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时间:2020-04-20
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1、根据抽选样本的方法,抽样调查可以分为非概率抽样和概率抽样两类。非概率抽样不是按照等概率原则,而是根据人们的主观经验或其他条件来抽取样本,常用于探索性研究。概率抽样是根据随机原则来抽选样本,并从数量上对总体的某些特征作出估计推断,对推断出可能出现的误差可以从概率意义上加以控制。 非概率抽样方法(Non-probabilitySampling) 1.偶遇抽样(Randomsampling) 常见的未经许可的街头随访或拦截式访问、邮寄式调查、杂志内问卷调查等都属于偶遇抽样的方式。它的优点是花费小(包括经费和时间)、抽样单元可以接近、容易测
2、量并且合作。缺点是存在选择偏差,如被调查者的自我选择、抽样的主观性偏差等。 2.判断抽样(Judgementsampling) 判断抽样是基于调研者对总体的了解和经验,从总体中抽选有代表性的单位作为样本,这种方法优点是发挥研究者的主观能动性,但受主观因素影响较大。 3.配额抽样(Quotasampling) 配额抽样是根据总体的结构特征来给调查员分派定额,以取得一个与总体结构特征大体相似的样本。配额保证了在这些特征上样本的组成与总体的组成是一致的。 4.雪球抽样(Snowballsampling) 雪球抽样是先随机选择一组调查对象,
3、访问这些调查对象之后,再请他们提供另外一些属于所研究的目标总体的调查对象,根据所提供的线索,选择此后的调查对象。 概率抽样方法(ProbabilitySampling) 1.分层抽样(StratifiedSampling) 分层抽样是将总体的N个单位分成互不交叉、互不重复的若干个部分,称之为层;然后在每个层内分别抽选若干个样本,构成一个容量为个样本的一种抽样方式。分层的作用主要有三:一是为了工作的方便和研究目的的需要;二是为了提高抽样的精度;三是为了在一定精度的要求下,减少样本的单位数以节约调查费用。分层抽样是我们应用上最为普遍的抽
4、样技术之一。 2.整群抽样(Clustersampling) 整群抽样是将总体中各单位归并成若干个互不交叉、互不重复的集合,称之为群;然后以群为抽样单位抽取样本的一种抽样方式。整群抽样应用整群抽样时,要求各群有较好的代表性,即群内各单位的差异要大,群间差异要小。整群抽样的优点是实施方便、节省经费,特别适用于缺乏总体单位的抽样框。 3.等距抽样(Intervalsampling) 等距抽样是将总体中各单位按一定顺序排列,根据样本容量要求确定抽选间隔,然后随机确定起点,每隔一定的间隔抽取一个单位的一种抽样方式。等距抽样的最主要优点是简便
5、易行,且当对总体结构有一定了解时,充分利用已有信息对总体单位进行排队后再抽样,则可提高抽样效率。 4.多阶抽样(Multi-stagesampling) 多级抽样是指在抽取样本时,分为两个及两个以上的阶段从总体中抽取样本的一种抽样方式。其具体操作过程是:第一阶段,将总体分为若干个一级抽样单位,从中抽选若干个一级抽样单位入样;第二阶段,将入样的每个一级单位分成若干个二级抽样单位,从入样的每个一级单位中各抽选若干个二级抽样单位入样…,依此类推,直到获得最终样本。其优点在于适用于抽样调查的面特别广,没有一个包括所有总体单位的抽样框,或总体
6、范围太大,无法直接抽取样本等情况,可以相对节省调查费用。
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