質問：
サンプルサイズ5個(n=5)とは、
1)たくさんある製品の中から5つを取り出して検証する
2)製品を5個だけをなんとか作って検証する
のいずれの意味か？
回答：
結論から申し上げますと、統計学や品質管理における「サンプルサイズ5（$n=5$）」は、基本的に 1) の「たくさんある製品の中から5つを取り出して検証する」 という意味で使われます。
文脈によってニュアンスが少し変わるため、それぞれの選択肢がどのような状況を指すのか、詳しく解説します。
1) たくさんある製品の中から5つを取り出して検証する（本来の意味）
統計学において、検証したい対象全体の集団を「母集団」、そこから抜き出された一部の集団を「標本（サンプル）」と呼びます。そして、抽出した個数のことを「サンプルサイズ」と言います。
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母集団： 工場で大量に生産されている製品（数千個〜数万個など）
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サンプルサイズ（$n=5$）： その中からランダムに抜き取った5個の製品
💡 ポイント
大量にある製品の品質を、すべて検査（全数検査）するのはコストや時間の面で難しいため、5個だけをピックアップして全体の傾向を推測（サンプリング検査）する場合にこの表現を使います。
2) 製品を5個だけ、なんとか作って検証する（開発初期などの例外）
試作段階や研究開発の初期など、そもそも世の中に製品が数個しか存在しない状況で「手元にある5個でテストする」という場合もあります。
この場合も、結果として検証するデータ数が5個になるため「サンプルサイズは5」と表現されます。しかし、これは「限られたリソースの中で、ひとまず5つのデータ（$n=5$）を集めて傾向を見る」という実験計画上の都合によるものです。
本来の統計的な意味（大きな集団から一部を抜き出す）とは異なり、あくまで「試験体の数が5個」という意味合いになります。
まとめ
言葉の厳密な定義や、一般的な製造業・品質管理の現場（統計的品質管理：SQCなど）においては、1) の「大量にある中から5個を抽出する」 という解釈が正解です。
もしこれが新製品の「試作評価」などの文脈であれば、2) のニュアンスを含みつつも、データ数としては「$n=5$ として扱う」ということになります。
