样本含量估计充分反映了科研设计中“重复”的基本原则，过小过大都有其弊端。样本含量过小，所得指标不稳定，用以推断总体的精确度（包括精密度和准确度）差；检验效能1-低，使应有的差别不能显示出来，难以获得正确的研究结果，结论也缺乏充分的依据。有人调查了我国1985和1986两年中15种“中华”级杂志中的“阴性”结果（P>0.05），在两本均数比较的615个“阴性”检验中，有311个“阴性”检验被怀疑样本含量过小（1<0.80，设=1），占50.57%；而在两样本率比较的450个“阴性”检验中，有365个“阴性”检验被怀疑为样本含量过小医学教|育网搜集整理（1<0.80，设2=0.51）。当然，样本含量过大，会增加实际工作的困难，浪费人力，物力和时间。由于过分追求数量，可能会引入更多的混杂因素，从而影响数据的质量。从抽样误差的计算公式中可知：抽样误差的大小与样本含量的平方根成反比，但并非样本愈大愈有代表性。当样本含量增大到一定程度后，再继续增大样本含量，只会事倍功半，得不偿失。虽然样本含量愈大，参数的估计愈精确，但实际工作中常常由于各方面条件的限制，总希望样本含量不要太多。因而必须正确合理地估计样本含量，用最少的经费达到要求的精度。