《传播研究方法》第八讲

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1、复习为什么抽样？经济、提高研究质量抽样的类型：概率抽样、非概率抽样7种非概率抽样（NonprobabilitySampling）抽样类型原则便利样本Haphazard样本的选取主要考虑它们是否便利于收集、研究。目的样本Purposive尽可能收集到符合某一标准的全部样本。配额样本Quota样本在某些变量上有与总体相同的比例，以反映总体的多样性。但个案以便利抽样的方式抽取。滚雪球Snowball由一组成员来确定其他选入样本的成员。反常案例Deviantcase选取与主导范式不同的样本（一种特殊类型的目的样本）。贯序样本Seq

2、uential持续收集样本，直到样本中不再含有额外的信息或特征。理论样本Theoretical样本能够帮助揭示具有理论重要性的某一特殊场景/主题的特征。复习：概率抽样的逻辑和理论代表性（Representativeness）当选出的样本的各种集合特征大体接近于总体的集合特征时，样本就具有代表性。样本不需要在每一方面都具有代表性，代表性只需局限于与研究的实质性需要相关的特征。概率抽样的基本原则：总体中的每一单位都有一个已知的、非零的被包含在样本中的概率，尽管对于总体的所有单位而言，选择的概率并非总是相同的。EPSEM（Equ

3、alprobabilityofselectionmethod）：在这种样本设计中，总体中的每个成员都具有相等的被选进样本的机会。概率抽样的独特优点：虽无法完美地代表总体，但能避免各种偏见；能够估计样本的精确度及代表性。复习：概率抽样的逻辑和理论代表性（Representativeness）当选出的样本的各种集合特征大体接近于总体的集合特征时，样本就具有代表性。样本不需要再每一方面都具有代表性，代表性只需局限于与研究的实质性需要相关的特征。概率抽样的基本原则：总体中的每一单位都有一个已知的、非零的被包含在样本中的概率，尽管对

4、于总体的所有单位而言，选择的概率并非总是相同的。EPSEM（Equalprobabilityofselectionmethod）：在这种样本设计中，总体中的每个成员都具有相等的被选进样本的机会。概率抽样的独特优点：虽无法完美地代表总体，但能避免各种偏见；能够估计样本的精确度及代表性。复习：概率抽样的逻辑和理论随机选择（RandomSelection）获得代表性样本的核心步骤。随机并非偶然，而是一种非常仔细的特别的程序，能确保每一样本单位的选择都独立于其他单位的选择。独立：总体中的任何一个成员的选择都不会对总体中任何其他正在

5、被选择的成员的选择的可能性产生影响。例如：投掷硬币以随机数表或电脑程序完成。随机选择的优点此过程可以避免研究者自觉或不自觉的偏见；符合概率理论，提供了估计总体参数和抽样误差的基础。复习：概率抽样的逻辑和理论——一些基本概念总体（Population）：我们感兴趣的、试图概括的群体或集合体。如：全国人口要素（Element）：构成总体的单位，也是样本所包含的内容。在一个既定研究中，要素与分析单位往往是相同的。要素用于抽样，分析单位用于资料分析。样本率（samplingratio）：样本个案数和总体之比，即n/N.例：总体包含

6、50,000人，研究者从中抽取150人作为样本，则样本率为150/50000=0.003or3%复习：概率抽样的逻辑和理论——一些基本概念样本框（SamplingFrame）“总体”是个抽象的概念。样本框：用于抽样的总体列表。如果样本能够代表总体，则其样本框必须包含所有（或几乎所有）的总体成员。例：对组织的研究【成员名单即为样本框】以电话黄页为样本框复习：概率抽样的逻辑和理论——一些基本概念样本框（SamplingFrame）样本框存在的四个潜在的缺陷丢失：样本框中丢失了目标总体的某些人口单位重复：某些单位在清单中登录了一

7、次以上不合格：样本框中有不属于目标总体的单位整群登录：样本框中的单位以群体形式登录样本框定义出现问题，会导致非抽样偏倚：样本框造成的偏倚；无回答偏倚测量误差【定义和测量工具的问题】复习：概率抽样的逻辑和理论——一些基本概念参数（parameter）：对总体中某变量的概括性描述。统计值（statistic）：对样本中的变量的概括描述，并被用来估测总体参数。统计值Statistic样本框SamplingFrame总体（Population）参数Parameter抽样过程SamplingProcess样本（Sample）数据中实

8、际观察到的抽样逻辑模型我们想要研究的复习：概率抽样的逻辑和理论——一些基本概念抽样单位（samplingunit）抽样过程中的基本单元。在简单随机抽样中，抽样单位是个体（individuals）；在群集（clustersampling）抽样中，抽样单位是由个体组成的群集。层级（stratum）：样本的一