样本容量是指一个样本中的抽样单位数目。在进行抽样调查时，如果样本容量过大，就会增加调查工作量，造成人力、物力、财力及时间的浪费；如果样本容量过小，则样本对总体缺乏代表性，估计误差也会增大。因此，调查时应科学合理地确定样本容量。
样本容量的确定比较复杂，需要进行定量计算，也需要对问题进行定性分析。需要考虑总体规模、允许误差、总体方差、置信水平以及经费限制等因素。从理论上确定必要样本容量有相应的统计公式，用公式计算时，样本容量的大小取决于以下5个因素。
（1）数据离散程度，通常用总体标准差σ来度量。σ反映了总体内部各单位变量值之间的差异程度，在其他条件相同的情况下，有较大标准差的总体，样本容量应该大一些，反之则可以小一些。总体标准差σ的大小与样本容量n的大小成正比。
（2）概率保证程度，即置信水平1−α的高低。概率保证程度说明了估计的可靠程度。在其他条件不变的情况下，如果要求较高的概率保证程度，就要增大样本容量；反之，可以相应地减少样本容量。概率保证程度或置信水平与样本容量成正比。
（3）允许误差，即边际误差E的大小。允许误差说明了估计的精度，在其他条件不变的情况下，如果要求估计的精度高，允许误差就小，那么样本容量就要大一些；如要求的精度不高，允许误差可以大些，则样本容量可以小一些。允许误差与样本容量成反比。
（4）抽样方法。在相同的条件下，重复抽样的抽样平均误差比不重复抽样的抽样平均误差大，所以，重复抽样需要使用更大的样本容量，而不重复抽样的样本容量可小一些。
（5）抽样组织方式。必要样本容量还受抽样组织方式的影响，因为不同的抽样组织方式有不同的抽样平均误差。针对同一个研究对象，采用不同的抽样组织方式也会有不同的样本代表效果。例如，分层抽样比简单随机抽样需要更少的样本容量。
