抽样与母群体(Samples
抽样研究名词解释
抽样研究名词解释抽样研究是一种研究方法，通过从总体中选择一部分样本进行调查观察，以获取对总体特征、现象或问题的认识。
抽样研究是一种经济高效、可靠的方法，可以代表总体特征，避免对总体所有个体进行研究的不可行性和困难。
下面将对抽样研究中的相关名词进行解释。
1. 总体（Population）：总体是指研究对象的全部集合。
在抽样研究中，总体是研究者想要对其进行研究和推断的群体。
2. 样本（Sample）：样本是从总体中选择的一部分个体或单位，这些个体或单位的特征和总体的特征相似。
样本是通过对总体进行随机或非随机抽取而得到的。
3. 抽样（Sampling）：抽样是指从总体中选择样本的过程。
抽样有多种方法，包括随机抽样、分层抽样、整群抽样等。
通过抽样，可以使样本可以达到对总体的代表性。
4. 代表性（Representativeness）：代表性是指样本的特征和总体的特征相似程度。
为了使样本具有代表性，研究者需要选择适当的抽样方法和样本量，以及注意样本的选择过程中的偏差。
5. 抽样误差（Sampling Error）：抽样误差是指通过从总体中抽取样本所引入的误差。
由于样本的局限性，样本统计量可能与总体特征存在一定的差异，这种差异即为抽样误差。
6. 抽样偏差（Sampling Bias）：抽样偏差是指样本的特征与总体的特征存在系统性的偏离。
它可能是由于抽样方法不当、抽样框架不完备或样本选择过程中的个体选择偏好等原因引起的。
7. 抽样分布（Sampling Distribution）：抽样分布是指当从总体中反复抽取多个样本时，统计量（如均值、方差）的分布情况。
抽样分布可以帮助研究者对样本统计量的抽样误差进行理解和推断。
8. 置信水平（Confidence Level）：置信水平是指对样本统计量的推断结果的置信程度。
常见的置信水平包括95%、99%等。
例如，在95%置信水平下，表示在进行抽样调查时，有95%的把握认为所得的样本统计量与总体特征存在一定的一致性。
抽样与母群体(Samples
各種抽樣方法 抽樣誤差 平均數抽樣分配 平均數抽樣誤差
信賴區間
t 分配
推估各種比例 摘要
前言
因為社會研究者是在有限的時間、精力、及 經濟資源的狀況下來進行研究，她/他們極 少能夠研究一個既存母群體內的每一個成員 。取而代之的，她/他們僅能研究樣本－此 一母群體中較少數目的個體(人)。經由抽樣 過程，社會研究者尋求從一個樣本(一個小群 體)通則化(或概化)到整個母群體－從這裏， 樣本被抽取出來－(一個大群體)。
單位被抽中之機會都相同。
➢假設 3：每一次抽樣之樣本大小都必須一樣。
平均數抽樣分配作為一個常態曲線
(The Sampling Distribution of Means as a Normal Curve)
在第五章中，我們學習到如何將一個原始分 數轉換成z分數，並可求出高於或低於此一 原始分數的面積比例。但是在本章中，我們 所興趣的不在於求得與一個原始分數分配相 關聯的機率，我們將從事的是一個平均數的 抽樣分配－那些被我們從分數的總母群體中 隨機抽出－並對這些平均數樣本作機率陳述 。
平均數抽樣分配，求取z分數公式如下：
平均數標準誤(Standard Error of the Mean)
平均數標準誤，求法如下：
借助於平均數標準誤，我們得已發現所有平均數 的值之全距，在此一全距中，母群體真正平均數 可能落在其上。我們也能夠推估母群體平均數確 實地落在此一所有平均數的值之全距的機率(可能 性)。而此即為信賴水準的概念。
分層抽樣
分層抽樣法涉及到將母群體分成更多具同質性的次團體
或階層(strata)，再從這些次團體或階層中簡單隨機抽取
出樣本。
抽样方法和样本量估计ppt课件
优点2）不同的层中，根据实际情况可以选择不同
的抽样方法
各层观察单位数的分配：等比例分配；最优分配
1） 2） ；
非概率抽样法（non-probability sampling） 虽然在对总体的代表性上很差，在此基础
上做统计推断也不科学，但在很多情况下，
也是适用的。
方便抽样 Convenience Sampling
再从第一部分随机抽取k号观察单位，一次
用相等间隔，从每一部分各抽取一个观察
单位。
系统抽样常作为单纯随机抽样的替代。
整群抽样 cluster sampling
整群抽样是先将总体按照某种与主要研究指标无关的特征划分 为K个群，每个群包含若干观察单位，然后再随机抽取k个群， 由抽取的各个群的全部观察单位组成样本。 与前两种方法不同在于抽样单位不同，不是直接抽取个体，而 是抽群。 单层整群抽样single-stage cluster sampling 多层整群抽样multi-stage cluster sampling 群的变异越小，群越多，抽样误差越小
方便获得的个体即选为样本，样本中每个
个体的获得都是偶然性的。最终，样本不
能够代表总体。不能在此基础上做统计推
断。可以用于研究的初始阶段，目的可以
是为了发现了解相关信息，发现值得研究
的问题，为下一步提出假设准备信息。
配额抽样 Quota Sampling
配额抽样为保证样本的代表性，其样本中具有某种特征的比例几乎和母体中 具有此种特征的比例相等。譬如某大学有10000名学生，我们要抽取1000名。 将学生依年级分成如下四个子母体。 年级 一 二 三 四 学生数 在母体之百分比 样本人数 3200 2600 2200 2000 32% 26% 22% 20% 320 260 220 200
闻传播学类研究方法之抽样-问卷设计
添加标题
例如，验血 样本是从总体中的一部分搜集资料，用以表达整个总体
添加标题
例如，民调中的受访者 如果对总体中所有成员进行研究，则称为普查 (census)
添加标题
母体
样本1
样本2
样本3
样本n
图示
抽样框
包含一个总体的列表名单，从中抽出样本 该名单可以是虚构的，例如编码或者随机数字拨号 (random digit dialing, RDD) 如果该样本要能代表总体，则抽样框必须包含总体的所有成员 有时候，总体里成员的数目会多于抽样框里的数目，例如以电话簿作为抽样框时，未必含盖所有电话用户 新增、已取消、未登记号码
抽样误差 （土）
置信水平95％时的样本规模
置信水平99％时的样本规模
1％
9604
16587
2％
2401
4147
3％
1067
1843
4％
600
1037
5％
384
663
6％
267
461
7％
196
339
抽样误差、置信水平与样本规模
总体规模
可容忍误差 = 土3％时样本规模
可容忍误差 = 土5％时样本规模
单击添加大标题
单击此处添加副标题，文字是您思想的提炼，为了演示发布的良好效果，请言简意赅地阐述您的观点。您的内容已经简明扼要，字字珠玑，但信息却千丝万缕、错综复杂，需要用更多的文字来表述；但请您尽可能提炼思想的精髓，否则容易造成观者的阅读压力，适得其反。正如我们都希望改变世界，希望给别人带去光明，但更多时候我们只需要播下一颗种子，自然有微风吹拂，雨露滋养。恰如其分地表达观点，往往事半功倍。当您的内容到达这个限度时，或许已经不纯粹作用于演示，极大可能运用于阅读领域；无论是传播观点、知识分享还是汇报工作，内容的详尽固然重要，但请一定注意信息框架的清晰，这样才能使内容层次分明，页面简洁易读。如果您的内容确实非常重要又难以精简，也请使用分段处理，对内容进行简单的梳理和提炼，这样会使逻辑框架相对清晰。
抽样方法有些抽样方法大全
抽样方法有些抽样方法大全抽样方法是指从总体中选取一部分样本进行调查或研究的方法。
抽样方法的选择对于研究结果的可靠性和推广性有着重要的影响。
下面是一些常用的抽样方法：1. 简单随机抽样（Simple Random Sampling）：在总体中的每个个体具有相同的被选中的机会，通过随机抽取样本来代表总体。
2. 分层抽样（Stratified Sampling）：将总体分成若干层次，每一层次中的个体具有相似的特征，然后从每个层次中随机抽取样本。
3. 整群抽样（Cluster Sampling）：将总体划分为若干个群组，然后通过随机抽取部分群组来代表总体，然后在所选的群组中进行全面调查。
4. 系统抽样（Systematic Sampling）：根据固定的抽样间隔，从总体中随机选择一个起始点，然后按照固定的间隔依次选取样本。
5. 多阶段抽样（Multistage Sampling）：将总体分层和分群组，然后通过多个抽样阶段来实现抽样，通常用于大规模调查。
6. 比率抽样（Ratio Sampling）：根据总体中的其中一特征的比例，确定样本的大小。
例如，如果总体中男性比例是60%，则样本中男性比例也应该是60%。
7. 效应抽样（Convenience Sampling）：根据研究者的方便或可获得性，选择样本。
这种方法容易产生偏差，结果可能无法推广到整个总体。
8. 整齐抽样（Quota Sampling）：根据总体中一些特征的比例，确定样本的大小。
例如，如果总体中男性比例是60%，则样本中男性数量也应该是60%。
9. 小组抽样（Snowball Sampling）：从已经选择的样本中获取参与者的指引，逐渐扩大样本规模，并在招募新样本时依靠参与者的推荐。
10. 专家抽样（Expert Sampling）：指选择一些具有特定知识、经验或技能的专家作为样本，以获取专业领域的意见或建议。
以上是一些常用的抽样方法，每种方法都有其适用的场景和限制，研究者需要根据研究目的、总体特征、样本大小和可行性等因素综合考虑选择最合适的抽样方法。
长文详解统计学中的抽样技术
长文详解统计学中的抽样技术每当我们遇到统计学研究，都会听到很多不同的统计学术语，其中一个就是抽样。
在本文中，我们将向您展示什么是采样，然后深入讨论不同采样技术的细节。
抽样Sampling简单来说，抽样就是从总体中选取一个群体(样本)，从中收集可以用于研究的数据。
取样是研究的一个重要部分，因为研究结果在很大程度上取决于所使用的取样技术。
因此，为了得到准确的结果，或者很好地预测总体结果，需要选择合理的抽样技术。
我们先从统计学的角度来了解，究竟什么是样本和总体。
总体（Population）是我们从中抽取统计样本进行研究的元素或个体资源的集合，最终我们要对这一整个总体作出结论。
总体中包含的元素或个体的数量被称为群体大小（population size）。
注：在统计研究中，总体（Population）并不总是指的人。
它可以是任何东西，比如印度的羊的数量；美国所有小学生的人数；互联网上所有博客网站的数量。
另一方面，样本又是总体的一个子集，它是你收集数据的特定组。
样本中元素或个体的数量称为样本容量（sample size），选择样本的过程就称为抽样（sampling）。
例如，印度拉贾斯坦邦州的绵羊样本；美国纽约的小学生样本；互联网上的数据科学博客相关的网站样本。
注：样本的大小总是小于总体的大小。
那么，我们为什么需要样本呢？这是个好问题，我们先了解一下。
为什么我们需要样本？答案很简单，也很直接。
几乎不可能从总体中的每一个个体(或元素)收集数据，因此，抽样有助于我们获得关于整个总体的信息。
很明显，结果不可能完全准确，但会接近于整体。
此外，重要的是，所选的样本应该要代表总体，不能带有任何偏见。
这是一个简单的从人群中抽取样本的例子。
图片来源：抽样技术其实有很多，但我们在这里只讨论一些统计中常见的抽样技术，也不会对这些技术进行太多的比较。
抽样技术Sampling techniques简单随机抽样（Simple Random Sampling---SRS）假设一共20个人，我们需要取7个人作为样本。
流行病学中的抽样方法与样本大小计算
流行病学中的抽样方法与样本大小计算流行病学研究中的抽样方法和样本大小计算是确保研究结果具有代表性和统计效力的重要步骤。
下面将详细介绍抽样方法和样本大小计算在流行病学研究中的应用。
抽样方法：1.简单随机抽样：从总体中按照相同的概率随机选取样本。
2.系统抽样：以固定的间隔从总体中抽取样本。
3.分层抽样：将总体划分为若干层次，然后从每个层次中进行独立的随机抽样。
4.整群抽样：将总体划分为若干个群体，然后随机抽取若干个群体，再对每个群体中进行全员抽样。
样本大小计算：样本大小计算是确定需要研究的样本数量，以确保研究能够检测到所关注的效应或因素与研究结果之间的关联。
常见的样本大小计算方法包括：1.基于统计功效：根据研究所设定的显著性水平、效应大小和统计功效，通过统计学公式计算所需样本大小。
2.基于置信区间宽度：根据研究目标的置信区间宽度和预期的方差，计算所需样本大小。
3.基于调查问卷设计：根据问卷设计的复杂性和所期望的反应率，计算所需的样本大小。
4.基于生物统计学模型：对于动态流行病学研究，可以使用传染病动力学模型来估计所需的样本大小。
样本大小计算需要考虑以下因素：1.显著性水平：研究所设定的显著性水平（通常为0.05），决定研究结果被认为是有统计学意义的概率。
2.效应大小：研究目标所关注的效应大小，即预计的变量之间的差异。
3.统计功效：研究能够检测到所关注效应的能力，通常设置为0.8或0.94.误差率：样本中的误差量，决定了研究结果的可靠性和精确性。
5.总体大小：计算样本需要考虑研究总体的大小。
总之，抽样方法和样本大小计算在流行病学研究中起着至关重要的作用，可以确保研究结果的代表性和统计学有效性。
研究者需要综合考虑研究所关注的变量、研究目标和设计的复杂性等因素来选择合适的抽样方法和计算所需的样本大小。
掌握统计学中的抽样技术和样本调查方法
掌握统计学中的抽样技术和样本调查方法在统计学中，抽样技术和样本调查方法是非常重要的工具，可以帮助我们了解大规模群体的特征和行为。
本文将介绍抽样技术的概念、常用的抽样方法以及样本调查方法的步骤和注意事项。
一、抽样技术的概念抽样技术是指从一个大的总体中选择一部分个体进行观察和调查，以推断总体的特征和规律。
通过合理的抽样方法，我们可以在不需要耗费大量资源和精力的情况下，获取对总体具有代表性的信息。
二、常用的抽样方法1. 简单随机抽样简单随机抽样是指每个个体被选入样本的概率相等且相互独立。
这种抽样方法通常通过使用随机数表或者随机数发生器来实现，确保每个个体有相等的机会被选入样本。
2. 系统抽样系统抽样是指按照一定的规则和间隔从总体中选取样本的方法。
例如，我们可以每隔10个个体选择一个作为样本，这样可以节省时间和资源，并且通常能够保持样本的代表性。
3. 分层抽样分层抽样是将总体划分为若干层次或分类，然后从每个层次或分类中进行独立的抽样。
这种抽样方法可以确保每个层次或分类在样本中都有充分的代表性，从而提高推断的准确性。
4. 整群抽样整群抽样是将总体划分为若干个组或群体，然后从中随机选择若干个组作为样本。
这种抽样方法可以减少样本的选择和调查过程，并且常用于需要进行实地调查的情况。
三、样本调查方法的步骤和注意事项进行样本调查时，我们需要按照以下步骤进行：1. 确定调查目的和问题在开始样本调查之前，我们需要明确调查的目的和研究问题。
这样可以帮助我们选择合适的样本和调查方法，并确保调查结果能够回答我们的问题。
2. 设计样本方案根据抽样技术的原理和方法，我们需要设计合适的样本方案。
这包括确定样本容量、选择抽样方法、制定抽样规则等。
对于复杂的调查研究，还需要考虑样本的代表性和可行性。
3. 抽取样本按照设计好的样本方案，我们需要从总体中抽取相应数量的样本。
这一步骤需要根据具体的抽样方法进行，确保每个个体都有被选入样本的机会。
统计学名词解释
名词解释：医学统计学：用统计学的原理和方法研究生物医学问题的一门学科。
变量（variable）：观察单位的某项特征变量值（value of variable）：变量的观察结果（测量值）总体（population）：是根据研究目的确定的同质的观察单位的全体，确切的说是同质的所有的观察单位某种变量值的集合。
样本（sample）从总体中随机抽取部分由代表性的观察单位，其测量值的集合称为样本。
随机抽样（random sample）：按随机化原则从总体中抽取部分观察单位的过程。
同质（homogeneity）：是针对被研究指标来讲，其影响因素相同。
简单地理解就是指对研究指标影响大约可以控制的主要因素应尽可能相同。
变异（variation）：指在自然地状态下，个体测量结果在同质基础上的差异。
等级资料（ordinal data）：将观察单位按测量结果的某种属性的不同程度分组，所得各组的观察单位称为等级资料，如患者的治疗结果可分为治愈，好转，有效，无效，死亡。
有序变量（定性变量的一种）。
概率（probability）：是度量某一随机事件A发生可能性大小的一个数值，记为P（A），P（A）越大，说明A事件发生的可能性越大，0<P(A)<1,小概率事件。
频率（frequency）：在相同的条件下，独立重复做n次实验，事件A出现了m次，比值m/n称为随机事件A在n次实验中出现的频率。
随机误差（random error）：排除了系统误差后的尚存的误差，受多种因素影响，使观察值不按照方向性和系统性而随机的变化，误差变量一般服从正态分布，可以通过统计处理来估计。
系统误差（system error）：由于受试对象，研究者，仪器设备，研究方法等非实验因素影响等确定性原因造成，有一定倾向性或规律性的误差，可以避免。
随机变量（random variable）：是指取值不能事先确定的观察结果，不能用一个正常数来表示，每个变量的取值服从特定的概率分布。
统计抽样的概念
统计抽样的概念
抽样是指从总体中选择一个或多个个体作为样本的过程，目的是通过对样本的研究来推断总体的特征和性质。
抽样可以被广泛应用于调查、统计分析、市场研究等领域。
以下是抽样的一些概念：
1. 总体（Population）：研究对象的全体，指具有共同特征的一组个体或事物的集合。
2. 样本（Sample）：从总体中选择的一部分个体或事物，用于代表总体并进行分析研究。
样本应具备代表性，能够反映总体的特征。
3. 抽样框（Sampling Frame）：包含总体中所有个体的清单或名称，用于选择样本。
抽样框必须完整、无重复，并确保每个个体都有被选择的机会。
4. 抽样单位（Sampling Unit）：样本的基本单元或构成成员。
抽样单位可以是个人、家庭、企业、地区等。
5. 抽样误差（Sampling Error）：由于从总体中选择样本而导致的估计值与真值之间的差异。
抽样误差的大小与样本的大小、抽样方法的选择以及样本的代表性有关。
6. 抽样方法（Sampling Method）：用于选择样本的具体方法和步骤。
常见的抽样方法包括随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样等。
7. 样本容量（Sample Size）：样本中的个体或事物数量。
样本容量的大小取决于研究目的、总体大小、预期误差和可用资源等因素。
8. 代表性（Representativeness）：样本应该具有代表性，能够准确反映总体的特征和性质。
为了提高代表性，常采用随机抽样和分层抽样等方法。
通过合理的抽样方法和样本设计，可以在调查和研究中获得可靠的统计结果，并且能够在总体范围内进行推断和泛化。
2应用数理统计抽样和抽样分布0
1 (2 )
n 2
e
n 1 xi2 2 i 1
所以，对x 0,
n 2 F ( x) P X i x i 1
1
n 2
n i 1
(2 ) xi2 x
e
n 1 xi2 2 i 1
n=1
n=5 n=15
0
y
证明：
先计算 2 ~ 2 (n)的分布函数F（x)
, x0 0 2 F ( x) P( n x) n 2 P X i x , x 0 i 1
X 1 ,, X n的联合密度函数是
f n ( x1 ,, xn )
与总体X具有具有相同的分布函数F，简称样本。
数理统计的基本内容：
1、统计和推断： 参数估计-----对于前面的灯泡寿命问题，由中心极限定理和实际经 验知道，灯泡寿命X服从
N ( , 2 ), 但是一般我们不知道 , 2的具体数值，为了判定 所生产的这批灯泡的质 量，就要求估计 , 2，这就是参数估计 ，有时还希望以一定的 可靠性来估计其平均寿 命是在某个范围 内，或不低于某个数。
1.总体—实例
一个统计问题总有它明确的研究对象.
研究对象的全体称为总体(母体)， 总体中每个成员称为个体.
总体
研究某批灯泡的质量
总体
…
考察国产 轿车的质量
然而在统计研究中，人们关心总体仅仅 是关心其每个个体的一项(或几项)数量指标 和该数量指标在总体中的分布情况. 这时， 每个个体具有的数量指标的全体就是总体.
F x1 , , x n F x i
i 1 n n
群体抽样方法在调查研究中的应用
群体抽样方法在调查研究中的应用引言：调查研究是社会科学领域中非常重要的方法之一。
为了获得可靠和有效的研究结果，选择合适的抽样方法至关重要。
群体抽样方法是一种常用的抽样方法，它通过从整个群体中选取样本，使样本能够代表整个群体。
在本文中，将介绍群体抽样方法的定义和原理，并探讨其在调查研究中的应用。
一、群体抽样的定义和原理群体抽样是指通过从一个或多个群体中选择样本来进行研究的抽样方法。
群体可以是指特定的人群、组织、机构或地区。
群体抽样方法的基本原理是，通过在群体中随机选择样本，使得样本具有代表性，从而能够推断出针对整个群体的结论。
群体抽样方法有多种形式，其中常见的包括：简单随机抽样、系统抽样、分层抽样和整群抽样。
简单随机抽样是指从群体中以等概率随机抽取样本。
这种方法的优点是简单易行，但缺点在于样本可能不够代表整个群体。
系统抽样是指通过从群体中随机选择一个起始点，并以固定的间隔选择后续样本。
这种方法相对简便，且通常能够获得较好的样本代表性。
分层抽样是指根据群体的某些特征将群体分为若干个层次，然后从每个层次中分别抽取样本。
这种方法能够考虑到群体内部的差异性，提高样本的代表性。
整群抽样是指将群体分成若干个群组，然后从中随机选择若干个群组作为样本，而不是从每个群组中选择个别样本。
这种方法在需要获取群组特征时特别有用。
二、1.民意调查民意调查是政治科学和社会学领域常用的调查方法之一。
通过采用群体抽样方法，调查人员可以在选民中选择代表性样本，以获取关于选民意见和态度的信息。
这对于政治候选人和决策者来说具有重要意义，可以指导他们制定政策和实施活动。
2.市场调研市场调研是商业领域中常用的调查方法，旨在了解消费者的需求和偏好。
使用群体抽样方法，调研团队可以选择一部分消费者群体作为样本，并通过问卷调查、访谈等方式获取他们的反馈。
这些反馈可以帮助企业制定营销策略，改进产品和服务，从而提高市场竞争力。
3.社会调查社会学领域中的社会调查需要了解不同社会群体的观点、态度和行为。
流行病学中的样本选择与抽样方法
流行病学中的样本选择与抽样方法流行病学是研究人群中疾病的分布和原因的科学。
样本选择和抽样方法在流行病学研究中起着至关重要的作用。
正确选择样本和使用适当的抽样方法可以确保研究结果的可靠性和代表性。
本文将就流行病学中的样本选择和抽样方法进行探讨。
一、样本选择在流行病学研究中，样本选择需要尽可能地代表目标人群，以便推断研究结果的普遍适用性。
以下是几种常见的样本选择方法：1. 随机抽样：随机抽样是指通过随机方法选择目标人群中的个体作为样本，增加研究结果的代表性。
随机抽样可以通过简单随机抽样、分层随机抽样等方式进行。
2. 整群抽样：在一些情况下，研究者可能对整个群体进行抽样，而不是个体。
这种方法适用于人群分布较为集中的情况，可以减少样本选择的难度。
3. 方便抽样：方便抽样是指研究者根据自身方便性选取样本，这种抽样方法方便高效，但可能导致结果的偏倚。
4. 多阶段抽样：多阶段抽样是将样本选择分为多个阶段进行，逐步逼近目标人群。
这种方法适用于人群分布较广的情况，可以减少调查的难度和成本。
二、抽样方法除了样本选择，抽样方法也对流行病学研究结果的可靠性产生影响。
以下是几种常见的抽样方法：1. 简单随机抽样：简单随机抽样是指从目标人群中随机选择独立个体作为样本。
这种方法能够保证每个个体都有同等机会被选择，减少了选择偏倚的可能性。
2. 分层随机抽样：分层随机抽样是将人群按照某种特征分层，然后在每个层次中进行随机抽样。
这种方法可以确保每个层次都有代表性的样本，提高了研究结果的准确性。
3. 配对抽样：配对抽样是将相似的个体成对选择为样本，例如匹配年龄、性别等特征相近的个体。
这种方法可以减少个体之间的差异对研究结果的影响。
4. 系统抽样：系统抽样是指按照一定的间隔从人群中选择样本。
这种方法简单易行，但需要保证抽样间隔的合理性，避免结果的偏倚。
5. 比例抽样：比例抽样是根据人群的某些特征进行选择，以保证样本在该特征上的比例与目标人群一致。
统计学之抽样与抽样估计概述
重复抽样：
（1）总体是正态分布，样本必然是正态分布
（2）样本平均数的平均数等于总体平均数
（3）样本平均数的方差等于总体方差除以样本
容量n
2 x
2
n
（4）n越大，样本平均数越趋近于正态分布
【例】设一个总体，含有4个元素(个体) ，即总体单位 数N=4。4 个个体分别为X1=1、X2=2、X3=3 、X4=4 。 总体的均值、方差及分布如下
.2
.1 0
1
234
= 2.5
σ2 =1.25
.3 P ( X ) 抽样分布
.2
.1
0
1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 X
X 2.5
2 X
1.25 2
0.625
不重复抽样：
（1）总体是正态分布，样本必然是正态分布
（2）样本平均数的平均数等于总体平均数
（3）样本平均数的方差等于总体方差除以样本
对于给定置信度，有
P(1 P)
P { p z / 2
n
P p z / 2
x
z / 2 p
z / 2
P(1 P) n
P(1 P) } 1
n
总体比例的置信区间为
P(1 P)
P(1 P)
( p z / 2
n
, p z / 2
) n
小样本条件下，不作介绍。
【例】某城市想 要估计下岗职工 中女性所占的比 例，随机抽取了 100 个 下 岗 职 工 ， 其 中 65 人 为 女 性职工。试以 95% 的 置 信 水 平 估计该城市下岗 职工中女性比例 的置信区间
p
P(1 P) n
0.95 0.05 100
统计学中的抽样方法与样本调查
统计学中的抽样方法与样本调查在统计学中，抽样方法是一种重要的数据收集技术，它的目的是通过从整个总体中选择一部分个体或单位（即样本）来对总体进行推断。
样本调查是一种常见的抽样方法，它利用问卷调查或面访等方式收集数据。
本文将介绍统计学中的抽样方法和样本调查，包括简单随机抽样、分层抽样、整群抽样和系统抽样等方法。
一、简单随机抽样简单随机抽样是最基本、最常用的抽样方法之一。
在简单随机抽样中，每个个体或单位被选入样本的概率相等且相互独立。
具体步骤是通过随机数表或随机数发生器生成随机数，然后根据预先设定的规则，从总体中随机选择个体或单位，直到满足样本规模要求为止。
二、分层抽样分层抽样是将总体划分为若干个不相交的子总体（层），然后从每个层中进行简单随机抽样。
这种抽样方法适用于总体中具有明显差异的子群体。
通过分层抽样，可以确保样本中包含各个层次的个体或单位，从而增加总体的代表性。
三、整群抽样整群抽样是将总体划分为若干个组（群），然后从每个组中选择一个或若干个群作为样本。
整群抽样适用于总体中组间差异相对较小、组内差异相对较大的情况。
该方法的优点是在一定程度上降低了调查成本，但在群内的个体或单位之间可能存在较大的差异。
四、系统抽样系统抽样是按照一定的规则和顺序，从总体中选择样本。
具体步骤是先确定抽样比例，然后根据总体容量除以样本容量计算出抽样间隔（如每隔5个个体或单位选择一个），然后从总体中随机选择一个起始点，然后按照设定的抽样间隔，选取样本。
该方法简单易行，适用于总体有一定规律排列的情况。
除了以上提到的抽样方法，还有很多其他方法，如多阶段抽样、整体抽样和配额抽样等，这些方法可以根据实际情况选择使用。
在样本调查中，需要注意一些问题。
首先，样本容量要足够大，以保证结果的可靠性。
其次，样本的选择要具有随机性，避免样本中的选择偏差。
此外，样本调查还需要编制合适的问卷或调查表，确保数据的准确性和完整性。
总之，抽样方法和样本调查在统计学中起到了重要的作用。
抽样检验之术语说明
抽样检验之术语介绍
1抽样检验：由一批产品或材料中，分散、随机抽取一定数量的样本，按规定项目加以检验或测试，将结果与判定基准比较,判定全批为合格或不合格的整个作业。
2.批(1OT)：同条件下生产之产品的集合。
3.送验批：送来检验的批。
4.批量(1OTSIZE)：送验批中含有检验个体之总数，一般以N代表。
5.样本(SAMP1E)：由批中抽取作业检验对象的产品。
6.抽样(SAMP1ING)：从批中抽取样本的工作。
7.样本数(SAMP1ESIZE)：样本之个数以n代表。
8.合格判定个数：判定批为合格时，样本内容许含有之最高不良品个数，以AC或C表示之。
9.不合格判定个数：判定批为不合格时，样本内所含之最少不良品个数，以Re表示之。
10.抽样检验计划：规定样本数，合格判定个数以决定送验批为合格或不合格，这种组合称为抽样检验计划，例如n=50、c=2即为-抽样检验计划。
11.允收品质水准AQ1：(ACCEPTAB1EQUA1ITY1EVE1)又称允收水准，为送验批品质满意界限，为批不良率时以P。
表示。
送验批之品质达到此水准，消费者愿意尽量接受该批。
统计学中的抽样与样本调查方法
统计学中的抽样与样本调查方法统计学中的抽样与样本调查方法是研究社会和自然现象的重要手段之一，也是推断总体特征和进行统计分析的基础。
本文将从抽样的基本概念入手，介绍一些常用的抽样方法和样本调查方法，包括简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等，以及在样本调查中应注意的问题。
一、抽样的基本概念抽样是指从总体中选择部分个体进行观察和调查，以获取有关总体的信息。
总体是指研究对象的全体，而样本是从总体中选取的一部分个体。
抽样过程需要根据一定的规则和方法进行，以确保样本能够代表总体，并且获得具有统计推断意义的结果。
二、简单随机抽样简单随机抽样是最基本的抽样方法，其特点是每个个体被选入样本的概率相等且相互独立。
简单随机抽样可以通过抽签、随机数表等方式进行，确保样本的代表性和无偏性。
在样本量较小且总体分布不明确的情况下，简单随机抽样是一种简便有效的方法。
三、分层抽样分层抽样是根据总体按某种特征进行划分，再从每个层内进行简单随机抽样的方法。
通过合理地将总体划分为若干个层次，可以更准确地抽取样本，提高估计的精度。
分层抽样常用于总体具有明显差异的情况下，例如按地区、年龄、性别等进行分层，以更好地反映总体的特征。
四、整群抽样整群抽样是将总体按某种特征分成若干个互不相交的群组（或称为簇），再随机抽取部分群组对应的个体作为样本。
整群抽样可以提高抽样效率，减少调查成本，尤其适用于总体分布相对集中的情况下。
例如，当研究城市的犯罪率时，可以根据各个地区划分群组，然后从每个地区随机选取几个作为样本。
五、样本调查中应注意的问题在进行样本调查时，需要注意以下几个问题：1. 样本容量的确定：样本容量的大小直接影响到估计结果的准确性和置信水平的确定。
通常，较大的样本容量能够提供更可靠的统计结果，但需要综合考虑时间、成本和实际可行性等因素。
2. 样本的选择方式：在进行样本抽取时，需要遵循合适的抽样方法，确保样本的代表性。
选择合适的抽样方法和样本框架是样本调查的关键环节。
抽样检验基本知识
抽样检验基本知识一、抽样检验的由来二次世界大战时期，美国军方采购军火时．在检验人员极度缺乏的情况下，为保证其大量购入军火的品质，专门组织一批优秀数理统计专家、依据数学统计理论，建立厂一套产品抽样检验模式。
满足战时的需要。
二、抽样检验的定义抽样检验是按预先确定的抽样方案，从交验批中抽取规定数量的样品构成一个样本，通过对样本的检验推断批合格或批不合格。
d≤Ac 批合格d≥Re 批不合格批产品样本不合格品数Ac 合格判定数，Re 不合格判定数三、基本概念及用语1．群体与样本。
群体就是提供被做为调查(或检查)的对象．或者称采取措施的对象。
也常称为批，群体(批)大小常以N表示，亦称批量N。
工序间、成品、进出库检验以及购入构验等经常组以整批的形式交付检验的。
不论是一件件的产品、还是散装料，一般都要组成批，而后提交检验，有些情形，中间产品由于条件的限制不允许组成批以后再提交给下一道工序进行检验、但可采用连续抽样检验(如每小时抽取1台产品进行检验的抽样方式。
样本就是指我们从群体中(或批中)，抽取的部分个体。
抽取的样本数量常以n表示。
2．批的组成。
构成一个批的单位产品的生产条件应尽可能相同，即是应当由原、辅料相同，牛产员工变动不大生产时期大约相同等生产条件下生产的单位产品组成批。
此时．批的特性值只有随机波动．不会有较大的差别。
这样做．主要是为了抽取样品的方便及抽样品更具有代表性．从而使抽样检验更为有效，如果有证据表明，不同的机器设备、不同的操作者或不同批次的原材料等条件的变化对产品质量有明显的影响时，应当尽可能以同一机器设备、同一操作者或同—批次的原材料所生产的产品组成批，构成批的上述各种条件，通常很少能够同时满足。
如果想使它们都得到满足，往往需要把批分得比较小．这样品质一致而且容易追溯。
但这样做，会使检验工作量大大增加．反而不能达到抽样检验应有的经济效益、所以，除了产品品质时好时坏，波动较大．必须采用较小的批以保证批的合理外，当产品品质较稳定时〔比如生产过程处于统计控制状态〕，采用大批量是经济的、当然，在使用大批量时，应当考虑到仓库场地限制以及不合格批的返工等可能造成的困难。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
平均數抽樣分配(Sampling Distribution of Means)
如果一個平均數為μ而標準差為σ的母體，其平均數 的抽樣分配會有一個平均值，等於μ。也許有人接著 會問，那抽樣分配的標準差呢？標準差在告訴我們不 同的樣本之間變異的狀況，在只做一次抽樣時，樣本 的分數與其平均數差異的情形稱為標準差，而當我們 進行無限次抽樣時，所得到的抽樣分配的所有平均數 ，與這些平均數的平均的差異情形，即抽樣分配的標 準差(請注意！這和標準差的抽樣分配是不一樣的)， 會等於 ，其中N為樣本數。我們將此抽樣分配的標 準差稱之為平均數之標準誤(standard error of the mean)。
偶遇抽樣
偶遇抽樣法乃是最普遍使用的非隨機抽樣法 ，與我們日常生活中的抽樣程序較沒有差異 ，因為此種抽樣方法完全建立在對於研究者 來說，是否便利的想法之上。換言之，研究 者僅僅包含最便利取得的個案在她/他的樣 本裏，並排除所有不方便取得的樣本。
定額抽樣
另外一種非隨機抽樣類型為定額抽樣法。在 此一抽樣程序中，一個母群體的不同分類特 徵，諸如年齡、性別、社會階級、或族群等 ，依比例被抽取出來－根據它們在此一母群 體中所佔的比例。 雖然性別或許在樣本中具有適當的代表性， 但是其它的分類特徵－如年齡或種族－則沒 有被顧及。定額抽樣法的不當之處在於其對 於各種因素控制的缺乏更甚於對於這些因素 的定額設定。
系統隨機抽樣
所有隨機抽樣方法實際上都是簡單隨機抽樣變形。例如 ，系統隨機抽樣，在這裏，並不需要亂數表，因為母群 體所有成員的名單是被以固定的區間抽取出來。是以，
使用系統隨機抽樣，一個母群體中，每一個nth成員均包
含在此一母群體的樣本中。 系統隨機抽樣法的好處是不需要亂數表，其結果，此一 方法比起簡單隨機抽樣程序而言，較不費時，特別是從 較大母群體中抽取樣本時。而其不利之處在於，系統隨 機抽樣法假定了在母群體所有成員的名單上所處的位置 不會影響到隨機性(randomness)，如果此一假定沒有被 嚴肅地看待，則其結果可能會忽略某些母群體的成員， 比起其他成員而言較不會被取得。
判斷或立意抽樣
第三種非隨機抽樣法為判斷或立意抽樣法。 在此種抽樣類型中，邏輯、常識、或感覺判 斷被用來選擇一個樣本，其代表一個較大的 母群體。
隨機抽樣三個原則
隨機抽樣包含下列三個原則：
➢母體中的每一個成員都必須有同等機會成為樣本 。換言之，抽樣架構必須完整。
➢母體中每一個成員被選中的機會必須是已知的。 我們必須確實知道我們所選擇母群體中任一位成 員的機率，唯一方法是，在抽樣的每一個步驟中 ，知道有多少人是有資格被選出來的。
結叢或多階段抽樣
結叢或多階段抽樣法經常是被用來減少大規 模調查的成本耗費－這類大規模調查需要訪 員遊走於許多分散的地區。使用結叢抽樣法 ，至叢，它們乃是良好劃分
(well-delineated)的地理區域，在其中包含了母
群體中所發現的各種分類特徵。 ➢在每一個結叢內的樣本數目。
隨機抽樣與非隨機抽樣
社會研究者採取的抽樣方法，比起日常生活中所 使用的抽樣方法，往往考慮更為周詳且較具科學 性。她/他們主要關切樣本對於整個母群體而言是 否具有足夠的代表性，並得以對母群體作出各種 精確的通則。為了此類推論，研究者根據母群體 中的任一成員是否具有同等機會被抽取出來，以 選取一種適當的抽樣方法。倘若任何母群體成員 均具有一種抽樣選擇的同等機會，即是使用一種 隨機抽樣方法；否則，就是運用非隨機抽樣方法 。
各種抽樣方法(Sampling Methods)
非隨機抽樣法(Nonrandom Samples)
偶遇抽樣(accidental sampling) 定額抽樣(quota sampling) 判斷或立意抽樣(judgment or purposive sampling)
隨機抽樣法
➢ 簡單隨機抽樣(simple random sampling) ➢ 系統抽樣(systematic sampling) ➢ 分層抽樣(stratified sampling) ➢ 結叢或多階段抽樣(cluster or multistage sampling)
抽样与母群体(Samples
2020年7月13日星期一
前言
因為社會研究者是在有限的時間、精力、及 經濟資源的狀況下來進行研究，她/他們極 少能夠研究一個既存母群體內的每一個成員 。取而代之的，她/他們僅能研究樣本－此 一母群體中較少數目的個體(人)。經由抽樣 過程，社會研究者尋求從一個樣本(一個小群 體)通則化(或概化)到整個母群體－從這裏， 樣本被抽取出來－(一個大群體)。
➢所有被選擇的樣本應該是彼此獨立的 (independent)。選擇母群體中任一位成員，不 應增加或減少另一位成員被選擇的機會。
簡單隨機抽樣
最基本的隨機抽樣法為簡單隨機抽樣法。其能夠透 過一種過程，例如現今極為熟悉的技術，將所有人 的名字寫在紙條上並折疊好，放入一頂帽子裏，加 以充分混合後，再抽出若干名字。此一程序，讓母 群體中任一成員具有同等抽樣選擇的機會，因為每 一個成員，且僅有一個成員，其名字會在紙條上。 基於若干原因(包括研究者需要一個非常大的樣本 時)，社會研究者通常要抽取一個隨機樣本時，並 不是從帽子中來抽取名字。她/他們通常是使用亂 數表(table of random numbers)。
分層抽樣
分層抽樣法涉及到將母群體分成更多具同質性的次團體
或階層(strata)，再從這些次團體或階層中簡單隨機抽取
出樣本。
階層化是建立在一個具同質性的(homogeneous)團體比 起一個具異質性的(heterogeneous)而言，祇需要一個較
小的樣本。 表面上而言，分層抽樣法與前面提及的定額抽樣法具有 顯著的相似性，因為此二種程序通常需要以精確的比例 來包含各種樣本的分類特徵－它們是歸因於母群體。除 了表面相似性外，定額與分層抽樣本質上是不同的，因 為定額抽樣的成員是由調查者以任何方式抽取出來，而 分層抽樣的成員總是在一種隨機的基礎上而被選取出來 。