サンプルサイズ（sample size）とは、統計においてデータの個数を表す。1回のサンプル（母集団から抽出したデータの集合、標本）においていくつの個体を調査したかという個体数のことである。データの集合である1サンプルの大きさのこと。通常、小文字の「n」で表す。「標本の大きさ」「標本サイズ」ともいう。

調査に必要なサンプルサイズは、信頼係数（信頼度）と許容する誤差によって算出される。

標本サイズ計算: 標本サイズを理解する | SurveyMonkey

サンプルサイズとサンプル数の違い、母集団との関係

▲母集団とサンプルの関係

統計学において「サンプル」とは、母集団から抽出したデータの集まり「標本」のことである。「サンプル数（the number of samples）」はその「集団の数」のことであり、「サンプルサイズ（sample size）」は「1つの集団の大きさ、サイズ」となる。

なお、「母集団（population）」とは調査対象を含む全体の集団のこと。通常、大文字の「N」で表す。母集団は「母数」ではない。

• 母集団（population）：調査対象を含む全体の集団のこと。
• サンプル（sample）：母集団から抽出した、調査分析を行うデータの集合のこと。標本。
• サンプル数（the number of samples）：サンプル（標本）の数のこと。サンプルの抽出を何回行ったかという標本数。
• サンプルサイズ（sample size）：1回抽出したサンプル（標本）におけるデータの個数のこと。「標本の大きさ」。