是要把探索和验证一起做？

一般要求10：1或15：1是比较好的。但是侯杰泰等人的研究中指出很多文献对样本量大小的界定十分含糊。比如Boomsma(1982)发现不论是模型有恰当解的百分率、参数估计的精确性还是卡方统计量的分布，研究结果都显示样本容量越大越好，他建议N最少大于100，但大于200更好。George,Despina(2000)的研究中样本大小为130，任峰等人研究样本大小为112。楼主的测量体项有点多，所以样本量还是多一些比较好。

在结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）分析中，样本大小是一个重要考量点。通常，建议的最小样本量与模型中的参数数量相关，而非直接和变量或题目数量挂钩。一个广泛引用的规则是样本量应至少为参数数目的5至20倍，但这个比率可能根据模型复杂度、数据分布特性以及效应大小而变化。

在你的案例中，你提到了两个量表：A有5个分量表（共39题），B有7个分量表（共74题）。要估计这些分量表之间的关系，你实际上关心的是路径系数或因子载荷等参数。具体参数数量取决于模型设定，但假设每对分量表之间有一个直接路径，并且每个题目都有一个因子载荷，那么总的参数数会相当大。

以A和B量表为例：
- A量表有5个分量表，所以可能有\(39 \times 5\)（如果使用主成分分析）或更少的因子载荷参数。
- B量表有7个分量表，相似地，可能会有\(74 \times 7\)的因子载荷。

此外，如果有路径从A的所有分量表到B的所有分量表，则将增加额外的\(5 \times 7\)个路径系数。根据这些粗略估计，你至少需要考虑\(39 + 74 + (5*7)\)或更多参数，即大约156个以上的参数。

按照最保守的比率（如20:1），你需要大约\((156+)*20\)的样本量，也就是至少3120个样本。然而，请注意，这是一个非常粗略的估计，并且模型设定、数据质量和目标效应大小将显著影响所需的实际样本量。

因此，你的实际样本需求可能需要通过更详细的统计力分析或使用如G*Power等软件进行精确计算来确定。在准备研究时，建议与有经验的统计顾问合作，以确保样本量足够支持拟议模型的估计。

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