5+抽样与统计

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1、一、非概率抽样和概率抽样:部分调查根据其抽取调查单位的准则不同，可分非概率抽样和概率抽样。抽取调查单位的原则是根据主观判断或其它操作上的方便。基本方法：立意抽样法、偶遇抽样法、定额抽样法。优点:成本低、花时短、回答率高。缺点：不能做统计推论非概率抽样的结果是否有代表性与主观本身的水平有很大关系。1、非概率抽样2．概率抽样抽取调查单位的原则是随机原则：在抽选调查对象时，规定了一定的程序，以保证每一个单位都有同等入选的机会，从而避免了主观因素的影响。优点：可以作统计推论。如图:参数值统计量X，，2相关X，s，s2相关系系数数等Nn随机原则总体样本推断二、抽样的历

2、程：一般来说要依据下面5个步骤。1.界定总体。即清楚地说明全部研究对象的范围，包括时间、地点和人物。总体的界定越清楚越好。2.搜集全部名单。根据总体的界定，收集一份全部个案的名单，这份名单，称为抽样构架。抽样构架的完整性与准确性要审核。3.决定样本大小。在决定样本的大小时，必须同时考虑抽样误差和研究代价这两个因素。4.设计抽样方法。不同的抽样方法所犯的抽样误差会不同，但所需求的研究代价也不相同。5.评估样本的正误。一般是根据一些在总体与样本中都能容易找到的资料来评估样本的正误。如果总体的资料分布与样本的资料分布基本上一致，则对样本代表性有较大的信心；如果总体的

3、资料分布与样本的资料分布差异很大，则要放弃样本或在报告中特别指出样本的偏差。5．评估样本的正误例如：农村青年调查中，以年龄作为标准来评估样本的正误。假定资料的分布如下：年龄总体(N=100000)%样本(n=1000)%15-1718-2223-25305020285121如果总体与样本在愈多标准上相近，我们对样本愈有信心。能够采用多少样本，要视在总体内能够找到多少在样本中也具有的资料。三、抽样调查方法1.简单随机抽样：按照随机原则，直接从总体N个单位中，抽取几个单位作为样本，保证总体中每个单位在抽选时都有同等的机会被选中。分为：简单重复抽样；简单不重复抽样。简

4、单不重复抽样：把总体抽取出来的单位不再放回原有的总体，连续进行n次抽样构成一个样本。这样的样本，由于第一次抽选结果影响下次抽选，因此，每个单位中选的概率名次是不同的。但仍满足抽样随机原则。例：总体N=4个单位：A、B、C、D。现用不重复抽样从中抽出2个单位(n=2)，构成一个样本，全部可能的样本为：AB、AC、AD、BC、BD、CD。在所有可能出现的样本中，A、B、C、D出现次数都是3次，因此每个单位被抽中机会相等。不仅如此，上述6种样本出现的概率也相同。当总体很大，N≥1时，这种连续进行的n次抽取，可近似地看作简单重复抽样。2.等距抽样(机械抽样，系统抽样)先

5、将总体按某一因素排列，然后依固定的间隔，每间隔若干单位抽出一个构成等距抽样。例如：总体单位为N，样本容量为n，则样本间隔为：k=N/n，抽样时，先在第一个间隔中随机抽取一个单位，假定为a，然后从a单位开始，每间隔K单位都将是入选的单位。优点：简化了抽取过程；缺点：可能出现周期性偏差。等距抽样仍不失抽样的随机原则，总体中每个单位被抽中的概率可看作都是1/k。3．分层抽样(类型抽样、分类抽样)分层抽样是先将总体按与研究内容密切有关的主要因素分类或分层，然后在各层中按随机原则抽选一定单位构成样本。分层的目的，在于减少层内差异，增加抽样调查样本的代表性。例如：某工厂有2

6、0名工人，他们的工资如下：40，80，70，40，50，50，80，70，50，4070，40，70，50，40，80，40，80，50，50粗看起来，工资水平似乎很分散，但细分起来，实际只有4档:40，50，70，80。分层抽样适用于层内差异小，层与层间差异大的总体。分层抽样根据各层抽取比例是否相等，可分作分层定比抽样和分层异比抽样：分层定比抽样样本中各层抽取的比例是相同的。例如总体单位N=20000，样本容量n=500，则抽样比例：设总体按老、中、青三代分层，于是根据总体中三代人的总人数，就可确定三代人的抽样人数：分层异比抽样当总体中某一层人数过少，但又具有

7、较高的研究价值，这时可增大这一层的抽样比例。但这样做的结果，统计分析时要做适当修正。4．整群抽样(集体抽样)在整群抽样中，总体被分为很多“群”，这些群是抽样的单位。随机抽取若干群，被选入样本的群中的全部个案都进入样本。整群抽样适用于群间差异小，而群内差异大的总体，这点正好和分类抽样相反。5．阶段抽样在多级抽样中，每一级都可看作是一次整群抽样，每一个抽中的群体，又可看作是由若干子群所组成，从入样的群体中，再随机抽取若干子群组成子群。如：第一步：从全国的省直辖市中抽取若干省和直辖市；第二步：从入选的省和市中抽取县级单位；第三步：从县级单位中抽出乡和镇；第四步：从乡和

8、镇中确定调查对象。例：设