樣本容量較小的情形
小樣本通常指的是樣本容量較小的情形，這種樣本由於數量有限，可能會影響統計分析的準確性或機器學習模型的訓練效果。關於小樣本的具體定義，不同情境下有不同的標準。以下是相關介紹：
一般來說，小樣本的樣本容量可能小於或等於30。
在某些情況下，小樣本的界定可能更加靈活，具體取決於研究領域和具體問題。
此外，當樣本量較小到不足以滿足某些統計假設條件時，如正態分佈或中心極限定理，也可以被視爲小樣本。在小樣本情境下，標準的統計方法或機器學習算法可能不再適用，需要採用特殊的技術來處理這種少樣本問題。