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样本均值近似（SAA）方法在机会约束优化问题中扮演着重要的角色。基于机会约束优化问题的Log-Sigmoid近似，探讨求解Log-Sigmoid近似问题的样本均值近似方法。构造了约束函数的样本均值近似函数，建立了相应的样本均值近似问题，并且证明当样本数量足够大时，样本均值近似问题的最优值和最优解集分别以概率为1收敛于Log-Sigmoid近似问题的最优值和最优解集。