抽样调查方法应用中的问题
抽样与调查方法在统计学中的应用
抽样与调查方法在统计学中的应用在统计学中，抽样与调查方法是一种常用的数据收集手段。
通过从总体中选取一部分样本进行调查，可以通过样本的观察结果推断出总体的特征。
本文将介绍抽样与调查方法在统计学中的应用，并探讨其重要性和局限性。
一、抽样方法的应用抽样是从总体中有目的地选取样本的过程。
合理的抽样方法可以保证样本具有代表性，从而使得得到的统计结果能够准确反映总体的状况。
以下是一些常用的抽样方法：1. 简单随机抽样简单随机抽样是最基本的抽样方法，每个个体被抽取为样本的概率相等且独立。
这种抽样方法适用于总体分布比较均匀、个体之间相互独立的情况。
2. 系统抽样系统抽样是按照一定的规律从总体中选取样本，比如每隔一定的间隔选取一个样本。
这种抽样方法适用于总体有规律地分布的情况，可以降低样本选取的随机性。
3. 分层抽样分层抽样是将总体划分为若干个层次，然后从每个层次中进行抽样。
这种抽样方法适用于总体具有明显的层次结构的情况，可以使得样本更具代表性。
4. 整群抽样整群抽样是将总体划分为若干个相似的小群体，然后随机选取部分群体进行调查。
这种抽样方法适用于总体群体间差异较大的情况，可以提高样本的代表性。
二、调查方法的应用调查是通过收集样本的观察数据来获取统计信息的方法。
通过合适的调查方法，可以得到关于总体各个特征的具体情况。
以下是一些常用的调查方法：1. 问卷调查问卷调查是应用调查问卷向受访者提出问题，然后收集、整理分析数据的方法。
问卷调查可以通过大规模发放问卷获取较多的数据，同时也可以保护受访者的隐私，是一种常用的调查方法。
2. 访谈调查访谈调查是采用面对面或电话等方式与受访者进行交流，通过提问和听取回答的方式获取信息。
访谈调查可以获得详细和深入的信息，但受到调查者主观性的影响，需要注意结果的可靠性。
3. 观察调查观察调查是直接观察研究对象的行为、态度和特征，并记录下来进行分析。
观察调查可以获得客观的数据，对于一些主观性较强的问题特别适用。
药品抽样检验中的问题与改进之道分析
·145·药品抽样和检验是当前我国药品监督管理工作中最重要的组成环节，对于药品质量的评价和判断药品质量有着重要作用，但是在近年来进行药品抽样和检验工作中，仍然发现很多不足，如果不及时解决和处理这些问题，必然会对药品行业的长远发展造成负面影响，故此，本文将详细分析当前药品抽样检验中的问题，以期在提出改进对策基础上，为用药安全和健康发展奠定良好基础。
1药品抽样检验中的问题1.1…药物种类繁多，工作量庞大目前，我国药品种类的丰富性不断增加，这也意味着抽样检验需要花费更多的时间和经费，无形中增加了检验机构工作人员的工作量，所以在抽验过程中容易出现问题。
因为当前我国药品抽样检验中主要应用的方法仍然为人工检验，而人为工作的开展很可能出现错误[1]。
比如在中药材及中药饮片抽样环节中，由于工作人员疏忽，很可能造成药物种类混杂，导致结果偏差。
此外，长时间的巨大工作量压力下，必然面临着抽检时间增加的情况，这也大大增加了检验结果偏差的风险。
和先进的西方国家相比，我国目前药品抽检工作效率仍然比较低，这不仅和工作人员自身素质相关，还和我国检验机构设备仪器落后问题紧密相关。
1.2…缺乏规范性的抽检信息填写药品抽检工作和抽样单之间存在密切关系，因此需要严格进行药品名称、生产厂家、产地等信息的准确填写。
同时在工作中还要按照抽样方法，对相关数据进行记录和汇总。
如果上述信息不能保证填写方式的规范性，很可能造成抽样调查结果的不准确，不利于抽检工作的有效开展[2]。
通过对现阶段我国药品抽检过程的发展方向上看，当前仍然存在抽检信息填写不准确的问题。
基于这项工作涵盖的知识范围比较广泛，所以对工作人员专业性也提出了严格标准和要求。
但实际上我国抽检人员的整体专业性较低，这也在无形中影响了药品抽检工作的顺利开展。
1.3…缺乏对抽检工作的正确监管抽样检验工作过程对于药品安全性检测的影响尤为关键，同时也是直接影响后期监管工作的重要环节。
统计教学理念下“抽样调查”的教学及其思考
统计教学理念下“抽样调查”的教学及其思考抽样调查是一种常用的统计方法，用于研究人群或群体特征、行为、态度等，以获取总体的信息。
在教学中，抽样调查可以用于评估学生的学习情况、了解学生的需求和反馈、研究教学效果等。
本文将围绕抽样调查在教学中的应用展开讨论，并对其进行思考。
一、抽样调查在教学中的应用1. 了解学生需求：通过抽样调查，教师可以了解学生的学习需求和兴趣，从而针对性地设计课程内容和教学方法。
教师可以通过问卷调查的方式收集学生对于课程内容的意见和建议，以便进行优化和改进。
2. 评估学习情况：抽样调查可以用于评估学生的学习情况和学习成效。
教师可以通过对学生进行抽样调查来了解学生的学习动力、学习策略和学习效果等因素，从而为教学提供参考。
1. 有效样本选择：在进行抽样调查时，样本的选择至关重要。
教师应该根据研究目的和资源限制等因素，合理选择样本，并确保样本的代表性和有效性。
教师可以根据学生的年级、学科、性别等特征来进行分层抽样，以确保样本的代表性。
2. 调查设计与问题设置：抽样调查需要设计合理的问卷和问题。
教师应该根据研究目的和需要，设计相关问题，并确保问题的准确性和有效性。
要注意问题的编排和逻辑性，以提高问卷的回答率和结果的可信度。
3. 数据收集和分析：抽样调查需要进行数据收集和分析。
教师可以使用问卷、访谈、观察等方法来收集数据，并采用统计分析的方法来进行数据分析。
在进行数据分析时，教师应该根据研究问题和目的，选择合适的统计方法和工具，以得到准确和可靠的结果。
4. 结果解释和应用：抽样调查得到的结果需要进行解释和应用。
教师应该对结果进行分析和解读，从中发现规律和问题，并采取相应的措施进行改进和优化。
还应该与其他教学方法和评估方式相结合，综合考虑，以提高教学的效果和质量。
抽样调查在教学中起着重要的作用，可以帮助教师了解学生需求、评估学习情况和研究教学效果等。
但在应用抽样调查时，教师需要合理选择样本、设计合理的调查问题、进行数据收集和分析，并对结果进行解释和应用。
随机抽样方法在调查研究中的应用
随机抽样方法在调查研究中的应用随机抽样方法是调查研究中常用的一种样本选择方式。
它的应用范围广泛，不仅可以用于社会学、心理学等社科领域的调查研究，也可以应用于医学、经济学等自然科学领域的实证研究。
本文将从样本选择的背景意义、常见的随机抽样方法以及其优缺点三个方面，论述随机抽样方法在调查研究中的应用。
一、样本选择的背景意义在大规模调查研究中，往往不可能对全体个体进行调查，而只能通过对部分个体的调查来推断全体个体的情况。
如何选择这些被调查的个体，成为调查研究中的重要问题。
如果样本的选取有偏差，可能导致调查结果与真实情况有所偏离，这就可能影响到调查结论的准确性和可靠性。
因此，样本选择的准确性是保证调查研究的科学性和可信度的重要前提。
二、常见的随机抽样方法目前常见的随机抽样方法主要包括简单随机抽样、系统抽样、分层抽样和多阶段抽样等。
简单随机抽样是一种概率抽样方法，通过随机抽取个体来构成样本。
这种方法最大的优点是抽样的公平性，每个个体被抽中的概率是相等的。
但是这种方法也存在缺点，例如对于有限总体来说，可能出现抽样结果与总体分布有差异的情况。
系统抽样是一种按照固定间隔选择个体的方法，例如我们可以通过每隔5个个体选取一个样本个体的方式来进行抽样。
这种方法比简单随机抽样更加便捷，但是如果总体个体出现了规律性的分布，可能导致样本选择过程中的偏差。
分层抽样是将总体划分成若干层次，然后从每个层次中随机抽取样本。
这种方法可以保证样本在某些特征上与总体保持一致，提高样本的代表性。
但是分层抽样方法需要提前对总体进行层次划分，增加了工作的复杂性。
多阶段抽样是将样本选择过程划分成多个阶段进行抽样。
例如先在某些地区进行简单随机抽样，然后再在选中的地区中进行分层抽样。
这种方法可以在保证样本的多样性的同时，降低了抽样的复杂性。
但是由于涉及到多个阶段的抽样，可能导致样本选择过程中的偏差。
三、随机抽样方法的优缺点随机抽样方法具有一些优点和缺点。
抽样调查举例(2)——生活中的问题
你最喜欢的颜色是__________．
整理课件
小结
1.收集数据的直接方法有观察、测量、调查和实验等； 间接方法有查阅文献资料和使用因特网查询等；
2.整理数据的方法有分类、排序、分组、编码等；
3.
对数据进行收集和整理，有助于我们掌握更多
的信息，作出更明智的决策和判断．
整理课件
整理课件
为了解用电量的多少，李明在6月初连续几 天同一时刻观察电表显示的度数,记录如下：
日期
1
电表显示(度) 6113
2 6120
3 6124
4 6129
5 6135
6 6143
(1)这6天时间总用电量是多少?平均每天用多少度? (2) 你能由(1)估计李明家6月份的总用电量大约是多少吗? (3)你还能想出其它估计李明家6月份的总用电量的方法吗?
② 学生右眼视力跟性别有关吗？为了回答这个问题，你 将怎样处理这组数据？你的结论是什么？
整理课件
2、红色、黄色、绿色、橙色、紫色、白色、黑色是 几种不同的颜色，想知道本班同学喜欢这些颜色的情 况，请你帮忙设计一张调查问卷．
调查问卷
问卷编号：_______
年 月日
在“红色、黄色、绿色、橙色、紫色、 白色、 黑色”这几种不同的颜色中，
脚长 （cm）
…
鞋号 …
21.8≤l﹤22.8 22
22.8≤l﹤23.8 23
23.8≤l﹤24.8 24
24.8≤l﹤25.8 …
25
…
• 从上面例子可以看到，分组、编号可以将原来数量繁多、无序的数据 简化、有序化．将数据分组、编码也是整理数据的一种重要方法，在 工商业、科研等活动中有广泛整理的课应件用．
抽样调查应用中存在的若干问题与对策
Ｍ ＝
暑
一
随着我国收费公路建设投资模式及管理体制改革的深化 。 目建设 （ 项 甚至包括养护管理） 资金构成 中银 行贷款 、 建设债券、 吸引外资以及从其他融资渠道筹集资金的比例 比重不断增大 ， 尤其是 Ｂ Ｔ融资模式的采 Ｏ 用， 使得收费公路项 目决策机制及相关利益群体呈现多样化趋势 。与之相对应 的， 包括投资评估在 内的， 能
够实 现独立 和 客观 公正 的决 策支持 体 系和服 务 系统发展 缓慢 。 能适 应改革 发展 的要 求 ， 其 是 目前 沿 用 的 不 尤 公路项 目经济评价办法 ， 是根据 以往计划经济体制下， 政府为投资主体、 政策性贷款为辅 的“ 收费还贷型” 项 目制 订 的 ， 实践 中 ， 难 适应 目前 以企 业 为投 资经 营主 体 、 在 很 多渠 道融 资 的“ 资经 营 型 ” “ 费经 营 型 ” 投 或 收 公
． ．
由 此可得出临界交通量模型为： Ｍ通 行 费外 ， 还进 行 了其他 投资 活 动 ， 本为 ｃ 万元 ， 里 ， 成 。 公 收入 为 Ｂ 万 元 ， 里 ， 这 部 Ｉ 公 且
分 收入 所缴纳 的税 率不 变 。则 将 临界 交通量模 型修 正为 ：
维普资讯
《 技术 经济 ＞ 第 ８期 （ 总第 １６期 ） ７ ２０ ０ ２矩
抽样调查应用中 存在的若干问 题与对策
黑 龙 江 省经 济 管理 干部 学院 秦 殿 军
随着 我 国经济 体 制从 计 划经 济 向社 会 主义市 场经济 的转变 以及统 计制度 的深化 改革 ， 近二 十年 来 ， 抽样 调查作 为统 计调 查 的一种 重 要方 法及 获取 统计 资料 的重要 手段 ， 日益 受 到 政府 各 部 门 、 业 、 术 界 与 社 会 企 学 公众 的重视 ， 的应 用 无 论从广 度还 是 深度都 有 了极大 的发 展 。然 而 ， 它 也存在 不 少 问题 。如果 我 们不 重 视 这 些 问题 ， 成 为今后 发 展 的严 重 障碍 。 将 １对样 本代 表 性 的片面 认识 ． 抽样调 查作 为 一种 非全 面 调查方 法 ， 需要 根 据样本 对总体进 行推 断 ， 从它发 展 的历史 一 开始 就 围绕 所 抽 取 的样 本对 总体 的代 表性 展 开过 一 系列 的争论 。所谓对 总体有 代表性 的样本是 指样 本 的结构 及 样 本均 值 等 重要指 标应 与总 体结 构及 总体均 值等 相应 指标 基本 保持 一 致 。早在 １３ ９ ４年奈 曼 等 人 已指 出概 率 样本 能 够 用 来对 总体 进行 推 断 。换 言 之 ， 根据 概率 抽样 获得 的样本就 能保证 对 总体 的代表 性 。因此 ， 现在 通 常 的理 解 样本代 表性 问题 主要 用 于非 概率 样 本 ， 而不针 对 一个 具 体 的概率 样 本 。但在 我 国 ， 多 统 计 工作 者 ， 至一 许 甚 些 教科 书 中还经 常对 根据 概 率抽 样得 到 的样本 对 总体的代表 性提 出质疑 。在一 些 抽样方 案 中甚 至 包括 所 谓 “ 本代 表性 检验 ” 样 程序 ， 中一种 常用 的方 法 是 比较某 种 辅 助变 量 的 样 本 均值 （ 分 布 ） 总 体 的一 致性 。 其 或 与 这种 检验 既不 科学 ， 不必要 。对代 表性 检验 结果若 是不 满意 （ 也 既样 本对 总体代 表性不 好 ）一 般 采 用调 整 或 ， 重抽 的方法 ， 就破 坏 了样 本 的随 机性 。实 际上 ， 于这种 自以为 代 表性 不 好或 “ ” 样 本 ， 以 根据 其 他 这 对 差 的 可 方法 ， 例如 上面 提到 的 利用 辅 助变量 ， 采用适 当的估 计以提 高估 计量 的精度 。因此 ， 理论 与 实 际都 已表 明“ 代 表性抽 样 ” 已过 时 ， “ 早 而 代表性 检验 ” 则是 不科 学 的。 ２ 对某 些抽样 方法 。 ． 特别 是按 有关 标识 排队 的 系统抽 样方 法的滥 用 系统抽 样 ， 即等 距 抽 样是 实 际中最 为常用 的抽 样方 法之 一 ， 因为 它 对抽 样 框 的要 求较 低 ， 施 也 比较 简 实 单 。更 为重要 的是 ， 如果 有某 种 与调 查指 标相关 的辅 助 变量 可供 使 用 ， 体 单元 按 辅 助 变量 的大 小 、 序 排 总 顺 队的话 ， 使用 系统抽 样 可 以大 大提 高估计 精 度 。正因为这一 点 ， 按有关 标 识排 队 的系统抽 样 得 到我 国许 多 统 计 工作 者 的欢迎 ， 而且 确实 在诸 如农 产 量调查 等一 系列调 查 中取得 很 好 的效 果 。一 时此种抽 样方 法 风行 。
抽样调查原理及其在应用统计学中的实践经验
抽样调查原理及其在应用统计学中的实践经验抽样调查是应用统计学中一项重要的研究方法，它通过从总体中选择一部分样本来推断总体的特征。
本文旨在介绍抽样调查的基本原理，并探讨其在应用统计学中的实践经验。
一、抽样调查原理抽样调查的核心原理是通过选择代表性样本来推断总体的特征。
在进行抽样调查时，需要注意以下几个主要原则：1. 随机性原则：抽样应该具有随机性，即每个个体被选中的概率应该相等且独立于其他个体。
通过随机抽样可以减小选择偏差，使样本更具代表性。
2. 独立性原则：每个个体的选择应该是独立的，即一个个体是否被选中不受其他个体的影响。
独立抽样可以避免个体之间的关联性，确保样本的独立性。
3. 样本容量原则：样本容量应该足够大，以保证对总体特征的准确推断。
样本容量的大小需要根据总体大小、特征分布、研究目的等因素进行合理的估计和确定。
4. 可行性原则：在选择抽样方法时，需要考虑实际操作的可行性。
抽样方法应该简单易行，以便能够快速、准确地获取样本。
二、抽样调查在应用统计学中的实践经验抽样调查在应用统计学中具有广泛的应用，以下是一些实践经验的介绍：1. 问卷调查：问卷调查是一种经常使用的抽样调查方法，通过向样本发放问卷并收集回复来了解人们的意见、态度和行为。
在设计问卷时，需要注意问题的清晰度、选项的全面性以及样本的代表性，以确保获得可靠的结果。
2. 实地观察：实地观察是一种直接观察和记录样本行为或事件的方法。
通过实地观察可以获取真实、客观的数据，对于研究对象的行为和环境有更深入的了解。
在实地观察中，需要选择代表性的样本，科学记录和分析观察结果。
3. 数据挖掘：数据挖掘是从大量数据中发现模式和关联性的过程。
在进行数据挖掘时，需要对数据进行抽样，以提高算法的效率和准确性。
抽样方法的选择要根据研究目的、数据类型和问题特点来确定。
4. 总体推断：通过对样本数据进行统计分析，可以对总体特征进行推断。
总体推断在市场调研、社会调查等领域具有重要的应用，它帮助人们从样本中获取总体特征的信息，支持决策和预测。
调查结果存在的问题和不足之处
调查结果存在的问题和不足之处背景介绍：在进行任何调查研究时，我们都希望能够获取准确、可靠的数据来支持我们的结论和决策。
然而，在实际应用中，调查结果往往存在一些问题和不足之处，这可能会影响我们对问题的理解以及后续行动计划的制定。
本文将探讨调查结果存在的问题和不足之处，并提出一些改进方法。
一、样本偏差导致结果失真调查过程中，样本选择是非常关键的环节。
如果样本不具代表性, 那么所得到的调查结果就可能不能反映整个目标人群或者环境的真实情况。
样本偏差主要有两方面：抽样误差和自愿参与度。
抽样误差是指在样本选择过程中产生的非随机性误差。
例如，在家庭住址列表中进行电话采访可能会导致较高收入群体被低估；又如在线问卷可能无法涵盖不熟悉科技工具或拥有较低素养群体。
为了解决这个问题，研究人员可以通过多阶段抽样、分层抽样等方法来提高样本的代表性。
自愿参与度是指调查对象是否自愿参与调查。
自愿参与度较低可能导致部分群体的数据不完整或者缺失，从而影响到结果的准确性。
为了解决这个问题，研究人员可以采用奖励机制、改善问卷设计等措施来提高调查的回应率，使样本更具有代表性。
二、问卷设计存在局限性良好的问卷设计是保证调查结果准确性的重要一环。
然而，在实践中我们常常会遇到问卷设计存在以下问题：1. 主观偏见：如果在题目设置时被访者无法理解或嗅出主观意图，则会产生误差；此外，过于复杂或引导性强的问题也可能影响被访者在答案选择上的真实反映。
因此，在编写问卷时需确保问题清晰简洁，避免使用含糊不清或带有倾向性的语言。
2. 题目顺序效应：一些题目可能受前面题目内容和顺序的影响，如选择模式（例如AB、AC）以及某些敏感话题。
为了消除这种效应，在设计问卷时可以使用随机顺序或平衡设计来减少此类偏差。
3. 问题可信度：问卷中的某些问题可能存在回忆偏倚、社会期望影响以及被访者隐藏真实想法等问题，从而影响结果的准确性。
为了克服这一点，可以考虑采用多种调查方法，并与现实观察数据相结合，提高结果的可信度。
(完整版)调查中存在的问题及解决方法
(完整版)调查中存在的问题及解决方法问题在调查过程中，我们发现了一些问题，这些问题对于我们的调查结果和结论可能产生一定的影响。
以下是我们发现的一些主要问题：1. 样本偏倚问题：在调查中，我们可能遇到样本偏倚的情况。
样本偏倚指的是样本不具备代表性，无法真实反映整个调查对象的情况。
这可能导致我们得出的结论不准确或不具有普适性。
样本偏倚问题：在调查中，我们可能遇到样本偏倚的情况。
样本偏倚指的是样本不具备代表性，无法真实反映整个调查对象的情况。
这可能导致我们得出的结论不准确或不具有普适性。
2. 数据收集问题：在数据收集过程中，可能会存在数据不完整或数据错误的情况。
这可能是由于样本回应率低、回答问题不准确或数据录入错误等原因造成的。
这可能会影响我们对于调查对象特征和态度的分析。
数据收集问题：在数据收集过程中，可能会存在数据不完整或数据错误的情况。
这可能是由于样本回应率低、回答问题不准确或数据录入错误等原因造成的。
这可能会影响我们对于调查对象特征和态度的分析。
3. 问卷设计问题：问卷设计的问题可能会导致我们无法获得所需的信息或者获得的信息不准确。
问卷设计不合理、问题设置模糊或者选项设计不全面等问题可能导致我们无法对调查对象的意见和态度得到准确的了解。
问卷设计问题：问卷设计的问题可能会导致我们无法获得所需的信息或者获得的信息不准确。
问卷设计不合理、问题设置模糊或者选项设计不全面等问题可能导致我们无法对调查对象的意见和态度得到准确的了解。
4. 调查方法问题：调查方法的选择可能会影响到我们的调查结果。
如果调查方法选择不当或者使用的方法不科学，可能会导致所得的数据和结论不可靠。
调查方法问题：调查方法的选择可能会影响到我们的调查结果。
如果调查方法选择不当或者使用的方法不科学，可能会导致所得的数据和结论不可靠。
解决方法针对上述问题，我们可以采取一些解决方法来确保我们的调查结果准确可靠：1. 样本选择多样化：在样本选择过程中，我们应该尽量避免样本偏倚的情况。
调查中遇到的问题和解决方法
调查中遇到的问题和解决方法摘要：一、调查中遇到的问题1.样本选取困难2.信息收集不全3.受访者配合度低4.调查时间紧、任务重二、解决方法1.改进样本选取策略2.拓宽信息收集渠道3.提高受访者配合度4.合理规划调查时间正文：在进行调查时，我们往往会遇到各种问题，这些问题可能会影响到调查的结果和质量。
本文将对调查中遇到的问题进行梳理，并探讨解决这些问题的方法。
一、调查中遇到的问题1.样本选取困难：在调查过程中，我们常常会遇到选取合适的样本困难的情况。
这是因为样本的代表性、可靠性和有效性非常重要，如果样本选取不当，可能会导致调查结果失真。
2.信息收集不全：在调查过程中，可能会遇到信息收集不全的问题。
这可能是由于调查对象的不配合、信息获取渠道不畅或调查人员技能不足等原因导致的。
3.受访者配合度低：在进行调查时，往往会遇到受访者配合度低的问题。
这可能会影响到调查的顺利进行，从而影响到调查结果的准确性。
4.调查时间紧、任务重：在实际调查中，很多时候我们会面临时间紧、任务重的压力，这使得调查过程变得异常艰辛。
二、解决方法1.改进样本选取策略：为了解决样本选取困难的问题，我们可以通过改进样本选取策略来提高样本的代表性、可靠性和有效性。
例如，采用随机抽样、分层抽样等方法，确保样本的广泛性和代表性。
2.拓宽信息收集渠道：为了解决信息收集不全的问题，我们需要拓宽信息收集渠道。
例如，通过网络调查、实地走访、座谈会等多种形式，多渠道收集信息。
3.提高受访者配合度：要提高受访者配合度，首先需要与受访者建立良好的沟通，让他们了解调查的意义和目的。
此外，适当增加受访者隐私保护措施，确保受访者的利益不受损害，也有助于提高其配合度。
4.合理规划调查时间：为了应对调查时间紧、任务重的问题，我们需要在调查前合理规划时间，明确调查任务和目标。
同时，合理分配调查人员，提高调查效率。
在调查过程中，适时调整调查进度，确保调查质量。
总之，在进行调查时，我们需要充分了解调查过程中可能遇到的问题，并采取针对性的解决方法。
在调查研究方面存在的问题及整改措施
在调查研究方面存在的问题及整改措施调查研究是获取信息和数据、分析问题、促进决策的重要手段，对于科学发展和社会进步具有重要意义。
然而，在实际操作中，我们也发现了一些调查研究方面存在的问题，本文将对这些问题进行探讨，并提出相应的整改措施。
一、样本选择偏差问题在调查研究中，样本选择是一个非常关键的环节。
样本选择偏差指的是在样本选择过程中无意或有意地选择了不具有代表性的个体，使得研究结果产生一定的误差。
例如，在政府调查中，仅根据大城市的居民进行调查，忽略了农村和小城镇居民的意见，就会导致结果失真。
为了解决样本选择偏差问题，我们可以采取以下整改措施：1.增加样本数量：提高样本数量可以减小样本选择偏差的概率，使得研究结果更具代表性。
2.采用随机抽样方法：通过随机抽样的方式，降低研究者的主观意愿对样本选择的影响，确保每个个体有平等的机会被选择进样本。
3.多方位考虑样本特征：在样本选择中要综合考虑个体的特征，确保样本具有多样性和代表性。
二、信息采集与处理问题调查研究需要通过问卷、访谈、观察等方式收集信息，然后进行数据处理和分析。
然而，在信息采集和处理过程中也存在一些问题，这些问题会影响研究结果的准确性和可靠性。
为了解决信息采集与处理问题，我们可以采取以下整改措施：1.优化调查问卷设计：合理设计调查问卷，确保问题具有明确性、连贯性和可操作性，避免问题表述不清或容易引导被调查者的答案。
2.提高信息采集的技巧：培训调查人员在采集信息时的技巧，采用科学合理的方法进行访谈和观察，确保所得信息准确无误。
3.加强数据分析能力：提高研究人员的数据分析能力，采用统计学方法对数据进行分析和解读，确保结果科学可靠。
三、研究结果应用问题调查研究的最终目的是为了解决实际问题，并促进决策的制定和执行。
然而，在一些情况下，研究结果并未得到充分的应用，导致研究成果的浪费和资源的浪费。
为了解决研究结果应用问题，我们可以采取以下整改措施：1.提高研究结果的可读性和实用性：在研究报告中，要以通俗易懂的语言描述研究结果，提供实用性建议，使得研究成果更容易被决策者和相关人员所接受和应用。
抽样方法的优缺点
抽样方法的优缺点抽样方法是指研究中从总体中选择样本的方法。
在很多研究中，由于总体规模较大，研究者无法对所有个体进行调查或实验，因此需要使用抽样方法来选择代表性的样本。
抽样方法的选择对于研究的结果有着重要的影响，合适的抽样方法能够提高研究的可靠性和代表性，而不合适的抽样方法则可能导致研究结果的偏差和不准确性。
以下将就抽样方法的优缺点展开讨论。
抽样方法的优点：1.高效性：抽样方法能够大大提高调查或实验的效率。
如果对全部总体进行调查或实验，则往往需要耗费大量的时间、金钱和人力资源。
相比之下，通过抽样方法选择代表性样本，可以在一定程度上减轻这些资源的压力，提高研究的效率。
2.代表性：合理的抽样方法能够保证选取的样本能够代表总体的特征。
从而结果的推广性和适用性更加可靠。
当然，实际中，保证样本的代表性需要借助于严格的随机抽样方法，以及针对不同特征的总体进行分层抽样。
但总体来说，抽样方法提供了一种能够代表总体的途径。
3.简便性：相对于对全部总体进行研究，抽样方法能够减轻研究者的压力，因为只需要对选取的样本进行调查或实验。
抽样方法的缺点：1.可能存在抽样偏差：即使采用了随机抽样方法，也无法完全避免抽样偏差的问题。
可能由于某些原因，某些特定的个体更容易或更难被抽取到，导致样本的代表性受到一定程度的影响。
在实际应用中，研究者需要对抽样的偏差进行一定的修正，以提高抽样的代表性。
2.成本高昂：有些时候，尤其是在要求更高的代表性和可靠性时，可能需要采用更为复杂的抽样方法，例如分层抽样、整群抽样等，这会增加研究的成本。
特别是在需要对一些稀有群体进行研究时，还可能需要采用更为昂贵的方法，此时抽样的成本可能会成为一个比较大的负担。
3.样本大小不确定性：以往研究显示，影响样本容量的因素有很多，例如总体容量，研究问题的复杂性，研究的目的，以及实施研究的成本等。
在实际应用中，研究者需要结合具体情况来确定合适的样本容量，使得其具有一定的代表性和统计推断性。
调研中存在的主要问题及解决办法
调研中存在的主要问题及解决办法调研在现代社会中扮演着重要的角色，它可以帮助组织和企业了解市场需求、顾客需求以及业务环境，进而制定相应的策略和决策。
然而，在实施调研过程中，会存在一些主要问题，这些问题可能会对调研结果的准确性和实用性产生重大影响。
本文将着重探讨调研中存在的主要问题以及解决办法。
首先，调研中常见的问题之一是样本偏差。
样本偏差指的是调研所采用的样本与整体群体存在显著差异，导致调研结果的普适性受到影响。
解决这个问题的一个方法是采用随机抽样。
随机抽样可以确保每个个体在被选中的概率相等，从而减少样本偏差的可能性。
此外，还可以增加样本的大小，以增加调研结果的可靠性和可信度。
其次，调研中常见的问题之二是信息收集的不准确性。
在进行调研时，受访者可能会出于各种原因提供不准确或不完整的信息。
解决这个问题的一个方法是通过使用多个信息源来比较和验证数据的准确性。
此外，还可以采用多种调研方法，如问卷调查、面对面访谈、焦点小组讨论等，以获得更全面和准确的信息。
另一个常见的问题是调研问题的设计不合理。
调研问题的设计是调研过程中非常重要的一环，它直接影响到调研结果的质量和可靠性。
解决这个问题的办法是在设计调研问题时要确保问题的明确性、简洁性和客观性。
同时，还要考虑到受访者的背景和特点，确保问题能够被理解和回答。
此外，调研中还存在着样本大小不足的问题。
样本大小不足可能导致调研结果的偏离，使其无法准确反映整体的情况。
为解决这个问题，可以通过增加样本的数量来提高调研结果的可靠性。
同时，也可以采用适当的统计方法来处理样本数量不足的情况，如置信区间分析、抽样误差估计等。
最后，调研中还常常遇到样本选择偏误的问题。
样本选择偏误是指在调研过程中，由于某种原因导致样本选择与整体群体存在偏差。
解决这个问题的方法之一是使用随机抽样来确保样本选择的随机性和代表性。
此外，还可以利用权重调整方法来弥补样本选择偏误带来的失真。
综上所述，调研中存在的主要问题包括样本偏差、信息收集的不准确性、调研问题设计不合理、样本大小不足以及样本选择偏误。
调查中可能存在的问题
调查中可能存在的问题Introduction：调查是获取信息和数据的一种重要手段，被广泛应用于社会科学研究、市场调研、企业管理等领域。
然而，在进行调查的过程中，常常会遇到一些问题和挑战。
这些问题可能涉及样本选择、问卷设计、数据收集、分析解释等各个环节。
本文将就调查中可能存在的问题展开探讨，并提出相应改进措施。
I. 样本选择1. 抽样方法不准确在进行调查时，样本选择是非常关键的一步。
然而，有时候使用的抽样方法可能存在偏差，导致样本不能真实地代表整体人群。
例如，使用便利抽样方法选取受访者时，无法保证受访者具有典型性。
为了解决这个问题，应当采用更加科学严谨的概率抽样方法，并确保样本具有代表性。
2. 样本容量不足或过大样本容量在一定程度上影响着统计结果的可靠性和推广能力。
如果样本容量过小，则统计分析结果可能缺乏说服力；反之，如果样本容量过大，则会增加成本和工作复杂性。
因此，在进行调查前，需要合理估算样本容量，并控制在适当的范围内。
II. 问卷设计1. 问题偏倚问卷设计中存在的一个潜在问题是问题偏倚。
这可能由于提问方式含糊不清、题目顺序有误或者引导性语言等原因造成。
为了减少问题偏倚的影响，应该尽量使用明确简洁的语言，避免主观解读和歧义。
2. 缺乏多样性和全面性一个好的调查问卷应该涵盖各个方面的内容，以便获取全面并准确的数据。
然而，有时候问卷设计者可能过于关注某些特定方面，忽略其他重要信息。
为了解决这个问题，可以采用专家评审、预测试和反馈等方法来完善问卷设计。
III. 数据收集1. 无效回答和缺失数据在进行调查时，受访者可能出于诸多原因给出无效回答或者部分问题未能回答。
这些无效回答和缺失数据会降低数据质量和分析结果的准确性。
为了应对这个问题，可以通过设置必填项、提高受访者参与度以及加强问卷的逻辑性来减少无效回答和缺失数据。
2. 数据测量错误在调查过程中，数据收集环节可能会出现测量错误。
这些错误可能包括受访者填写答案时的记忆偏差、社会期望影响等。
试论抽样调查方法的优越性和局限性
试论抽样调查方法的优越性和局限性目前，我国搜集统计资料最常用的方法有：一是多年一贯制的全面报表（包括普查，各种普查都是以填普查表的方式进行）方法；二是近20年来逐渐兴起的抽样调查方法。
抽样调查虽然是近年来得到应用的一种统计调查方法，但发展很快，应用范围也越来越广。
从开始的农作物产量调查到城乡居民生活调查，再到物价调查、交通调查、商贸调查及规模以下工业调查、社会各项事业发展情况调查等等。
随着社会主义市场经济体制的进一步确立和完善，这一调查方法在整个社会经济调查事业的应用上必将更加广泛。
为什么抽样调查方法，在近年来能够得到如此广泛的应用，并有方兴未艾之势呢？究其原因不外乎两个：一是抽样调查方法和其他调查方法相比有其优越性。
和全面报表方法比较，抽样调查由于只对总体中的一部分(百分之一、千分之一、万分之一，甚至更少)进行调查，所以具有省时(能提高其时效性)、省力(能节省较多人力)，适应性广(有些社会经济现象是不能用全面调查方法的，但可用抽样调查方法，也必须应用抽样调查方法)，获得的信息多(由于调查的单位数较少，这样在每次调查中就可设较多的调查指标)等优点。
和其他非全面调查方法(如重点调查、典型调查等)相比，抽样调查方法是建立在概率论大数法则基础上的，经过了严密的数学论证，因而具有较强的科学性。
应用抽样调查方法在对一现象进行调查之前能对其可能产生的误差进行计算和控制，因而可以保证其结果达到一定的可靠程度，还可通过抽样调查获得的部分资料推算出总体资料，这就决定了它具有更广泛的实用价值。
二是客观形势的发展变化，显示出抽样调查方法具有较强的生命力。
经过20多年的改革开放，我国已基本确立了社会主义市场经济体制。
经济体制的巨大变革，使得经济类型、经济利益体、经济成份等等各方面都趋于多元化，社会经济单位更是成倍、成十倍、甚至成百倍、成千倍的增加。
如在农村，由原来的村(生产大队)为主的生产单位，变成了每家每户为主的生产单位；在城市涌现出了成千上万的个体工业、个体运输户、个体商业、个体服务业等等；各种经济成份，特别是私营个体经济的迅速发展，不仅使统计总体数量急速扩大，而且给统计资料的搜集带来不少困难。
使用抽样方法解决实际问题练习题
使用抽样方法解决实际问题练习题抽样方法是研究者在进行实证研究或调查时常用的一种方法。
通过从总体中随机抽取一部分样本来进行观察和研究，以此来推断整个总体的特征和情况。
抽样方法在统计学中被广泛应用，既可以帮助研究者减少成本和时间，又可以提高统计结果的精确性。
在解决实际问题时，使用抽样方法可以更好地处理大规模数据和复杂的情况，下面将介绍一些使用抽样方法解决实际问题的练习题。
练习题一：市场调研小明是一家公司的市场调研员，他想要了解目标消费群体对公司新产品的态度和需求。
然而，该公司的潜在消费群体庞大且分散，小明很难覆盖全部潜在消费者。
他决定使用抽样方法，从潜在消费群体中随机抽取一部分样本进行调查。
解答：小明可以使用简单随机抽样的方法，通过随机抽取一部分潜在消费者来进行调查。
他可以利用电子邮件、电话或社交媒体等方式，向选取的样本发送问卷调查或进行个人访谈。
然后，小明可以根据样本的回答结果，对整个潜在消费群体的态度和需求进行推断和分析，为公司的新产品开发提供参考。
练习题二：质量控制一家电子产品制造公司每天生产大量的产品，为了保证产品质量，他们每天都会进行一定比例的抽样检验。
假设公司每天生产10000台产品，希望通过抽样检验可以准确了解整体质量状况。
解答：该公司可以使用系统抽样的方法，设置抽样频率和抽样间隔。
例如，每隔100台产品进行一次抽样检验，选取其中的一部分样本进行质量检测。
通过检测样本的质量状况，并结合整体生产数量，可以对整体产品质量进行推断和评估。
这样一方面可以节省检测成本和时间，另一方面又能保持对整体产品质量的准确了解，及时发现和纠正问题。
练习题三：选民调查一位政治学家想要对某个地区的选民进行民意调查，以了解他们对不同政党和政治议题的态度和倾向。
然而，该地区的选民数量庞大，无法覆盖全部人口。
解答：政治学家可以使用分层抽样的方法，将选民按照不同特征分为多个层次，如性别、年龄、地区等。
然后，在每个层次中进行随机抽样，选取一部分样本进行调查。
抽样调查最容易犯的五个认识错误策点市场调研公司
抽样问卷最容易犯的五个认识错误所谓问卷调查，指的是调查者将设计好的调查问卷，通过邮寄、其他媒介传送或在专门的场所发放等方式交给被调查者，然后由被调查者填写或由调查人员根据被调查人的回答代为填写，最终将问卷结果返回给调查组织者，供其收集资料的一种调查方法。
近年来，随着我国经济、社会的快速发展，问卷调查以其覆盖面广、针对性强、定量数据易于统计分析等优点，在政治、经济、社会、文化、商业、教育等领域得到了广泛的采用，为调查组织者全面、真实了解掌握相关情况，从而作出正确决策提供了较大帮助。
不过值得注意的是，由于问卷调查作为一种较新的调查方式，只是近年来才在我国得到普遍应用，因此很多人出于认识程度上的差异，对其尚存在着一些认识上的误区甚至偏见，主要是：一是认为问卷调查是一种低成本的调研工具。
这似乎也是很多调查组织者青睐问卷调查的主要原因之一。
从硬件投入方面来看，问卷可以从网上下载模板修改，调查员与数据处理员可以找内部员工来“客串”，除了需要找家印刷厂印刷问卷以外，确实也不需要很高的成本。
但容易为人所忽视的是，问卷调查最大的成本投入其实不是在硬件上面，而是软件。
较低的成本只能保证调查勉强进行，如果没有足够的资金、人力与时间投入，就无法采取有效的手段，去提高问卷的设计水平、调查员的业务素质、调查对象的配合程度，最终的数据质量自然也很难保证。
因此，如果想要取得良好的调查效果，调查组织者就必须充分认识到成本投入同数据可靠性之间的正比关系。
只有合理地安排调查预算，保证经费划拨到位，才能通过专业人员设计调查方案与问卷，购买调查小礼品赠送调查对象，对调查员进行管理与培训，购买专业数据处理软件等一系列措施，来保证问卷设计、现场调查、数据处理等各环节工作的有效开展，提升整个调查的专业性与规范性，确保获得高质量的调查数据。
二是认为问卷设计应遵循“需要什么就问什么”的原则。
换句话说，就是站在决策者的角度，根据其所需要了解的情况来设计问卷内容。
关于系统抽样技术运用中的几个问题
关于系统抽样技术运用中的几个问题
董晓云
【期刊名称】《云南林业调查规划》
【年(卷),期】1992(000)002
【摘要】一、系统抽样在运用中存在的问题1、系统抽样用下式计算其估计值:(?)_sy=1/n sum from l=1 n y_(ij)只有在总体单元完全随机的情况下才是无偏的,在此情况下,系统抽样等同于简单随机抽样,否则就难以肯定,如森林分层良好,以及由于长期经营而使森林产生某些规律性变化,都会给系统抽样带来偏倚。
2、机械的抽样间隔。
【总页数】2页(P25,21)
【作者】董晓云
【作者单位】无
【正文语种】中文
【中图分类】S757.211
【相关文献】
1.体育科研中系统抽样应用的实际问题与解法探析 [J], 季新涛
2.浅析系统抽样法在个人费用报销中的运用 [J], 张先亚;黄秋婵
3.系统抽样方法在典型天然阔叶林调查中的应用 [J], 黄如楚
4.土工膜防渗技术运用中几个问题的探讨 [J], 谭界雄;王钊
5.系统抽样中值得探讨的几个问题 [J], 李隆章
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中国统计
CHINA STATISTICS
胡 英／文
改
革开放２０多年， 在社会经济统计调查的各个领域，抽样调查方法
得到了广泛地应用。
与此同时，在抽样调查方法认识和应用方面也出现了一些值得认真注意的问题。
对调查数据误差的认识
抽样调查（概率抽样）目的是用样本调查数据推断总体。
但任何一套抽中样本的调查数据推断总体，都不可能得到确切的总体真值。
抽样调查理论基础在于用样本数据估计的总体值与总体真值之间的误差，不会影响数据的使用和对问题的决策。
这也是统计调查数据不能失真的含义。
调查数据存在着误差是绝对的，而误差的大小是相对的，其相对性取决于研究的问题和需要的决策。
在抽样方案设计时，需要对调查主要指标有一个误差的要求，即样本的抽样误差控制在什么范围，其调查数据的使用对分析和决策问题没有影响或影响很小。
这一误差标准没有统一的规定，取决于数据使用者分析问题与决策的要求。
指标相对误差很小，数据精度太高，样本量需求量大，对使用者来讲没有必要；指标相对误差很大，精度太低，对使用者来讲数据不能用，这些都是数据资源的浪费。
联合国人口调查专家认为，抽样调查估计值的相对误差控制在１０％以内，数据质量好，控制１５％以内，数据质量较好，控制 ２０％以内，数据可用。
一些国家在进行国家级抽样调查时，给出主要调查指标相对误差应控制的范围，规定了估计值的相对误差超过３０％不能公布。
我国抽样调查的一些重要指标，其调查数据误差应控制在多大范围的问题没
有受到重视。
一些行政管理者和数据使用者不愿意或不习惯接受数据的误差范围，一谈到误差，惟恐别人说数据不准，将数据误差绝对化。
由于对数据误差的认识存在着误区，在如何使用数据上也存在着误区。
抽样调查的数据拿来就用，不谈抽样误差和调查误差，认为调查数据就是总体的真值。
在进行工作政绩考核或进行地区间的数据对比时，调查指标数据的高低变成了地区之间排队、政绩评比的依据，忽视了对数据误差的评估。
现有的调查数据不仅没有正确地使用，反而还带来地区之间数据高低的相互攀比，同时也影响了以后抽样调查的数据质量。
研究调查主要指标应允许的误差范围是抽样调查不可缺少的环节。
对一些社会经济的重要指标如人口失业率，其调查误差控制在多大范围，能准确地判断人口就业形势和进行宏观决策，是统计学家、经济学家、社会学家需要共同研究的问题。
例如，美国经济学家、社会学家、统计学家经过反复论证确定在美国劳动力调查中，用调查失业率推断总体的误差不能超过０．２％。
其含义是如果美国调查失业率为５％，用其推断的美国失业率在４．８％－５．２％之间。
失业率在这一范围内的变化，所引起的就业、失业结构的变化，对判定美国当前的经济形势和做出相应的决策不会产生影响。
衡量调查数据准确的尺度
可以说，当前在衡量调查数据准确与否实际上存在着三种衡量尺度，统计尺度，客观尺度，“人为”尺度。
通过抽样调查收集数据，有一套科学的方法和数据质量的衡量标准，标准就是统计尺度和客观尺度。
用统计尺度衡量数据
的准确性，有其科学的理论基础。
但在统计分析中，也会出现一些统计数据的相关性只有统计上的意义，缺乏实际的意义，造成数据和现实的脱节。
因此，统计尺度需要同客观尺度相结合。
客观尺度就是“实事求是”，“实事”是客观存在的事物，“求是”是寻找事物的内在规律。
数据收集的方法要能够真实地反映客观现实。
如将抽样调查方法用于政府工作政绩考核的做法值得商榷，是不是符合现实。
在现阶段，人们的思想意识不可避免地要受到各种利益机制的驱动，在统计和政体没有分开的情况下，将调查数据同政绩挂钩，必然会导致数据的虚报、瞒报和行政干预，在调查中势必产生系统偏差，影响调查数据的准确性。
“人为”尺度常常没有确切的衡量标准。
把统计调查数据准确性同计划是否一致相联系，计划数成为统计调查数据正确与否的度量标准。
调查数据如达不到计划的增长幅度或下降幅度，就在数据中“兑水”，或挑选适合“口味”的样本调查。
再是对调查数据的评估难以摆脱“人为”的影响，不论客观事实，强调政绩时将数据抬高，强调问题时将数据压低。
一些敏感的调查数据总是保持一种态势，违背了数据本身的变化规律。
数据为政绩所用，就会出现“官出数据，数据出官”的现象。
抽样方法应用与各级政府
对数据的需求
我国现行的统计体系是多层次的统计信息需求，而抽样调查一般只能满足单一层次的统计信息需求。
如以省级为总体进行样本设计时，抽样调查数据只能解决省级的代表性，而无法满足省级以下各级政府使用数
统计方略
STATISICAL POLICY ｖ
抽样调查方法
应用中的问题
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中国统计
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据的需求，这也是抽样调查方法的局限性。
目前，有一种倾向认为用抽样调查收集数据是万能的。
一些地区为了满足各级统计信息需求，省、地、市、县级，级级组织进行抽样调查。
从抽样原理上来讲，无论总体大小，如调查指标在总体中分布的方差相同，大总体和小总体都需要调查同样数量的样本。
如以一个省为总体要调查３万人的样本，对以一个县为总体来讲，也要调查３万人。
如果县县搞调查，样本量会成倍地扩大，调查员数量也会成倍地增加。
搞这种大样本的调查已经丢失了抽样调查收集数据快、工作量小和节省经费的优点。
大样本量不仅带来了更多被调查人的负担，而且由于调查员数量过多，人员素质和培训质量不能保证等诸多因素，大大地增加了调查询问的误差。
在抽样调查中１‰抽样比意味着每个被调查的人代表着１０００人。
一个人登记错了，就相当于１０００人登记错了。
样本调查数据的偏差会随着样本量的扩大而累计，这势必会影响对总体数据的推断。
抽样调查实施与
现行统计管理方式
抽样调查是一个系统工程，从抽样调查方案的设计到调查员培训、现场调查和数据处理的每一阶段都直接关系到数据的质量。
任何阶段的失误，都会严重地影响数据的质量，这就需要有严格的管理和有效的组织实施方式。
目前，我国政府部门大多数抽样调查的组织方式是依照全面统计的管理模式。
调查管理层层负责，调查员层层培训，人力财力层层需要。
调查的每一阶段要经历很多环节。
这种全面统计管理模式不易规范抽样调查的操作。
调查员培训质量层层递减，调查员很难准确地掌握调查的内容和询问问题的技巧方法。
抽样调查方法的科学原则不能顺利贯彻始终，抗干扰能力差。
当前，基层统计部门日常的统计工作已经相当繁重，没有更多的力量来承担抽样调查的组织工作，更谈不上检查调查员的工作质量。
另外这种调查的组织方式，不易制定一个科学合理的调查经费投入标准，造成不必要的经费支出，经费使用效率低。
调查经费落实到调查员时已寥寥无几，甚至落实
不到调查员，这必然影响调查员的责任心和工作质量。
调查员掌握着调查数据的质量关，如果调查员的经费得不到落实，组织者们大讲特讲如何提高数据质量，这就相当于 “又要马儿跑得快，又要马儿不吃草”，其目的很难实现。
建 议
当前，抽样调查方法的应用和改进是统计调查方法体系改革的重要内容。
以上所谈的抽样调查方法应用中的问题，有主观认识上的问题，有统计体制内造成的问题，也有统计改革中出现的问题，这些问题影响了抽样调查方法作用的正常发挥。
抽样调查方法是科学的，科学的方法需要科学地应用。
如果不顾我国的国情，不顾客观现实，就方法论方法，生硬地照搬新方法，就会脱离实际，不仅不能提高调查数据的质量，使统计调查数据失真，而且还造成了人力物力的巨大浪费。
统计部门要加强抽样调查方法的培训和抽样调查知识的普及工作。
不仅具体搞业务同志要懂抽样技术，而且领导组织者也应该了解抽样方法的原理，这对实施抽样调查的决策很有必要。
要正确处理好抽样调查和全面统计、部门统计的关系。
对于我国现行的多层次信息需求的统计体制，不能一味夸大抽样调查方法的作用。
对已建立的全面统计指标应很好地论证，不能一概而论，盲目地用抽样调查代替。
总之，在科学方法的应用上，应提倡一种踏实的作风，实事求是，不可浮躁，以保证抽样调查方法为科学、可靠、高效现代系统体系的建立发挥令人信服的作用。
统计方略
STATISICAL POLICY
Ｎ门类 水利、环境和
公共设施管理业
一、主要变动情况
１．根据我国实际情况，新增此门类。
２．将原“地质勘查业、水利管理业”中的“水利管理业”调到此类，并增加了细分类。
３．为了反映社会上普遍关心的环境问题，本门类增加了“环境管理业”大类，并相应增加了“野生动植物保护”、“其他自然保护”、“城市市容管理”、“水污染治理”、“危险废物治理”、“其他环境治理”等类别。
二、应注意的问题
１．环境管理业
新标准增设了“环境管理业”。
在划分行业时，有些活动虽与环境有关，但由于它的某些属性与其他类别更接近，故未将其归入“环境管理业”。
如，树木的种植和沙漠化治理等活动归入“０２林业”的相关类别，水土保持活动归入“７９ 水利管理业”的相关行业。
有些环境治理活动如果与其他活动难以区分，故也没有归入“环境治理”。
如，城市污水处理与水净化后再利用的供应活动难以分开，因此将其。