2、抽样方法

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高中数学必修2《统计》知识点讲义(最新整理)

高中数学必修2《统计》知识点讲义(最新整理)

第二章统计一、三种抽样方法1、统计的的基本思想是:用样本的某个量去估计总体的某个量总体:在统计中,所有考察对象的全体。

个体:总体中的每一个考察对象。

样本:从总体中抽取的一部分个体叫做这个总体的一个样本。

样本容量:样本中个体的数目。

2、抽样方法:要求:总体中每个个体被抽取的机会相等(1)简单随机抽样:抽签法和随机数表法简单随机抽样的特点是:不放回、等可能.抽签法步骤(1)先将总体中的所有个体(共有N个)编号(号码可从1到N)(2)把号码写在形状、大小相同的号签上,号签可用小球、卡片、纸条等制作(3)将这些号签放在同一个箱子里,进行均匀搅拌(4)抽签时,每次从中抽出一个号签,连续抽取n次(5)抽出样本随机数表法步骤(1)将总体中的个体编号(编号时位数要统一);(2)选定开始的数字;(3)按照一定的规则读取号码;(4)取出样本(2)系统抽样系统抽样特点:容量大、等距、等可能.步骤:1.编号,随机剔除多余个体,重新编号2.分组 (段数等于样本容量),确定间隔长度 k=N/n3.抽取第一个个体编号为i4.依预定的规则抽取余下的个体编号为i+k, i+2k, …(3)分层抽样分层抽样特点:总体差异明显、按所占比例抽取、等可能.步骤:1.将总体按一定标准分层;2.计算各层的个体数与总体的个体数的比;3.按比例确定各层应抽取的样本数目4.在每一层进行抽样 (可用简单随机抽样或系统抽样)例如:5. 回归分析是对具有相关关系的两个变量进行统计分析的一种常用方法。

其基本步骤是:①画出两个变量的散点图;②求回归直线方程;③并用回归直线方程进行预报。

抽样方法(2)

抽样方法(2)

抽样方法(2)产品德量考查平日可分成全数考查和抽样考查两种方法。

全数考查是对一批产品中的每一件产品一一进行考查,挑出不合格品后,认为其余全差不多上合格品。

这种质量考查方法因此有用于临盆批量专门少的大年夜型机电设备产品,但大年夜多半临盆批量较大年夜的产品,如电子元器件产品就专门不有用。

产品产量大年夜,考查项目多或考查较复杂时,进行全数考查势须要花费大年夜量的人力和物力,同时,仍不免显现错检和漏检现象。

而当质量捡验具有破坏性时,例如电视机的寿命实验、材料产品的强度实验等,全数考查更是弗成能的。

抽样考查是从一批交验的产品(总体)中,随机抽取适量的产品样本进行质量考查,然后把考查成果与剖断标准进行比较,从而确信该产品是否合格或需再进行抽检后裁决的一种质量考查方法。

往常,一样采取百分比抽样考查方法。

我国也一向沿用原苏联40年代采取的百分比抽样考查方法。

这种考查方法认为样本与总体一向是成比例的,是以,把抽查样本数与检查批总体数保持一个固定的比值如5%,0.5%等。

但是,实际上却存在着大年夜批严、小批宽的不合理性,也确实是说,即使质量雷同的产品,因检查批数量若干不合却受到不合的处理,同时跟着检查批总体数量的增多,即使按必定的百分比抽样,样本数也是相昔时夜的,不克不及表现抽样考查在经济性方面的长处。

是以,这种抽样考查方法已被慢慢镌汰。

人们经由对百分比抽样考查方法的研究,获知百分比抽样考查方法不合理的根来源差不多因是没有按数理统计科学方法去设计抽样筹划。

是以,慢慢研究和设计了一系列建立在概率论和数理统计科学差不多上的各类统计抽样考查或统计抽样检查筹划,并制订成标准抽样检查筹划。

1949年,美国科学家道奇和罗米格起首揭橥了《一次抽样与二次抽样检查表》;1950年美国军用标准MIL-STD—105D是世界上有代表性的计数抽样检查方法标准;日本先后制订了JIS Z9002,JIS Z9015等一系列抽样检查方法标准;英国、加拿大年夜等国也接踵制订了抽检方法标准;ISO和IEC又分别制订了抽样检查方法国际标准,如ISO2859、IEC410等。

常用抽样方法范文

常用抽样方法范文

常用抽样方法范文
1.简单随机抽样
简单随机抽样是最基本的一种抽样方法,它是从总体中按照随机的原
则选择样本。

简单随机抽样的特点是每个样本都有相同的机会被选中,并
且每个样本之间是相互独立的。

2.系统抽样
3.分层抽样
分层抽样是根据总体的特征将总体划分为若干个层级,然后从每个层
级中按照其中一种抽样方法选择样本。

这种方法可以确保每个层级都有合
适的样本比例,从而更好地反映总体的特征。

4.整群抽样
整群抽样是将总体划分成若干个互不相交的群体,然后从其中一部分
群体中选择样本。

这种方法适用于总体内个体之间的相似性较高,群体内
个体之间的差异较小的情况。

5.效应抽样
效应抽样是一种根据研究目标选择合适的个体进行抽样的方法。

例如,在药物研究中,可根据药物的特性和研究对象的需求选择抽样方法,以确
保研究结果的有效性和可靠性。

除了以上常用的抽样方法,还有一些其他的抽样方法,如整理性抽样、初始抽样、逐步回归抽样等。

每种抽样方法都有其适用的场景和限制条件,研究人员需要根据具体情况选择合适的抽样方法。

总之,抽样方法的选择对研究结果的可靠性和推广性起着重要的作用。

研究人员需要根据研究目标、总体特征以及可行性等因素选择合适的抽样
方法,并结合抽样误差的估计和样本大小的确定,以保证研究结果的科学
性和准确性。

正常二次抽样方案

正常二次抽样方案

正常二次抽样方案背景在统计学中,抽样是一种收集样本数据来进行推断总体特征的常见方法。

然而,一次抽样可能无法准确地代表总体,尤其是当总体具有复杂的结构时。

因此,引入了二次抽样的概念,以提高抽样的准确性和代表性。

正常二次抽样方案是一种采用两次抽样的方法,并使用正态分布抽样来提高样本的代表性。

这种方案广泛应用于许多领域,如经济学、环境科学、医学研究等。

正常二次抽样方案的步骤1.确定总体分布:在正常二次抽样方案中,首先需要确定总体的分布情况。

一般情况下,假设总体服从正态分布,这是因为正态分布在统计学中具有重要的性质,可以描述许多自然现象和数据分布。

2.第一次抽样:在第一次抽样中,从总体中随机选择一部分样本进行调查和测量。

这个样本被称为初抽样样本或初抽样单位。

初抽样样本的大小通常根据研究的需要和资源的限制来确定。

3.分析初抽样结果:通过对初抽样样本进行分析和统计,可以获得初抽样样本的特征和总体特征的估计值。

这些估计值用来评估初抽样样本的代表性和可信度。

4.第二次抽样:根据第一次抽样的结果,确定需要进一步研究和调查的样本。

第二次抽样只在初抽样样本中进行,目的是更准确地估计总体特征。

5.分析二次抽样结果:通过对二次抽样样本进行统计分析,得到对总体特征的更准确的估计值。

这些估计值可以作为总体特征的近似值,并有助于提供关于总体的决策和推断。

正常二次抽样方案的应用正常二次抽样方案在实践中具有广泛的应用。

以下是一些常见的应用领域:经济学研究在经济学研究中,正常二次抽样方案被广泛用于调查和预测经济指标。

例如,经济学家可以使用正常二次抽样方案来估计一个国家的失业率,通货膨胀率或GDP增长率。

通过使用二次抽样,他们可以获得更准确和可靠的估计结果,从而为经济政策和决策提供支持。

环境科学在环境科学中,正常二次抽样方案可以用于评估环境污染水平、生物多样性和生态系统健康等问题。

通过采用两次抽样,研究人员可以获取更全面和准确的数据,以了解环境变量之间的关系,并制定相应的保护和管理措施。

2简单随机抽样的方法

2简单随机抽样的方法

5年至10年 10年以上
人数
300
500
200
试利用上述资料设计一个抽样比为1/10的抽样方法。
23
练习、在1000个有机会中奖的号码(编号为 000~999)中,在公证部门的监督下,按随机抽 取的方法确定最后两位数为88的号码为中奖号码, 这是运用那种抽样方法确定中奖号码的?依次写 出这10个中奖号码。
1%的学生进行调
你认为哪些因素影响学生视 查,你认为应当怎
力?抽样要考虑和因素? 样抽取样本? 13
2.1.3 分层抽样
14
一、分层抽样的定义。 一般地,在抽样时,将总体分成互不交叉
的层,然后按照一定的比例,从各层独立地抽 取一定数量的个体,将各层取出的个体合在一 起作为样本,这种抽样的方法叫分层抽样。
号可能是( B )
A.5,10,15,20,25 B、3,13,23,33,43 C、1, 2, 3, 4, 5 D、2, 4, 6, 16,32
10
例3:从2005个编号中抽取20个号码入样,采
用系统抽样的方法,则抽样的间隔为
( C)
A.99
B、99.5
C.100 D、100.5
例4:某小礼堂有25排座位,每排20个座位,一次 心理学讲座,礼堂中坐满了学生,会后为了了解 有关情况,留下座位号是15的所有25名学生进行
分层抽样抽取容量为45的样本,那么高一、高
二、高三各年级抽取的人数分别为(D )
A.15,5,25
B.15,15,15
C.10,5,30
D15,10,20
例2:一个地区共有5个乡镇,人口3万人, 其中人口比例为3:2:5:2:3,从3万人中抽 取一个300人的样本,分析某种疾病的发病率, 已知这种疾病与不同的地理位置及水土有关, 问应采取什么样的方法?并写出具体过程。

二次抽样方案表

二次抽样方案表

二次抽样方案表引言抽样是统计学中一种常用的数据收集方法,通过从总体中选择一部分样本进行研究,从而推断总体的特征。

而在一些特殊情况下,为了提高抽样的效果和准确性,我们需要使用二次抽样方案。

本文将详细介绍二次抽样的概念、原理和具体步骤,并给出一个二次抽样方案表,以便研究人员在实践中能够快速选择适当的二次抽样方案。

二次抽样概念二次抽样是指在已进行一次抽样后,从第一次抽样结果中再次选取样本进行研究的抽样方法。

它的主要目的是增加样本的代表性和减小误差,以便更准确地推断总体的特征。

二次抽样原理二次抽样的原理可以通过以下步骤进行说明:1.进行第一次抽样,选择合适的抽样方法和样本量,从总体中抽取一部分样本进行研究。

2.分析第一次抽样结果,评估其代表性和精确性。

如果结果不够满意或需要更准确的估计,则进行第二次抽样。

3.在第一次抽样结果中选择新的样本,可以采用不同的抽样方法或样本量,以确保新样本与总体更接近,具有更好的代表性。

4.结合两次抽样结果进行统计分析,得出更准确的总体特征估计或假设检验结果。

二次抽样方案表下表列出了常见的二次抽样方案及其适用情况:抽样方案适用情况简单随机抽第一次抽样结果不够满意,需要增加样本的代表性和精确性时样系统抽样第一次抽样结果不够均匀,需要调整样本的分布时分层抽样第一次抽样结果中存在不同层次的差异,需要更精确地研究各层次特征时整群抽样第一次抽样结果中存在明显的群体差异,需要更准确地研究各群体特征时聚类抽样第一次抽样结果中存在明显的聚类现象,需要更准确地研究各聚类特征时二次抽样方案选择在选择二次抽样方案时,应综合考虑以下几个因素:1.第一次抽样结果:分析第一次抽样结果的代表性、准确性和分布情况,确定是否需要进行二次抽样。

2.目标研究问题:根据研究目的、总体特征和研究假设,选择合适的二次抽样方案。

3.资源约束:考虑时间、经费、人力等资源限制,确定可行的二次抽样方案。

4.数据分析方法:根据所采用的统计分析方法,确定合适的二次抽样方案,以满足数据分析的要求。

水利工程抽样方案

水利工程抽样方案

水利工程抽样方案一、引言水利工程是指利用水资源进行治理和开发的各种工程,其中抽样技术在水利工程中具有重要的应用价值。

抽样是通过对水利工程中的水资源、土壤、植被等进行采集和分析,来获取有关水利工程的数据和信息。

因此,科学合理的水利工程抽样方案对于水利工程的设计、施工和管理具有重要的意义。

二、抽样程序1. 抽样前准备在进行水利工程抽样前,需要进行充分的准备工作。

首先,需要确定抽样的目的和范围,明确要获取的信息和数据。

其次,需要制定抽样计划,确定抽样的时间、地点和对象。

最后,需要准备好抽样所需的工具和设备,包括采样容器、采样器具、标签等。

2. 抽样方式水利工程抽样可以采用不同的方式,包括随机抽样、系统抽样、分层抽样等。

在确定抽样方式时,需要根据抽样对象的特点和实际情况进行选择。

随机抽样是指在水利工程中随机地选择样品,以获取代表性的数据。

随机抽样适用于对水资源、土壤和植被等进行采样的情况。

系统抽样是指按照一定的规律和步骤来选择样品,以获取全面的信息。

系统抽样适用于对水利工程中的各个部分进行采样的情况。

分层抽样是指将抽样对象划分为不同的层次,然后在每个层次中进行抽样。

分层抽样适用于水利工程中不同地区或不同类型的抽样对象。

3. 抽样方法水利工程抽样可以采用多种方法,包括定点采样、定量采样、随机采样等。

在确定抽样方法时,需要充分考虑抽样对象的特点和实际情况。

定点采样是指在水利工程中选择特定的位置进行采样,以获取准确的数据。

定点采样适用于对水资源、土壤和植被等进行采样的情况。

定量采样是指根据抽样对象的数量和分布来确定采样的数量和位置,以获取全面的信息。

定量采样适用于对水利工程中的不同部分进行采样的情况。

随机采样是指在水利工程中随机地选择位置或时间进行采样,以获取代表性的数据。

随机采样适用于对水资源、土壤和植被等进行采样的情况。

4. 抽样程序在进行水利工程抽样时,需要按照一定的程序和步骤进行操作。

首先,需要选择合适的采样点和采样时机,然后进行采样,并及时进行标识和记录。

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。

收集数据时可采用的抽样方法包括

收集数据时可采用的抽样方法包括

收集数据时可采用的抽样方法包括在进行数据收集时,选择合适的抽样方法是非常重要的。

抽样方法的选择直接影响到数据的准确性和可靠性,因此需要根据具体的研究目的和实际情况进行合理的选择。

下面将介绍一些常见的数据抽样方法,供大家参考。

1. 简单随机抽样。

简单随机抽样是最基本的抽样方法之一,其核心思想是从总体中随机地抽取样本。

简单随机抽样方法简单易行,能够保证每个样本被抽中的概率相等,从而保证了样本的代表性和可靠性。

在实际应用中,可以利用随机数表或随机数发生器来进行简单随机抽样。

2. 系统抽样。

系统抽样是在总体中按照一定的规律选择样本的方法。

例如,如果总体有N个单位,需要抽取n个样本,那么可以按照总体中单位的顺序,每隔N/n个单位抽取一个样本。

系统抽样方法简单高效,适用于总体单位有序的情况。

3. 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或系统抽样。

分层抽样能够充分考虑到总体的多样性,保证样本的代表性。

在实际应用中,可以根据研究需要将总体按照不同特征进行分层,然后在每一层中进行抽样。

4. 整群抽样。

整群抽样是将总体划分为若干个互不重叠的群体,然后从这些群体中随机抽取若干个群体作为样本。

整群抽样方法适用于总体单位分布不均匀,且群体内部差异较小的情况。

在实际应用中,可以根据研究需要将总体划分为不同的群体,然后从每个群体中进行抽样。

5. 方便抽样。

方便抽样是指研究者根据自己的方便选择样本的方法。

这种抽样方法操作简单,成本低,但是样本的代表性和可靠性无法保证。

因此,在实际应用中,应尽量避免使用方便抽样。

总的来说,选择合适的抽样方法需要根据研究目的、总体特点和实际情况进行综合考虑。

不同的抽样方法有着各自的特点和适用范围,研究者需要根据具体情况进行合理的选择,以保证数据的准确性和可靠性。

希望本文介绍的抽样方法能够对大家在数据收集时有所帮助。

2.抽样方法

2.抽样方法
抽样设计
• 研究中如何抽取样本。 • 抽样分类:

随机抽 样
• 简单随机抽样 • 机械抽样设计 • 整群抽样设计 • 分层抽样设计
非随机 抽样
• 全面抽样 • 极端个案抽样 • 同质性抽样 • 关键个案抽样 • 分层目的抽样
最大差异抽样 典型个案抽样 深度抽样 滚雪球抽样 方便抽样
单纯随机抽样
• 单纯随机抽样。(简单随机抽样) • 两个原则:随机性和独立性。 • 采用的方法:抽签法、随机数表法、摇号机
四种类型,然后再从这四种类型中选取样 本。
方便抽样
• 研究者选择以便于研究者研究为出发点, 主要表现为研究者容易获得被试,或容易 搜集数据,或研究yn成本较低。
• 选择对自己最有利的(自己的班级、自己 的家乡、同学和朋友)
整群抽样
• 从总体中抽取的研究样本,不是以个体为 单位,而是以一个群体为单位。
• 优点:便于调查实施。 • 缺点:样本的特征和总体的特征较大时,
代表性较差。
• 例如:天华学院学生不能代表所有的大学 生情况。
分层抽样
• 按照总体已有的某些特征,将总体分成几个 不同的部分,再分别在每一部分中随机抽样。
摇号。 • 缺点:误差较大、总体大的情况受到限制。
机械抽样
• 把总体中的所有个体按一定的顺序编号, 然后按照固定的间隔抽取样本。
• 间隔的大小应由样本容量与总体个数的比 率来确定。
• 例如:总体10000名学生,样本容量2000名。 • 间隔:2000/10000,1/5。每隔5个人抽一
个。 • 相较于简单随机抽样,均匀分布。
• 选择具有典型性的研究单元或个体,以最大 限度反映该单元或研究个体的独特性。
• 外来务工人员的子女就读情况: • 抽样:农民工、外来务工人员

必修3 抽样方法(2)

必修3  抽样方法(2)

下列问题中,采用怎样的抽样方法较为合理? 例 下列问题中,采用怎样的抽样方法较为合理? 台冰箱中抽取3台进行质量检测 ⑴ 从10台冰箱中抽取 台进行质量检测; 台冰箱中抽取 台进行质量检测; 某电影院有32排座位 每排有40个座位 排座位, 个座位, ⑵ 某电影院有 排座位,每排有 个座位,座号为 1~40.有一次报告会坐满了听众,报告会结束以后为 .有一次报告会坐满了听众, 听取意见,需留下32名听众进行座谈 名听众进行座谈; 听取意见,需留下 名听众进行座谈; ⑶ 某学校有 某学校有160名教职工,其中教师 名教职工, 名教职工 其中教师120名,行政人 名 员16名,后勤人员 名.为了了解教职工对学校在校 名 后勤人员24名 务公开方面的意见,拟抽取一个容量为20 务公开方面的意见,拟抽取一个容量为 的样本.
分层抽样的实施步骤: 分层抽样的实施步骤: (1) 根据已有信息 将总体分成互不相交的层 根据已有信息,将总体分成互不相交的层 将总体分成互不相交的层; (2)根据总体中的个体数N与样本容量n确 n 定抽样比:k=
N
( 3) 确定各层应该抽取的个体数 。 各层的 ) 确定各层应该抽取的个体数。 抽取数之和应等于样本容量。 抽取数之和应等于样本容量。对于不能取整的 求其近似值。 数,求其近似值。 ( 4) 按 (3)中确定的数目在各层中随机抽取 ) 中确定的数目在各层中随机抽取 个体,合在一起得到容量为 的样本. 个体 合在一起得到容量为n的样本 合在一起得到容量为 的样本
分层抽样
当总体由差异明显的几部分组成时, 当总体由差异明显的几部分组成时, 为了使样本充分地反映总体的情况, 为了使样本充分地反映总体的情况,常 将总体分成互不交叉的层, 将总体分成互不交叉的层,然后按照各 层所占的比例从各层独立的抽取 一定数量的个体, 一定数量的个体,将各层取出的个体合 在一起作为样本, 在一起作为样本,这种抽样方法称之为 分层抽样。 分层抽样。

统计学中的常用抽样方法

统计学中的常用抽样方法

统计学中的常用抽样方法
引言
在统计学中,抽样是一种重要的数据收集方法,用于从整体中
选择一部分样本进行研究。

常用的抽样方法有以下几种。

简单随机抽样
简单随机抽样是一种最基本的抽样方法,它要求每个个体都有
相同的概率被选入样本中。

具体步骤包括:确定样本容量,编号个体,使用随机数生成器随机选择样本。

进一步抽样方法
经典的进一步抽样方法有以下几种:
1. 分层抽样:将总体分成若干层次,然后从每个层次中进行简
单随机抽样。

这种方法保证了样本的多样性,可以更好地代表总体。

2. 系统抽样:按照固定的间隔,从总体中选择样本。

这种方法
适用于总体中的个体具有周期性特征的情况。

3. 整群抽样:将总体分成若干群(例如地区、单位等),然后
随机选择部分群进行调查。

这种方法适用于个体之间的相似性较高。

专用抽样方法
除了基本的抽样方法外,统计学中还有一些专用抽样方法:
1. 系统化抽样:按照一定的规则,从总体中选择样本,这种方
法常用于调查统计和市场调研。

2. 整机抽样:在机器和设备检验中,通过对整个产品进行实验
来判断产品质量。

结论
在统计学中,常用的抽样方法包括简单随机抽样、分层抽样、
系统抽样、整群抽样等。

根据具体的研究目的和总体特征,可以选
择合适的抽样方法来进行数据采集。

抽样方法和假设检验的基本概念

抽样方法和假设检验的基本概念

抽样方法和假设检验的基本概念抽样方法是统计学中常用的一种数据收集手段,它能够从总体中选取一部分样本,通过对样本的观察和分析来推断总体的特征。

而假设检验则是统计学中常用的一种推导方法,通过对样本的观察结果进行判断,从而对总体的某个特征提出假设并进行检验。

一、抽样方法的基本概念抽样是从总体中取得样本的过程,是统计学中的一项重要内容。

通过合理的抽样方法能够获得具有代表性的样本,从而推断总体的特征。

1.1 简单随机抽样简单随机抽样是最常用的抽样方法之一,它是指从总体中按照随机的方式选取样本,每个个体都有相同的被选中的概率。

此方法的优点是样本的代表性较高,能够较好地反映总体的特征。

1.2 系统抽样系统抽样是按照一定的规则从总体中选取样本,例如按照一定的间隔选取。

在满足一定条件下,系统抽样也能够保证样本的代表性。

1.3 分层抽样分层抽样是将总体分成若干个层次,然后从每个层次中选取样本。

通过分层抽样能够更加全面地了解总体的特征,提高样本的代表性。

二、假设检验的基本概念假设检验是统计学中一种常用的推断方法,通过对样本数据进行检验,判断总体的某个特征是否符合某个假设。

2.1 假设与备选假设在假设检验中,我们需要提出一个假设和一个备选假设。

假设是对总体特征的推断,而备选假设则是对假设的否定或取代。

2.2 显著性水平显著性水平是指在进行假设检验时所允许的拒绝原假设的最大错误概率。

常见的显著性水平有0.05和0.01两种。

2.3 检验统计量检验统计量是根据样本数据计算得到的,用于判断原假设是否成立。

常见的检验统计量有t值、F值、卡方值等。

2.4 拒绝域拒绝域是在进行假设检验时,当检验统计量落入该区域时,我们会拒绝原假设。

2.5 接受域接受域是在进行假设检验时,当检验统计量落入该区域时,我们会接受原假设。

三、抽样方法与假设检验的关系抽样方法是假设检验的基础,通过合理的抽样方法能够获取有代表性的样本数据,从而进行假设检验。

抽样方法有哪些

抽样方法有哪些

抽样方法有哪些抽样方法是统计学中非常重要的概念,它指的是从总体中选择部分个体以便对总体进行研究的方法。

在实际应用中,我们往往无法对整个总体进行调查,因此需要通过抽样方法来获取代表性的样本数据,从而进行统计推断和分析。

下面将介绍一些常见的抽样方法。

首先,最常见的抽样方法之一是简单随机抽样。

简单随机抽样是指从总体中随机地抽取n个个体作为样本,每个个体被抽中的概率相等。

这种抽样方法简单易行,且能够保证样本的代表性,因此在实际调查中应用广泛。

其次,分层抽样是另一种常见的抽样方法。

在分层抽样中,总体根据某种特征进行分层,然后从每一层中分别进行简单随机抽样,最终得到样本。

这种抽样方法能够保证不同层次的个体在样本中的比例与总体中的比例相近,因此在样本代表性方面具有优势。

另外,还有系统抽样这一抽样方法。

系统抽样是指在总体中按照一定的间隔,从第一个个体开始每隔k个个体抽取一个个体作为样本。

这种抽样方法简单方便,且能够保证样本的随机性,适用于总体个体排列有序的情况。

此外,还有方便抽样和整群抽样等抽样方法。

方便抽样是指根据研究者的方便选择样本,这种抽样方法操作简单但样本代表性较差;整群抽样是指将总体按照一定特征分成若干群,然后随机抽取部分群作为样本。

这两种抽样方法在实际应用中也有一定的使用场景。

总的来说,不同的抽样方法适用于不同的调查对象和研究目的。

在选择抽样方法时,需要根据具体情况进行合理选择,以确保样本的代表性和研究结论的可靠性。

同时,在进行抽样调查时,也需要注意抽样误差的控制和样本容量的确定,以保证统计推断的准确性。

希望本文介绍的抽样方法能够为大家在实际应用中提供一定的帮助。

一般问卷调查的抽样方法

一般问卷调查的抽样方法

任务2:新媒体营销主要类型 网站营销的十大特点:
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2.5 微博营销
微博营销是指通过微博平台为商家、个人等创造价值
而执行的一种营销方式,也是指商家或个人通过微博平台 发现并满足用户的各类需求的商业行为方式。微博营销以 微博作为营销平台,每一个听众(粉丝)都是潜在的营销对 象,企业利用更新自己的微型博客向网友传播企业信息、 产品信息,树立良好的企业形象和产品形象。每天更新内 容就可以跟大家交流互动,或者发布大家感兴趣的话题, 这样来达到营销的目的,这样的方式就是互联网新推出的 微博营销。
单击【浏览】按钮,在弹出的对话框中,逐级选择存放路
径并最后定义文件名的方式来完成。
2.3.1 按绝对精度确定样本量(4)
• ③ 单击【下一步】按钮,进入【阶段1:设计 变量】对话框,见图2-3。该对话框由三部分主要 内容组成。

本例中,要做的是只有一个变量的简单随机
抽样,因此,该变量就是抽样单元,所以,在中

本题的解题步骤如下:

第一步,在SPSS中,用简单随机抽样法,在400户中随机抽取
35户(这个户数是预估数,50户、30户或其他较小的值均可),具体做
法如下。

① 在SPSS数据编辑窗口中,用数字编码的方式,建立如图2-1
所示的400户编号的抽样框数据文件,见data02-01.sav。
2.3.1 按绝对精度确定样本量(3)
间的【变量】框中选择“编号”,单击右侧第二
个右移箭头,将“编号”移入【分群】框,定义
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⑤福利彩票用摇奖机摇奖.
26
【应用示例】
变式训练: 2、现在有一种“够级”游戏,其用具为四副扑克, 包括大小鬼(又称为花)在内共216张牌,参与人数为 6人并坐成一圈.“够级”开始时,从这6人中随机 指定一人从已经洗好的扑克牌中随机抽取一张牌 (这叫开牌),然后按逆时针方向,根据这张牌上的 数字来确定谁先抓牌,这6人依次从216张牌中抓取 36张牌,问这种抓牌方法是否是简单随机抽样?
13
【新知探究】
请思考:
下列抽样的方式是否属于简单随机抽样?为什么? 1、从无限多个个体中抽取50个个体作为样本. 2、箱子里共有100个零件,从中选出10个零件 进行质量检验,在抽样操作中,从中任意取出 一个零件进行质量检验后,再把它放回箱子.
14
【新知探究】
第二组问题: 1、抽签法是大家最熟悉的,也许同学们在做某 种游戏,或者选派一部分人参加某项活动时就用 过抽签法.例如,高一(2)班有62名学生,现要从 中抽出8名学生去参加一个座谈会,每名学生的 机会均等.我们可以把62名学生的学号写在小纸 片上,揉成小球,放到一个不透明袋子中,充分 搅拌后,再从中逐个抽出8个号签,从而抽出8名 参加座谈会的学生. 请归纳抽签法的定义.总结抽签法的步骤.
2
复习与回顾
统计学的基本思想方法是:
用样本估计总体,即通过从总体中抽取
一个样本,根据样本的情况去估计总体的相应 情况. 因此,样本的抽取是否得当,对于研究 总体来说就十分关键.究竟怎样从总体中抽取 样本?怎样抽取的样本更能充分地反映总体的 情况?本节课开始,我们就来学习几种常用的 抽样方法.
3
第一章《统计》
31
【应用示例】 拓展提升:现有一批编号为10,11,…,99,
100,…,600的元件,打算从中抽取一个容量为6的 样本进行质量检验.如何用随机数法设计抽样方案? 解:方法一: 第三步,从数“0”开始,向右读,每次读取三位, 凡不在010~600中的数跳过去不读,前面已经读过 的也跳过去不读,依次可得到370,016,203, 503,211,491. 第四步,以上这6个号码所对应的6个元件就是所 要抽取的对象.
30
【应用示例】
拓展提升:现有一批编号为10,11,…,99,
100,…,600的元件,打算从中抽取一个容量为6的 样本进行质量检验.如何用随机数法设计抽样方案?
解:方法一:
第一步,将元件的编号调整为010,011,012,…, 099,100,…,600. 第二步,在随机数表中任选一数作为开始,任选 一方向作为读数方向.比如,选第6行第7个数 “0”,向右读.
§1.2 抽样方法
4
我 们 的 目 标
在参与解决统计问题的 过程中,学会用简单随机抽 样方法从总体中抽取样本; 通过对实例的分析,了解分 层抽样和系统抽样方法.
5
抽样的方法很多,每个 抽样方法都有各自的优越性 与局限性,针对不同的问题 应当选择适当的抽样方法, 下面我们学习简单随机抽样.
6
7
【新知探究】
32
【应用示例】
拓展提升:现有一批编号为10,11,…,99,
100,…,600的元件,打算从中抽取一个容量为6的 样本进行质量检验.如何用随机数法设计抽样方案? 解:方法二:
1
作业:
1、通常情况下,如果是发放问卷进行调查,那 么收回来的问卷不具有代表性,原因是愿意交 回问卷的人,通常是对这种药品感兴趣,或这 种药品对他确实有效,否则他是不愿意交回问 卷的. 因此,在设计抽样调查时一定要注意这个 问题,这也是人为因素造成的。科学合理地检 测一个药品的疗效,通常是对一些临床的病人 (要符合抽样的随机性原则)进行跟踪调查, 有的还应该用安慰剂做对比试验,只有在考察 各种因素后,得到的数据才比较可靠.
12
【新知探究】
讨论结果:
3、生产实践中,往往是从一大批袋装牛奶中抽 样,也就是说总体中的个体数是很大的.你能 从这个例子出发说明一下抽样的必要性吗? 如果普查,那么费时费力,等检查完了, 牛奶的保质期可能就到了,况且检查牛奶具有 破坏性,每袋牛奶检查时必须拆开,这样检查 就会得不偿失,没有什么意义了.
21
【应用示例】
例1、某车间工人加工一种轴100件,为了了解这 种轴的直径,要从中抽取10件轴在同一条件下测 量,如何采用简单随机抽样的方法抽取样本? 解法二(随机数表法):
①将100件轴编号为00,01,…,99; ②在随机数表中选定一个起始位置,如取第22行 第1个数开始; ③规定读数的方向,如向右读; ④依次选取10个为 61,11,60,98,09,65,73,52,68,47, 则这10个号签相应的个体即为所要抽取的样本.
11
【新知探究】
讨论结果:
简单随机抽样必须具备下列特点:
(1)简单随机抽样要求被抽取的样本的总体个 数N是有限的; (2)简单随机样本数n小于等于样本总体的个 数N; (3)简单随机样本是从总体中逐个抽取的; (4)简单随机抽样是一种不放回的抽样; (5)它是一种等概率抽样. 最常用的简单随机抽样方法有两种: 抽签法和随机数法.
【应用示例】
例1、某车间工人加工一种轴100件,为了了解这种 轴的直径,要从中抽取10件轴在同一条件下测量, 如何采用简单随机抽样的方法抽取样本? 解法1:(抽签法)
①将100件轴编号为1,2,…100; ②做好大小、形状相同的号签,分别写上这100个号 码; ③将这些号签放在一个不透明的容器内,搅拌均匀; ④逐个抽取10个号签; ⑤然后测量这10个号签对应的轴的直径的样本.
变式训练:
③⑤
1、下列抽样的方式属于简单随机抽样的有
①从无限多个个体中抽取50个个体作为样本;
②从1000个个体中一次性抽取50个个体作为样本; ③将1000个个体编号,把号签放在一个足够大的不 透明的容器内搅拌均匀,从中逐个抽取50个个体作 为样本; ④箱子里共有100个零件,从中选出10个零件进行 质量检验,在抽样操作中,从中任意取出一个零件 进行质量检验后,再把它放回箱子;
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【应用示例】
解题后的思考:
本题主要考查简单随机抽样的步骤.抽签 法的关键是为了保证每个个体被抽到的可能性 相等而必须搅拌均匀,当总体中的个体无差异, 并且总体容量较小时,用抽签法;用随机数表 法读数时,所编的号码是几位,读数时相应地 取连续的几个数字,当总体中的个体无差异, 并且总体容量较多时,用抽签法.
解:在这里只有抽取的第一张扑克牌是随机抽取 的,其他215张牌已经确定,即这215张扑克牌被 抽取的可能性与第一张扑克牌可能性不相同,所 以不是简单随机抽样.
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【应用示例】
变式训练: 3、一个总体中共有200个个体,用简单随机抽样的 方法从中抽取一个容量为20的样本,则某一特定个 体被抽到的可能性是______. 1
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【新知探究】
第二组问题: 讨论结果:
1、请归纳抽签法的定义.总结抽签法的步骤. 一般地,抽签法就是把总体中的N个个体编 号,把号码写在号签上,将号签放在一个容器 中,搅拌均匀后,每次从中抽取一个号签,连 续抽取n次,就得到一个容量为n的样本. 抽签法的一般步骤:
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【新知探究】
第二组问题: 讨论结果:
1、请归纳抽签法的定义.总结抽签法的步骤. 抽签法的一般步骤: (1)将总体中所有个体从l~N编号; (2)将所有编号l~N写在形状、大小相同的号签上; (3)将号签放在一个不透明的容器中.搅拌均匀; (4)从容器中每次抽取一个号签.并记录其编号, 连续抽取n次; (5)从总体中将与抽取到的签的编号相一致的个体 取出.
9
【新知探究】
讨论结果:
获取样本的方法是:
将这批小包装饼干,放入一个不透明的 袋子中,搅拌均匀,然后不放回地抽取(这样 可以保证每一袋饼干被抽到的可能性相等), 这样就可以得到一个样本.通过检验样本来 估计这批饼干的卫生情况.这种抽样方法称 为简单随机抽样.
10
【新知探究】
讨论结果: 2、简单随机抽样: 一般地,设一个总体含有有限个个体, 并记其个体数为N,如果通过逐个抽取的方 法从中抽取一个样本,且每次抽取时各个个 体被抽到的概率相等,就称这样的抽样为简 单随机抽样 .
8
【新知探究】
讨论结果:
1、假设你作为一名食品卫生工作人员,要对某食 品店内的一批小包装饼干进行卫生达标检验,你 准备怎样做?显然,你只能从中抽取一定数量的饼 干作为检验的样本.那么,应当怎样获取样本呢?
要对这批小包装饼干进行卫生达标检查,只 能从中抽取一定数量的饼干作为检验的样本,用 样本的卫生情况来估计这批饼干的卫生情况.如 果对这批饼干全部检验,那么费时费力,等检查 完了,这批饼干可能就超过保质期了,再就是会 破坏这批饼干的质量,导致无法出售.
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【新知探究】
第二组问题:
4、归纳随机数表法的优点和缺点.
简单随机抽样有操作简便易行的优点,在总体 个数不多的情况下是行之有效的.但是,如果总 体中的个体数很多时,对个体编号的工作量太大, 即使用随机数表法操作也并不方便快捷.另外, 要想“搅拌均匀”也非常困难,这就容易导致样 本的代表性差.
Hale Waihona Puke 2029【应用示例】
方法二(随机数表法):
①将40件产品编号,可以编为00,01,02,…,38, 39; ②在教材随机数表中任选一个数作为开始,例如从 第8行第5列的数6开始; ③从选定的数6开始向右读下去,得到一个两位数字 号码61,由于61>39,将它去掉;继续向右读,得到 98,同样去掉;继续下去,又得到71,64,41,48, 70,86,28,88,85,19,16,20,74,77,01, 11,16,30,24,04,从中去掉大于39的号码.至 此,10个样本号码已经取满,于 是,所要抽取的样本号码是28 19 16 20 01 11 16 30 24 04.
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