|| 英訳の方が直感的
要は『調査して得たデータ』のことです。
そのデータを根拠に全体の性質を「推測」していきます。
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厳密には『全体（母集団）』の「部分集合」のことです。
部分といっても、まあほとんど『ほんの一部』になりますが。
このサンプルですが、基本的には『有限』です。
『無限のサンプル』なんて使えませんから、
限られた個数のサンプルから欲しい答えを得ます。
これによって、『無限』を扱わずに
『有限』個のものから全体像を得る感じですね。
もしくは単に「有限でも多すぎる」から、
「より少ない有限」個のサンプルで済ませるとか。
続いて、厄介な用語について見ていきましょう。
これは知ってないとどうしようもないやつです。
覚えるしかありません。
サンプル数 Number of Samples
|| 何個サンプリングしたかを表す回数のこと
要は「サンプルの数（標本数）」です。
ただ、これはちょっと適切な意味ではありません。
厳密に定めるなら『抽出（サンプリング）した回数』です。
「考えられるデータの全て」ではありません。
形式的には「確率変数 X_i 」で表されます。
サンプル（標本）を三個取り出された場合であれば、
X_1,X_2,X_3
となって、このとき「サンプル数」は『 3 』です。
具体例としては、
「 1000 人」の内「 100 人」から何か聞くなら、
この時のサンプル数は「 100 」になります。
サンプルサイズ Sample Size
|| データの中身の個数
「サンプリングする候補の個数」という感じ。
「確率変数が取り得る値の個数」とも言えます。
形式的には「確率変数の中身の個数」です。
確率変数を「集合」とみなせば、その『要素数』と言えます。
例えば「実際に取り出す」のが『 1 つ』でも、
その「サンプル X 」の『候補』が 100 個なら、
その「サンプルのサンプルサイズ」は 100 になります。
具体的には、例えば人間がたくさんいる場合
10000 人の内、 1 人だけをサンプリングするなら、
その一つのサンプルの「サンプルサイズ」は「 10000 」です。
またこの時、サンプル数は 1 になります。
似たような言葉ですが、明らかに違う意味を持ってます。
混同しないように注意しましょう。
