在
置信水平相同的情况下，样本量越多，
置信区间越窄。
置信区间变窄的速度不像样本量增加的速度那么快，也就是说并不是样本量增加一倍，置信区间也变窄一倍（实践证明，样本量要增加4倍，置信区间才能变窄一倍），所以当样本量达到一个量时，就不再增加样本了。
边际误差就是置信区间中从点估计值中所加上或减去的值。
当
样本容量更大时，点估计量的值更接近于总体参数，该点估计量是一致的。换言之，大样本比小样本趋于接进一个更好的点估计。因此，样本容量越大，边际误差越小。
追问抱歉 不要从别人那里copy答案
而且我问的是置信系数，不是置信区间……