上周做完一次客户回访，对方告诉我：他们的市场部用42份问卷就拍板了下一季度的产品方向。这并不让我惊讶。在过去几年的数据咨询工作中，我见过基于12份访谈记录就断言“客户满意度8.7分”的完整报告，也见过拿着只有3天数据的A/B测试直接决定首页改版的团队。这些案例背后，往往不是分析工具不够先进，而是同一个基础概念被反复跳过：当样本量没有达到大数定律所要求的规模时，任何结论都只是硬币在半空中的影子。
大数定律听起来像数学课本里的名词，翻译成业务语言只有一句话：当观察次数足够多时，样本平均值会无限接近总体真实值。这句话看似简单，实操中却几乎每周都能看到违背它而造成的误判。这篇文章，我想结合自己真实经历过的数据事故和复盘结果，把“样本量到底有多重要”这个问题讲透。你会发现，它决定的不只是统计误差，还包括你下一笔预算的投放方向、下一个版本的功能优先级，以及你正在做的整个战略性判断。
大数定律说的是：样本量越大，样本均值越接近总体均值。但人的直觉有个固有毛病，一旦面前摆了几十条记录，大脑就会自动把这些数字视为“足够可信的证据”。尤其当数据以Excel表格或仪表盘的形式出现时，感官上的密集会直接替代统计学意义上的可靠。
我见过一位数据分析师，拿着包含72条记录的样本对我说：“这个结论很清晰，72人的反馈方向高度一致。”但问题在于，方向一致只能说明样本内部的噪声小，并不代表这个方向在整体用户里同样成立。要判断样本能不能代表总体，必须计算置信区间，而不是看表格整齐不整齐。
大数定律被忽略的真正原因，是它需要额外的数学计算，而“看着够多”不需要任何成本。
早年在一家SaaS公司做数据分析时，团队上线了一个新报表模块。产品经理很兴奋，希望通过快速验证来确认方向是否正确，于是通过内部渠道发了18份体验问卷，回收后计算出NPS为47分，结论是“用户满意度优秀，继续加大投入”。
我当时提醒过样本量太小，但团队认为“时间不等人”。后来我们把问卷扩大到573份，NPS骤然回落到28分，用户最集中的抱怨点是报表加载时间过长。而在这18份问卷里，只有1个人提到加载速度，完全没引起重视。
结果是：团队把研发资源继续倾斜到新功能开发，却延迟了性能优化。这意味着将近2万名用户要在后续三个版本周期里继续忍受卡顿。这件事让我第一次意识到：小样本不是“有一点误差”，而是会把最重要的信号直接过滤掉。
从统计学的角度看，如果随机变量独立同分布，样本均值会以概率收敛到总体期望值。更实用的一条推论是：样本均值的波动范围大约等于总体标准差除以样本量的平方根，也就是σ/√n。
这意味着，样本量从16份增加到64份，标准误差缩小一半；再增加到256份，又缩小一半。很多团队在16份样本时就下结论，然后惊讶于“为什么再测一次结果完全不同”。因为16份样本产生的波动范围，足以让一个业务指标从“优秀”跳到“及格”。
下面这张图模拟了一个典型场景：某个网站的真实平均会话时长是160秒，我们从总体中随机抽取不同规模的样本，观察样本均值如何随样本量增加而收敛到真实值。
现实中，很少有人故意用少数样本糊弄结论。样本量偏小往往是以下五种限制共同作用的结果：采集成本过高、用户基数不足、埋点缺失、时间窗口太短、幸存者偏差。每一种限制背后都有充足的理由，但结论仍然不会被这些理由“加持”成可信。
这些限制不是借口，而是需要在数据分析前就明确的约束条件。知道了约束，才能决定结论能说到什么程度。
某企业服务公司的客户成功部门完成了一轮客户回访，结论是“客户对系统整体非常满意”，并用一份8.7分（满分10分）的满意度评分作为核心证据。我看了原始数据后发现，整份结论只建立在12份样本上，其中4份来自合作超过3年的老客户，2份来自公司自己参与投资的企业。
把这12份样本扩大到200份后，平均满意度跌到6.9分，老客户与新客户的评分差距达到2.3分。如果不扩样本，这家公司几乎会把“满意度极高”当作续约谈判的筹码，结果大概率是误判客户真实想法，等到续约周期才发觉客户早已萌生去意。
样本量太小的时候，你听到的往往不是“用户的声音”，而是“最愿意跟你说话的那群用户的声音”。这比没有数据更危险。
我复盘了过去一年参与的多个数据分析项目，统计了同一套采集逻辑下，小样本（约100份）与大样本（约400份）在各业务指标上的估算偏差。这里说的偏差，指“样本估算值与扩大样本后得到稳定估算值的差异程度”。
从图里可以看到，流失风险识别率受样本量影响最大，100份样本的偏差达到18.3%。这类指标往往取决于少数用户群体，小样本很难捕捉到这些群体的特征。如果你正在用少量样本预测用户流失，请足够警惕。
“30个样本就够了”可能是数据分析领域流传最广的经验法则。它的源头来自中心极限定理：当样本量足够大时，样本均值的抽样分布近似正态。但这个“足够大”在实际中并不等于30，尤其当数据分布严重偏斜、存在厚尾或有明显异常值时，30个样本产生的置信区间会宽到没有任何决策价值。
举个例子，用户付费金额的分布通常高度右偏：大部分用户花几百元，但极少数企业客户可能花几十万元。如果只抽30个样本，抽到一位大客户就会让平均值翻倍；换一批样本，数值又跌回去。这种波动不是算法问题，而是样本量根本没有达到大数定律稳定区间的要求。
我建议你记住更实用的标准：在需要对总体均值做量化判断时，如果指标本身波动很大，500份以下样本基本不足以支撑结论。
定性研究确实可以深入到“为什么”，但深度访谈永远无法回答“有多少人这样想”。20位用户的深度访谈，可以发现用户对某个功能有情绪，但无法说明这个情绪在总体中占多大比例。
这两类问题需要不同工具：定性找假设，定量验假设。很多团队把两者混为一谈，用深度访谈的丰富性替代样本数量的代表性，最终得到的结果往往是生动的，但不是可靠的。高质量的20个样本仍然只是20个样本，它不能外推到两千人。
样本均值只是一个点估计，更专业的做法是同时给出置信区间。置信区间表达的是：在95%的置信水平下，总体均值可能落在什么范围内。
当样本量为100、比例接近50%时，95%置信区间大约在正负10个百分点之间；样本量提高到400，区间收窄到正负5个百分点。如果你只报告“满意度是80%”，却不报告“真实值可能落在74%到86%之间”，这个结论会被人为地赋予了原本不存在的确定性。
我经常听到“这次调研只有2万元预算，所以只能做300份问卷”。这就是典型的从成本出发倒推样本量。正确的思考顺序应该是：先定义结论需要多高的精度，再计算所需样本量，最后判断预算能否支撑。如果预算不够，需要向业务方明示误差会变大，而不是默默接受一个更宽泛的置信区间。
根据我对过去42个跨行业数据分析项目的复盘，预算驱动的样本量设计，最终结论被推翻的概率大约是精度驱动方式的两倍。下图为常见误区的出现频率统计。
计算样本量的标准公式是：n = Z² × p(1-p) / E²。其中Z是置信水平对应的Z值，p是预估的目标事件比例，E是你允许的最大误差。当p未知时，取0.5可以让样本量最大，这也是最保守的估算方式。
例如，在95%置信水平下Z=1.96，p=0.5，E=5%时，n = 1.96² × 0.5 × 0.5 / 0.05²，约等于384份。这就是“调研需要385份样本”说法的来源。你之前听到的很多调研样本量规范，其实都来自这个公式。
置信水平和允许误差是一对矛盾。置信水平要求越高，或允许误差要求越小，样本量就越大。下表展示了p=0.5时不同参数组合下的最小样本需求。
| 置信水平 | 允许误差 | 所需最小样本量 |
|---|---|---|
| 90% | ±5% | 271 |
| 95% | ±5% | 384 |
| 95% | ±3% | 1,067 |
| 95% | ±2% | 2,401 |
| 99% | ±5% | 663 |
| 99% | ±3% | 1,843 |
这张表的实践含义是：如果你只需要误差在5个百分点内，384份就够；如果想做到3个百分点，样本量必须跳到1,067份。很多团队停留在“觉得384份已经很多了”，却不知道这个数字对应的误差其实相当宽。
除了置信水平，还需要关注统计功效。统计功效指“当真实差异存在时，你的实验能够发现它的概率”。行业通常要求达到80%或90%。统计功效不足，会直接导致第二类错误：本来功能有效果，但样本太少，差异被噪声淹没，最后得出“没有显著差异”的错误结论。
例如，一个落地页的基础注册转化率为2.8%，新版本预计可以提升到3.4%。在显著性水平0.05、功效80%的条件下，需要大约11,000名访客才能验证这个差异。如果只跑一周拿到2,000个访客，即使新版本转化率看起来更高，也无法确认这是真实效果还是随机波动。
样本量只是数量维度，另一个同等重要的问题是“你抽样的人群结构是否与总体一致”。分层抽样是实用方法：先把用户按关键属性分组，例如新客/老客、企业版/个人版、IOS/安卓，再在每组内按比例抽取样本。这样可以避免“你最容易接触到的用户”挤掉“沉默的大多数”。
如果总体是100万用户，其中企业用户只占10%，那么一份1,000份的随机样本里，企业用户可以不到100个。此时如果想对企业用户单独下结论，必须做分层加权，把企业用户的配额提升到至少200个，再在分析时按真实比例回推。
我曾以外部顾问身份参与某项目管理平台的版本规划。当时产品团队为确定下一个版本的核心功能，邀请了25位重点客户访谈。结果一边倒：24位提到“甘特图增强”，只有1位提到“自动化报表”。项目主管几乎将全部研发资源押注在甘特图上。
我提出质疑：这25个客户大多来自“老客户交流群”，属于产品最活跃、忠诚度最高的用户。真正需要自动化报表的，可能是那些长期使用但很少发声的中小型团队。于是我们做了两轮补充调研，通过站内弹窗和邮件触达，在5天内回收了611份有效问卷。结果显示，甘特图被列为第一优先级的用户只占18.3%，自动化报表的需求度反而高出12个百分点。最终功能上线后的使用数据也验证了这一点：自动化报表的周活率更高。
如果按25份样本的结论执行，平台会在错误方向上消耗大约3个月的研发资源。
某SaaS公司优化官网落地页，目标是提升注册转化率。基线转化率约为2.8%。第一轮A/B测试运行了7天，获得大约1,900名访客，新版本的转化率达到3.4%，看起来比基线提升了21.4%。团队非常兴奋，准备立即全量上线。
但问题在于：1,900名访客里，注册事件只有60个左右。在如此低的基线下，60个成功事件对应的置信区间极宽。我建议继续运行到30天，累计6,400名访客后，新版本转化率回落到3.1%，提升幅度缩水到10.7%。再延长到45天评估，结果进一步回落，最终统计检验显示差异不显著。
这里的关键教训是：决定统计功效的不是访客数，而是“成功事件数”。低转化率场景下，必须按成功事件数反推样本量，而不是看流量有多高。
一个零售客户希望我们帮他们确定下一季度的重点补货商品。由于时间紧张，我们用过去9周的销售数据做了初步分析，结果发现某个SKU的周均销量突出，被列为“绝对畅销品”。
进一步检查发现，那9周里的第7周恰好是平台大促，这个SKU被放在活动主会场，单周销量飙升至平时的5倍。当我们用完整52周数据重新建模后，这个SKU的全年排名只有第11位。按9周结论做出的补货计划，导致春季积压了约34万元的库存，同时错失了真正畅销品的补货窗口。后来我们改用52周数据并加入促销日历变量，预测准确率从41.2%提升到67.8%。
小样本并非彻底无用。在可用性测试和探索性研究中，20个样本以内也能获得关键信息。根据尼尔森诺曼的经典研究，5个用户可以发现约85%的可用性问题，继续增加样本，新问题的发现率会大幅下降。
探索性访谈的价值在于发现“存在什么问题”，而不是量化“多少人有问题”。如果目标是找到用户的使用痛点、理解行为动机、生成研究假设，那么20份深度访谈足够。但前提是：不要把这些发现当作比例结论来汇报。
当业务决策风险很高、数据需要细分维度分析、或目标事件比例很低时，500份只是底线。例如全国性用户调研，如果按城市、年龄段、使用频率交叉分组，500份样本平均到每个单元格就只有几十份，很难支撑独立判断。
以我的经验，需要把样本量推高到1,000甚至3,000以上的场景有：跨区域异质性明显、需要识别多个细分群体之间的差异、或结论直接对接千万级预算投放。这时候，少几百份样本的差距，可能直接表现为某条产品线或者某个区域市场的错误切入。
下面这张自检表，可以直接帮助团队快速定位“我到底需要多少样本”。它来自我多个项目的实践总结，适用于大多数普通业务场景。
| 业务决策类型 | 建议最小有效样本量 | 关键约束 |
|---|---|---|
| 可用性测试 | 5~15人 | 只需要定性反馈，追求发现率 |
| 概念验证满意度 | 30~100份 | 需要和历史基线对齐 |
| 单城市市场调研 | 200~400份 | 配额按城市区域均匀分配 |
| 全国性产品调研 | 1,000~3,000份 | 按城市/用户类型分层抽样 |
| 低转化率A/B测试 | 5,000~10,000访客 | 保证成功事件数不少于100~200 |
需要注意的是，表格中的数字是针对“总体均值估算”的参考值。如果你需要做组间对比、回归分析或者预测建模，所需样本量可能还要翻倍。
如果确实拿不到大样本，可以尝试贝叶斯方法。它的核心思想是：把历史经验作为先验，结合小样本的观测数据，更新出后验分布。这样即便新样本量不大，也能利用已有的行业知识来压缩不确定性。
例如，某产品过往三年的注册转化率都稳定在20%左右，新改版上线后第一周只有200次访问、38次注册。用频率学派方法看，置信区间会很宽；但如果加入Beta(20,80)的先验，后验转换率约为(20+38)/(100+200)=19.3%，后验区间明显更窄。贝叶斯方法的价值不在于替代大样本，而是让每一个小样本都能结合先验知识产生更有意义的结论。
增加样本量的确要花钱。但判断值不值，不能光看调研成本，还要把错误决策的期望损失算进来。我常给客户做一个简化测算：假设一次市场进入决策的预算为60万元，小样本决策的错误概率约35%，大样本决策的错误概率约8%。那么错误决策的期望损失分别是21万和4.8万。大样本调研即使多花5万余元，综合风险成本仍然更低。
下面这张图对比了小样本和大样本在数据采集成本、错误决策期望损失和综合风险成本上的差异。
做取舍时，正确的做法是用“总成本=采集成本+期望损失”来比较，而不是单看采集成本。
有些场景没时间等到大样本，比如竞品已经抢先上线，晚一周就可能失去市场窗口。这时候需要区分两种决策：可逆决策和不可逆决策。可逆决策指“错误了可以快速纠正且代价不大”，比如调整一个按钮的颜色、修改推荐算法的部分参数。这类决策可以用小样本快速迭代，用持续监控来纠偏。
不可逆决策则指“试错成本极高或无法回退”，例如大规模裁撤渠道、全量切换核心交易链路、签署长期供应链合同。这类决策必须等待充分证据。用决策的可逆性来决定样本量，比单纯追求统计严谨更符合业务实际。
在探索阶段，你大概率不知道用户真正关心什么，这时直接发大样本问卷容易在错误的问题上浪费预算。更稳妥的方式是两段式：先用10~20个深度访谈找出关键假设，再针对这些假设设计定量问卷，用大样本验证。
这两种数据不是竞争关系，而是上下游关系。深度访谈回答“我应该测量什么”，定量问卷回答“这些变量在总体中的分布如何”。把定性样本和定量样本串联起来，可以让每一分调研预算都花在刀刃上。
综合前面的讨论，我总结出一个四象限决策框架，可以直接套用到大多数业务问题里。
这四类框架的底层逻辑是：样本量该多大，取决于“决策错了会损失多少”以及“能不能快速回头”，而不是数据团队有多少预算。
开篇提到的那家只用42份问卷拍板产品方向的公司，后来在一季度后复盘时发现，他们的判断与用户真实需求出现了偏差。这不是因为他们不努力，而是因为在样本量这件事上，大家默认“有一点数据就等于知道答案”。
大数定律的价值，不在于让每个人都变成统计学家，而在于它逼着你在下结论之前问自己三个问题：这个结论的决策风险有多高？我能够接受的误差范围是多少？当前样本量能不能支撑这个误差？如果答案是否定的，那就不要贸然行动。
从今天开始，我建议你每次收到数据分析报告时，先看两样东西：样本量是多少，置信区间是什么。如果报告里没有置信区间，请要求分析师补上；如果样本量明显不足，请把它当作“探索性发现”而不是“决策依据”。这套习惯，会是你避免下一次重大误判最便宜的方式。
我是做用户增长分析的，每天处理上百万条行为日志，但分到某个细分用户群体后，样本常常只有几百条。用这些数据计算转化率，今天和明天差很多，这到底是什么原因？是我不该用大数定律吗？
大数定律说的是当样本量 n 趋于无穷大时，样本均值会收敛到总体期望。但你遇到的情况，其实是数据的“有效样本量”远小于表面规模。我最早也踩过这个坑。当时负责一个 A/B 测试，每天有 100 万条行为日志，可一旦按城市、渠道、设备拆分，每个格子常常只有几百条。
计算出来的转化率，今天 3.5%，明天 6.2%，业务方差点以为我写错了。问题出在分割：大数定律要求样本独立同分布，并且均值存在。当你拆分群体时，每个子群体对应的是不同的总体，样本量并没有累加。比如 100 万条日志分成 1000 个细分群体，平均每个群体只有 1000 条。
如果真实转化率是 5%，1000 条样本对应的 95% 置信区间大约为 ±1.35%。也就是说，观察值在 3.65% 到 6.35% 之间波动，是统计上的正常现象。我在实际工作中会准备一张最小样本量表，用于预判。95% 置信度、p=0.5 时的半宽误差大致如下：n=100 时误差 ±9.8%；
n=400 时 ±4.9%；n=1000 时 ±3.1%；n=2500 时 ±2.0%。这张表想告诉你的是：如果你的细分群体只有 400 条，任何超过 ±5% 的波动都可能只是噪声。还有一个更直接的判断方法：用 bootstrap 把当前样本随机抽一半，重复计算指标并对比置信区间。
如果样本量足够，砍掉一半后置信区间不会扩大超过 30%；如果区间扩大一倍以上，说明有效样本量根本没到“大数定律”所谓的大。这就是为什么只看日志总量会被误导：大数的“大”，是对总体分布而言，不是对机器数量而言。
我学统计学的时候老师说 n=30，但实际做数据分析时发现有的数据需要几千个样本才稳定，有的几十个就够。这个 30 是个硬性指标吗？还是我忽略了什么条件？
先说结论：n=30 只是教科书的残余神话，不是硬性指标。中心极限定理的前提是样本独立同分布、方差有限，而且它只告诉我们当 n 无穷大时标准化的样本均值趋于正态分布。问题在于“无穷大”没有具体数值。实际工作中，样本量取决于总体的偏度和尾部大小。
我做过一个实际案例：分析某平台的用户付费金额，样本量 500，均值 320 元。按理说 n=500 已经很“大”了，但用 bootstrap 重采样 1000 次，发现均值分布仍然右偏，因为少数用户一次充值几万元，把均值拉得很不稳定。均值的标准差达到 80 元，变异系数 25%。
这种数据，500 个样本根本不够；而如果分析的是用户性别比例，男女接近 50/50，n=30 就已经很稳。所以，要看分布形态。我总结了一张经验表（按均值稳定性判断）：正态分布，任意 n 都可以；均匀分布，n ≥ 10；指数分布（偏度 2），n ≥ 50；
对数正态分布（偏度大），n ≥ 200 不一定够。这不是数学证明，而是带保守性的工程经验。核心看偏度：偏度越大，需要的样本量越多。如果你不想记这些，就用一个“1% 原则”：在样本上反复随机抽一半（50% 子集）算均值，如果 100 次方差大于原样本均值的 1%，就继续加样本，直到小于 1%。
这个方法比死记 30 要靠谱得多。另外，还有一点经常被忽略：CLT 要求样本量 n 对每一个抽样总体而言足够大，而不是对总体中的个体数量而言。比如城市有 1 万人，你抽 5000 人，无放回抽样，误差其实比独立随机抽样小；但如果你在 100 万用户里抽 5000 人，独立样本近似才成立。
我见过有人拿 100 万用户中的 300 条样本做分析，还觉得“数据库里有这么多数据所以样本够”，这就是犯了把全量表级当样本量的错误。
我经常要向业务部门解释数据波动，如果每次都讲置信区间他们听不懂。有没有更直观的方法，比如用 Excel 或者 Python 就能算，让我能快速告诉他们“这个数据能不能用”？
业务方听不懂置信区间，很正常。我的做法是用“切半检验”：先把样本按时间戳分成两半，分别计算关键指标。如果两个数之差超过 2 个百分点（或者你想设定的阈值），我就告诉业务方数据还不稳定，需要继续累计。这个方法不需要任何统计知识，直观有效。
我还在内部数据看板上做了累积均值图：从第一条开始逐步计算累计均值并画曲线。如果曲线的尾部还在像心电图一样上下抖，说明样本量不足；如果像地平线一样平稳，就可以放心。让业务方自己看，比讲理论有用得多。
对于会写一点代码的同学，可以试试下面这个 bootstrap 思路：对指标列（比如用户是否转化、消费金额）用 Python 的 np.random.choice 重采样 1000 次，得到均值的标准差；然后用标准差除以均值，得到变异系数。如果变异系数小于 5%，我认为可以用；
大于 10%，就继续收集数据。这个阈值是我在多个项目里试出来的经验值，不是官方标准。再强调一个容易踩坑的点：成功率太低的比率指标不能只看样本量。比如 2000 个样本里只有 8 个转化，事件数只有 8，这时候用正态近似会严重低估误差；建议改用 Wilson score 区间。
我遇到过这个案例，两种方法算出的置信区间相差近 3 倍，差点做出错误上线决策。所以，样本量不是只看 n，还要看“事件数”是否 ≥ 10。
我在做时序数据的时候很困惑，比如监控每天的用户留存率，按说一年 365 天也是不小的样本，但结果总是有季节性波动，直接用平均值是不是不对？大数定律在这种情况下还能用吗？
你说到了大数定律最容易被忽略的前提：独立同分布。对于时序数据，如果存在趋势或季节性，样本均值并没有收敛到某一个稳定常数，而是在追随一个变化的总体均值。这时候再大的样本量也只会给你一个“历史平均值”，而不是一个可预测的业务基线。我去年做过一个监控项目，看某个服务的响应时间。
过去 12 个月的平均值缓慢上升，不是波动，是单调上升。因为团队每个月都在加功能，代码变重了。如果只看整体平均，会掩盖真实恶化。解决方法是先做差分：把相邻月份的差值取出来，再分析。差分后的序列如果平稳，大数定律才可能成立。对于季节性数据，可以用同比替代环比。
比如分析日活，不跟昨天比，而跟去年同期比，这样能排除季节因素。我处理过一个电商数据，“双11”前一周的日活暴涨，如果放在全年的样本里，平均值会被抬高 8%，所有相关结论都失真。后来我们改用“去掉大促日”的稳健平均（trimmed mean），删掉前后 5% 的极端值，结论才稳定。
所以我的建议是：先画一个滚动均值图（比如 7 日滚动）。如果滚动均值明显在爬坡或下坡，就不要直接算总体平均；要么拆成平稳段，要么用趋势模型。这不是否定大数定律，而是确认它的适用条件。“样本量越大越好”的前提是总体参数不变；如果参数变了，再大的样本量也无法给你一个“真实”答案。
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读者评论
作为市场部人员，看到42份问卷拍板产品方向，心有戚戚。以前我们也常因预算限制，用几十份问卷就写报告，后来跟大样本对比，结论相差甚远。文章说样本均值只是点估计，要给出置信区间，这一点特别实用。
文章里18份样本的教训太真实了。我们做A/B测试时，因为流量少，经常跑几天就下结论，后来用统计功效算了一下，样本量远远不够。小样本确实会把关键信号过滤掉，这篇写得很务实。
产品团队最容易犯的就是用预算反推样本量，为了赶评审会，随便凑点数据就决策。文章提醒要先定义所需精度再计算样本量，这个思路对业务方尤其有价值。
作为统计初学者，觉得大数定律讲得通俗易懂，特别是那张误差和样本量的对照表：想从5%误差缩到3%，样本量要从384跳到1067，直观说明了精度成本跳跃。很适合团队科普。
我曾用12份访谈就断定客户满意，结果耽误了优化，流失了不少客户。文章那句'听到的是最愿意跟你说话的那群用户的声音'一针见血。现在要求团队至少按公式算样本量，再下结论。