抽样原理与方法
抽样原理与方法
sp
pq n
样本频率的标准误和置信区间
则总体频率在(1-α)置信水平上的置信区间 为:
( p uasp , p uasp )
2平均数资料样本容量的确定
确定样本容量前,必须先明确能够接受误差的 范围,并了解两类错误的概率和变量标准差的 大小,并根据试验和经验作出估计。
L t0.05sx
sx
成对资料样本容量的确定
对于成对资料中样本容量的计算,相应 的公式为:
n
t2 sd2 d2
其中:sd2 为试验所得各对间差异的方差; d 为各对间差异平均数。
例题4
某药物试验以大鼠为对象,治疗前后大 鼠体重差异标准差一般在20 g左右。
若要使治疗前后对大鼠体重差异的估计 精确到5 g,则需要多少只大鼠做试验 (α=0.05) ?
典型抽样的缺点 抽样方法完全依赖于调查工作者的经验 和技能,结果很不稳定,也无法估计抽 样误差。
4抽样调查的目的和指标要求
在制订抽样方案时,首先应弄清抽样目的 及要解决的问题,要有具体的目的和指标。 是要了解总体的平均数,还是要了解事物 间的相应联系,这些问题要通过具体的指 标(即性状)来体现。
对于以频率表示统计结果的资料,其样本 容量的计算公式改变为:
n
4 pq L2
其中L的单位应与p、q一致。
例题3
某医生的按摩疗法预计对患者的治愈率为 75%,若允许的误差为5%,则应调查多 少位患者才能验证这一结论(α=0.05)?
n
4 pq L2
4
0.75 0.25 0.052
300
(位)
成对资料和非成对资料样本容量的确定
随机抽样
简单随机抽样的方法 将总体内所有抽样单位全部编号,采用 随机方法确定被抽单位编号,构成样本。
第三章抽样的原理及类型
五、抽样设计得原则
1、目得性原则 2、可行性原则 3、高效性原则
第三节 样本规模与抽样误差
一、 样本规模及其计算
1所、含定元义素:样得本多规少模。又确称定样样本本容规量模,就指是得每就一是项样具本体中 得社会调查所必须解决得问题之一。
不能少于100个元素
2、简单随机抽样中样本规模计算公式: a,推论总体平均数
4、 实际抽取样本
实际抽取样本得工作就就是在上述几个步 骤得基础上,严格按照所选定得抽样方法,从抽样 框中抽取一个个得抽样单位,构成样本。依据抽 样方法得不同,以及依据抽样框就是否可以事先 得到等因素,实际得抽样工作既可能在研究者到 达实地之前就完成,也可能需要到达实地后才能 完成。即既可能先抽好样本,再下去直接对预先 抽好得对象进行调查或研究;也可能一边抽取样 本一边就开始调查或研究。
继续保持安静
置信区间
指在一定得置信度下,样本统计值与总体 参数值之间得误差范围。反映得就是抽样得 精确性程度。
二、抽样得作用
向人们提供一种实现“由部分认识整 体”这一目标得途径和手段。
日常生活中得抽样
第二节 抽样得类型与抽样程序
一、抽样得类型 从大得方面看,各种抽样都可以归为概率
抽样与非概率抽样两大类,这就是两种有 着本质区别得抽样类型。
抽样
从组成某个整体得所有元素得集合中,按 一定得方式选择或抽取一部分元素得过程。
比如,从1000户家庭构成得总体中,按一定 得方式抽取一个由100户家庭构成得样本得 过程。
抽样单位
抽样单位就就是一次直接得抽样所使用得 基本单位。抽样单位与构成总体得元素有时 就是相同得,有时又就是不同得。
如从32万名大学生抽取1000大学生,单个 大学生既就是元素,又就是抽样单位;但就是,抽 取40个班级(假定正好就是1000名)时,抽样单位 与构成总体得元素就不一样了。
产品品检中的抽样原理与方法
产品品检中的抽样原理与方法在产品品检中,抽样原理与方法是确保产品质量稳定的重要步骤。
通过合理的抽样,可以有效地评估整体产品批次的质量状况,减少检测时间和成本,提高生产效率。
本文将详细介绍产品品检中的抽样原理与方法。
我们来了解一下抽样的原理。
抽样是从总体中选取一部分样本进行检验,通过对样本的检验结果进行分析和判断,从而推断总体的质量状况。
抽样的原理基于以下两个前提假设:一是样品是从总体中随机抽取的,具有代表性;二是样本的检验结果可以反映总体的质量状况。
在抽样方法方面,主要有以下几种常见的抽样方法:1. 随机抽样:随机抽样是最常用的抽样方法之一。
它通过随机选择样本,可以保证样本的代表性。
在随机抽样中,每个产品都有相同的被选中的概率,从而避免了主观性和偏见的影响。
常见的随机抽样方法包括简单随机抽样、系统抽样和分层抽样等。
2. 方便抽样:方便抽样是根据方便和可得性选择样本。
这种方法便捷简单,但可能存在样本代表性差的问题,因为样本的选择主要取决于研究者的方便性和偏好。
3. 系统抽样:系统抽样是指根据事先规定的规则从总体中按照固定的间隔选取样本,比如每隔固定数量的产品选取一个样本。
这种抽样方法相对于方便抽样来说,具有一定的随机性和代表性。
4. 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抽样。
这种抽样方法通常用于总体的特征不均匀的情况下,可以提高样本的代表性。
在产品品检过程中,根据具体的需求和要求,选择合适的抽样方法对样本进行抽取,以达到准确评估产品质量的目的。
除了抽样方法,还需要确定抽样的样本量。
样本量的确定通常由以下几个因素决定:总体大小、抽样误差、可接受的风险水平和可接受的抽样误差。
为了保证抽样结果的准确性和可信度,还需要进行合理的统计分析。
常用的统计方法包括点估计和区间估计。
点估计是通过样本的检验结果,对总体的某个特征进行估计。
区间估计是通过计算样本统计量的置信区间,对总体参数进行估计。
采样的方法
采样的方法采样是指从总体中选取一部分作为研究对象的过程,是统计调查和研究的基础。
采样的方法有很多种,不同的研究对象和研究目的需要选择不同的采样方法。
下面将介绍几种常见的采样方法。
一、随机抽样。
随机抽样是一种简单随机抽样方法,它是根据概率的原理,以等概率的方式从总体中抽取样本的方法。
在进行随机抽样时,需要先确定总体的大小,然后使用随机数表或随机数发生器来进行抽样。
随机抽样能够保证样本的代表性和客观性,是一种常用的采样方法。
二、分层抽样。
分层抽样是将总体按照某种特征分成若干层,然后从每一层中分别进行随机抽样,最后将各层的样本合并在一起,形成最终的样本。
分层抽样能够保证每一层在样本中的代表性,适用于总体的特征较为复杂的情况。
三、整群抽样。
整群抽样是将总体按照某种特征划分成若干个群体,然后从这些群体中随机抽取若干个群体作为样本。
整群抽样适用于总体中群体之间差异较大的情况,能够减少样本的数量和调查成本。
四、方便抽样。
方便抽样是指根据研究者的方便性和可及性来选择样本的方法,这种方法的优点是简单方便,但是样本的代表性和客观性较差,容易产生偏差,因此在科学研究中往往不推荐使用。
五、系统抽样。
系统抽样是指按照一定的规律从总体中抽取样本的方法,比如每隔若干个单位抽取一个样本。
系统抽样能够保证样本的代表性和客观性,适用于总体中单位排列有序的情况。
六、多阶段抽样。
多阶段抽样是将总体按照一定的层次结构进行多次抽样的方法,适用于总体较大、分布较广的情况。
多阶段抽样能够减少调查成本,但是也容易引入抽样误差。
以上是几种常见的采样方法,不同的研究对象和研究目的需要选择适合的采样方法,以保证研究结果的准确性和可靠性。
在进行采样时,需要注意样本的代表性、客观性和随机性,避免产生偏差,从而得到科学、可靠的研究结论。
概率论-抽样原理与方法
2021/7/22
1
抽样是从所研究的总体中抽取一定数量的 个体构成样本,通过对样本特征的研究和 计算,进而 对总体特征作出推断。
2021/7/22
***** *************
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2021/7/22
13
三、成对资料样本容量的确定
=
n
t02.05sd
2
2
4s
d2 2
d
d
sd = sx1 x2
2021/7/22
14
四、非成对资料样本容量的确定
=
n
2t s 2 0.05 x 21 x 2
(x1 x 2) 2
2
8sx1 x2 (x1 x2)2
2021/7/22
15
[例]某职业病防治所用两种疗法治疗矽肺患者, 一个疗程后,患者血清粘蛋白下降值甲疗法 平均为2.6(mg),乙疗法平均为2.0(mg,) 两种疗法下降值之合并标准差为1.3(mg)。 若要发现两组疗效相差显著,每组至少应观 察多少病人?
四、重复抽样和不重复抽样
2021/7/22
6
抽样误差的概念:由于生物界变异普遍存在,进 行随机抽样时,不可避免地造成样本统计量与总 体参数之间或各样本统计量之间的差别,称为抽 样误差。
2021/7/22
7
抽样误差存在的根本原因:个体差异 由于个体差异的普遍存在,所以抽样误差是
不可避免的(但其存在是有规律的),为更加准 确地通过样本统计量估计其总体参数,就应该寻 找抽样误差的规律,估计抽样误差的大小。
抽样检验的原理及分类
抽样检验的原理及分类一、引言抽样检验是统计学中常用的一种方法,它的主要目的是通过对样本数据进行统计分析,来推断总体参数是否满足某种设定的假设。
本文将介绍抽样检验的根本原理以及常见的分类方法。
二、抽样检验的根本原理抽样检验的根本原理是通过在总体中抽取一局部样本数据,根据样本数据进行统计,再通过计算样本统计量与总体参数之间的差异,推断总体参数是否满足某种假设。
其核心思想是从一局部样本数据中推断总体是否具有某种特征。
三、抽样检验的分类抽样检验根据所要检验的总体参数类型和实际问题的要求,可以分为以下几类:1. 单样本检验单样本检验适用于只有一个总体参数需要进行推断的情况。
常见的单样本检验方法包括:•单样本均值检验:用于判断总体均值是否等于某个特定值。
•单样本比例检验:用于判断总体比例是否等于某个特定值。
2. 双样本检验双样本检验适用于需要比拟两个总体参数是否具有差异的情况。
常见的双样本检验方法包括:•独立样本均值检验:用于比拟两个独立样本的均值是否相等。
•独立样本比例检验:用于比拟两个独立样本的比例是否相等。
•配对样本均值检验:用于比拟两个配对样本的均值是否相等。
3. 多样本检验多样本检验适用于需要比拟多个总体参数是否具有差异的情况。
常见的多样本检验方法包括:•单因素方差分析:用于比拟多个样本的均值是否存在显著差异。
•多重比拟方法:用于进一步比拟多个样本之间的差异情况。
4. 非参数检验非参数检验是一种不依赖于总体分布假设的统计方法,适用于样本数据不满足正态分布的情况。
常见的非参数检验方法包括:•Wilcoxon符号秩检验:用于比拟两个配对样本的总体中位数是否相等。
•Mann-Whitney U检验:用于比拟两个独立样本的总体中位数是否相等。
•Kruskal-Wallis H检验:用于比拟多个样本的总体中位数是否存在显著差异。
四、总结抽样检验是统计学中非常重要的一项分析方法,通过统计样本数据来推断总体参数是否满足某种假设。
抽样的方案有哪几种方法
抽样的方案有哪几种方法抽样的方案有哪几种方法摘要:抽样是研究中常用的一种方法,通过从总体中选取一部分样本进行研究,可以得到总体的一些特征或者结论。
本文将介绍抽样的概念以及常见的抽样方法,包括简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样、多阶段抽样和方便抽样。
通过深入了解这些抽样方法,可以帮助策划师在实践中更好地进行调研和分析。
一、简单随机抽样简单随机抽样是最常用的一种抽样方法,其原理是从总体中随机地选取样本,使得每个样本被选中的概率相等。
简单随机抽样通常需要使用随机数表或者随机数发生器来进行样本的选择。
这种方法适用于总体分布均匀的情况,且样本数量较少的场景。
二、分层抽样分层抽样是将总体分为若干个层次,然后从每个层次中随机选择一定数量的样本。
这种方法的优势在于可以对不同层次的样本进行比较,从而获得更准确的结果。
分层抽样通常需要先对总体进行分层,然后在每个层次中进行简单随机抽样。
三、整群抽样整群抽样是将总体分为若干个群组,然后随机选择其中一部分群组作为样本。
与分层抽样类似,整群抽样也可以提高样本的代表性和可比性。
这种方法适用于总体中的群组内部存在相似性的情况,例如在研究不同地区的消费行为时,可以将地区作为群组进行抽样。
四、系统抽样系统抽样是按照一定的规则从总体中选取样本,规则可以是等间隔、等概率等。
系统抽样通常比简单随机抽样更加方便,因为不需要使用随机数表或者随机数发生器。
然而,系统抽样可能存在周期性的问题,如果总体中存在某种规律性的分布,可能导致抽样结果的偏差。
五、多阶段抽样多阶段抽样是将总体按照一定的层次结构进行分层,然后在每个层次中进行抽样。
这种方法通常用于总体较大、难以直接抽样的情况。
多阶段抽样可以减少调查的难度和成本,但同时也会增加误差。
六、方便抽样方便抽样是最不科学的一种抽样方法,通常是根据调查者的方便程度选择样本。
这种方法的优势在于操作简单、成本低,但是样本的代表性和可比性往往较差。
方便抽样适用于初步了解问题或者进行探索性研究,但在科学研究中应尽量避免使用。
抽样检验方案的原理有哪些内容
抽样检验方案的原理有哪些内容抽样检验方案的原理有哪些内容摘要:抽样检验是一种常用的统计方法,用于从总体中抽取样本,通过对样本进行统计推断来判断总体的特征。
抽样检验方案是指在进行抽样检验时所需制定的详细计划和步骤。
本文将从以下六个方面展开叙述:抽样检验的基本原理、样本容量确定的原理、样本选择方法的原理、假设检验的原理、显著性水平的确定原理以及统计效应量的原理。
一、抽样检验的基本原理抽样检验的基本原理是基于概率统计理论,通过对样本进行推断,来对总体的特征进行判断。
抽样检验的理论基础是中心极限定理,即当样本容量足够大时,样本均值的分布会趋近于正态分布。
基于此原理,可以利用样本均值与总体均值之间的差异,来进行假设检验。
二、样本容量确定的原理样本容量的确定是抽样检验方案中一个重要的步骤。
样本容量的确定需要考虑到统计推断的可靠性和实际可行性。
一般而言,样本容量越大,统计推断的可靠性越高。
根据统计学原理,可以利用样本容量与总体方差之间的关系来确定样本容量。
三、样本选择方法的原理样本选择是抽样检验方案中另一个重要的步骤。
常用的样本选择方法有随机抽样、系统抽样、分层抽样等。
样本选择的原理是要保证样本的代表性和随机性,以确保样本能够准确反映总体的特征。
四、假设检验的原理假设检验是抽样检验的核心内容,用于判断样本与总体之间的差异是否显著。
假设检验的原理是通过对样本的统计量与期望值之间的比较,来进行统计推断。
常用的假设检验方法有单样本检验、独立样本检验、配对样本检验等。
五、显著性水平的确定原理显著性水平是假设检验中的一个重要参数,用于判断样本与总体之间的差异是否显著。
显著性水平的确定原理是根据抽样分布的特征和统计学理论,通过设定一个合理的阈值来进行判断。
通常,显著性水平取0.05或0.01。
六、统计效应量的原理统计效应量是用于衡量样本与总体之间差异的大小的指标。
统计效应量的原理是根据样本均值与总体均值之间的差异和总体的标准差,来计算样本与总体之间的效应量。
(抽样检验)第七章第一次课抽样原理与方法
(抽样检验)第七章第⼀次课抽样原理与⽅法第⼀节抽样⽅案的制定在科学研究中,除了进⾏控制试验外,有时也要进⾏调查研究。
调查研究是对已有的事实通过各种⽅式进⾏了解,然后⽤统计的⽅法对所得数据进⾏分析,从⽽找出其中的规律性。
例如,了解畜禽品种及⽔产资源状况;探索和分析对某种疾病有效的防治规律、措施以及新的检验⼿段和⽅法等。
由于现场调查⽴⾜于⽣产实际,所以它是研究和解决实际问题的⼀种重要研究⽅法。
同时,控制试验的研究课题,往往是在调查研究的基础上确定的;试验研究的成果,⼜必须在其推⼴应⽤后经调查得以验证。
为了使调查研究⼯作有⽬的、有计划、有步骤地顺利开展,必须事先拟定⼀个详细的调查计划。
调查计划应包括以下⼏个内容:(⼀) 调查研究的⽬的任何⼀项调查研究都要有明确的⽬的,即通过调查了解什么问题,解决什么问题。
例如,家畜健康状况的调查的⽬的是评定家畜健康⽔平;畜禽品种资源调查的⽬的是了解畜禽品种的数量、分布与品种特征特性等情况。
同时,调查研究的⽬的还应该突出重点,⼀次调查应针对主要问题收集必要的数据,深⼊分析,为主要问题的解决提出相应的措施和办法。
(⼆) 调查的对象与范围根据调查的⽬的,确定调查的对象、地区和范围,划清调查总体的同质范围、时间范围和地区范围。
例如,四川省家禽品种资源调查,调查地区为四川省,调查总体和对象为全省各市、县的家禽,调查时间从2000年1⽉到2000年12⽉。
(三) 调查的项⽬调查项⽬的确定要紧紧围绕调查⽬的。
调查项⽬确定的正确与否直接关系到调查的质量。
因此,项⽬应尽量齐全,重要的项⽬不能漏掉;项⽬内容要具体、明确,不能模棱两可。
应按不同的指标顺序以表格形式列⽰出来,以达到顺利完成搜集资料的⽬的。
例如,家禽品种资源调查项⽬有:种类(鸡、鸭、鹅等)、品种(柴鸡、来航、⽩洛克等),数量、体重、产蛋性能等项⽬。
调查项⽬有⼀般项⽬和重点项⽬之分。
⼀般项⽬主要是指调查对象的⼀般情况,⽤于区分和查找,如畜主姓名、住址及编号等。
抽样调查的一般原理与抽样估计
抽样调查的一般原理与抽样估计引言抽样调查是研究人口、社会、经济问题的重要研究方法之一。
在进行抽样调查时,我们不能对整个人群或总体进行研究,因此需要通过对样本的调查来推断总体的一般特征。
本文将介绍抽样调查的一般原理和抽样估计方法,以帮助读者更好地理解和应用这一方法。
一、抽样调查的一般原理抽样调查的一般原理基于以下几个基本假设:总体具有某种特征或现象,样本可以代表总体,样本的观察结果可以推断总体的一般特征。
总体是指研究对象的全部个体或事物的集合,也称为目标总体或研究总体。
样本是从总体中选取的一部分个体或事物,用来代表总体。
在抽样调查中,选择适当的样本对于得出准确的估计结果至关重要。
2. 抽样方法抽样方法是选择样本的过程和方式,常用的抽样方法包括随机抽样、分层抽样和系统抽样等。
随机抽样是指按照一定的概率规则从总体中随机选择个体作为样本,确保样本具有代表性。
分层抽样是将总体划分为若干个层次,然后从每个层次中采取样本。
系统抽样是按照一定的间隔从总体中选择样本个体。
样本容量是指抽样调查中选取的样本的大小。
样本容量的确定需要考虑估计误差、置信水平和总体特征等因素。
通常情况下,样本容量越大,估计结果的准确度越高。
二、抽样估计方法抽样估计方法是通过对样本的调查结果进行分析和推断,得出总体特征的估计值。
主要有点估计和区间估计两种方法。
1. 点估计点估计是通过样本数据得到总体参数的一个估计值。
例如,样本均值可以作为总体均值的点估计。
点估计是抽样调查中最常用的估计方法之一,它简单、直观,但不给出估计值的准确程度。
2. 区间估计区间估计是通过对样本数据进行分析,得出总体参数的估计区间。
例如,通过计算样本均值和标准差,可以得到总体均值的估计区间。
区间估计给出了估计值的准确程度,可以通过置信水平来度量。
常用的置信水平有95%和99%等。
三、抽样调查的应用抽样调查广泛应用于社会科学、经济学、市场调研等领域。
通过抽样调查,可以了解人口特征、社会现象、市场需求等重要信息。
抽样检验方法与原理
抽样检验方法与原理抽样检验是一种常用的数据分析方法,用于验证某个总体的某个特征是否具有统计学意义。
它通过从总体中随机选择一部分样本,利用统计学原理和方法来判断样本数据与总体之间是否存在显著差异。
本文将介绍抽样检验的一般原理和常见方法,帮助读者更好地理解和应用这一重要的数据分析工具。
一、抽样检验的基本原理抽样检验基于概率统计的理论,其核心原理是利用样本的统计特征推断总体的统计特征。
在进行抽样检验时,我们首先需要确定一个虚无假设(null hypothesis)和一个备择假设(alternative hypothesis)。
虚无假设表示我们认为样本数据与总体数据无显著差异,备择假设则表示我们认为样本数据与总体数据存在显著差异。
然后,我们通过计算样本数据的统计量和概率分布来得出检验统计量(test statistic)的值。
检验统计量是样本数据的函数,用于测量样本数据与虚无假设的差异程度。
统计学家经过严密的研究,提出了许多常见的检验统计量,比如t检验、F检验、χ²检验等。
接着,我们计算检验统计量的概率值,即p值(p-value)。
p值表示在虚无假设成立的条件下,观察到与样本相对应或更极端情况发生的概率。
若p值小于预设的显著性水平(significance level),通常为0.05或0.01,我们就有足够的证据拒绝虚无假设,接受备择假设。
最后,我们根据统计推断的结果来得出结论。
如果拒绝了虚无假设,则可以认为样本数据与总体数据存在显著差异;反之,则不能得出显著差异的结论。
二、常见的抽样检验方法1. t检验t检验是用于比较两个样本均值是否存在显著差异的方法。
常见的t检验包括独立样本t检验(用于比较两个独立样本均值)和配对样本t检验(用于比较同一样本在不同条件下的均值)。
t检验的原理是根据样本均值和标准差,计算检验统计量t值,并根据自由度和显著性水平查找t分布表得出p值。
2. F检验F检验用于比较两个或多个样本方差是否存在显著差异。
抽样操作的原理
抽样操作的原理抽样是指从一个总体中选择一部分个体进行观察或研究的操作。
在进行抽样操作时,我们需要了解抽样的原理,以确保抽样结果能够准确、可靠地代表总体的特征和性质。
抽样操作的原理可以归结为以下几个方面:1. 总体的定义和界定:在进行抽样之前,需要明确定义总体,确立总体包含的个体范围。
总体可以是人群、产品或其他具体对象的集合。
清楚地定义总体有助于抽样过程的规划和实施。
2. 随机性原则:在抽样过程中,应该充分利用随机性原则,即每个个体被选中的机会应该是等概率的。
这样可以避免选择个体时产生偏倚,确保样本对总体具有代表性。
3. 样本的大小:样本的大小是抽样操作中的一个重要因素。
样本的大小需要根据研究目的、统计方法和资源等因素来确定。
通常情况下,样本越大,抽样结果越准确。
但是,样本的大小也要考虑到实际情况,不能过分增加样本规模。
4. 抽样方法的选择:根据总体的性质和研究目的,选择适当的抽样方法是非常重要的。
常见的抽样方法包括简单随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样等。
不同的抽样方法适用于不同的研究问题,选择合适的抽样方法可以提高抽样效率和准确性。
5. 抽样误差的控制:抽样过程中难免会产生抽样误差。
抽样误差是指样本结果与总体参数之间的差异。
为了控制抽样误差,在抽样过程中需要注意抽样方法的可行性和适用性,确保样本的代表性和可靠性。
6. 统计分析的方法:抽样操作的最终目的是为了进行统计分析并做出总体推论。
根据样本的特征和总体的性质,选择适当的统计方法进行分析。
常见的统计分析方法包括描述性统计分析、推论统计分析等。
统计分析的结果能够给出样本的特征和总体的推论。
总之,抽样操作的原理涉及到总体的定义、随机性、样本大小、抽样方法的选择、抽样误差的控制和统计分析的方法等方面。
在进行抽样操作时,需要综合考虑这些原理,确保抽样结果能够具有代表性、准确性和可靠性。
生物统计学之抽样原理与方法
生物统计学之抽样原理与方法抽样是生物统计学中常用的一种数据收集方法,因为在生物研究中,通常很难收集到整个总体的数据。
抽样的核心原理是通过从总体中选择代表性的样本数据,来推断总体的特征。
在本文中,我们将探讨抽样的原理和方法。
抽样原理:1.总体与样本总体是指被研究者要推断和描述的对象的全体,样本则是从总体中选择出来的一部分个体。
通过分析样本的数据,我们可以推断总体的特征。
2.随机性抽样需要具备随机性,即每个总体个体都有相同的机会被选入样本,确保样本具有代表性。
通常使用随机数表、随机数生成器等方法来保证抽样的随机性。
3.样本容量样本容量是指样本中包含的个体数。
合适的样本容量对于得到准确的推断结果非常重要。
样本容量通常是通过计算抽样误差、预期得到的推断精度以及可用的资源来确定的。
抽样方法:1.简单随机抽样简单随机抽样是一种最常用的抽样方法,每个个体有相同的机会被选入样本。
这种方法需要保证抽样过程的随机性,可以使用随机数表或者随机数生成器来生成随机数,然后按照这些随机数选择个体。
2.分层抽样当总体可以划分为若干个不重叠的子总体时,可以使用分层抽样方法。
将总体划分为几个层次,每个层次内的个体相似,然后从每个层次中随机选择一部分个体组成样本。
3.整群抽样当总体可以划分为若干个互不重叠的子总体时,可以使用整群抽样方法。
将总体划分为几个子总体,然后随机选择一部分子总体,并从选中的子总体中选择全部个体作为样本。
4.系统抽样系统抽样是指按照一定规则从总体中选择个体组成样本。
例如,从总体中随机选择一个个体作为起始点,然后按照一定的间隔依次选择其他个体,直到达到样本容量为止。
5.多阶段抽样多阶段抽样是将抽样过程进行多次划分,每次划分时采用不同的抽样方法。
例如,可以先按整群抽样方法选择若干个互不重叠的子总体,然后在每个子总体内再采用简单随机抽样方法选择个体。
抽样是生物统计学中一种重要的数据收集方法,通过从总体中选择代表性的样本数据,可以对总体进行推断和描述。
抽样方案有几种方法分别是什么
抽样方案有几种方法分别是什么抽样方案有几种方法分别是什么摘要:在统计学中,抽样是一种常用的数据收集方法,它通过从总体中选取部分样本来进行研究和推断。
为了得到有效和可靠的样本结果,研究者需要选择合适的抽样方案。
本文将介绍六种常用的抽样方法,包括简单随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样、多级抽样和方便抽样,并对每种方法进行详细讲解和比较。
一、简单随机抽样简单随机抽样是最基本的抽样方法之一,它的原理是通过随机选择个体或样本,使得每个个体被选中的概率相等。
具体操作包括以下几个步骤:1)确定总体:确定需要研究的总体范围和特征;2)制定抽样框架:建立总体中每个个体的清单或框架;3)确定样本大小:确定需要研究的样本数量;4)使用随机数表或计算机随机数生成器进行抽样:按照随机数的顺序,依次选取样本。
二、系统抽样系统抽样是一种按照一定规则选取样本的方法,它的特点是简单易行、结果可靠。
具体操作包括以下几个步骤:1)确定总体和样本量;2)计算抽样间隔:将总体数量除以样本量,得到抽样间隔;3)随机确定一个起始点:使用随机数表或计算机随机数生成器,随机选取一个起始点;4)按照抽样间隔选取样本:从起始点开始,每隔抽样间隔个个体选取一个样本。
三、分层抽样分层抽样是根据总体的特征将其划分为若干个层次,然后在每个层次中进行独立抽样的方法。
它可以提高样本的代表性和效率,适用于总体的特征有明显差异的情况。
具体操作包括以下几个步骤:1)确定总体和样本量;2)根据总体特征划分层次:将总体划分为若干个层次,每个层次有相同的特征;3)确定每个层次的样本量:根据每个层次的特征和样本比例,确定每个层次的样本数量;4)在每个层次中进行抽样:使用简单随机抽样或其他抽样方法,在每个层次中独立进行抽样。
四、整群抽样整群抽样是将总体划分为若干个群组,然后随机抽取部分群组进行研究的方法。
它可以减少调查的成本和工作量,适用于总体的群组之间差异较小的情况。
具体操作包括以下几个步骤:1)确定总体和样本量;2)将总体划分为若干个群组:将总体按照某种特征划分为若干个群组,每个群组有相同的特征;3)随机选取部分群组:使用随机数表或计算机随机数生成器,随机选取部分群组进行研究;4)在选定的群组中进行全面调查:对选定的群组进行全面调查,得到样本结果。
抽样原理及方法
抽样原理及方法一、抽样的基本原则随机化是抽样研究的基本原则。
所谓随机化原则,是指在进行抽样时,总体中每一个体是否被抽取,并不由研究者主观决定,而是每一个体按照概率原理被抽取的可能性是相等的。
二、抽样的几种重要方法抽样有两种方法;非概率抽样和概率抽样。
使用哪种方法主要取决于我们是否打算对总体进行推断。
非概率抽样用主观的(非随机的)方法从总体中抽取单元,它是一种快速、简易且省钱的抽样方法。
但要能从样本对总体进行推算,必须假定样本对总体具有代表性,而在非概率抽样情形做这样的假设将有很大风险。
概率抽样则是基于随机的原则从总体中抽取单元。
与非概率抽样相比,概率抽样较为复杂,费时,费用也较高,然而,由于单元是从总体中随机抽取出来的。
而且能计算每一个单元的入样概率,因此能得到可靠的估计值及其抽样误差的估计值,并对总体进行推断。
下面介绍的是概率抽样的几种重要方法。
1、简单随机抽样它是最基本的抽样方法,适用范围广,最能体现随机化原则,原理简单。
抽取时,总体中每个个体应有独立的、等概率被抽取的可能。
抽取的样本满足两个基本条件:代表性和独立性,常用的具体抽取方式有抽签法和随机数字法。
有简单随机抽样得到的样本为简单随机样本。
尽管在总体构成信息不同的情况下需要酌情采取不同的抽样方法,如分层抽样方法、集团抽样等,但随即抽样是各种抽样方法内含的基本要求,有四种不同的简单随机抽样方式:不重复抽样(还原抽样、放回抽样);不重复抽样(非还原抽样、无放回抽样);有序抽样(既考虑到何元素有考虑到各种元素出现的顺序);无序抽样(只考虑到哪些元素不考虑各元素出现的顺序)。
2、等距抽样它也叫做机械抽样或系统抽样。
在实施时,将已遍好号码的个体排成顺序,在计算出抽样距离,然后按抽样距离抽取样本。
第一个样本采用的是简单随机抽样的办法抽取。
K(抽样距离)=N(总体规模)/n(样本规模)一般来说,这种抽样方法比简单随机抽样简便易行,而且它比较均匀地抽到总体中各个部分的个体,样本的代表性比简单随机抽样好。
抽样原理及方法
抽样原理及方法一、抽样的基本原则随机化是抽样研究的基本原则。
所谓随机化原则,是指在进行抽样时,总体中每一个体是否被抽取,并不由研究者主观决定,而是每一个体按照概率原理被抽取的可能性是相等的。
二、抽样的几种重要方法抽样有两种方法;非概率抽样和概率抽样。
使用哪种方法主要取决于我们是否打算对总体进行推断。
非概率抽样用主观的(非随机的)方法从总体中抽取单元,它是一种快速、简易且省钱的抽样方法。
但要能从样本对总体进行推算,必须假定样本对总体具有代表性,而在非概率抽样情形做这样的假设将有很大风险。
概率抽样则是基于随机的原则从总体中抽取单元。
与非概率抽样相比,概率抽样较为复杂,费时,费用也较高,然而,由于单元是从总体中随机抽取出来的。
而且能计算每一个单元的入样概率,因此能得到可靠的估计值及其抽样误差的估计值,并对总体进行推断。
下面介绍的是概率抽样的几种重要方法。
1、简单随机抽样它是最基本的抽样方法,适用范围广,最能体现随机化原则,原理简单。
抽取时,总体中每个个体应有独立的、等概率被抽取的可能。
抽取的样本满足两个基本条件:代表性和独立性,常用的具体抽取方式有抽签法和随机数字法。
有简单随机抽样得到的样本为简单随机样本。
尽管在总体构成信息不同的情况下需要酌情采取不同的抽样方法,如分层抽样方法、集团抽样等,但随即抽样是各种抽样方法内含的基本要求,有四种不同的简单随机抽样方式:不重复抽样(还原抽样、放回抽样);不重复抽样(非还原抽样、无放回抽样);有序抽样(既考虑到何元素有考虑到各种元素出现的顺序);无序抽样(只考虑到哪些元素不考虑各元素出现的顺序)。
2、等距抽样它也叫做机械抽样或系统抽样。
在实施时,将已遍好号码的个体排成顺序,在计算出抽样距离,然后按抽样距离抽取样本。
第一个样本采用的是简单随机抽样的办法抽取。
K(抽样距离)=N(总体规模)/n(样本规模)一般来说,这种抽样方法比简单随机抽样简便易行,而且它比较均匀地抽到总体中各个部分的个体,样本的代表性比简单随机抽样好。
抽样理论与方法
抽样理论与方法抽样是统计学中一项重要的技术,它能够帮助我们从大规模的数据集中获取有代表性的样本,以便进行统计推断和分析。
抽样理论和方法的研究对于统计学的发展起到了重要的推动作用。
本文将探讨抽样理论与方法的基本概念、原理和应用。
一、抽样的基本概念抽样是指从总体中选择出一部分个体或观察值,以代表总体的特征。
总体是指我们研究的对象的全体,而样本则是从总体中选取的一部分。
通过对样本的研究,我们可以推断出总体的特征。
抽样的目的是为了减少调查成本和工作量,同时又能够保持调查结果的准确性和可靠性。
二、抽样的原理抽样的原理是基于概率论的。
在抽样过程中,我们通过随机抽取的方法来选择样本。
这样做的目的是为了让每个个体或观察值都有被选中的机会,并且能够保证样本具有代表性。
概率抽样是指每个个体或观察值被选中的概率是已知的,并且相互独立。
常见的概率抽样方法包括简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等。
三、抽样方法的应用抽样方法在各个领域都有广泛的应用。
在市场调研中,抽样方法可以帮助我们从目标人群中选取样本,以了解他们的购买行为和偏好。
在医学研究中,抽样方法可以帮助我们从患者中选取样本,以便进行疾病的诊断和治疗。
在社会调查中,抽样方法可以帮助我们从受访者中选取样本,以了解他们的态度和观点。
抽样方法还被广泛应用于质量控制、环境监测、经济预测等领域。
四、抽样理论的发展抽样理论的发展经历了多个阶段。
早期的抽样理论主要关注简单随机抽样和分层抽样,以及对样本误差的估计。
随着统计学的发展,越来越多的抽样方法被提出,如整群抽样、多阶段抽样等。
同时,抽样理论也逐渐与其他统计学方法相结合,形成了一套完整的统计推断体系。
近年来,随机抽样方法和非随机抽样方法的结合也成为了研究的热点之一。
总结抽样理论与方法是统计学中一项重要的技术,它可以帮助我们从大规模的数据集中获取有代表性的样本。
抽样的基本概念是从总体中选择出一部分个体或观察值,以代表总体的特征。
抽样的原理是基于概率论的,通过随机抽取的方法来选择样本,以保证样本具有代表性。
教育科学研究方法抽样方法
教育科学研究方法抽样方法教育科学研究方法中的抽样方法是进行实证研究的重要步骤之一,选取合适的抽样方法可以保证研究结果的有效性和普遍性。
在教育科学研究中,常用的抽样方法包括随机抽样、整群抽样、被试者自愿报名等,下面将介绍这些抽样方法的原理和应用。
1.随机抽样:随机抽样是一种随机选择样本的方法,可以有效避免研究者的主观偏好。
在随机抽样中,每个样本具有等概率被选中的机会,并且样本之间是相互独立的。
这种抽样方法可以保证样本的代表性和可靠性。
2.整群抽样:整群抽样是将人群按照其中一种特征进行分组,然后在每个群体中随机选择部分样本进行研究。
整群抽样可以减少抽样过程中的时间和成本,同时还可以提高样本间的相似性,使研究结论更具普遍性。
3.被试者自愿报名:被试者自愿报名是一种主动参与研究的抽样方法。
在教育科学研究中,研究者可能需要参与其中一种特定教育项目或训练的人员作为研究对象。
通过被试者自愿报名的方式,可以方便地获取符合研究要求的样本。
在选择抽样方法时,研究者需要根据研究目的和研究对象的特点,综合考虑样本数目、样本分布、研究资源和时间等因素。
应当尽量选取具有代表性的样本,以提高研究结果的可靠性和推广性。
此外,抽样方法的选择还应符合伦理原则,保护被研究对象的权益。
除了上述常见的抽样方法,还有其他一些特殊的抽样方法,如分层抽样、系统抽样、多阶段抽样等,它们在教育科学研究中也有着重要的应用。
对于特定的研究问题,研究者可以根据具体情况选择适合的抽样方法。
总之,抽样方法在教育科学研究中具有重要作用,选取合适的抽样方法可以保证研究结果的有效性和普遍性。
研究者应根据研究目的和研究对象的特点,综合考虑各种因素并遵循伦理原则,选择合适的抽样方法进行实证研究。
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总体单位编号
对总体单位编号就是将总体的所有抽样单 位依其所处的自然位置或某种特征编排号 码。编号方法无统一规定,可根据实际情 况及习惯酌情确定。
编制抽样调查表
0.04
0.05
n
8 0.93 0.07 0.042
326
3抽样的基本方法
抽样调查是从总体中抽取一定数量的观察 单位组成样本。其目的就是由样本指标来 推断总体的特征。抽样方法正确与否,关 系到样本是否具有代表性,也直接影响到 由样本所得估计值的准确性。
根据研究情况的不同,抽样方法可分为: 随机抽样、顺序抽样、典型抽样。
随机抽样
分层随机抽样的优点: 在总体内各抽样单位间的差异比较明显 的情况下,若将总体分为几个比较同质 的区层,就能提高抽样精度。 分层随机抽样同时运用了随机和分层局 部控制原理,不仅降低了抽样误差,也 可以运用统计方法来估算抽样误差。
随机抽样
整体抽样 把总体分成若干群,以群为单位,进行 随机抽样,对抽到的样本全面调查。 其特点在于以“群”为抽样单位,“群” 间的差异越小,被抽的“群”越多,抽 样误差越小。 与简单随机抽样相比较,在相等的抽样 分数下,它减少了所抽查单位的数目, 同时增大了每个调查单位。
例题5
某科学家对一定年龄女童的体重差异进行 了测量,结果显示其差异的标准差为1.5 kg。若要使测量结果的误差为0.2 kg,则 应对多少组女童进行调查?
n 2t02.05s2 81.52 450(组) (x1 x2 )2 0.22
补充:两样本频率比较时样本容量的确定
两样本频率比较时,样本容量的计算公式 为:
典型抽样的缺点 抽样方法完全依赖于调查工作者的经验 和技能,结果很不稳定,也无法估计抽 样误差。
4抽样调查的目的和指标要求
在制订抽样方案时,首先应弄清抽样目的 及要解决的问题,要有具体的目的和指标。 是要了解总体的平均数,还是要了解事物 间的相应联系,这些问题要通过具体的指 标(即性状)来体现。
顺序抽样
按某种既定顺序从总体(有限总体)中抽 取一定数量的个体构成样本。
具体方法是,将总体的观察单位按某一顺 序号分成n个部分,再从第一部分随机抽 取第k号观察单位,依次用相等间隔,从 每一部分各抽取一个观察单位组成样本。
顺序抽样
顺序抽样的优点 可避免抽样时受人们主观偏见的影响, 且简便易行。 容易得到一个按比例分配的样本。 样本观察单位在总体分布均匀,故其抽 样误差一般小于简单随机抽样,能得到 较准确的结果。
典型样本代表着总体的绝大多数,如果选 择合适,可得到可靠的结果,尤其从容量 很大的总体中选取较小数量的抽样单位时, 往往采用这种方法。
这种抽样方法完全依赖于调查工作者的经 验和技能,结果很不稳定,也无法估计抽 样误差。
典型抽样
典型抽样的优点 典型样本代表着总体的绝大多数,如果 选择合适,可得到可靠的结果,尤其从 容量很大的总体中选取较小数量的抽样 单位时,往往采用这种方法。
n
2u2 pq L2
8 pq L2
其中:p 为合并百分率;q (1 p)。
例题7
对两个食品厂进行抽查后,发现甲厂产品 合格率为95%,乙厂为91%,若要推断 两厂间食品的合格率是否确实相差4%, 取α=0.05时至少要检验多少批食品? p 0.95 0.91 0.93 2
q 1 0.93 0.07
样本统计数与总体参数的差别主要由“抽 样误差”所引起。抽样误差与总体参数的 估计有着密切关系。
样本平均数的标准误和置信区间
从理论上说,各样本平均数的平 均数是对总体平均数的最好估计 值,即:
x
且容量为n的样本平均数的方差 等于总体方差的1/n,即:
2 x
2
n
x
n
样本平均数的标准误和置信区间
在实际工作中,从总体中抽出多个样本计
确定样本容量和抽样分数
一般地讲,样本容量与精确度有关,样本容量越 大,精确度越高。但样本容量的增加势必引起人、 财、物耗费的增加和时间的延长,因此样本容量 的大小应适当。
样本容量与置信概率也有关,置信概率要求高的, 样本容量应适当大些,否则样本容量可适当小些。 要求抽样误差小的,样本容量应大些,否则样本 容量可适当小些。
随机抽样
简单随机抽样机方法确定被抽单位编号,构成样本。
随机抽样
简单随机抽样的注意事项 简单随机抽样适用于个体间差异较小、 所需抽取的样本单位数较小的情况。对 于那些具有某种趋向或差异明显和点片 式差异的总体不宜使用简单随机抽样。
随机抽样
分层随机抽样 是一种混合抽样,特点在于将总体按变 异原因或程度划分成若干区层,然后再 用简单随机抽样方法,从各区层按照一 定的抽样分数(即一个样本所包括抽样 单位数与其总体所包括的抽样单位数的 比值)抽选抽样单位。
生物统计学
第九章
抽样原理与方法
LOGO
主要内容
抽样误差的估计 样本容量的确定 抽样的基本方法 抽样方案的制定
LOGO
1抽样误差的估计
假设有一正态总体,对其进行k次抽样, 每个样本包含n个观测值,则可得到样本1、 样本2、……、样本k。
这k个样本的平均数可能各不相同,且其 中某个样本的平均数刚好等于总体平均数 的几率也很小。
双重抽样的方法 针对所研究的复杂性状的特性,首先找 出与之相关联的简单性状。再通过对该 简单性状的测量或调查,推算出复杂性 状。 在实际运用中,双重抽样可以推广为多 重抽样。
随机抽样
双重抽样的优点 对于复杂性状的调查研究可以通过仅测 定少量抽样单位而获得相应于大量抽样 单位的精确度。 当复杂性状必须通过破坏性测定才能调 查时,则仅有这种双重抽样方法可用。
成对资料样本容量的确定
对于成对资料中样本容量的计算,相应 的公式为:
n
t2 sd2 d2
其中:sd2 为试验所得各对间差异的方差; d 为各对间差异平均数。
例题4
某药物试验以大鼠为对象,治疗前后大 鼠体重差异标准差一般在20 g左右。
若要使治疗前后对大鼠体重差异的估计 精确到5 g,则需要多少只大鼠做试验 (α=0.05) ?
随机抽样
随机抽样要求在进行抽样的过程中,应该 使总体内所有个体均有同等机会被抽取。
由于抽样的随机性,可正确地估计试验误 差,从而得出科学合理的结论。
随机抽样可分为:简单随机抽样、分层随 机抽样、整体抽样、双重抽样。
随机抽样
简单随机抽样 是最简单、最常用的抽样方法,要求被 抽总体内每一个体被抽的机会均等。即 采用随机的方法直接从总体中抽出若干 抽样单位构成样本。
n t02.05sd2 4 202 64 (只)
d2
52
成对资料和非成对资料样本容量的确定
非成对资料样本容量的确定 对于非成对试验,相应的公式为:
n
2t2 s2 (x1 x2 )2
其中: 为试验各组间差异的方差
s2 为各组平均数的差异值。
x1 x2
若计算所得n <16,则将df=2(n-1)带入,直 到计算出的n为稳定数值为止。
顺序抽样
顺序抽样的缺点 如果总体内存在周期性变异或单调增 (减)趋势时,则很可能会得到一个偏 差很大的样本,产生明显的系统误差。 顺序抽样得到的样本并不是彼此独立的, 因此,对抽样误差的估计只是近似的。 通过顺序抽样的方法,不能计算抽样误 差、估计总体平均数的置信区间。
典型抽样
根据初步资料或经验判断,有意识、有目 的地选取一个典型群体作为代表(即样本) 进行调查记载,以估计整个总体。
sp
pq n
样本频率的标准误和置信区间
则总体频率在(1-α)置信水平上的置信区间 为:
( p uasp , p uasp )
2平均数资料样本容量的确定
确定样本容量前,必须先明确能够接受误差的 范围,并了解两类错误的概率和变量标准差的 大小,并根据试验和经验作出估计。
L t0.05sx
sx
n
4s2 L2
4 102 22
100
(棵)
例题2
条件同例题1,若要求估计误差不超过5 kg,问应抽取多少果树做样本?
n
4s2 L2
4 102 52
16
(棵)
n
t2
0.05
s2
L2
2.1312 102 52
18 (棵)
n
t2
0.05
s2
2.112 102
18
(棵)
L2
52
频率资料样本容量的确定
确定调查对象
调查对象指我们所要研究的总体,即根据 调查目的确定的观察对象;而观察单位是 指组成调查对象的各个单位或个体。
一般来说,总体大,抽样单位可大一些, 总体小,抽样单位可小一些。抽样单位的 大小应视具体问题的性质及费用等来确定。
确定抽样调查的方法
抽样方案中采用何种方法是制定抽样方案 的关键。抽样方法应根据具体调查研究的 目的和对象,结合各种抽样方法的特点, 并考虑抽样费用、工作难易和估计值的精 确度等综合因素作出决定。
随机抽样
双重抽样 当要研究的性状不容易观察测定时,为 了简易调查目标性状,可以设法找出另 一种易于观察测定且节省时间和经费的 性状,利用这两种性状客观存在的关系, 通过测定后一性状结果从而推算前一种 性状的测定结果。前一性状一般称为复 杂性状或直接性状,后一性状称为简单 性状或间接性状。
随机抽样
一般来讲,精确度要求高的,尽量采用分 层随机抽样、整体抽样和顺序抽样;要求 计算抽样误差时,就必须采用随机抽样; 要求费用低廉,抽样易于进行时,采用顺 序抽样、典型抽样、整体抽样。
确定抽样调查的方法
两次抽样法 第一次抽样先做小型的初步调查,以摸 清总体的概况为主,确定抽样的初级单 位是什么。然后再确定次级抽样单位是 什么。 在第一次抽样的基础上作出第二次抽样 调查方案,确定第二次抽样的样本容量、 抽样方法以及作出测量单位和方法的具 体规定,达到两次抽样的最优配置。