确定样本容量要看三个东西：研究目的、总体大小和允许误差。比如做市场调查要测消费者满意度，总体是某个城市所有成年人，允许误差不能超过5%，这时候得算出需要多少样本。简单说就是误差越小说样本越多，总体越大样本也越多，但别超过1000份就行。

为什么这么算呢？因为样本量太小可能测不准，比如100份样本测出来的满意度±10%都算正常波动，但1000份样本±3%才可信。根据统计学公式，当总体超过10万时样本量公式是（1.96²×总体方差）/允许误差²×0.5，比如测1万人的满意度用95%置信度，误差5%的话算下来要672份。但实际操作中如果总体不确定，一般用最大总体10万来算，这样出来的样本量够用又不会浪费钱。比如某电商测物流满意度，用10万用户做基数算，得出需要726份样本，但实际可能只有5万人，实际样本量会降到532份。不过按经验来说，样本量超过1000份基本都能保证结果稳定，就像做用户调研时，发500份问卷回收率80%就是400份有效数据，这时候结论比发100份问卷的±15%误差更可靠。