1. 用spss做數據處理，做t檢驗以及回歸分析，處理結果能看出來樣本量嗎
t檢驗一般適用於樣本量在30個以下的檢驗，但是你這個樣本量也太小了，各5個，最好的還是用非參數檢驗。當然你也可以嘗試用t檢驗做一下看，可能結果跟非參數的不會有差異
2. 方差分析或T檢驗中每組最少需要多少個樣本量5個
t檢驗：在驗證總體分布是否為正態分布時，少量樣本（一般在生物實驗中認為3個樣本足夠，這是大部分做生物的人給出的樣本量最小值）說服力不夠（雖然大多數人都這么做。。所以有句話叫做現在的生物學論文中80%的假設檢驗問題都是錯的），問過研究數理統計的老師，為了避免在T檢驗的樣本量問題上被人argue，建議在小於10個樣本量的情況下，盡可能使用置換檢驗的方法，即研究數理統計的老師給出的t檢驗樣本量最小值為10。
方差分析：根據t檢驗的結論推斷，在需要驗證總體分布的情況下，少量樣本說服力很低，所以在較為保險的情況下，建議使用10個樣本量作為最少需要的樣本（雖然建議用10個，但是還是要根據投稿的期刊選擇假設檢驗的樣本量，如果前人都用3個那就用3個吧。。。）。
綜上所述，最少樣本量分為兩種情況：
大多數做生物的人認可的3個樣本量
做統計學的人認可的10個樣本量
歡迎交流
3. 一般論文選的數據樣本有多大
樣本量大概在300~500左右最為合適。
在畢業論文當中如果涉及到調查問卷，那麼一定要有調查的樣本，樣本量不能太少，如果樣本量太少的話是不足以說明問題的，所以基本的樣本量應該控制在300~500左右。這樣才能在論文當中作為數據的支撐，才能在評審過程中通過。
4. 100萬數據進行抽評多少樣本量合適
要看是做什麼調查了，以及抽樣的難度了。如果樣本量過大的話就不需要抽太多了。像是樣本量都到了100w了，如果抽樣難度也大的話，建議能抽到千分之一就不錯了。
5. 統計學處理數據中，多少組數據才有比較意義
多少個比較都是有意義的 只是結論可靠性問題 例如每組兩個數據得到結論的可靠性肯定沒有每組兩百個數據的可靠性高
但是統計學中並沒有硬性規定要多少個才可以 因為統計學本身就是研究概率問題 樣本數量大小也是影響概率的一個因素
但是在社會學調查里 一般需要360個樣本以上 例如針對某一問題的問卷調查 總體數很大的時候 基於大數定理可以運用標准正態分布簡化計算