在统计学中，确定总体样本量是一个关键步骤，它直接影响到研究结果的准确性和可靠性。样本量的计算公式为：n=C²σ²/p²。其中，C代表置信系数，它是以百分比形式表示的抽样结果能够代表总体的概率。通常，95%的置信水平被认为是最高的标准，意味着抽样结果有95%的概率能够代表总体。1减去置信系数即为风险水平，它表示样本结果不能代表总体的概率。

另外一个重要参数是精度（Precision），它由审计师设定，代表样本与总体之间的可接受误差范围。在属性抽样中，精度以百分比表示；而在变量抽样中，精度则用一个数值表示。精度值越大，意味着可以接受的误差范围也越大，因此样本量可以相应减少；反之，精度值越小，样本量越大，虽然总体误差值会减小，但增加了抽样工作的复杂度。

第三个重要参数是总体标准差（Population Standard Deviation），它是衡量总体中个别单位偏离总体平均值的离散程度的指标。标准差越大，表示数据的波动性越大，因此需要更大的样本量来确保研究结果的可靠性。标准差的计算公式为：s²=1/n[(x1-m)²+(x2-m)²+...+(xn-m)²]，其中，s²为方差，m为平均值，n为样本数量。

举个例子，假设我们正在研究一个特定群体的平均收入，如果我们设定置信水平为95%，精度为5%，总体标准差为2000元，那么样本量的计算过程如下：n=(1.96)²×(2000)²/(5)²≈3841。这意味着我们需要至少3841个样本，才能使研究结果具有较高的置信水平和精度。

需要注意的是，选择合适的置信系数和精度对于确定样本量至关重要。如果置信系数和精度设置得过高，样本量可能会过大，导致研究成本增加；反之，样本量过小则可能导致研究结果的可靠性降低。

总之，在进行任何研究之前，正确地确定样本量对于确保研究结果的准确性和可靠性至关重要。通过合理地选择置信系数、精度和总体标准差，可以有效地确定所需的样本量，从而提高研究的质量。