一、指代不同1、样本数量：总体中抽取的样本元素的总个数。

2、样本容量：一个样本中所包含的单位数，用n 表示，它是抽样推断中非常重要的概念。

二、特性不同1、样本数量：在大样本条件下，如果总体为正态分布，样本统计量服从正态分布；如果总体为非正态分布，样本统计量渐近服从正态分布。

2、样本容量：样本容量的大小与推断估计的准确性有着直接的联系，即在总体既定的情况下，样本容量越大其统计估计量的代表性误差就越小，反之,样本容量越小其估计误差也就越大。

三、应用不同1、样本数量：应用于统计学、数学、物理学等学科。样本量大小是选择检验统计量的一个要素。

2、样本容量：样本容量确定的科学合理，一方面，可以在既定的调查费用下，使抽样误差尽可能小，以保证推算的精确度和可靠性；另一方面，可以在既定的精确度和可靠性下，使调查费用尽可能少，保证抽样推断的最大效果。

样本数量和样本容量有区别。样本数量是指被研究者的总人数，表示样本研究中涉及的人数；而样本容量是指用于研究中的样本数量，是具体参与研究的人数。 样本数量和样本容量是定量研究的两个基本概念，其基本区别在于能否代表总体特征。样本数量的多少可以影响研究后的统计结果，而样本容量则是控制研究误差的一个重要参数。在研究数据分析中，必须充分考虑样本数量和样本容量的影响，只有在理解和掌握两者之间的关系才能得出更准确的结论。同时，在选择样本时，必须确保样本容量足够大，以充分反映整个总体的特征，才能保证研究结果的可靠性。

1. 样本数量：指的是数据集中的个体或观测值的数量。在某些情况下，样本数量也可以表示为样本的大小或规模。例如，一个由 200 个人组成的问卷调查可被称为包含了 200 个样本数量的样本。

2. 样本容量：指的是从总体（即所有可能的样本组合）中选出的样本数量。样本容量通常由研究者根据所需的置信度和误差范围来决定。例如，在进行民意调查时，样本容量越大，结果的置信度就越高，并且误差范围就越小。

样本数量和样本容量是两个不同的概念。样本数量是指实验、调查中使用的样品数目，样本容量则是指样本数值数据的大小。样本数量是在进行实验、统计学调查时需要考虑的，它与最终的结果可能会有关系，因为样本数量越多，在一定程度上可以提高研究的精度和可靠性。而样本容量则是影响统计结果的一个重要因素，其大小决定了数据分析的可靠性和精度，样本容量越大，分析的结果就越可靠。 在实验设计和数据分析中，样本数量和样本容量都是非常重要的考虑因素。在实际应用中，我们需要根据实际需求和研究目的，合理地确定样本数量和样本容量。同时，还需要考虑统计方法的使用，以及结果的和应用。

样本数量和样本容量是两个不同的概念。结论是：样本数量指的是样本中实际被调查的数量，而样本容量则是指在进行统计推断时，样本可以容纳的最大数量。样本数量是对样本的实际数量描述，一般来说，样本数量太少会影响统计结果的精度。而样本容量则是一个理论概念，用于表示使用这个特定样本大小所计算的统计推断的可行程度。如果样本容量较小，结果不具有代表性。在进行统计分析时，样本数量和样本容量都非常重要。适当的样本数量可以增强样本的可靠性和代表性，使分析结果更加精准。而样本容量的设定要视实际情况而定，一般来说，越大的样本容量，所得的统计推断结果越可靠。