第4章市场调查的抽样技术.ppt

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1、第四章市场调查的抽样技术市场调查的抽样抽样方法与程序抽样控制4.1市场调查的抽样抽样调查的概念抽样调查的优点抽样误差与非抽样误差抽样调查的基本要求关于普查抽样调查的概念抽样调查是按照一定的规则从总体中抽取一部分个体单位作为样本,通过对样本的调查研究所获得的信息资料,来推断总体的信息资料的方法;因而抽样调查也称作抽样推断。抽样调查的优点抽样调查采取以部分推断总体的方式,减少了市场调查的工作量,简化了市场调查工作;抽样调查具有如下一些优点:费用低速度快应用范围广准确度高市场普查市场普查概述市场普查是指对与市场有关总体的每一

2、个单位进行逐一的、普遍的、全面的调查。市场普查可以获得全面的、准确的信息资料。适用于不经常进行调查领域的信息资料收集。市场普查的局限性耗费时间长,资料的时效性差费用昂贵,耗费大量人、财、物4.2随机抽样调查简单随机抽样分群随机抽样分层随机抽样系统抽样4.2.1简单随机抽样简单随机抽样的概念简单随机抽样的方法简单随机抽样的估计简单随机抽样的样本容量估计简单随机抽样的概念简单随机抽样又称单纯随机抽样,是所有随机抽样方法中最简单的一种方法。它按照随机的原则从调查总体中不加任何分类、排序、分组等先行工作,直接地抽取调查样本单位

3、。各单位被抽到的机会完全均等,相互独立,排除了抽样过程中各种主观因素的干扰。简单随机抽样的方法抽签法随机数字表法(利用随机数字表进行随机抽样)简单随机抽样的估计平均数的估计总体平均数的估计区间重复抽样时抽样平均数的误差估计不重复抽样时抽样平均数的误差估计百分比的估计总体百分比的区间估计重复抽样条件下百分比平均数误差的估计不重复抽样条件下百分比平均数误差的估计总体平均数的估计区间其中t为可信度,可根据置信水平查表获得。当可信水平为68.27%时,t=1;当可信水平为95%时,t=1.96;当可信水平为95.54%时,t=

4、2;当可信水平为99.73%时,t=3;当可信水平为99.994%时,t=4;当可信水平为99.999%时,t=5。重复抽样时抽样平均数的误差估计不重复抽样时抽样平均数的误差估计总体百分比的区间估计其中t为可信度,可根据置信水平查表获得。当可信水平为68.27%时,t=1;当可信水平为95%时,t=1.96;当可信水平为95.54%时,t=2;当可信水平为99.73%时,t=3;当可信水平为99.994%时,t=4;当可信水平为99.999%时,t=5。重复抽样百分比平均数误差的估计不重复抽样百分比平均数误差的估计简单

5、随机抽样样本容量的估计估计平均数情形下样本容量估计重复抽样不重复抽样估计百分比情形下样本容量估计重复抽样不重复抽样估计平均数情形下样本容量估计(1)重复抽样估计平均数情形下样本容量估计(2)不重复抽样估计百分比情形下样本容量估计(1)重复抽样估计百分比情形下样本容量估计(2)不重复抽样4.2.2分群随机抽样分群抽样概述分群抽样的数学估计分群抽样概述分群抽样是先将市场调查的总体划分为若干个群体,然后以简单随机抽样的方法选取部分群体作为调查样本,对群体内各个单位进行调查的一种随机抽样方法。分群抽样适用于调查总体单位分布较分

6、散并且无法确定分层标准的大总体。当调查总体相当大时,可以进行逐级分群,一直进行到单个群体的数目足够小时为止,然后从所有的群中随机抽取一定的群作为调查对象实施调查。分群抽样对总体推断的准确性较差。因而往往与其它方法相结合使用。分群抽样的数学估计分群抽样样本群的平均数分群抽样样本总体的平均数群平均数的群间方差分群抽样样本平均数的误差分群抽样总体平均数的估计区间分群抽样样本群的平均数其中为被抽取的第i群的样本数量,为第i群中的第j个样本单位。为第i群样本的平均数分群抽样样本总体的平均数为被抽取的群的数量,为样本总体平均数群平

7、均数的群间方差分群抽样样本平均数的误差分群抽样总体平均数的估计区间在给定的自信水平下,分群抽样的总体平均数的估计可以由下式得到4.2.3分层随机抽样分层比例抽样分层最佳抽样分层最低成本抽样分层比例抽样先将总体按照相似性原则分为若干层,然后根据各层在总体中所占的比重从层中抽取相应的样本组成研究样本。分层抽样可以避免样本差异过大导致的抽样分布不准确。分层最佳抽样分层最佳抽样又称做非比例抽样。它是根据各层的样本标准差的大小,又考虑到各层在总体中所占比例的差异,而调整各层样本数目的抽样方法。分层最佳抽样可以降低样本分布的不准确

8、性。分层最低成本抽样分层最低成本抽样既考虑到抽样的统计效果,又考虑到抽样的经济性。4.2.4系统抽样系统抽样又称机械抽样或等距抽样。它是先将总体各单位按照某一标志排列,然后根据一定的抽样距离从总体中抽取样本;或者将总体划分为若干类型,然后在各类型中根据一定的抽样距离抽取样本的一种抽样方法。系统抽样既可以属于随机抽样,也可以属于非随

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