这在很大程度上取决于，如果要对总人口进行推断，则需要确定可以允许的误差范围和置信水平。然后，这些将帮助您确定所需的样本量。

如果我们想估计总体平均值。和之间的最大差异由下式给出：$\mu$$\bar x$$\mu$

$$\epsilon = z_{\frac{\alpha}{2}}\frac{\sigma}{\sqrt{n}}$$

其中是样本大小，是总体标准差，通常称为临界值，它源自标准正态分布。这些值可以在表格中或使用 r 或 python 找到，例如 1.96 对应于 95% 的置信水平。$n$$\sigma$$z_{\frac{\alpha}{2}}$

知道（您通常不知道）将允许您确定内所需的样本量，置信水平为。您可以尝试使用这通常就足够了。也存在确定的方法。无论如何，您可以将上述关系重新排列如下：$\sigma$$\mu$$\pm \epsilon$$1-\alpha$$\sigma = \frac{1}{2}$$\sigma$

$$n = \bigg ( \frac{z_\frac{\alpha}{2}\sigma }{\epsilon} \bigg )^2$$

事实上，这个问题很难回答。有许多因素决定了您的研究所需的样本量。你绝对应该从 很棒的概率论开始阅读一些关于基本统计的材料，然后继续研究推论统计。

值得花一些时间来了解您的案例中的总人口数量，以及关于推理问题，样本是否包含足够的相关观察结果？我认为您的问题中没有提供足够的信息来提供一个好的答案。

您可以查看进行的类似调查并查看他们使用的样本量。

当您对人口了解不多时，另一种常见的方法是使用斯洛文公式：

$$n = \frac{N}{(1+N \epsilon ^2)}$$

其中是总人口。举个例子，给定 98% 的置信度 ，总人口为 600。我们会得到 $N$$\rightarrow \epsilon = 0.02$

$$n = \frac{600}{1+600\times0.02^2} = 484.$$

请注意，斯洛文的公式 很容易被误用，但可以为您提供一个很好的起点。

如果您打算继续使用 DS，我强烈建议您学习统计学。

希望这至少提供了一些帮助。