2024年度抽样调查第2章简单随机抽样ppt课件

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选择合适抽样方法
简单随机抽样
按照等概率原则从总体中随机抽取一 定数量的样本，保证每个样本被抽中 的概率相等。

系统抽样
按照某种规则或间隔从总体中抽取样 本，如每隔一定数量或一定比例抽取 一个样本。

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分层抽样
将总体划分为若干层或类别，从每层 中随机抽取一定数量的样本，以保证 样本的代表性和精度。

使用随机数生成器生成 一定数量的随机数。

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根据生成的随机数，从 总体中筛选出对应的个 体作为样本，并记录其 编号。如果需要，还可 以对样本进行进一步的 处理和分析。

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样本容量确定与误差控制

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样本容量确定原则及方法
原则
在满足调查精度和可靠性的前提下， 尽可能减少样本容量，以节约成本和 提高效率。
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在整个抽样过程中，需严格遵守保密原则， 确保被调查者的隐私不被泄露。
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数据分析与结果解读

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数据整理与初步分析

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数据来源与采集方式
介绍数据的来源，如调查问卷、数据库等，并说 明采集方式，如随机抽样、整群抽样等。
数据清洗与整理
对采集到的数据进行清洗，去除重复、无效和异 常数据，并进行分类和整理，以便于后续分析。
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简单随机抽样实施步骤

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明确调查对象和总体范围

确定调查目标
首先需要明确调查的目的 和目标，以便确定需要抽 取的样本类型和数量。
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定义总体
明确调查对象的总体范围 ，包括所有可能的相关个 体或单位。

确定抽样单位
根据调查目的和总体特点 ，确定合适的抽样单位， 如个人、家庭、企业等。

意义
简单随机抽样是最基本的抽样方法，是其他复杂抽样方法的基础；能够保证每 个样本被选中的概率相等，从而避免主观因素对抽样结果的影响；在一定条件 下，能够较好地反映总体的特征。

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简单随机抽样方法

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抽签法
编号
将总体的个体编号，确保每个 个体有唯一的标识。

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发展复杂抽样技术
在大数据时代背景下，可以探索 将简单随机抽样与大数据技术相 结合的方法，以实现对大规模数 据的快速、准确抽样。
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THANK YOU
感谢观看

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定义
简单随机抽样是一种基本的抽样 方法，它按照等概率原则从总体 中随机抽取一定数量的样本。
特点
每个样本被选中的概率相等；抽 样过程中各个样本之间独立无关 联；抽样结果具有随机性，不可 预测。
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简单随机抽样原理
随机数表法
利用随机数表或随机数生成器产 生随机数，根据随机数抽取样本
。
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抽签法

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实施抽样并记录结果

随机抽取样本

记录抽样结果

根据选择的抽样方法和抽样框中的编号， 随机抽取一定数量的样本。

详细记录每个被抽中样本的信息和特征， 如姓名、性别、年龄、职业等。

处理异常情况

保密原则

如遇到无法联系或拒绝接受调查的样本， 需按照预先设定的方案进行处理，如替换 或重新抽取等。
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误差控制策略
精心设计抽样方案
通过合理的抽样设计和样本分配来减少误差 的产生。
采用多种抽样方法
结合不同的抽样方法，如分层抽样、整群抽 样等，以提高抽样效率和精度。
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提高样本代表性
尽可能选择具有代表性的样本，以减少样本 与总体之间的差异。
进行样本调整和修正
在调查过程中根据实际情况对样本进行调整 和修正，以减少误差的影响。
记录样本
将读取到的随机数对应的个体作为样本，并记录其编号。

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计算机模拟法

编号

选择随机数生成器

设置参数

生成随机数

筛选样本

将总体的个体编号，并 将编号数据输入计算机 。
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在计算机中选择一个合 适的随机数生成器。

根据需要设置随机数生 成器的参数，如生成随 机数的范围、数量等。
将总体中的每个单位分别编号，并 做成形状、大小相同的签，混合均 匀后随机抽取一定数量的签，根据 签上的编号抽取样本。
计算机模拟法
利用计算机程序模拟简单随机抽样 的过程，产生随机数并抽取样本。
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应用场景及意义
应用场景
适用于总体容量较小、样本容量也较小的抽样调查；适用于总体分布比较均匀 ，个体差异不大的情况。

制签
根据总体的个体数，制作相应 数量的号码签，其中每个号码 签只包含一个唯一的号码。

搅拌均匀
将制作好的号码签放入一个容 器中，并充分搅拌均匀，以确 保每个号码签被抽取的概率相 等。
逐个抽取
从容器中逐个抽取号码签，并 记录每个被抽取的号码签上的 号码，直至抽取到所需的样本
容量。
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随机数表法

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编号
将总体的个体编号，确保 每个个体有唯一的标识。
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选择随机数表
根据需要选择一个合适的 随机数表。

指定起始位置
在随机数表上指定一个起 始位置。
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随机数表法
读取随机数
从指定的起始位置开始，按照一定的方向（如从左到右、从上到下）和步长（如每隔一定的行和列）读取随机数 ，直至读取到所需的样本容量。注意，如果读取到的随机数不在总体的编号范围内，则需要跳过该随机数，继续 读取下一个。

方法
根据总体大小、总体方差、调查精度 要求等因素，采用适当的统计公式或 经验法则来确定样本容量。

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误差来源及分类
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来源
抽样误差主要来源于样本与总体之间的差异，以及样本内部 的随机波动。
分类
抽样误差可分为随机误差和系统误差。随机误差是由于抽样 过程中随机因素的影响而产生的误差，具有不可预测性；系 统误差是由于调查方案或测量工具等因素引起的误差，具有 一定的规律性。
。

局限性及改进建议
指出调查结果的局限性和不足之 处，并提出改进建议，以提高调
查研究的准确性和可靠性。

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Leabharlann Baidu
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简单随机抽样优缺点及改 进建议

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优点总结

简单易懂
简单随机抽样方法原理简单，易于理解和操作。

代表性较好
每个样本被选中的概率相等，因此样本具有较好 的代表性。
抽样调查第2章简单 随机抽样ppt课件

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目 录
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• 简单随机抽样基本概念 • 简单随机抽样方法 • 样本容量确定与误差控制 • 简单随机抽样实施步骤 • 数据分析与结果解读 • 简单随机抽样优缺点及改进建议
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简单随机抽样基本概念

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定义与特点
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适用范围广
适用于总体容量较大，样本容量较小的抽样调查 。

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缺点剖析
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忽略总体结构
简单随机抽样未考虑总体的分布特征和结构，可能导致样本与总 体存在较大偏差。
抽样误差难以控制
由于简单随机抽样的随机性，抽样误差的大小和方向难以预测和 控制。
对大规模数据不适用
当总体容量非常大时，简单随机抽样的效率较低，难以实现。

整群抽样
将总体划分为若干群或组，随机抽取 其中部分群或组作为样本，适用于群 体内差异较小的情况。
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编制抽样框并编号

编制抽样框
根据调查目的和总体范围，编制包含 所有可能样本的抽样框，如名单、地 址簿等。

编号

检查抽样框质量
对抽样框进行检查和修正，确保样本 的完整性和准确性。

对抽样框中的每个样本进行唯一编号 ，以便进行随机抽取和记录。

定、检验统计量的选择、显著性水平的确定等。

常用统计检验方法

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介绍常用的统计检验方法，如t检验、F检验、卡方检验等，并

说明其应用场景和注意事项。

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结果解读及意义阐述

结果解读
根据统计分析结果，对调查问题 进行解释和说明，包括数据的总 体情况、差异比较、影响因素等
。

意义阐述
阐述调查结果的实际意义和应用 价值，如对政策制定、市场研究 、学术研究等方面的启示和作用
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改进建议及未来发展趋势
结合其他抽样方法
可以将简单随机抽样与其他抽样 方法相结合，如分层抽样、整群 抽样等，以提高样本的代表性。
结合大数据技术
在抽样过程中充分利用已知的辅 助信息，如总体的分布特征、历
史数据等，以减小抽样误差。
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利用辅助信息
随着统计学的不断发展，可以研 究和应用更为复杂的抽样技术， 如适应性抽样、网络抽样等，以 适应不同场景的需求。

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初步统计分析
对数据进行基本的统计分析，如描述性统计、频 数分布等，以了解数据的分布情况和特征。

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统计推断方法介绍

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点估计与区间估计

01

介绍点估计和区间估计的概念、方法和应用场景，并比较其优

缺点。

假设检验的基本原理

02

阐述假设检验的基本原理和步骤，包括原假设和备择假设的设