样本容量指的是样本中包含的观测数据点的数量。

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在统计学和相关领域中，样本容量是一个核心概念。当我们从总体中选取一部分数据进行研究时，这部分数据的数量就是样本容量。例如，如果要研究某所高校学生的身高状况，随机选择了100名学生进行调查，那么这100名学生就构成了样本，而样本容量就是这100。

样本容量对于统计分析和结果的准确性至关重要。在统计学中，大样本通常比小样本更能提供准确的结论，因为大样本具有更好的代表性，能够减少偶然因素对研究结果的影响。此外，样本容量还决定了抽样的方法，不同的抽样方法可能需要不同的样本容量以达到最佳的抽样效果。

在实际应用中，确定合适的样本容量是一个复杂的过程，需要考虑总体的特性、抽样方法、所需的精度等多个因素。一般来说，样本容量越大，研究的结果越具有代表性，但也需要更多的资源和时间来收集数据。因此，研究者需要根据实际情况进行权衡，以确定最合适的样本容量。

总之，样本容量是统计学中非常重要的概念，它代表了样本中包含的数据点的数量，对于保证研究结果的准确性和代表性至关重要。