社会调查研究抽样
抽样调查方法
抽样调查方法抽样调查是社会科学研究中常用的一种数据收集方法，通过对样本进行调查和研究，来推断总体的特征和规律。
在实际调查中，选择合适的抽样方法对于研究结果的准确性和可靠性至关重要。
本文将介绍几种常见的抽样调查方法，并对它们的特点和适用范围进行简要分析。
一、简单随机抽样。
简单随机抽样是最基本的抽样方法之一，其特点是每个样本被选中的概率是相等的，且相互独立。
这种方法适用于总体中各个个体的特征分布均匀的情况，操作简单，且具有较好的代表性。
但是在总体分布不均匀或者样本容量较大时，可能会导致抽样误差较大，需要较大的样本容量来保证结果的可靠性。
二、分层抽样。
分层抽样是将总体按照某种特征分成若干层，然后在每一层中进行简单随机抽样，最后将各层的样本组合在一起，形成最终的样本。
这种抽样方法可以有效控制样本的代表性，保证各个层次的特征都能得到充分的反映。
但是在实际操作中，需要提前了解总体的分层情况，并对各层样本的比例进行合理的确定，操作相对复杂一些。
三、整群抽样。
整群抽样是将总体分成若干个群体，然后随机抽取其中的若干个群体作为样本。
这种方法在总体分布不均匀，且群体内部差异较大的情况下比较适用，可以减小抽样误差，提高调查效率。
但是需要注意的是，群体内部的差异也可能会影响样本的代表性，需要根据实际情况进行合理的选择。
四、系统抽样。
系统抽样是按照一定的规则从总体中选择样本，例如每隔若干个个体进行抽样。
这种方法操作简单，适用于总体有序排列的情况，且样本容量较大的情况下比较有效。
但是需要注意的是，如果总体的周期性规律与抽样规则相吻合，可能会导致样本的偏倚，需要进行合理的调整。
综上所述，不同的抽样调查方法各有特点，适用于不同的调查对象和研究目的。
在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的抽样方法，并结合其他调查技术和分析方法，以确保研究结果的准确性和可靠性。
同时，对于抽样调查过程中可能出现的偏倚和误差，也需要进行合理的控制和修正，以提高研究的科学性和实用性。
社会调查之抽样
5.抽样框(Sampling Frame)
——抽样框也叫抽样范围是指一次抽样时总体中 所有抽样单位的名单.
6.参数值( Parameter )
也称总体指标值,它是关于总体中某一变量的综 合描述,或者说是总体中所有元素的某种特征 的综合数量表现. 在统计中最常见的参数值时总体某一变量的平均 数, 需要注意的是,参数值只有对总体中的每 一个元素都进行调查或测量才能得到.
2、方便抽样 (Accidental or Convenience Sampling)
——又称任意抽样、偶遇抽样，是指样本的选择完 全根据调查人员的方便来确定，研究者将其在一 定时间内,一定环境里所能遇见或接触到的人均选 入样本的方法 “街头拦截式访问”
特点：
1）假定母体的特性是相同的 2）实施简单，速度较快，比较节省费用 3）抽样误差较大，结果的代表性差，有很大的 偶然性
§2 概率抽样方法
——概率抽样是使总体内的所有个体具有相同的被 抽入样本的概率.这样的样本被称为随机样本.随 机抽样是由等概率地随机抽取的个体所组成.由 于是以概率为依据,所以能避免抽样过程中的人 为误差.保证样本的代表性. 概率抽样可以分为简单随机抽样,等距抽样,分层抽 样,整群抽样,以及多阶段抽样.
3、配额抽样 (Quota Sampling )
——又称定额抽样，是指对母体根据一定标准或某种特性分成 不同群体并事先分配各群体的样本数量，然后再由调查人员 按分配的样本数量在群体内主观地抽取样本 它与分层随机抽样相似,也是按调查对象的某种属性或特征将 总体中所有个体分成若干类或层,然后在各层中抽样,样本中 各层所占的比例与它们在总体中所占的比例一样.但是不同 的是分层抽样中各层子样本是随机抽取的,而定额抽样中各 层的子样本是非随机抽取的.
社会调查研究中抽样主要解决的是
社会调查研究中抽样主要解决的是社会调查研究中抽样主要解决的是样本代表性问题及其影响社会调查研究是对人类社会现象进行科学观察和分析的方法之一，其目的是了解社会、揭示规律、解决问题。
而抽样是社会调查研究中非常重要的环节，主要解决的是样本代表性问题及其影响。
一、抽样作为调查的基础社会调查研究中，抽样是获取研究所需数据的一种方法，依托于抽样可以方便地收集大量的信息，从而研究者能够基于样本得出对总体的推断。
因此，抽样作为调查的基础，其研究对象从总体中选取，确保样本的代表性是关键。
二、样本代表性的重要性在社会调查研究中，研究者往往无法对整个人群或总体进行研究，而只能通过对一部分样本进行观察和分析，然后推断到整个人群或总体。
因此，样本的代表性问题十分关键。
样本不具备代表性，研究结果的普遍性就会受到严重的质疑，甚至无法推广到整个人群。
所以，样本的代表性是社会调查研究中一个非常重要的问题。
三、抽样方法的选择为了保证样本的代表性，社会调查研究中有多种抽样方法可供选择。
常见的抽样方法有随机抽样、系统抽样、分层抽样等。
其中，随机抽样是应用最为广泛的抽样方法之一，其主要特点是每个人口个体被选择为样本的概率相等。
通过随机抽样，可以有效避免“雪崩效应”和“选择性偏差”，提高样本的代表性。
四、样本代表性受影响的因素除了抽样方法的不同，样本代表性还受到众多因素的影响。
例如，样本容量的大小、样本选择时的时间点、调查对象的特征等都会影响到样本的代表性。
样本容量的大小直接决定了样本所反映的信息量，样本容量越大，样本代表性越高；样本选择的时间点也很重要，因为不同时期的人群特征可能有所变化；此外，调查对象的特征，如性别、年龄、职业等，也需要考虑，以充分代表整个人群。
五、样本选择的策略为了确保样本的代表性，一种常用的策略是采用多层次的样本选择方法。
首先，根据总体的特征，将人群分成若干个层次；然后，在每个层次中进行随机抽样，使得每个层次内的个体在样本中的概率相等。
社会研究方法 第6章
整群抽样
不同子群
子群抽取
整群抽样
优点：简便易行，节省费用 扩大抽样应用范围
缺点： 样本分布不广， 代表性相对较差
适用对象： 总体的不同子群之间差别不大， 而每个子群内部差异较大
五、多段抽样
按抽样元素的隶属、层级关系把抽样过程分为 几个阶段进行：先从总体中随机抽取几个大群， 然后再从这几个大群内随机抽取几个小群，这 样一级级抽下去直到抽到最基本的元素为止。
第六章 抽样
第一节 抽样的意义与作用 第二节 概率抽样的原理与程序 第三节 概率抽样方法 第四节 户内抽样与PPS抽样 第五节 非概率抽样方法 第六节 样本规模与抽样误差
第一节 抽样意义与作用
一、抽样的概念
（1）总体（population）：构成它的所有元素的 集合，用“ N ”表示。
（2）元素（element):构成总体的最基本单位。
出总体内在结构的变量作为分层变量。 c：以那些已有明显层次区分的变量作为分层变量 （2）分层的比例 a：按比例分层抽样 b：不按比例分层抽样
按比例分层抽样
分层
学生
1200
女生1000 （5/6）
男生200 （1/6）
抽 样(120人）
100人 5/6
样 本 20人 1/6 120
按各种类型或层次中单位数目同总体单位数目间 的比例来抽取子样本的方法。可以确保得到一个 与总体结构完全一样的样本。
样本规模的计算
简单随机抽样中样本规模的计算 置信水平对应的临界值
➢
推论总体均值
：
n
t2
e2
பைடு நூலகம்
2
总体的标准差 允许的抽样误差
推论总体成数：
t 2 p(1 p)
社会调查研究方法教案第章 抽样
第5章抽样（8学时）第一节抽样的意义与作用一、抽样的概念1．总体总体(population)通常与构成它的元素共同定义：总体是构成它的所有元素的集合，元素则是构成总体的最基本单位。
2．样本样本(sample)就是从总体中按一定方式抽取出的—部分元素的集合。
或者说一个样本就是总体的一个子集。
3．抽样明白了总体和样本的概念，再来理解抽样的概念就十分容易了。
所谓抽样(sampling)，指的是从组成某个总体的所有元素的集合中，按一定的方式选择或抽取一部分元素(即抽取总体的一个子集)的过程，或者说，抽样是从总体中按一定方式选择成抽取样本的过程。
4．抽样单位抽样单位(samplingunit)就是一次直接的抽样所使用的基本单位。
抽样单位与构成总体的元素有时是相同的，有时又是不同的。
5．抽样框抽样框(samplingframe)又称做抽样范围，它指的是一次直接抽样时总体中所有抽样单位的名单。
6．参数值参数值(parameter)也称为总体值，它是关于总体中某一变量的综合描述，或者说是总体中所有元素的某种特征的综合数量表现。
在统计中最常见的总体值是某一变量的平均值，7．统计值统计值(statistic)也称为样本值，它是关于样本中某一变量的综合描述，或者说是样本中所有元素的某种特征的综合数量表现。
样本值是从样本的所有元素中计算出来的，它是相应的总体值的估计量。
二、抽样的作用在社会研究中，抽样主要解决的是对象的选取问题，即如何从总体中选出一部分对象作为总体的代表的问题。
本章一开始我们就说过，一项社会研究若能对总体中的全部个体都进行了解，那当然是很好的。
但实际上广大研究人员在时间、经费、人力等方面遇到难题，甚至陷入困境，从而不得不在庞大的总体与有限的时间、人力、经费这二者之间寻求平衡。
以现代统计学和概率论为基础的现代抽样理论，以及不断发展、不断完善的各种抽样方法．正好适应了社会研究的发展和应用的需要，成为社会研究知识体系中必不可少的一部分内容。
社会调查方法03抽样一
不等概率抽样的后期统计一般要做特殊处理。
举例：20000户居民，按经济收入高低分类，高收 入居民4000户，占总体20%；中等收入12000户， 占总体60%；低收入户4000户，占总体20%，从 中抽取200户，进行购买力调查。
等比例分层抽样 高收入层样本数：200× 20%=40户 中收入层样本数：200× 60%=120户 低收入层样本数：200× 20%=40户
★ 划分 ●★ ■ 子群 ■▼■●● ★■ ▼▼ ★
★● ★● ▼★ ■ ■ ▼ ■ ★● ▼■
随机 抽样
★● ▼■
N
5000 R1 R2 R3 R4 48 …… R130 45 R98 R110
总体
确定分群 特征
53
R1
50
R4
58
R33
群（互不
重叠）
子群
53
48
52
50
47
n
样本
250
等距抽样与简单随机抽样相比，样本分布更为 均匀，抽样误差更小 注意: 等距抽样是以总体的随机排列为前提的， 如果总体的排列出现有规律的分布时，会使等距抽 样产生极大的误差,降低样本的代表性 等距抽样最适用于同质性较高的总体，当总体 内个体类别之间的数目悬殊过大时，样本的代表性 可能较差。在这种情况下应采用另一种分层抽样方 法。
直线等距抽样练习题:
某大学有12000名学生，欲了解 其生活态度，决定采用系统抽样的方法 从中抽查200名学生，用简单随机抽样 的方法抽出第一名学生序号为12，请计
算第十位，第十五位学生的序号是多少?
（二）循环等距抽样(k不为整数)
方法1. 1. 将总体N首尾相连， N K=——，取接近K的整数; 2. 随机起点r从1-N中随机抽取 n 方法2. 调整直线等距抽样 1. 将K的小数点后移，便为整数[K] 2. 确定整数的随机起点[r]，从10-[K]中选 3. 确定非整数的随机起点r，即将[r]的小数点移回来 4. 从r开始，每隔K各单位抽取一个单位 5. 再将所有抽取的号码的小数点略去 特点：所有单位有相同的中选概率1/K
社会调查研究方法之抽样
社会调查研究方法之抽样在社会调查研究中，抽样是一种常见且重要的研究方法。
由于资源和时间的限制，研究人员很少能够对整个受众人群进行调查，而是通过抽样方法从总体中选择一部分样本进行研究。
正确选择和使用抽样方法对于研究的准确性和可靠性都至关重要。
本文将介绍几种常见的抽样方法及其优缺点。
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、研究人员通过随机抽取样本的方法，使样本的每个个体有相同的机会被选入研究。
这样可以保证样本具有统计推断的可靠性。
但是，在样本容量较小时，简单随机抽样可能会导致样本与总体之间存在较大的误差。
二、分层抽样：分层抽样是将总体分为若干个层次，然后在每个层次中进行随机抽样。
这种抽样方法能够保证每个层次中的样本都能得到代表，从而更好地反映总体特征。
但是，分层抽样需要依靠研究人员对总体分层的准确性，如果分层不准确，可能导致样本的偏差。
三、整群抽样：整群抽样是指将总体划分为若干个研究单位，然后随机抽取一些研究单位作为样本。
这种抽样方法适用于总体结构复杂，且需要考察整体特征的情况。
整群抽样可以降低调查成本，并且提高了调查的效率。
但是，如果总体的分组不合理，可能会导致样本的偏差。
四、整段抽样：整段抽样是指将总体按照一定的顺序进行排列，然后抽取若干段进行研究。
这种抽样方法适用于总体特征差异较大，且相邻个体之间具有一定的相关性的情况。
整段抽样可以减少误差，并且在一些特定的研究情况下具有独特的优势。
但是，整段抽样在样本容量较小时，可能会导致样本不够代表性。
五、多阶段抽样：多阶段抽样是一种结合多种抽样方法的抽样方式。
研究人员通过先选择大的抽样单位，再从选中的单位中抽取更小的抽样单位，以此类推。
多阶段抽样可以在保证样本代表性的同时，降低调查成本。
但是，多阶段抽样需要仔细设计每个阶段的抽样比例和方法，否则可能导致样本的偏差。
综上所述，抽样是社会调查研究中常见且重要的方法之一、研究人员需要根据研究目的和研究对象的特点，选择合适的抽样方法，并合理设计样本容量和抽样过程，以确保研究结果的准确性和可靠性。
社会调查方法抽样
社会调查方法抽样社会调查方法中的抽样方法，是研究者在进行调查时，从总体中选择一部分样本来代表整个总体。
这样可以节约成本和时间，同时保证研究结果的代表性和可靠性。
抽样方法的选择对于社会调查的有效性至关重要。
本文将就社会调查的抽样方法进行探讨，包括随机抽样、分层抽样、整群抽样以及便利抽样等。
首先，随机抽样是最常用的抽样方法之一、随机抽样是指在总体中，每个个体有相等的机会被选择为样本。
常见的随机抽样方法有简单随机抽样和系统抽样。
简单随机抽样是通过随机地、无偏差地从总体中选择样本，确保样本的代表性。
而系统抽样是在总体中按照一定的间隔，选择固定比例的样本。
其次，分层抽样是根据总体的特征进行划分，然后在每个层次上进行随机抽样。
分层抽样可以考虑到不同层次的差异，有利于提高样本的代表性。
例如在进行教育调查时，可以按照地域、学历等因素进行分层抽样，确保样本在各个层次上均匀分布。
除了分层抽样，整群抽样也是一种常用的抽样方法。
整群抽样是将总体按照一定特征划分为若干群体，然后随机选择若干群体作为样本。
这样可以减少数据收集的成本和工作量，同时保证样本的代表性。
例如在进行市民满意度调查时，可以将每个小区作为群体，随机选择若干小区进行调查。
最后，便利抽样是一种相对简单的抽样方法，研究者选择离自己较近、容易接触到的个体作为样本。
便利抽样的优点是方便快捷，适合于一些小样本研究或探索性研究。
但是便利抽样的样本代表性较差，可能存在选择偏差，结果不够可靠。
总体来说，不同的抽样方法适用于不同的研究目的和总体特征。
研究者在选择抽样方法时，需要综合考虑研究目的、样本大小、调查成本和时间等因素。
同时，要注意采取合适的抽样方法，提高样本的代表性和可靠性。
在社会调查中，抽样方法的选择将直接影响到研究的结果，因此抽样方法的合理运用对于社会调查的科学性和有效性至关重要。
《社会调查研究方法》 第六章 抽样
《社会调查研究方法》第六章抽样在社会研究中，最常见的总体是由社会中的某些个人组成的，这些个人便是构成总体的元素，比如，当我们对某省大学生的择业倾向进行研究和探讨时，该省所有在校大学生的集合就是我们研究的总体，而每一个在校大学生便是构成总体的元素。
又比如，我们打算研究某城市居民的家庭生活质量，那么，该市所有的居民家庭就构成我们研究的总体，而其中的每一户家庭都是这个总体中的一个元素。
样本(sample)就是从总体中按一定方式抽取出的一部分元素的集合。
或者说，一个样本就是总体的一个子集。
比如，从某省总数为12．8万人的大学生总体中，按一定方式抽取出1 000名大学生进行调查，这1 000名大学生就构成该总体的一个样本(当然，从一个总体中可以抽取出若干个不同的样本)。
在社会研究中，资料的收集工作往往是在样本中完成的。
明白了总体和样本的概念，再来理解抽样的概念就十分容易了。
比如，从3 000名工人所构成的总体中，按一定方式抽取200名工人的过程；或者从1 000户家庭构成的总体中，按一定方式抽取一个由100户家庭构成的样本的过程，都叫做抽样。
比如，上面所举的例子中，单个的大学生既是构成某省12．8万名大学生这一总体的元素，又是我们从总体中一次直接抽取出1000名大学生的样本时所用的抽样单位；但是，当我们从这一总体中一次直接抽取出40个班级，而以这40个班级中的全部学生(假定正好1000名)作为我们的样本时，抽样单位(班级)与构成总体的元素(学生)就不是一样的了。
比如，从一所中学的全体学生中，直接抽取200名学生作为样本，那么，这所中学全体学生的名单就是这次抽样的抽样框；如果是从这所中学的所有班级中抽取部分班级的学生作为调查的样本，那么，此时的抽样框就不再是全校学生的名单，而是全校所有班级的名单了。
因为此时的抽样单位已不再是单个的学生，而是单个的班级了。
在统计中最常见的总体值是某一变量的平均值，比如，某市待业青年的平均年龄、某厂工人的平均收入等等，它们分别是关于某市待业青年这一总体在年龄这一变量上的综合描述，以及某厂工人这一总体在收入这一变量上的综合描述。
社会调查方法04抽样
社会调查方法04抽样社会调查的抽样是指从总体中选择一部分个体进行调查的过程，目的是通过样本数据对总体进行估计和推断。
在社会调查中，抽样是一个关键的环节，合理的抽样方法能够保证样本的代表性和可靠性。
本文将介绍社会调查中常用的抽样方法之一，随机抽样和分层抽样。
随机抽样是最常用的抽样方法之一，也是最容易理解和操作的一种方法。
它是在总体中随机选择个体作为样本，每个个体被选中的概率相等。
随机抽样能够避免主观因素，保证样本的公正性和客观性。
随机抽样有以下几种具体方法：一、简单随机抽样：从总体中随机抽取若干个个体作为样本。
这种抽样方法简单直接，适用于总体比较小的情况。
二、系统抽样：按一定规则从总体中选择个体作为样本，例如每隔若干个个体选择一个个体作为样本。
系统抽样相对简单，但样本可能不具有代表性。
三、整群抽样：将总体按照其中一种特征分为若干个群体，再从群体中随机选择个体作为样本。
整群抽样适用于总体结构复杂的情况，可以减小样本数目。
分层抽样是将总体按照其中一种特征分为若干层，再从每层中随机选择一部分个体作为样本。
分层抽样能够更好地反映总体的特征，提高样本的代表性。
分层抽样有以下几种具体方法：一、按比例分层抽样：按照总体中不同层的比例确定每层的个体数目，再从每层中按照比例抽取个体作为样本。
这种抽样方法能够保证每层的权重，适用于不同层之间差异较大的情况。
二、聚类抽样：将总体划分为若干个聚类，再从聚类中随机选择个体作为样本。
聚类抽样适用于总体属性差异较小的情况，可以减小调查成本。
三、多阶段抽样：将总体按照不同的阶段进行抽样，先从大的单位抽取样本，再从小的单位抽取样本。
多阶段抽样适用于总体结构复杂的情况，可以减小样本数目及调查成本。
在社会调查中，抽样是获取样本数据的重要步骤，合理的抽样方法能够保证样本的代表性和可靠性。
随机抽样和分层抽样是常用的抽样方法，具体的选择需要根据调查目的和总体特征进行。
同时，抽样过程中需要注意抽样误差的控制和样本的质量保证，以提高调查结果的准确性。
社会调查问卷如何抽样分析
社会调查问卷如何抽样分析社会调查问卷是一种常用的社会科学研究工具，通过收集大量的调查数据来了解社会现象及其相关因素。
然而，在进行社会调查时，研究者往往很难对整个人群进行全面调查，因此需要采用抽样方法来代表整体人群进行分析。
下面将介绍一些常见的抽样方法及其分析原理。
首先，简单随机抽样是最基本的抽样方法之一。
在进行调查时，研究者从总体中随机选择一定数量的样本进行调查。
这种抽样方法的优点是简单易行，样本具有代表性。
在分析时，可以使用统计学中的方法，如平均数、比例等，来推断整体人群的特征。
其次，系统抽样是另一种常用的抽样方法。
研究者将总体按照一定的规则排列，然后从中随机选择一个起始点，然后按照固定的间隔选择样本。
这种抽样方法适用于总体有一定的规律性分布的情况。
在分析时，可以根据样本的特征，进行类似于简单随机抽样的分析。
另外，分层抽样也是常见的抽样方法之一。
研究者将总体按照某些特征进行分层，然后从每个层中随机选择一定数量的样本进行调查。
这种抽样方法可以保证不同层次的样本都能得到充分的代表性。
在分析时，可以对每个层次进行单独的分析，并综合得出整体人群的特征。
此外，整群抽样是一种适用于特定情况的抽样方法。
研究者将总体分为若干个互不重叠的群体，然后随机选择一部分群体进行调查。
这种抽样方法适用于群体内部差异较小的情况。
在分析时，可以根据群体的特征进行分析，并推断整个总体的特征。
最后，需要强调的是，不同的抽样方法适用于不同的调查对象和研究目的。
在实际应用中，研究者应根据具体情况选择合适的抽样方法，并且在分析时要注意样本的代表性和可靠性。
同时，还应注意抽样误差的控制，以提高研究结果的准确性和可信度。
总之，社会调查问卷的抽样分析是一项重要的研究工作。
通过合理选择抽样方法，并在分析时考虑样本的代表性和误差控制，可以提高研究结果的可靠性和有效性。
希望本文能对读者理解和应用社会调查问卷的抽样分析方法有所帮助。
社会调查研究方法4抽样-王强
其具体做法如下：首先，确定抽样单位。 根据该县社会组织的4个层次，即乡镇、 行政村、自然村和户，应采取4段随机抽 样方法抽取样本，并确定乡镇为第1级单 位，行政村为第2级单位，自然村为第3级 单位，户为第4级单位然后，采取不同抽 样方法，分4段逐步抽取样本：
一段抽样，从县抽到乡镇。由于该县乡镇之间经 济发展状况差异较大，因而应采用宜于这类抽样 单位的类型分层抽样。
五、多段抽样
多段抽样是按抽样元素的隶属关系 或层次关系，把抽样过程分为两个 或以上阶段进行。
在社会研究中，当总体 的规模特别大，或者总体 分布的范围特别广时，研 究者一般采取多段抽样的 方法来抽取样本。
具体步骤
要在类别和个体之间保持 合适的比例 。
先从总体中随机抽取若干大群(组)，再从这几个大 群(组)内抽取几个小群(组)，这样一层层抽下来，直 至抽到最基本的抽样元素为止。
随机数字表一部分
行1
2
34 5 6
7
801 33993 41249 76123 16507 57399 77922 36198
802 39041 05779 74278 75301 01779 60768 22023
803 56011 26839 38501 03321 43259 73148 43615
808 42765 23855 38451 11482 32671 52126 23800
809 66561 56130 30356 54034 53996 98874 78001
810 50670 13172 31460 20224 34293 59458 24410
811 53971 08701 38356 36149 10891 05178 55653
社会调查研究方法之 抽样.
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4.1. 抽样概念和专有名词
要素：人或一定类型的群体。 总体：研究要素的特定集合体。 研究总体：从中抽出样本的全体要素总和。 抽样单位：抽样各阶段考虑选取的某个要素或者某组要素。 抽样框：抽样单位的实际名单，样本或某些阶段的样本从抽样框 中选取。 参数值：关于总体中某变量的综合描述 统计值：样本中某变量的综合描述 置信水平：样本统计值落在参数值某一正负区间内的概率。置信区间 是某个统计值的扩展，可使我们的置信度提高。
9
2.1.3 托马斯· 杜威总统
盖洛普和美国民意测验中心利用配额抽样方法在 1936 、 1940 与 1944 年，成功地预测了当年的总统当选人。但在 1948 年他们错误地预测纽约市长杜威 (Thomas Dewey) 能 击败当时在位的哈利· 杜鲁门(Hany Tmman)而当选总统。 1948年的预测失败包含了多种因素 十月初就停止了民意测验的工作 不少选民在竞选阶段保持着尚未决定的态度 样本不具代表性，盖洛普的抽样依据的是1940年的人口 普查资料——农村人口涌入城市。
即使最仔细的抽样也不可能提供对总体的完全代表性，一定程度的 抽样误差总是存在的。 概率抽样能让研究者估测样本的抽样误差。
19
5抽样设计的类型
简单随机抽样 系统抽样 分层抽样 多级整群抽样 概率比例抽样
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5.1 简单随机抽样
简单随机抽样任何要素都具有同等的、独立于任何其 他事件的被抽到的概率。 从逻辑上讲，简单随机抽样是概率抽样最基本的技巧， 尽管实际中这种方法很少被使用。 要素名单、随机数表
样本是总体的一个具体子集，用以观察并对总体的特 征进行推论。 民意抽样调查关注的是研究人员评估民意 ( 像投票倾 向)的能力。 社会研究者已发展出适合不同研究情境的抽样技术。 虽然目前的技术已十分精确，仍然需要关注曾经有过 的错误。
社会调查研究中抽样主要解决的是
社会调查研究中抽样主要解决的是社会调查研究中抽样主要解决的是样本代表性问题在社会科学研究中，抽样是一种常见的研究方法，用于从整体中选择一部分样本进行调查或观察，以便了解整体情况。
抽样的核心目标是确保样本的代表性，即能够准确反映整体的特征和情况。
因此，在社会调查研究中，抽样主要解决的是样本代表性问题。
1. 什么是样本代表性问题样本代表性问题是指在抽样过程中，所选取的样本是否能够很好地代表整体。
如果样本代表性不足，那么研究的结论就可能不够准确或具有误导性。
因此，确保样本的代表性是社会调查研究中非常重要的一环。
2. 抽样方法的选择为了解决样本代表性问题，研究人员需要选择合适的抽样方法。
常见的抽样方法包括随机抽样、分层抽样、整群抽样等。
其中，随机抽样是最常用的抽样方法之一，它可以保证每个个体被选入样本的概率相等，从而增加样本的代表性。
3. 样本容量的确定在进行社会调查研究时，研究人员还需要确定样本的容量大小。
样本容量的确定需要考虑到研究目的、研究对象的多样性程度以及研究资源的限制等因素。
一般来说，样本容量越大，样本的代表性越高，但也会带来更高的调查成本和工作量。
4. 样本分布的均衡在进行社会调查研究时，样本分布的均衡也是样本代表性的重要方面。
研究人员需要确保样本在各个关键变量上的分布与整体人群的分布相似，以保证样本的代表性。
如果样本分布不均衡，可能导致研究结果的偏倚。
5. 抽样误差的控制在社会调查研究中，抽样误差是无法避免的。
抽样误差是指样本结果与总体结果之间的差异。
为了控制抽样误差，研究人员可以通过增加样本容量、提高抽样方法的精确性以及进行数据加权等方法来减小误差。
同时，研究人员还可以利用统计方法进行抽样误差的估计和可信区间的计算。
总结：社会调查研究中，抽样主要解决的是样本代表性问题。
通过选择合适的抽样方法、确定适当的样本容量、保持样本分布的均衡以及控制抽样误差，研究人员可以提高样本的代表性，确保研究结果的准确性和可靠性。
现代社会调查方法之抽样
访问者的偏好影响样本的代表性; 例如：有意回避具有某些特(“酷”、“冷”)
的受访者
抽样的地点影响样本的代表性 例如：图书馆门口访问
二、概率抽样的原理与程序
（一）概率抽样的基本原理 2.同质性和异质性
买100支单价为1元的铅笔，在结账的时候是用乘 法还是加法？ 买10支单价为1元的铅笔、20支单价为2元的签字 笔和30支单价为5元的钢笔，结账时该如何计算？ 10*1+20+2+30*5 100铅笔具有同质性，60支笔具有异质性（价格不同）
概率 抽样
非概 率抽样
依据研究者的主观意 愿、判断或是否方便 等因素来抽取对象， 往往产生较大误差， 难以保证样本的代表 性。
抽样方法
概率抽样
简单随机抽样 系统抽样 分层抽样 整群抽样 多段抽样
非概率抽样
偶遇抽样 判断抽样 定额抽样 雪球抽样
二、概率抽样的原理与程序
（一）概率抽样的基本原理 1.无意识抽样导致的偏差
一、抽样的意义与作用
（二）抽样的作用 • 抽样是社会研究的主要内容之一，也是社会调查
的一个重要步骤。 • 它与研究目的及研究内容紧密相关。 • 它直接关系到资料的收集、整理与分析。 • 它还涉及到整个研究的费用以及应用的范围。 • 抽样是否科学，直接关系到研究的成败
一、抽样的意义与作用
（三）抽样的相关概念
章 第四章 抽样 抽样
目的要求
掌握概率抽样的原理、程序与方法; 掌握抽样误差的概念与测量方法; 熟悉非概率抽样方法与样本规模; 了解抽样的意义;
目录
1 抽样的意义与作用 2 概率抽样的原理与程序 3 概率抽样方法 4 非概率抽样方法 5 样本规模与抽样误差
社会调研中的样本调查方法
社会调研中的样本调查方法社会调研是一种系统性收集和分析社会现象、问题和趋势的方法，对研究人员来说，样本调查是一种重要的数据收集方法。
本文将探讨社会调研中常用的样本调查方法，包括随机抽样、分层抽样和整群抽样。
一、随机抽样随机抽样是社会科学研究中最常用的抽样方法之一。
它通过随机选择被调查对象，确保每个人有相等的机会参与调查，从而提高研究结果的代表性和可靠性。
随机抽样方法包括简单随机抽样和系统抽样。
简单随机抽样是指从总体中随机地选择样本。
研究人员可以使用现代科技手段，如随机数生成器，来确定抽样样本。
对于简单随机抽样，需要确保每个样本都是独立的，且每个样本有相等的机会被选中。
系统抽样是一种根据一定的规则选择样本的方法。
例如，在一名研究人员每天调查十个人的任务中，可以通过每隔五个人选择一个样本的方式进行抽样。
二、分层抽样分层抽样是将总体分成不同的层次，并从每个层次中抽取样本。
这种方法可以确保研究结果对总体具有代表性，并提高研究的效率。
分层抽样可根据不同的特征进行分类，如按性别、年龄、教育水平等特征。
研究人员需要确定要研究的总体的特征，并将其分为若干个层次。
从每个层次中随机选择一定数量的样本，以保证样本在每个层次中的分布与总体相似。
分层抽样方法可以提高样本在每个层次中的代表性，并减少误差。
它可以提供更详细和准确的研究结果，因为不同层次的样本可以为不同层次的因素提供信息。
三、整群抽样整群抽样是一种将总体分成若干群体，然后随机选择部分群体进行调查的方法。
这种方法常用于大规模调查，能够减少研究所需的时间和资金。
研究人员需要将总体划分为不同的群体，群体之间应具有一定的内在相似性。
在随机选择一定数量的群体进行调查，并在每个群体中抽取全部或部分个体作为样本。
整群抽样方法可以减少样本调查的成本和工作量，尤其适用于人口分布广泛的调研项目。
然而，由于抽样过程中存在着群体间的差异和个体间的差异，因此在分析研究结果时需要对这些差异进行充分考虑。
社会样本研究中的抽样方法
社会样本研究中的抽样方法社会样本研究旨在通过收集一部分社会群体的数据，以推断并了解整个社会的特征和趋势。
在社会样本研究中，抽样方法是至关重要的，因为一个好的抽样方法可以确保所得到的样本能够真实而准确地代表整个社会。
下面我们将讨论一些常见的社会样本研究中的抽样方法。
一、简单随机抽样简单随机抽样是最为基本的抽样方法之一，其核心思想是每个个体都有相等的被选中的机会。
在进行抽样时，研究者需先确定所选个体的总数量，然后使用随机数表或抽签等方法来选择样本。
相较于其他方法，简单随机抽样的优势在于其公正性和可靠性，但也存在一些局限性。
例如，当调查对象数量庞大时，简单随机抽样可能会导致开销非常大，且难以获得全面、详尽的信息。
二、分层抽样分层抽样是将整个调查对象划分为几个具有相似特征的层次，然后从每个层次中进行随机抽样。
这种抽样方法可以确保每个层次的案例都能被充分覆盖，从而更好地代表整个调查对象。
例如，在对一个城市的居民进行调查时，可以将城市分为不同的区域、不同的年龄群体甚至不同的职业类别进行抽样。
分层抽样的优势在于提高了抽样精度，但也需要在划分层次和抽样比例上进行合理的设定。
三、整群抽样整群抽样是在进行抽样时，将调查对象按照特定的群组或单位进行划分，并随机选择几个群组或单位进行抽样。
与简单随机抽样相比，整群抽样可以减少统计上的方差，提高估计的精确度。
然而，与分层抽样不同的是，整群抽样需要保证每个群组或单位内部的多样性，否则会导致样本误差。
四、系统抽样系统抽样是根据预设的规则从一个有序列表中选择样本。
例如，可以根据居民登记册中的顺序，每隔一定间隔选择一个调查对象进行抽样。
系统抽样在进行初始随机选择时较为简便，但可能会导致抽样偏差。
因此，在使用系统抽样时，研究者需要仔细确定间隔，并确保该间隔与调查特征没有相关性。
五、多阶段抽样多阶段抽样是将样本选择分为多个阶段进行。
首先，从整体群体中选择几个群组或单位，然后再从这些群组或单位中选择样本。
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15
抽样分布的形成过程
总体
样 本
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计算样本统计 量
如：样本均值 、比例、方差
16
以样本均值的抽样分布为例
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17
样本均值的抽样分布
【例】设一个总体，含有4个个体 ，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 1.5 2.0 2.5 3.0
3 2.0 2.5 3.0 3.5
4 2.5 3.0 3.5 4.0
P(x) 0.3
0.2
0.1
0 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 x
样本均值的抽样分布
2020/4/29
20
x 的分布趋
于正态分布 的过程
2020/4/29
21
3、抽样的程序
05-09
22662 85205 40756 69440 81619 99326 94070 00015 84820 64157 17676
10-14
65905 18850 82414 11286 10651 87719 20652 10806 29881 66164 55659
15-19例:某单位有528人,欲随机抽取10人调查
观察值
1
2
3
4
1
1,1
1,2
1,3
1,4
2
2,1
2,2
2,3
2,4
3
3,1
3,2
3,3
3,4
4
4,1
4,2
4,3
4,4
2020/4/29
19
样本均值的抽样分布
计算出各样本的均值，如下表。并给出样本均 值的抽样分布
16个样本的均值（x）
第一个
第二个观察值
观察值 1
2
3
4
1 1.0 1.5 2.0 2.5
➢ （3）样本：是从总体中按一定方式抽取的一 部分个体的集合。用n表示。
2020/4/29
3
（4）抽样：从总体中按一定方式选取样 本的过程。
（5）抽样单位：一次直接的抽样所使用 的基本单位。
（6）抽样框：又称抽样范围，一次直接 抽样时总体中所有抽样单位的名单020/4/29
23
随机数字表
➢ 是由计算机生成的由0-9组成的表。较大的随 机数字表有美国兰德公司1955年编制出版的 100万数字的表和肯德尔与史密斯1938年编 制出版的10万数字表。
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24
00-04
00 54463 01 15389 02 85941 03 61149 04 05219 05 41417 06 28357 07 17783 08 40950 09 82995 10 96754
（8）统计值
是关于总体中某一变量的综合描述 是关于样本中某一变量的综合描述
用希腊字母表示 理论值 不变的 未知的
用罗马字母表示 经验值 可变的 已知的
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5
（9）抽样误差：在用样本统计值去推 论总体参数值时总会存在着偏差即抽样 误差。
（10）置信水平与置信区间：置信水平 也叫置信度，是总体参数值落在样本统 计值某一区间内的概率。这一区间称为 置信区间。
蒙代尔 36% 37% 39% 41% 43% 44% 45% 41%
8
3、抽样的类型
➢ 概率抽样：
• 它是依据概率论的基本原理，按照等概率的原则 进行的抽样。
• 它能避免抽样过程的人为误差，较好的保证样本 的代表性。
➢ 非概率抽样：
• 它是依据研究者的主观意愿或方便与否等因素来 抽样。
• 它不考虑抽样中的等概率原则，往往产生较大的 误差，样本的代表性较差。
总体分布
.3 .2 .1 0
1
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234
均值和方差
N
xi
i1 2.5
N
N
(xi )2
2 i1
N
1.25
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样本均值的抽样分布
现从总体中抽取n＝2的简单随机样本，在重复抽
样条件下，共有42=16个样本。所有样本的结果为
所有可能的n = 2 的样本（共16个）
第一个
第二个观察值
➢ （1）界定总体 ➢ （2）制定抽样框 ➢ （3）决定抽样方案 ➢ （4）实际抽取样本 ➢ （5）评估样本质量
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三、 概率抽样
1、简单随机抽样
➢ 又称纯随机抽样，是对总体中所有个体按 完全符合随机原则的方法抽取样本，即抽 样时不进行任何分组、排列，使总体中的 所有个体都同样有被抽中的机会。
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6
2、抽样的作用
总体
抽取样本
样本
推断总体
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7
1984年美国总统选举预测与实际结果比较
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《时代》 《今日美国》 《纽约时代周刊》 《新闻周刊》 《华盛顿邮报》 哈里斯民意测验 罗珀民意测验 实际投票结果
里根 64% 63% 61% 59% 57% 56% 55% 59%
第六章 抽样
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1
一、抽样的概念与作用 二、概率抽样的原理与程序 三、概率抽样方法 四、非概率抽样方法 五、样本规模与抽样误差
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2
一、抽样的概念与作用
1、抽样的概念
➢ （1）个体：又称分析单位，是一项调查中所 要研究的对象，是收集信息的基本单位。
➢ （2）总体：是构成它的所有个体的集合。用 N表示。 区分研究总体与调查总体
体的分布。
样 本
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抽样分布
在重复选取容量为n的样本时，由该统计量的所
有可能取值形成的相对频次分布； 是一种理论分布； 随机变量是样本统计量；
样本均值, 样本比例，样本方差等
结果来自容量相同的所有可能样本； 是进行推断的理论基础，也是抽样推断科学性的
重要依据。
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2020/4/29
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总体分布
• 是总体中各元素的观测值所形成的相对频次分 布（百分比分布）；
• 分布通常是未知的； • 可以假定它服从某种分布 。
总体
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样本分布
• 从总体中抽出一个容量为n的样本，由这n个观 测值所形成的相对频次分布；
• 也称经验分布；
• 当样本容量n逐渐增大时，样本分布逐渐接近总
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9
抽 样 方 法
概 率 抽 样
非 概 率 抽 样
简
单
系
分
整
多
偶
判
定
雪
随
统
层
群
段
遇
断
额
球
机
抽
抽
抽
抽
抽
抽
抽
抽
抽
样
样
样
样
样
样
样
样
样
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10
二、概率抽样的原理与程序
1、抽样的基本原理
➢ 同质性和异质性。 ➢ 随机抽取 ➢ 放回抽样与不放回抽样。
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11
2、抽样分布