典型的抽样方法(案例)
典型的抽样方法(案例)
导语：抽样调查是一种非全面调查，它是从全部调查研究对象中，抽选一部分单位进行调查，并据以对全部调查研究对象作出估计和推断的一种调查方法。
显然，抽样调查虽然是非全面调查，但它的目的却在于取得反映总体情况的信息资料，因而，也可起到全面调查的作用。
抽样调查是建立在随机原则基础上，从总体中抽取部分单位进行调查，并概率估计原理，应用所的资料对总体的数量特征进行推断的一种调查方法。
例如，从某地区全部职工当中随机抽取部分职工，以家庭为单位按月调查取得有关收入、支出等方面的资料，并依据这些资料推断出全区职工的收支情况，这就是一种抽样调查。
从调查方法上来看，它是属于一种非全面调查。
但又与一般调查不同，它不只停留于搜集资料和整理资料，而且还要对资料进行分析，并据以推断总体的数量特征，从而提高统计的认识能力。
因此，抽样调查的理论和方法在统计中占有很重要的地位。
下面介绍一下常用的抽样方法：一. 简单随机抽样一般，设一个总体含有N个个体，从中逐个不放回地抽取n个个体作为样本（n≤N），如果每次抽取时总体内的个体被抽到的机会相等，就把这种抽样方法叫做简单随机抽样。
简单随机抽样的具体作法有：直接抽选法，抽签法，随机数法。
直接抽选法例如某项调查采用抽样调查的方法对某市职工收入状况进行研究，该市有职工56，000名，抽取5，000名职工进行调查，他们的年平均收入为10，000元，据此推断全市职工年收入为8，000--12，000元之间。
抽签法又称“抓阄法”。
它是先将调查总体的每个单位编号，然后采用随机的方法任意抽取号码，直到抽足样本。
在这里选取一个案例说明，如要在10个人中选取3个人作为代表，先把总体中的10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3次，就得到一个容量为3的样本。
这就是抽签法，与直接抽样法类似。
另一个经常被采用的方法是随机数法，即利用随机数表、随机数骰子或计算当然，随机抽样也有不足之处，它只适用于总体单位数量有限的情况，否则编号工作繁重；对于复杂的总体，样本的代表性难以保证；不能利用总体的已知信息等。
教育科研方法基础之抽样调查法论文
教育科研方法基础之抽样调查法一、抽样调查的三个典型案例案例一：第三次全国国民阅读与购买倾向抽样调查北京美兰德信息公司与中国出版科学研究所合作，调查我国居民阅读情况，调查覆盖了图书、杂志、报纸、音像、电子出版物、网络等出版门类，分析近年来我国国民的阅读目的、阅读兴趣、阅读偏好、购买行为，以及各类出版物市场容量等等，并对近期图书市场的发展趋势进行预测。
调查采用严格的地图块抽样方法，调查样本覆盖全国14个省份、21个城市，共回收8000多个城乡居民样本，调查质量得到客户的高度好评。
案例二：美兰德公司关于感冒药市场的抽样调查客户是世界制药业50强之一，并且是最早在中国建立合资药厂的国外制药公司。
其旗下的某著名品牌，在中国曾经畅销十多年，但由于受一突发事件的影响，该品牌遭到主管部门停产、停销的处理。
为了扭转这一不利局面，该公司决定对原有产品进行改进，在此基础上对该产品进行重新包装，对原有品牌名称进行调整，以便重新上市，夺回原有市场。
美兰德公司在该品牌主要销售区的20个省（市）内，采用分层不等概率多阶段抽样方法抽取样本，由访问员携问卷入户对5000名用户的进行访问。
调查结果显示，该产品原有品牌在居民心目中知名度仍然极高，总体印象较好。
但突发事件对城市居民的购买和使用还是有一定影响。
在这种情况下，美兰德公司建议继续使用原有品牌名称，但在原名称前加一个“新”字，以区别原有产品。
该公司接受了美兰德公司的建议。
产品重新上市后，销量大幅增加，达到预期效果。
案例三：《文学文摘》为预测1936年美国总统进行的抽样调查《文学文摘》是美国一个很有名的刊物，1936年《文学文摘》预测美国总统选举结果时发生了重大失误。
当年的两位总统候选人，一位是民主党的罗斯福，一位是共和党的兰登，当时大多数民意测验、新闻机构和政治观察家都预测罗斯福会获胜，但《文学文摘》与众不同，它预测兰登会以57%的优势战胜罗斯福。
但最后的结果却是罗斯福以62%：38%的压倒性优势当选。
谈谈几种典型地抽样方法(案例)
GDP，也就是国（地区）生产总值，是一个国家或地区的所有常住单位在一定时期所生产的全部最终产品和服务的价值总和。
正确理解GDP的定义，需要准确把握以下几方面的概念和容：（1）GDP核算遵循“在地原则”（2）GDP的生产者是“常住单位”（3）GDP以价值量形势表示（4）GDP核算的是“最终的”产品和服务。
2、GDP核算方法及积极作用3、GDP指标的局限性：（1）GDP不能反映经济发展的社会成本（2）GDP不能准确地反映一个国家财富的变化。
（3）GDP不能反映某些重要的非市场经营活动（4）GDP不能全面地反映人们的福利状况。
谈谈几种典型的抽样方法（案例）学院：经济学院班级： 08经41学号： 08084004：毛雪晨日期: 2011年10月20日摘要：本文以抽样方法为中心，主要阐述几种常见的抽样方法，如简单随机抽样，分层抽样，整群抽样，系统抽样以及配额抽样，探讨了各种抽样方法在实际生活的应用以及各自的优缺点等。
关键词：抽样调查，应用，缺点。
导语：抽样调查是一种非全面调查，它是从全部调查研究对象中，抽选一部分单位进行调查，并据以对全部调查研究对象作出估计和推断的一种调查方法。
显然，抽样调查虽然是非全面调查，但它的目的却在于取得反映总体情况的信息资料，因而，也可起到全面调查的作用。
抽样调查是建立在随机原则基础上，从总体中抽取部分单位进行调查，并概率估计原理，应用所的资料对总体的数量特征进行推断的一种调查方法。
例如，从某地区全部职工当中随机抽取部分职工，以家庭为单位按月调查取得有关收入、支出等方面的资料，并依据这些资料推断出全区职工的收支情况，这就是一种抽样调查。
从调查方法上来看，它是属于一种非全面调查。
但又与一般调查不同，它不只停留于搜集资料和整理资料，而且还要对资料进行分析，并据以推断总体的数量特征，从而提高统计的认识能力。
因此，抽样调查的理论和方法在统计中占有很重要的地位。
下面介绍一下常用的抽样方法：一. 简单随机抽样一般，设一个总体含有N个个体，从中逐个不放回地抽取n个个体作为样本（n≤N），如果每次抽取时总体的个体被抽到的机会相等，就把这种抽样方法叫做简单随机抽样。
抽样调查案例
抽样调查案例一、抽样调查的基本概念：某项调查采用抽样调查的方法对某市职工收入状况进行研究，该市有职工56，000名，其中男职工36，000名，女职工20，000名，抽取5，000名职工进行调查，他们的年平均收入为10，000元，据此推断全市职工年收入为8，000--12，000元之间。
二、随机数字表三、等距抽样例题：某产品的口味测试，需要运用等距抽样的方法从某校营销专业90名学生中抽选9名进行测试。
等距抽样图四、分层比例抽样法例题：某公司要估计某地家用电器的潜在用户。
这种商品的消费同居民收入水平相关，因而以家庭年收入为分层基础。
假定某地居民为1，000，000户，已确定样本数为1，000户，家庭年收入分10，000元以下，10，000——30，000元；30，000——60，000元，60，000元以上四层，其中收入在10，000元以下家庭户为180，000户，收入在10，000——30，000元家庭户为350，000户，收入在30，000——60，000元家庭户为3000，000户，收入在60，000元以下家庭户为170，000户， 采取分层比例抽样法，如何抽样？分层比例抽样示意图总体 层子样本样本五、整群抽样示意图 总体分群R=130抽样 R=5样本六、配额抽样：例如在一项关于某品牌洗发水的消费者座谈会的研究抽样中，研究对象为18—40岁的女性。
已确定样本量为24人。
研究者选择“经济收入”和“发型”为控制特征；并要求高低收入者各占50％，烫、直发型各占50％。
根据上述要求一个配额抽样的控制表便可设计出来。
如下表:车身电阻点焊焊接工艺案例一台捷达小轿车由于中部车身发生严重碰撞，需要更换中柱。
在维修过程中使用电阻焊连接，但维修人员在完成电阻焊工作后，发现有许多焊点未能完成互熔，产生内外钣件脱焊现象。
分析原因：1.焊前没有清理干净，焊位有杂物沾污。
2.焊时电流、电压值不对。
3.夹具没有实施夹紧而留有空隙，造成焊点在加压时不能互熔。
典型的抽样方法
典型的抽样方法1.简单随机抽样：简单随机抽样是指从总体中随机选择个体，使得每个个体被选中的概率相等。
这种抽样方法适用于总体较小、个体之间没有明显差异的情况。
案例：研究人员想要调查大学学生对食堂饭菜满意度的情况。
该大学共有3000名学生，研究人员使用随机数表，随机选取了200名学生进行调查。
研究人员向这200名学生发放问卷，记录他们对食堂饭菜的满意度。
2.系统抽样：系统抽样是指按照一些规则从总体中选择个体，例如每隔一定间隔选择一个个体。
这种抽样方法适用于总体无序排列的情况。
案例：研究人员想要调查小区居民对小区环境的满意度的情况。
该小区共有1000户居民，研究人员将居民按照住址顺序给予编码，然后以编码数为5的倍数进行系统抽样。
例如，从第5户居民开始，每隔5户选取一个居民进行调查，直到选取够样本量为止。
3.分层抽样：分层抽样是指将总体划分为不同层级，然后分别从每个层级中进行抽样。
这种抽样方法适用于总体有明显差异的情况，可为每个层级设置不同的样本量。
案例：研究人员想要调查市不同年龄段人们对健康锻炼的情况。
该市有四个区，每个区又分为青年人、中年人和老年人三个年龄段，研究人员按照这个划分将总体分为12个层级。
然后从每个层级中随机抽取一定数量的样本，如每个层级抽取20人，共计240人进行调查。
4.群组抽样：群组抽样是指将总体划分为若干个群组，然后随机选取部分群组进行抽样。
这种抽样方法适用于群组内个体相似且群组之间有差异的情况。
案例：研究人员想要调查地区学校的教育质量情况。
该地区有20所学校，研究人员使用随机数生成器随机选取了5所学校进行调查。
对于每所选中的学校，研究人员从中随机抽取一定数量的教师和学生，以了解他们对教育质量的看法。
以上是典型的抽样方法及其相应的案例。
在实际应用中，根据研究目的和研究对象的特点，研究人员可以选择最适合的抽样方法来提高研究的准确性和可信度。
谈谈几种典型的抽样方法(案例)
谈谈几种典型的抽样方法（案例）学院：经济学院班级： 08经41学号： 08084004姓名：毛雪晨日期: 2011年10月20日摘要：本文以抽样方法为中心，主要阐述几种常见的抽样方法，如简单随机抽样，分层抽样，整群抽样，系统抽样以及配额抽样，探讨了各种抽样方法在实际生活的应用以及各自的优缺点等。
关键词：抽样调查，应用，缺点。
导语：抽样调查是一种非全面调查，它是从全部调查研究对象中，抽选一部分单位进行调查，并据以对全部调查研究对象作出估计和推断的一种调查方法。
显然，抽样调查虽然是非全面调查，但它的目的却在于取得反映总体情况的信息资料，因而，也可起到全面调查的作用。
抽样调查是建立在随机原则基础上，从总体中抽取部分单位进行调查，并概率估计原理，应用所的资料对总体的数量特征进行推断的一种调查方法。
例如，从某地区全部职工当中随机抽取部分职工，以家庭为单位按月调查取得有关收入、支出等方面的资料，并依据这些资料推断出全区职工的收支情况，这就是一种抽样调查。
从调查方法上来看，它是属于一种非全面调查。
但又与一般调查不同，它不只停留于搜集资料和整理资料，而且还要对资料进行分析，并据以推断总体的数量特征，从而提高统计的认识能力。
因此，抽样调查的理论和方法在统计中占有很重要的地位。
下面介绍一下常用的抽样方法：一. 简单随机抽样一般，设一个总体含有N个个体，从中逐个不放回地抽取n个个体作为样本（n≤N），如果每次抽取时总体内的个体被抽到的机会相等，就把这种抽样方法叫做简单随机抽样。
简单随机抽样的具体作法有：直接抽选法，抽签法，随机数法。
直接抽选法例如某项调查采用抽样调查的方法对某市职工收入状况进行研究，该市有职工56，000名，抽取5，000名职工进行调查，他们的年平均收入为10，000元，据此推断全市职工年收入为8，000--12，000元之间。
抽签法又称“抓阄法”。
它是先将调查总体的每个单位编号，然后采用随机的方法任意抽取号码，直到抽足样本。
分层抽样的案例（文档3篇）
分层抽样的案例（文档3篇）以下是网友分享的关于分层抽样的案例的资料3篇，希望对您有所帮助，就爱阅读感谢您的支持。
第一篇某市有300所小学，共有240000名学生，这些小学分布在全市5个行政区中，其中重点小学有30所，一般小学有240所，较差的小学有30所。
现在要从全市小学生中抽取1200名学生进行调查，以了解全市小学生的学习情况。
请设计一份抽样方案。
答：分层抽样方案：1、因为有300所小学，240000名学生，假设每所小学的学生人数相同，所以每所小学有学生人数800名。
2、又因为有重点小学30所，一般小学240所，较差小学30所，所以重点小学有学生人数24000名，一般小学有学生人数192000名，较差小学有学生人数24000名。
3、因为要从240000名学生中抽取1200名学生进行调查，所以1200:240000=1:200，即每200名学生中抽取1名学生进行调查，所以由第2步得出24000×1/200=120名；192000×1/200=960名；24000×1/200=120名，然后按照简单随机抽样的方法分别抽取相应的人数。
4、综上所述，要从240000名学生中抽取1200名学生进行调查，应当从30所重点小学中抽取120名学生，从240所一般小学中抽取960名学生，从30所较差小学中抽取120名学生，共计1200名学生。
第二篇作者：金勇进石可统计研究2000年02期一、问题的提出分层抽样中样本量在各层中如何分配，这是抽样设计中的一个重要问题。
计算各层的样本量需要一些辅助信息，如各层中目标变量的方差。
在抽样调查的实践中，特别是一次性的抽样调查中，上述所需的辅助信息常常不具备，因此，我们面临着在信息量最小的条件下如何在各层中分配样本量的问题。
本文产生于作者在美国NORC（National Opinion Research Center）进行研究期间所做的调查设计中的一个实例，这里对其进行了归纳，，加工，提炼与析，希望能够就极小信息量条件下如何在分层抽样中进行样本量的分配这一问题提供一种思考的途径。
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。
谈谈几种典型的抽样方法
谈谈几种典型的抽样方法（案例）摘要：本文以抽样方法为中心，主要阐述几种常见的抽样方法，如简单随机抽样，分层抽样，整群抽样，系统抽样以及配额抽样，探讨了各种抽样方法在实际生活的应用以及各自的优缺点等。
关键词：抽样调查，应用，缺点。
导语：抽样调查是一种非全面调查，它是从全部调查研究对象中，抽选一部分单位进行调查，并据以对全部调查研究对象作出估计和推断的一种调查方法。
显然，抽样调查虽然是非全面调查，但它的目的却在于取得反映总体情况的信息资料，因而，也可起到全面调查的作用。
抽样调查是建立在随机原则基础上，从总体中抽取部分单位进行调查，并概率估计原理，应用所的资料对总体的数量特征进行推断的一种调查方法。
例如，从某地区全部职工当中随机抽取部分职工，以家庭为单位按月调查取得有关收入、支出等方面的资料，并依据这些资料推断出全区职工的收支情况，这就是一种抽样调查。
从调查方法上来看，它是属于一种非全面调查。
但又与一般调查不同，它不只停留于搜集资料和整理资料，而且还要对资料进行分析，并据以推断总体的数量特征，从而提高统计的认识能力。
因此，抽样调查的理论和方法在统计中占有很重要的地位。
下面介绍一下常用的抽样方法：一. 简单随机抽样一般，设一个总体含有N个个体，从中逐个不放回地抽取n个个体作为样本（n≤N），如果每次抽取时总体内的个体被抽到的机会相等，就把这种抽样方法叫做简单随机抽样。
简单随机抽样的具体作法有：直接抽选法，抽签法，随机数法。
直接抽选法例如某项调查采用抽样调查的方法对某市职工收入状况进行研究，该市有职工56，000名，抽取5，000名职工进行调查，他们的年平均收入为10，000元，据此推断全市职工年收入为8，000--12，000元之间。
抽签法又称“抓阄法”。
它是先将调查总体的每个单位编号，然后采用随机的方法任意抽取号码，直到抽足样本。
在这里选取一个案例说明，如要在10个人中选取3个人作为代表，先把总体中的10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3次，就得到一个容量为3的样本。
抽样方案示例
抽样方案示例1. 引言抽样是统计学中常用的一种数据收集方法，通过从总体中选择一部分样本进行测量和观察，从而通过对样本数据的分析来推断总体的特征。
在科学研究、市场调研、社会调查等领域，抽样方案的设计和实施是确保数据可信度和可靠性的重要环节。
本文将以一个实际的案例来展示一个抽样方案的设计过程，包括目标设定、样本选择方法、样本容量确定等内容。
2. 目标设定在我们的案例中，我们的目标是调查某个城市居民对于共享单车的使用情况和意见。
我们希望能够通过一定数量的样本数据，对整个城市的居民群体的态度和需求有一定的代表性和推断能力。
为了达到这个目标，我们将制定以下的研究问题和调查指标：•研究问题：调查居民对于共享单车的认知程度、使用频率、满意度以及对于共享单车发展的期望。
•调查指标：使用频率、认知程度、满意度、期望发展等。
3. 样本选择方法为了得到具有代表性的样本，我们将采用以下方法进行样本选择：3.1. 分层抽样由于城市居民群体的差异性较大，我们希望能够从不同群体中获取样本，以充分反映全市的情况。
因此，我们将采用分层抽样方法。
根据我们对城市居民群体的了解，我们确定了3个主要的分层因素：•年龄：包括20岁以下、20-40岁和40岁以上三个年龄段。
•地区：根据城市的行政区划划分，包括A区、B区和C区三个区域。
•职业：包括学生、工作人员和退休人员三个职业群体。
通过在每个分层中进行随机抽样，我们将能够获得具有代表性的样本。
3.2. 抽样比例在确定样本数量时，我们需要考虑样本大小与总体大小之间的比例关系。
一般情况下，样本数量越大，抽样误差越小，但也会增加调查成本。
根据统计学原理，我们可以使用公式计算样本容量（n）：n = (Z^2 * p * (1-p)) / (E^2)其中，Z表示所选置信水平的Z值，p表示样本比例的估计值，E 表示抽样误差。
在我们的案例中，为了保证结果的代表性，我们希望抽样误差不超过5%，置信水平为95%。
《社会调查理论与方法》第四章 社会调查的抽样
党派 共和党 民主党
支持率 57％ 43％
选举结果——两个星期之后,美国总统选举 的结果罗斯福以61％的得票率获得第二任任期。 相较于罗斯福的523张选举人票，兰登仅得到8张。
预测为什么失败呢？
3. 决定抽 样方案
4. 实际抽 取样本
5. 评估样 本质量
•确定样本的
数量
•选择抽样的 由于拒访或样 具体方法：总 本缺失，可根 体规模的大小； 据实际情况抽 调查对象的特 取预备样本
，在抽样的过程中，总体的每一个元素都有同等的 机会入选样本，而且每个元素的抽取都是相互独立 的。
特点：总体中的任何个体都同样有被抽取的平等机 会。
主要方法： • 总体较小时：抓阄，抽签法 • 总体较大时：摇号法，随机数字表
随机数法的具体步骤
例题：要从3000个人（或其他分析单位）的总体中用简单随 机抽样的方法选取100个人作为样本进行调查。
随机数表
简单随机抽样方法的适用性：
➢ 总体数量较小 ➢ 易获得所有样本单位的完整列表 ➢ 样本单位之间差异程度较小或难以分组 ➢ 总体在空间范围内较为集中 ➢ 采用电子技术辅助调查的方法时，如CATI
（二）系统抽样
按无关标志； 按有关标志
系统抽样（ systematic sampling)：又叫等距抽样
一天，爸爸叫儿子小华去买一盒火柴。临出门 前，爸爸嘱咐儿子要买能划燃的火柴。小华拿着钱 出门了，过了好一会儿，小华才回到家。
“火柴能划燃吗？”爸爸问。 “都能划燃。” “你这么肯定？” 小华递过一盒划过的火柴，兴奋地说：“我每 根都试过啦。”
思考：得到火柴能否划燃的信息准确吗？
这样做有什么后果？
在日常生活当中所 熟知的抽样有哪些？
用一例典型案例说明抽样调查方法应用
用一例典型案例说明抽样调查方法应用我们通过一个典型的案例，来说明抽样方法的具体应用：为了解普通居民对某种新产品的接受程度，需要在一个城市中抽选1000户居民开展市场调查，在每户居民中，选择1名家庭成员作为受访者。
总体抽样设计由于一个城市中居民的户数可能多达数百万，除了一些大型的市场研究机构和国家统计部门之外，大多数企业都不具有这样庞大的居民户名单。
这种情况决定了抽样设计只能采取多阶段抽选的方式。
根据调查要求，抽样分为两个阶段进行，第一阶段是从全市的居委会名单中抽选出50个样本居委会，第二阶段是从每个被选中的居委会中，抽选出20户居民。
对居委会的抽选从统计或者民政部门，我们可以获得一个城市的居委会名单。
将居委会编上序号后，用计算机产生随机数的方法，可以简单地抽选出所需要的50个居委会。
如果在居委会名单中还包括了居委会户数等资料，则在抽选时可以采用不等概率抽选的方法。
如果能够使一个居委会被抽中的概率与居委会的户数规模成正比，这种方法就是所谓PPS（Probability proportional to size）抽样方法。
PPS抽样是一种“自加权”的抽样方法，它保证了在不同规模的居委会均抽选20户样本的情况下，每户样本的代表性是相同的，从而最终的结果可以直接进行平均计算。
当然，如果资料不充分，无法进行PPS抽样，那么利用事后加权的方法，也可以对调查结果进行有效推断。
在居委会中的抽样在选定了居委会之后，对居民户的抽选将使用居委会地图来进行操作。
此时，需要派出一些抽样员，到各居委会绘制居民户的分布图，抽样员需要了解居委会的实际位置、实际覆盖范围，并计算每一幢楼中实际的居住户数。
然后，抽样员根据样本量的要求，采用等距或者其他方法，抽选出其中的若干户，作为最终访问的样本。
确定受访者访问员根据抽样员选定的样本户，进行入户访问。
以谁为实际的被调查者，是抽样设计中最后一个问题。
如果调查内容涉及的是受访户的家庭情况，则对受访者的选择可以根据成员在家庭生活中的地位确定，例如，可以选择使用计算机最多的人、收入最高的人、实际负责购买决策的人，等等。
滚雪球抽样案例
滚雪球抽样案例滚雪球抽样（snowball sampling）是一种非概率抽样方法，通常用于调查研究中难以获取样本的群体，例如犯罪者、毒品滥用者、性工作者等。
这种抽样方法通过已知的个体来寻找其他符合研究要求的个体，逐渐扩大样本规模。
本文将通过一个具体的案例来介绍滚雪球抽样的过程和特点。
在某研究中，研究者希望了解大学校园内的毒品滥用情况，但由于毒品滥用者通常不愿意主动参与调查，因此传统的随机抽样方法并不适用。
于是研究者决定采用滚雪球抽样方法来获取样本。
首先，研究者找到了一位已知的毒品滥用者作为起始点。
通过与这位毒品滥用者建立信任关系，研究者逐渐获取了更多的毒品滥用者的信息，并邀请他们参与调查。
随着样本的不断扩大，研究者得以深入了解毒品滥用者群体的特点、行为和态度。
滚雪球抽样的优势在于能够获取那些难以触及的群体，并且能够建立起研究者与被调查者之间的信任关系。
然而，滚雪球抽样也存在着一定的局限性，例如样本的代表性可能不足，因为样本的选择取决于最初的个体。
此外，由于样本的不确定性，研究结果可能受到偏倚的影响。
在实际应用中，滚雪球抽样通常需要谨慎对待。
研究者需要充分了解研究对象的特点和社会背景，以便更好地控制样本的质量。
此外，研究者还需要在研究过程中灵活应对，及时调整研究策略，以确保最终的样本能够反映出整个群体的特征。
总之，滚雪球抽样是一种特殊的抽样方法，适用于那些难以获取样本的群体。
在实际应用中，研究者需要充分考虑抽样的过程和特点，以确保研究结果的有效性和可靠性。
同时，滚雪球抽样也需要与其他抽样方法结合使用，以获取更全面和准确的研究结论。
通过以上案例的介绍，相信读者对滚雪球抽样有了更深入的了解。
在今后的研究工作中，研究者可以根据具体情况选择合适的抽样方法，以提高研究的科学性和可信度。
希望本文能够为相关领域的研究工作提供一定的参考和帮助。
随意抽样总体假定及案例
随机抽样的方法和案例1)简单随机抽样 3)系统随机抽样 2)分层随机抽样1)简单随机抽样简单随机抽样指“从含有N个个体的总体中抽取几个个体，使包含有凡个个体的所有可能的组合被抽取的可能性都相等”。
简单好用案例一：要考察某公司生产的500克袋装牛奶的质量是否达标，现从800袋牛奶中抽取60袋进行检验。
1、将800袋牛奶编号，000，001，…，7992、在随机数表（课本103页）中任选一数，例如第8行第7列，是7。
3、从7开始往右读（方向随意），得到第一个三位数785<编号799，将对应编号的牛奶取出；继续向右读，得到916>编号799，舍弃；如此继续下去，直至抽出60袋牛奶。
2)分层随机抽样如果一个批是由质量明显差异的几个部分所组成，则可将其分为若干层，使层内的质量较为均匀，而层间的差异较为明显。
从各层中按一定的比例随机抽样，即称为分层按比例抽样。
对有差异的个体抽样，真实性较好。
案例二：我们要了解某市400个国营企业的生产经营情况，决定采取类型随机抽样法抽取20个企业作为样本进行调查，其具体做法是：首先，将这400个企业按产业（也可按行政区划、盈利情况、规模大小等）分为三类，假定第一产业40个，第二产业200个，第三产业160个。
然后，按各类企业在总体中的比重，确定各类企业抽取样本单位的数量。
其中，第一产业的企业占总体10%，按比例应抽样本企业2个；按同样方法计算，第二产业中应抽样本企业10个，第三产业中应抽样本企业8个。
最后，采用简单随机抽样或等距随机抽样方法，从各类企业中抽出上述数量的样本单位。
3)系统随机抽样如果一个批的产品可按一定的顺序排列，并可将其分为数量相当的几个部分，此时，从每个部分按简单随机抽样方法确定的相同位置，各抽取一个单位产品构成一个样本，这种抽样方法称为系统随机抽样。
个体较多时，这种方法较好。
案例三：某工厂平均每天生产某种型号零件10 000件，要求产品检验员每天抽取100件进行检验。
整群抽样的案例及实施步骤
整群抽样的案例及实施步骤1. 简介整群抽样（cluster sampling）是一种常用的统计抽样方法，广泛应用于社会科学、市场调研等领域。
整群抽样通过将总体分成若干个群体（或称为簇），然后从中随机选择部分群体，进而在所选中的群体内进行样本抽取。
本文将介绍整群抽样的案例和实施步骤。
2. 整群抽样案例2.1 市调研在市场调研中，整群抽样常被用于获取特定市场群体的样本信息。
例如，一家食品公司希望了解中国大城市中不同消费族群对新产品的偏好。
为了节省调研成本，他们可以将各城市划分为若干个群体，然后随机选择其中的一部分城市进行调研。
通过在每个被抽取的城市里随机选择店铺或者家庭进行样本调查，最终可以得到一组代表性的样本数据，以满足研究需要。
2.2 教育评估在教育领域，整群抽样被广泛应用于评估教育政策或探究学生表现。
以某市小学为例，研究者想要了解小学生的学习状况。
为了获取代表性样本，他们可以将小学按区划分为若干个群体，再从中随机选择一部分小学进行调查。
在所选小学中，再随机选择一些班级或学生作为样本，通过对这些样本的数据收集和分析，可以得出有关整个小学群体的结论。
3. 实施步骤以下是整群抽样的一般性实施步骤：3.1 步骤一：确定总体和群体首先，需要明确需要研究的总体，并将其划分为群体。
群体可以按照地区、行业、组织等维度进行划分。
3.2 步骤二：确定群体尺寸和数量在确定群体后，需要决定每个群体的尺寸和数量。
群体的尺寸和数量应该根据研究目的和需求来确定，尽量保证样本的代表性。
3.3 步骤三：随机抽样群体使用随机抽样的方法，从群体中随机选择一部分群体。
随机抽样的过程要保证每个群体都有被选择的机会，从而确保样本的随机性和代表性。
3.4 步骤四：抽取群体内样本在所选中的群体内，再次进行抽样，以获取群体内样本。
可以使用简单随机抽样（simple random sampling）或其他合适的抽样方法来进行。
3.5 步骤五：数据收集和分析根据样本数据进行数据收集和分析，以得出有关总体的结论。
谈谈几种典型的抽样方法
谈谈几种典型的抽样方法抽样是一种统计学中常用的数据收集方法，通过在总体中选择一部分代表性的样本进行研究和分析，以得出总体的特征和规律。
下面将介绍几种典型的抽样方法。
1. 简单随机抽样（Simple Random Sampling）简单随机抽样是最基本、最常见的一种抽样方法。
其思想是从总体中随机选择n个个体作为样本，每个个体被选中的概率是相等且独立的。
简单随机抽样可以保证样本具有代表性，但在总体容量较大时，实施起来可能不太方便。
2. 系统抽样（Systematic Sampling）系统抽样是在总体中随机选择一个起始点，然后按照事先规定的间隔选择个体作为样本。
例如，如果总体容量为N，需要选择n个样本，那么每隔N/n个个体选择一个，即可得到n个样本。
系统抽样比简单随机抽样实施起来更方便，但需要保证总体中个体的排列顺序是随机的。
3. 分层抽样（Stratified Sampling）分层抽样是将总体划分为若干层，然后从每一层中分别随机选择样本。
分层抽样可以确保每一层都有代表性的样本，从而减小估计误差。
例如，对于一个城市人口总体，可以按照年龄、性别等因素进行分层抽样，从每一层中随机选择一定数量的样本。
4. 整群抽样（Cluster Sampling）整群抽样是将总体划分为若干个相互独立的群或区域，然后从其中随机选择若干个群作为样本，并对选择的群内的所有个体进行调查。
整群抽样适用于总体分布不均匀或者在随机单元内调查成本较低的情况。
例如，对于一个大学，可以将各个学院看作是群，然后从中随机选择若干个学院进行调查。
5. 效应抽样（Stratified Cluster Sampling）效应抽样是将分层抽样和整群抽样相结合的一种方法。
总体首先按照一些特征进行分层，然后从每一层中随机选择若干个群或区域，再在选择的群或区域中进行个体抽样。
效应抽样可以同时考虑个体和群体的特征，提高样本的代表性和效率。
以上是几种典型的抽样方法的简要介绍。
产品质量控制方法与工具的应用案例
产品质量控制方法与工具的应用案例产品质量控制是企业在生产过程中确保产品达到预期质量要求的关键环节。
为了提高产品质量，企业需要采取适当的方法和工具来进行质量控制。
本文将通过介绍几个应用案例，阐述产品质量控制方法和工具的实际应用，以帮助企业更好地实施质量控制。
案例一：统计抽样方法在质量控制中的应用某汽车零件制造企业想要控制产品的尺寸精度，以确保产品质量符合标准。
为了提高质量控制效率，该企业采用了统计抽样方法。
首先，企业制定了抽样方案，确定了样品大小和抽样频率。
然后，从生产过程中抽取一定数量的样品进行尺寸测量。
通过对抽样数据进行统计分析，企业可以获得产品尺寸的平均值、方差和其他统计指标。
根据这些指标，企业可以判断产品的质量状况，并及时采取措施进行质量调整和改进。
通过统计抽样方法，该企业成功地实现了对产品质量的有效控制。
案例二：质量故障模式和影响分析（FMEA）在质量控制中的应用某电子产品制造企业在新产品开发阶段遇到了质量问题，频繁出现产品故障。
为了分析故障原因并采取有效的控制措施，该企业采用了质量故障模式和影响分析（FMEA）方法。
首先，企业组织跨部门的团队，对产品的各个环节和工艺进行全面分析，识别可能导致质量问题的故障模式和潜在影响。
然后，根据故障的发生可能性、严重程度和检测能力等指标，对每个故障模式进行评估和排序。
最后，企业制定了相应的优化方案和控制措施，以减少故障的发生概率和影响，提高产品的质量可靠性。
通过FMEA方法，该企业成功地解决了产品质量问题，提升了产品的市场竞争力。
案例三：质量控制圈（QC Circle）在质量改进中的应用某制造企业想要提升产品的质量水平和员工的质量意识。
为了实现这一目标，该企业开展了质量控制圈（QC Circle）活动。
不同部门的员工组成小组，通过团队协作和集体智慧，分析和解决质量问题。
在QC Circle活动中，员工可以提出改善建议，通过实施各种质量工具和方法，改进生产工艺和质量管理体系。
多阶段抽样案例
11个层（局）
油田层 确定样本量 总体 层 基层单位 二级单位
非油田层 7个层：PPS（抽取的局级单位数与单位干部人数成比例） 设：该层有N个局级单位，需要抽取n个基层单位 在局级单位中分配基层单位数量：
进行n次独立抽样，第i个局级单位被抽中ni次，则在该局级 单位抽取ni 个基层单位 为什么要做这样
局级单位
分层
这一层包含400个基层单位，有必要 将其细分 细分层
编 号 1 2 3 非 油 田 层 4 5 6 7 8 类别 油田和勘探单 位 管道运输单位 建设工程公司 机械厂 供应办事处 大中专院校 科研院所 机关及其他 合计 干部人数 309174 15993 3003 5369 526 9240 3296 1122 347723 抽取的理论值 400.11 20.70 3.89 6.95 0.68 11.96 4.27 1.45 450.00 调查的基层单 位数 400 20 4 6 2 12 4 2 450
细分层中的特殊处理
层号 单位名称 滇黔桂勘探局 冀东勘探开发 公司 浙江勘探处 安徽勘探公司 长庆勘探局 玉门管理局 青海管理局 延长油矿 吉林管理局 江苏勘探局 河南勘探局 干部人数 2765 累计人数 随机数 抽取基层单 位
1.11.1 1.11.2
1.11.3 1.11.4 1.11.5 1.11.6 1.11.7 1.11.8
非油田层 7个层
局级单位
确定样本量
设P为按某种准则分类的干部在全体干部中所占的比例 在给定置信度下，设P的最大允许绝对误差为d 通过样本获得的总体P的估计值为
确定样本量
每个基层单位中调查10人，在全公司中应抽取基层单位数为450个
11个层（局）
统计学不重复抽样案例
统计学不重复抽样案例
不重复抽样
不重复抽样是在逐个抽取个体时，每次被抽到的个体不放回总体中参加下一次抽取的方法。
采用不重复抽样方法时，总体单位数在抽样过程中逐渐减小，总体中各单位被抽中的概率先后不同。
【例1】
味精厂用包装机自动包装味精，已知袋装味精的重量X∼
N(μ,0.0152)X\sim N(\mu,0.0152)X∼N(μ,0.0152)，机器正常时，标准重量μ=0.5\mu=0.5μ=0.5公斤。
某日开工后随机抽取9袋味精，其重量为：0.497，0.506，0.518，0.524，0.498，0.511，0.520，0.515，0.512，问这台包装机工作是否正常？
【例2】
某校留学生汉语培训，据历史资料统计，一年培训结业后汉语平均测试成绩80分，标准差12.6分。
今年，培训班减少了两周的课堂培训时间，一个班学生（15人）的汉语测试平均分为71.5分。
问今年留学生结业后成绩与往年比如何？。
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导语：抽样调查是一种非全面调查，它是从全部调查研究对象中，抽选一部分单位进行调查，并据以对全部调查研究对象作出估计和推断的一种调查方法。
显然，抽样调查虽然是非全面调查，但它的目的却在于取得反映总体情况的信息资料，因而，也可起到全面调查的作用。
抽样调查是建立在随机原则基础上，从总体中抽取部分单位进行调查，并概率估计原理，应用所的资料对总体的数量特征进行推断的一种调查方法。
例如，从某地区全部职工当中随机抽取部分职工，以家庭为单位按月调查取得有关收入、支出等方面的资料，并依据这些资料推断出全区职工的收支情况，这就是一种抽样调查。
从调查方法上来看，它是属于一种非全面调查。
但又与一般调查不同，它不只停留于搜集资料和整理资料，而且还要对资料进行分析，并据以推断总体的数量特征，从而提高统计的认识能力。
因此，抽样调查的理论和方法在统计中占有很重要的地位。
下面介绍一下常用的抽样方法：
一. 简单随机抽样
一般，设一个总体含有N个个体，从中逐个不放回地抽取n个个体作为样本（n≤N），如果每次抽取时总体内的个体被抽到的机会相等，就把这种抽样方法叫做简单随机抽样。
简单随机抽样的具体作法有：直接抽选法，抽签法，随机数法。
直接抽选法例如某项调查采用抽样调查的方法对某市职工收入状况进行研究，该市有职工56，000名，抽取5，000名职工进行调查，他们的年平均收入为10，000元，据此推断全市职工年收入为8，000--12，000元之间。
抽签法又称“抓阄法”。
它是先将调查总体的每个单位编号，然后采用随机的方法任意抽取号码，直到抽足样本。
在这里选取一个案例说明，如要在10个人中选取3个人作为代表，先把总体中的10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3次，就得到一个容量为3的样本。
这就是抽签法，与直接抽样法类似。
另一个经常被采用的方法是随机数法，即利用随机数表、随机数骰子或计算
当然，随机抽样也有不足之处，它只适用于总体单位数量有限的情况，否则编号工作繁重；对于复杂的总体，样本的代表性难以保证；不能利用总体的已知信息等。
在市场调研范围有限，或调查对象情况不明，难以分类，或总体单位之间特性差异程度小时采用此法效果较好。
抽签法的优点是简单易行，缺点是当总体的容量非常大时，费时、费力，又不方便。
如果标号的签搅拌得不均匀，会导致抽样不公平。
而随机数表法的优点与抽签法相同，缺点上当总体容量较大时，仍然不是很方便，但是比抽签法公平，因此这两种方法只适合总体容量较少的抽样类型。
二. 分层抽样
分层抽样又称分类抽样或类型抽样，是先将总体的单位按某种特征分为若干次级总体（层），然后再从每一层内进行单纯随机抽样，组成一个样本。
一般地，在抽样时，将总体分成互不交叉的层，然后按一定的比例，从各层次独立地抽取一定数量的个体，将各层次取出的个体合在一起作为样本。
分层抽样尽量利用事先掌握的信息，并充分考虑了保持样本结构和总体结构的一致性，这对提高样本的代表性是很重要的。
当总体是由差异明显的几部分组成时，往往选择分层抽样的方法。
其特点是将科学分组法与抽样法结合在一起，每个个体被抽到的概率都相等N/M。
分组减小了各抽样层变异性的影响，抽样保证了所抽取的样本具有足够的代表性。
下面是一个实例应用
某公司要估计某地家用电器的潜在用户。
这种商品的消费同居民收入水平相关，因而以家庭年收入为分层基础。
假定某地居民为1，000，000户，已确定样本数为1，000户，家庭年收入分10，000元以下，10，000——30，000元；30，000——60，000元，60，000元以上四层，其中收入在10，000元以下家庭户为180，000户，收入在10，000——30，000元家庭户为350，000户，收入在30，000——60，000元家庭户为3000，000户，收入在60，000元以下家庭户为170，000户，应进行如下抽样：
分层比例抽样示意图。