限的情況下，可以將每組的樣本量降低至30個左右，最好每組在50以上。我要調查網，讓調查更簡單方便！
6. MATLAB 因子分析法的案例，主要程序
呵呵。這個正好我會啊。
我搞數學建模的時候做的題目很多都是數據分析，市場調查分析就是其中一種很簡單的啊。
最基本的分析工具是SPSS和SAS，他們都是常用的統計工具。
你需要做哪方面的分析，就用他們的哪些功能。最常用的是回歸分析。如果你不會使用這個軟體，我也可以給你分析，然後把分析數據發給你啊。
你也可以去網路裡面搜「問卷調查 spss」或者「市場調查 spss」，很多這樣的例子，你照著做就可以分析出來了。
先發一點資料給你看：
SPSS在市場調查統計分析中的應用
SPSS是「社會科學統計軟體包」（）的簡稱，是一種集成化的計算機數據處理應用軟體，是目前世界上流行的三大統計軟體之一，除了適用於社會科學之外，還適用於自然科學各領域的統計分析。將其應用於市場調查統計分析的過程，能使研究者以客觀的態度，通過對受眾的系統提問，收集並分析有關研究數據，以描述、解釋或預測問卷調查內容的現象及其各相關因素之間的關系。在這些方面，SPSS技術的應用為市場調查實證研究中的定量分析提供了支持與保障，特別是它的易用、易學、功能強大等特點是其他方法所無法替代的。
一、SPSS的基本特點
在問卷應用於市場調查的實證研究中，會有大量的檢測數據需要進行統計分析，而SPSS技術的特點恰恰適合這種實證研究的要求。其在市場調查統計的應用中具有如下特點：
1.易用、易學。SPSS採用直覺式使用界面或者說可視化界面，無需編程就可以完成工作，極大地提高了工作效率；此外，SPSS擁有強大的輔助說明系統，可幫助用戶學的更快。
2.強大的表格和圖形功能。SPSS能清楚地顯示用戶的分析結果，可以提供16種表格格式。此外，它具有頂級圖形分析功能，能給出各種有用的統計圖形。作為分析的一部分，它能自動生成統計結果圖形，還能獨立於統計過程進行圖形繪制和圖形分析。
3.深入分析數據的功能。除了一般常見的描述統計和推斷統計外，它還包括在基本分析中最受歡迎也是在市場調查中最常用的現代統計程序，如列聯表分析、主成分分析、因子分析、判別及聚類分析。
二、SPSS在市場調查統計分析的應用模式
根據上述的SPSS技術的特點和市場調查統計分析的需要，可以將SPSS在市場調查實證研究中的應用模式分為以下幾種類型：
1.統計描述應用模式
統計描述應用模式指在市場調查統計分析的過程中，藉助SPSS統計功能將收集到的大量數據進行分析、綜合、歸納、列表、繪圖等處理工作。一般而言，統計描述主要分為三方面的內容：①單變數截面數據的描述；②相對數的統計描述；③雙變數截面數據的描述。SPSS最常用於描述性分析的五個過程集中在DescriptiveStatistics菜單中，分別為：Frequencies過程；Descriptives過程；Explore過程；Crosstabs過程；Ratio過程。
統計描述應用模式不僅可以使研究者了解事物的性質，而且其統計量還是對事物進行推斷統計的依據。
2.假設檢驗應用模式
在市場調查中，通常所關心的是總體的某些特徵和分布規律，而問卷調查只可以考察總體的一部分或一個樣本，統計推斷和假設檢驗就是用樣本去推斷總體，實質上就是憑借概率理論用觀察到的部分隨機變數資料來推斷總體隨機變數的概率分布或數字特徵，如期望值和方差等，並且作出具有一定可靠程度的估計和判斷。
3.量表分析應用模式
客觀世界是普遍聯系的統一整體，事物之間存在著相互依存、相互制約、相互影響的關系。市場活動中的許多現象也不例外，也都有其產生的原因，都要受一定因素的制約，都是一定原因的必然結果。通過不同事物「量」的變化可以觀察並測量出事物之間的相互關系、密切程度、因果關系、交互效應等。在市場調查中，量表分析應用模式主要指通過對不同因子之間的發展變化而揭示出因子之間關系結果的方式。量表分析主要包括以下幾種分析：回歸分析、聚類分析、判別分析、因子分析、相關分析、可靠性分析等。
三、應用案例
例如：一電器公司對某地區電冰箱的銷售情況進行了市場調查，其中，年份、電冰箱銷售量Y（千台）、新結婚戶數X1（千戶）、居民戶均收入X2（千戶）的資料如表1所示：
首先，分別對電冰箱銷售量Y（千台）、新結婚戶數X1（千戶）、居民戶均收入X2（千戶）進行描述性統計分析，具體步驟如下：
1.運行SPSS，按Analyze→DescriptiveStatistics→Descriptives順序打開Descriptives對話框；
2.選定Y、X1、X2變數送入Variable(s)欄中；選中復選項，要求計算變數的標准化值，並保存在當前數據文件中；
3.單擊Options按鈕，打開對話框，選中Mean、Sum、Std.deviation、Minimum、Maximum、Range復選項；
4.在主對話框中單擊OK按鈕，提交運行。
輸出結果如表2所示。此表中，從左到右看，分別為變數名稱、觀測量的頻數、全距、最小值、最大值、和、均數以及標准差。
其次，分別考察Y變數與X1變數、X2變數的關系，對其進行相關分析，具體步驟如下：
1.運行SPSS，讀取數據文件後按Analyze→Correlate→Bivariate順序單擊菜單項，展開對話框；
2.制定分析變數，選擇源變數欄中的Y、X1、X2送入Variable(s)欄；
3.分別選擇Person相關，One-tailed單尾t檢驗，選中Flagsignificantcorrelations復選項；
4.在主對話框中單擊OK按鈕，提交運行。
輸出結果如表3所示。表3表在行變數與列變數的交叉單元格上市這兩個變數的相關計算結果。自上而下三個統計量分別為：PersonCorrelation——皮爾遜相關系數；Sig.(1-tailed)——單尾t檢驗結果。對於相關系數為0的假設成立的概率；N為參與相關系數計算的有效觀測量數。
表3顯示，電冰箱銷售量Y與新結婚戶數X1、居民戶均收入X2有著極強的正相關，皮爾遜相關系數分別高達0.943和0.993。
最後，從表3中可以看出電冰箱銷售量Y同居民新結婚戶數X1、居民戶均收入X2有一定關系，可用二元線性回歸預測法進行預測。具體步驟如下：
1.運行SPSS，讀取數據文件後按Analyze→Regression→Linear順序單擊菜單項，展開對話框；
2.在左側的源變數欄中選擇變數Y（電冰箱銷售量）作為因變數進入Dependent框中，選擇X1（居民新結婚戶數）、X2（居民戶均收入）作為自變數進入Independent(s)框中；
3.在Method選擇框中選擇Stepwise（逐步回歸）作為分析方式；
4.提交系統執行結果。
從輸出的眾多表格中選取表4（回歸系數分析表）。其中，Model為回歸方程模型編號，UnstandardizedCoefficients為非標准化回歸系數，StandardizedCoefficients為標准化回歸系數，t為偏回歸系數為0的假設檢驗的t值，Sig.為偏回歸系數為0的假設檢驗的顯著性水平值。
表4顯示，常數（Constant）、居民戶均收入（X2）具有統計意義，而居民新結婚戶數（X1）因顯著性水平值（t=0.834＞0.5）較高而不具有統計意義。從表4中可以推出模型方程：Y=-20.771+1.387X2。若預計2006年該地區居民新婚戶數為30.2千戶，居民戶均收入62.5千元，根據模型方程不難推出2006年電冰箱銷售量Y=-20.771+1.387×62.5=65.92（千台）。上述案例為較簡單的線性回歸操作，實際上，多元線性回歸操作包含了眾多的知識和內容，較為復雜，本例從中提取出一般的規律性，便於快速學習和快速操作。
四、結語
綜合上述SPSS技術的應用案例，SPSS技術在市場調查統計分析中應用的一般方法：
1.錄入編輯市場調查中的數據；
2.根據研究需要以及問題的性質確定出利用SPSS的相應的哪些統計功能；
3.調用SPSS的菜單功能得到相應的統計結果以及相應的圖表；
4.根據統計結果和圖表進行相關分析，為市場調查提供可靠的科學依據。
上述範例給出了如何利用SPSS技術來減少市場調查研究人員的統計工作量、提高研究結果准確性、可信性的一種工作方案。
總之，SPSS技術集數據錄入、數據管理、統計分析、報表製作、圖形繪制為一體，為市場調查的統計分析提供了有力的支持和實用的方法，是市場調查統計分析的良好工具。
：）友情提示：20份的文件調查太少了，分析出來的結果不具有代表性啊。
7. 怎麼寫好市場調研數據分析
依照通常的作法，市場調查調研大體分替如上步驟：設計調研計劃→答舒設計與試訪→搜集本初材料→分析調查數據→撰寫調查講演等，乍一望，好像只在分析調查數據時才須要用到業余的數理統計學問，實在不然，數理統計念念是一直貫串在全部調研進程中的。
兩、統計推續與數據分析技術
調查里中的數據經由收拾輸出盤算機先，市場調研就進進了前期數據處理與分析階段。晚期的處理多採取較為簡略的方法，即所謂的描寫性統計，也便是將數據分組整頓，作沒曲方圖或條形圖，算沒均勻數、寡數、中位數戰尺度差等，這種分析圓法的最小長處是曲觀、抽象，並且輕易對調查對象的零體印象有所懂得，但其有餘也是不言而喻的，便處理進程中拾掉了大批的無效疑作，尤其是在處理大量量數據時，其數據喪失是無奈估計的。該然跟著統計及其相干教科的開展，這一今小的法子在明天借在某些范疇中繼承失掉普遍利用，並且也呈現了能入行多變數分析的技術，如結合分析、認知圖等，但在市場調研的數據分析中，採納最多的仍是與數理統計親密相閉的統計推斷與多元分析技術。
統計拉續包含區間（面）估量取假定檢修，兩者的利用范疇各不雷同，其處置方式也無很小差別,品牌推廣，但基礎指點思惟是分歧的，便所謂的「大概率本理」，也便是道，以為正在一主實驗（考察）外大概率事情是不太否能呈現的，假如調查成果反佳是某類事件的反應，這么闡明當事情沒有太能夠非大概率事情等等,會議會展。
假定檢驗依照調查對象的總體能否有顯明的統計散布特性否以分為參數檢驗與是參數檢驗，二者各有劣毛病，參數檢驗所需樣原長、粗度下，但對調查對象的總體分布特徵要供也下（普通請求滿意正態性），而非參數檢驗不請求調查對象總體知足什麼分布特性，但所需樣原多，粗度也矮，這是由於它（成心）疏忽了樣原中所包括的總體散布，這樣乾的利益是不具有因為模型挑選不該而惹起的體系誤差，不外正過去假如曾經依據歷史材料推算出了調查分體的散布特色而依舊採納非參數方法的話，就會喪失很多無效疑作。
少元剖析技術非跟著盤算機技術的飛快開展而一步步收鋪止往的，尤其是SAS、SPSS、STATA等統計硬體包的遍及拉狹，使失大量量的數據處置變失繁難否止，過來許少龐雜的易於自實際下證實的舊的統計辦法也能夠還幫盤算機模仿入止研討，最遠多少十暮年去呈現了許很多多那樣的模型，如是參數歸回（應用澀靜均勻或許核方式供失E（y|x）做替呼應變質y的估量）、logistic來歸（果變數非兩元變數0或者1（好比購或者沒有購）,營銷策劃，請求猜測的是個比例（好比購某產品的概率幾），從變質是持續型的數值變數）、狹義線性模型、穩重來歸（數據能夠沒有是很正確然而量比擬小的時分用）、潤滑技術（如核估量、部分多項式、樣條光澀）等等。但最罕用的仍是這些經典法子，便線性歸回、圓好合析、判斷剖析、從敗合分析戰散種等。
嚴厲道往，多元分析是古代數學（而不是統計學）的一個分收，它正沉的是對大量量數據進行處理並覓沒其外在法則的數學方法，而不是著重於數據的統計分析，這一面與流從於傳通通計學的估計和檢驗是不異的。每種多元分析技術皆有根據不異原理樹立的多種不共的數學方法，這些原理中最主要也是最基礎的就是「最小二趁原理」，也就是說，假設分體特性的實真值是Y，要在Y的一系列估計統計量中覓這樣一個估計量，它要知足「與實在值的誤差仄方和的希冀（均值）最小」的前提，即 要到達最小。
應用多元分析技術覓到考察數據的外在法則並將其量化先，交上去的才是實反統計意思下的分析，也便是要檢驗這類曾經質化的數據之間的閉解能否正在統計上是明顯的，無時分借須要對於數據能否知足所用模型的條件進行檢驗，現實下，關於免何一組數據（即便是數據之間不具有免何聯系關系），用少元合析方式進行處置皆能夠失掉一些數取數之間的關系，假如不入止檢驗就無奈斷定那這些關系是可是實反亡在的，例如來回模型中對歸歸解數的檢修、圓差分析中對方好相等後降的檢修等。
對調查數據進行分析能夠採取多種方法，到頂哪種法子最適合不共的分析職員會有不異的見解，所謂「仁者睹仁，愚者睹愚」，這大約要望調查綱與數據起源而訂。
分之，因為市場調查調研的多樣性與龐雜性，只控制了多少類統計辦法、懂得一些母式是遙近不夠的，要作到機動應用，要害是要在腦筋中樹立統計教的思惟，分渾必定與無意偶爾的閉解，學會用概率論的思想來念考答題，並在理論中多減真習，鍥而不舍，那樣能力使調研程度無一個量的進步。
很負疚，由於你正在網難相冊宣布了背規疑作，賬號被屏蔽。被屏蔽早期間別人無奈拜訪你的相冊,戰略咨詢。
來輔助中央，懂得如何從新復原效勞。
8. 如何用SPSS統計調查問卷
用法如下：
1、頻度分析
頻度就是某個選項出現的次數，一般用來描述單選項。
問卷設計實例：
企業經營規模為（年銷售額：人民幣）：
□>30億 □5～30億 □0.5～5億 □<0.5億
數據記錄要點：
單列記錄，第幾項選中記錄數值幾，例如選中「0.5～5億」則記錄3。
SPSS基本操作方法：
導入數據；
Analyze……Descriptive statistics……Frequencies
選入該列數據，「OK」。
2、多項頻次分析
用來描述多選項目的頻次。
問卷設計實例：
貴公司產品的主要競爭力表現在（多選）：
□外觀 □功能 □質量 □個性化 □價格（成本） □交貨期 □其它
數據記錄要點：
多列記錄，有幾個選項記幾列，選中記為1，未選中記為0。例如如果選中了外觀和質量，則多列的記錄為1，0，1，0，0，0，0。
SPSS基本操作方法：
導入數據；
Analyze……Multiple Response……Define Sets
選入該問題的多列數據，給新的集合變數取名（在Name那裡填一個名字，例如「競爭力」），在Dichotomies Counted value中輸入1，「Add」。
Analyze……Multiple Response……Frequencies
選人自定義的集合變數，「OK」。
3、交叉頻次分析
用來描述變數之間的關聯性，比如分析不同銷售額企業的產品競爭力的關聯關系（這兩項之間不一定有關系，可以用logistic分析驗證一下）。
問卷設計實例：
參見上面的兩項。
數據記錄要點：
參見上面兩項。
SPSS基本操作方法（單選對單選，單選對多選，單選對多選在操作上略有不同）：
導入數據；如果有多選項需要按2的方法定義集合變數。
如果是單選對單選
Analyze……Descriptivestatistics……Crosstabs
否則：
Analyze……Multiple Response……Crosstabs
將兩變數分別選入行和列中（多選項是選人集合變數，如果是單選對多選還要設置單選項的最大最小值），「OK」
4、描述分析
一般用來描述單變數的描述統計量，這些述統計量有平均值、算術和、標准差，最大值、最小值、方差、范圍和平均數標准誤等。問卷中用得不是特別多。
問卷設計實例（一般是開放性問題）：
貴企業三維CAD已經應用了 ？？？年。
數據記錄要點：
單列記錄，直接記錄所填數據。
SPSS基本操作方法：
導入數據；
Analyze……Descriptivestatistics……Descriptives
選入該列數據，「Options…」，在其中選擇需要的統計項目，問卷常用的項目有Mean(平均值)、Minimum( 最小值)、Maximum(最大值)等，「Continue」, 「OK」。
注意事項：
注意一些符號的輸入，要正確。
9. 做一個抽樣調查，樣本量的計算
根據市場調查的經驗，市場潛力等涉及量比較嚴格的調查所需樣本量較大，而產品測試，產品定價，廣告效果等人們間彼此差異不是特別大或對量的要求不嚴格的調查所需樣本量較小些。
樣本量的大小涉及到調研中所要包括的人數或單元數。確定樣本量的大小是比較復雜的問題，既要有定性的考慮也要有定量的考慮！如果是大型城市、省市一級的地區性研究，樣本數在500-1000之間可能比較適合；而對於中小城市，樣本量在200-300之間可能比較適合；如果是多省市或者全國性的研究，則樣本量可能在1000-3000之間比較適合。 作為一個常識（主要是為了顯著性檢驗），要進行分組研究的每組樣本量應該不少於50個。通過試驗設計所作的研究，可以採用較小的樣本量。如產品試用（留置）調查，在經費有限的情況下，可以將每組的樣本量降低至30個左右，最好每組在50以上。我要調查網，讓調查更簡單方便！