市场调查与市场预测选修课课件第3讲

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1、第3讲市场调查的抽样方案抽样的概念和原则市场调查抽样方案设计的程序及其评审抽样方法样本规模和抽样误差1936年美国总统选举预测PK富兰克林·D·罗斯福阿尔夫•兰登57%43%62%38%一、抽样的概念和原则与抽样有关的概念抽样的基本原则1．总体：全部研究对象的集合。2．样本：从总体中按一定方式抽取出的一部分元素的集合。3．抽样：从总体中按一定的方式选择或抽取样本的过程。4．抽样单位：一次直接的抽样所使用的基本单位。5．抽样筐：又称抽样范围，它指的是一次直接抽样时总体中所有抽样单位的名单。6．参数值：也称为总体值，是总体中所有元素的某种

2、特征的综合数量表现。7．统计值：也称为样本值，是样本中所有元素的某种特征的综合数量表现。（一）与抽样有关的概念目的性原则可测性原则可行性原则经济性原则（二）抽样的基本原则二、市场调查抽样方案设计的程序及其评审市场调查方案的设计程序抽样方案的评审（一）市场调查方案的设计程序明确抽样调查的目的确定总体范围和总体单位确定抽样推断的主要项目确定抽样的组织方式确定合适的抽样框确定恰当的抽样方法确定主要指标的抽样精确度确定必要的抽样数目（样本量）制定抽样的实施细则设计数据处理与抽样估计的方法（二）抽样方案的评审1．抽样技术方案评审的内容抽样技术方

3、案是否体现了调查目的和任务的要求抽样技术方案是否完整、周密、有无遗漏抽样框的设计是否存在缺陷，总体单位是否有遗漏或重复抽样组织方式的选择是否恰当，是否有更好的抽样方式抽样精确度的界定是否合适样本量的大小能否满足抽样精确度的要求样本量的大小能否满足调查费用的约束样本的代表性怎样，样本分布与总体分布是否趋于一致抽样估计方法设计是否科学（二）抽样方案的评审2．抽样技术方案评审的方法逻辑评审法经验判断法样本分布检验法抽样误差检验法试点调查法三、抽样方法非概率抽样概率抽样（一）非概率抽样1．偶遇抽样：又称为方便抽样或自然抽样，是指研究者根据现实

4、情况，以自己方便的形式抽取偶然遇到的人作为对象，或者仅仅选择那些离的最近、最容易找到的人最为对象。（一）非概率抽样2．判断抽样：又称立意抽样，它是研究者根据研究的目标和自己主观的分析来选择和确定研究对象的方法。（一）非概率抽样3．定额抽样：又称配额抽样，是研究者尽可能地依据那些可能影响研究变量的因素对总体分层，并找出具有各种不同特征的成员在总体中所占的比例，然后依据这种划分以及各类成员的比例去选择对象，使样本中的成员在上述各种因素、各种特征方面的构成及其在样本中的比例都尽量接近总体。（一）非概率抽样☆男女比例是3：1☆大一到大四人数的

5、比例是3：4：4：4☆成绩优秀、良好和及格的比例是2：7：1抽取600样本实例600样本男：450女：150大一：160大二：160大三：160大四：120优秀：120良好：420及格：60（一）非概率抽样4．滚雪球抽样：当我们无法了解总体情况时，可以从总体中少数成员入手，对他们进行调查，向他们询问还知道哪些符合条件的人，再去找那些人并询问他们知道的人，像滚雪球一样，通过这种办法可以找到越来越多的具有相同性质群体的成员。（二）概率抽样1．简单随机抽样概念：又称纯随机抽样，它是按等概率原则直接从含有N个元素的总体中随机抽取n个元素组成样

6、本。工具：纸条随机数码表（二）概率抽样（二）概率抽样2．等距抽样概念：又称系统抽样或机械抽样，它是把总体的单位进行编号排序后，在计算出某种间隔，然后按这一固定的间隔抽取个体的号码来组成样本的方法。2．等距抽样●步骤：A．给总体中的每一个个体按顺序编号，即制定出抽样框。B．计算出抽样间距。计算方法是用总体的规模除以样本的规模。假设总体规模为N，样本规模为n，那么抽样间距K就由下列公式求得；C．在最前面的K个个体中，采用简单随机抽样的方法抽取一个个体，记下这个个体的编号(假设所抽取的这个个体的编号为A)，它称做随机的起点。D．在抽样框中，

7、自A开始，每隔K个个体抽取一个个体，即所抽取个体的编号分别为A，A十K，A十2K，…，A十(n−1)K。E．将这n个个体合起来，就构成了该总体的一个样本。（二）概率抽样（二）概率抽样某学校共有3000名学生，从中抽取容量为100的样本。☆编号☆计算抽样间距：30☆在前30个总体编号中抽取一个：8☆样本编号组成：8、38、68、……，2968☆从总体名单中一一对应地找出以上编号的100名学生，构成样本。实例（二）概率抽样2．等距抽样适用条件：总体名单中个体的排列顺序是随机的（二）概率抽样3．分层抽样概念：又称类型抽样，它是先将总体中的所

8、有单位按某种特征或标志，如年龄、性别、职业或地域等划分为若干类型或层次，然后再在各个类型或层次中用简单随机抽样或等距抽样的方法抽取一个子样本，最后将这些子样本合起来构成总体。（二）概率抽样3．分层抽样分层的标准：☆以所要