抽样调查教案-6系统抽样

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1、第6章系统抽样§6.1引言6.1.1定义定义6.1/6.2系统抽样(systematicsampling)又称为等距抽样、机械抽样。按照这种抽样方法,从总体中抽取第一个样本点(随机起点),然后按某种固定的顺序和规律依次抽取其余的样本点,最终构成样本。这种抽样被称为系统抽样是因为这种抽样的第一个样本点虽然随机,但其余样本点的抽取看起来好像不再随机,因而是系统的。“牵一发而动全身”。比如要对居民用户抽样,可按户口册每隔多少户抽一户;工厂为检查产品质量,在连续的生产线上每隔20分钟抽选一个或若干个样品进行检查;农业上为估计农作物产量或病虫危害,

2、对一大片农田每隔一定距离抽取一块进行实际测量或调查,等等。本章只作简单方法介绍。更多内容参见文献2、文献3。6.1.2系统抽样的一般方法定义6.3直线等距抽样假设总体单元数为,样本容量为,为的整数倍。把总体单元排列成一直线。先计算出系统抽样间隔,(当不是的整数倍时,可令k等于最接近的整数)。然后在第一阶段1~k个单元中随机抽取一个单元,假设为r,然后每隔k个单元抽取一个单元,即分别为:r+k,r+2k,…….,直至抽取了n个单元。抽取的样本编号为:r+(j-1)k(j=1,2,…,n)。12…r……kk+1k+2…k+r……2k2k+12

3、k+2…2k+r……3k…………………kkkk+r2k+r(n-1)k+rrk(k为抽取间隔)例如某学院有200个学生,要抽取10个学生作为样本。首先计算=20,然后在1~20中随机抽取一个数字,假设抽中排列中第3位的学生,则其它入样单元依次为23,43,63,83,103,123,143,163,183。定义6.4圆形等距抽样(Lahiri)这种方法主要适用于不为整数时。因为当k不为整数,取其最接近的整数时,实际样本容量可能与n相差1,而且每个单元入样的概率不等,这时用直线等距抽样可能产生偏倚。137njnu-liqicai例:设总体N

4、=10,其标志值分别为,总体均值为。若要求样本容量为n=3,采用直线等距抽样,验证样本均值是否为总体均值的无偏估计?解:先计算间距=10/3=3.33….,取k=3,在1~3中取一个随机起点,然后每隔3个单元抽取1个单元可得下列的可能样本:三个可能的系统抽样样本均值分别为:,,所有=,因此样本均值不是总体均值的无偏估计。在这种情况下,样本均值将不等于总体均值,因而估计不是无偏的。为了使得样本均值是总体均值无偏估计,将个总体单元排成首尾相接的一个圆。抽样间距k取最接近的整数,从1——中随机抽取一个随机起点作为起始单元,然后每隔k个抽取一个,

5、直到抽取n个为止。如果序号大于时,将其减去得到的在1——中的号码入选。正是因为排列为圆形而非直线且随机起点在1~N中而非在1~[k](或[k]+1)中,导致了该抽样下的每个样本严格等概率地被抽中,因而估计是无偏的。若是圆形等距抽样,则在1~10中抽取一个随机起点,假设为7,然后每隔3个单元取一个,它们的序号是7、10、13。事实上是、、入样。考虑到实际问题中,n137njnu-liqicai通常比较大(大于等与50),多一个少一个并无关宏旨,因此可以不必考虑N/n不是整数的影响,故通常我们都假定N是n的整数倍。3不等概率抽样法不等概率抽样

6、中每个单元入样的概率不相等。最简单也是最常用的是系统抽样,即入样的概率与单元规模大小成比例的系统抽样。令表示所有单元规模大小总和,则(包含概率,见不放回不等概率抽样)。在实际中,不等概率的实施常采用代码法。如下所示:先将单元规模(不失一般性,设其为整数)值累加,欲从总体中抽取容量为n的样本,取最接近的整数k为抽样间距,从[1,k]中随机抽取一个整数r作为起点,则代码r,r+k,…,r+(n-1)k所对应的单元入样。例7.1设总体由10个行政村组成,N=10,每个行政村人数为,见表7.1。利用系统抽样抽取n=3个行政村样本。表7.1用系统抽

7、样抽取行政村行政村编号人数累计人数抽中号码12345678910合计103432962468473205168146317187010353563187796110341239140715531870100*723*1346*,从1~623中抽取一整数,例如是,则,,所对应的行政村入样,其序号分别为1、4、8。这种方法,当所有单元规模时,每个单元不可能重复,是一种不重复抽样;当时(超过抽样间隔),第i个单元为必然被抽中单元,且有可能重复抽中;当,第i137njnu-liqicai个单元为必然被重复抽中。实际中应尽量避免这种重复抽中现象。一

8、种简单的方法就是把这种大规模单元作为必然调查单元,不再列入抽样总体,另一种方法是将大规模单元划分为几个小规模单元。6.1.3总体单元排序1按无关标志排序,如调查学生视力,按学号排列,显然视力与

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