多阶段抽样(PPT69页)
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第八章 二阶及多阶抽样课件
n
M
i 2V
( yi)
V1
N
i1
n
E
1
N
2
i1
n2
V1
N
n
Y
i
i1
n
E
1
N
2
n i1
M
2 i
1 f2i mi
S
2 2i
n2
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15
(2)比估计:
N
Yi
Y M0
i1 N
, 可用比估计
Mi
i1
,以
M
为辅助变量:
i
n
Yˆi
YˆR M 0
i1 n
Mi
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2
性质l 对于两阶抽样,有
(1)E(ˆ)E1E2(ˆ)
(2 )V (ˆ) V 1 E 2 (ˆ) E 1 V 2 (ˆ)
式中,E2,V2为在固定初级单元时对第二阶抽样 求均值和方差;E1,V1为对第一阶抽样求均值和 方差。
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3
8.2 初级单元大小相等时的二阶抽样
9.2.1总体均值的估计量: 假定总体由N个初级单元组成,每个初级单元都含有M个次级单元。 从N个初级单元中按简单随机抽样抽取n个初级单元, 在每个被抽中的初级单元中按简单随机抽样抽取m个次级单元。
142 5[1 ( 51.8 4)2(16.15.8 4)2(1 61.8 4)2(1 31.8 4)2(1.5 31.8 4)2] 5(51)
97.6 72 65
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21
估计量的标准差为 s(Y ˆPP ) S v(Y ˆPP ) S 97.672 6 9 5.8 88 因此,小区居民数为2146人,在置信度为 95%时,估计的相对误差为
多阶段抽样
(一)二阶段抽样
设总体由N个初级单元组成,每个初级单元又 由若干二级(次级)单元组成,若在总体中按 一定方法抽取n个初级单元,对每个被抽中的 初级单元再抽取若干二级单元进行调查,则这 种抽样称为二阶抽样,或二级抽样(two-stage sampling)
在二阶抽样中,全部抽样是分两步实施的:
第一步是从总体中抽初级单元,称为第一阶抽样; 第二步是从每个被抽中的初级单元中抽二级单元,
1
Yi
Mi
Mi j1
Yij
Yi Mi
yi
ai
1 (21101) 54
10.25 4
v(p)
1- f1 n(n-1)
n i1
(pi
p)2
f1(1f2) n2(m-1)
n i1
piqi
1 5 15
2
1
2
1
1
2
1
1
2
0
1
2
1
1
2
5(51) 4 4 4 4 4 4 4 4 241
2 4
多阶段抽样每一阶段的抽样可以相同,也 可以不同,它通常与整群抽样、分层抽样、 系统抽样结合使用.
实际工作中,多阶段抽样通常与整群抽 样结合使用,即前几阶是多阶段抽样, 最后一阶为整群抽样。
多阶段抽样时,抽样是分步进行的,因此, 讨论估计量 ˆ的均值及方差时需要分阶段 进行,则用到下面的性质:
性质1 对于两阶段抽样,有
E(ˆ)E( 1 E2(ˆ)) V(ˆ)V1[E2(ˆ)]E1[V2(ˆ)]
• 式中,E2、V2为在固定初级单元时对第 二阶抽样求均值和方差;E1 、 V1为对第 一阶抽样求均值和方差.
上述1式是显然的。
2式证明如下:
设总体由N个初级单元组成,每个初级单元又 由若干二级(次级)单元组成,若在总体中按 一定方法抽取n个初级单元,对每个被抽中的 初级单元再抽取若干二级单元进行调查,则这 种抽样称为二阶抽样,或二级抽样(two-stage sampling)
在二阶抽样中,全部抽样是分两步实施的:
第一步是从总体中抽初级单元,称为第一阶抽样; 第二步是从每个被抽中的初级单元中抽二级单元,
1
Yi
Mi
Mi j1
Yij
Yi Mi
yi
ai
1 (21101) 54
10.25 4
v(p)
1- f1 n(n-1)
n i1
(pi
p)2
f1(1f2) n2(m-1)
n i1
piqi
1 5 15
2
1
2
1
1
2
1
1
2
0
1
2
1
1
2
5(51) 4 4 4 4 4 4 4 4 241
2 4
多阶段抽样每一阶段的抽样可以相同,也 可以不同,它通常与整群抽样、分层抽样、 系统抽样结合使用.
实际工作中,多阶段抽样通常与整群抽 样结合使用,即前几阶是多阶段抽样, 最后一阶为整群抽样。
多阶段抽样时,抽样是分步进行的,因此, 讨论估计量 ˆ的均值及方差时需要分阶段 进行,则用到下面的性质:
性质1 对于两阶段抽样,有
E(ˆ)E( 1 E2(ˆ)) V(ˆ)V1[E2(ˆ)]E1[V2(ˆ)]
• 式中,E2、V2为在固定初级单元时对第 二阶抽样求均值和方差;E1 、 V1为对第 一阶抽样求均值和方差.
上述1式是显然的。
2式证明如下:
多阶段抽样
假设总体由N个初级单元组成,每个初级单元 又由若干个二级(次级)单元组成,若在总体 中按一定的方法抽取n个初级单元,对每个被 抽中的初级单元再抽取若干二级单元进行调查, 这种抽样被称为二阶段抽样。 如果每个二级单元又由更小的三级单元组成, 那么可以对每个被抽中的二级单元中的三级单 元再进行抽样,则整个抽样过程就是三阶段抽 样。以此类推,可以定义更高阶的多阶段抽样。
1 N s ( yi y ) 2 为样本初级单元间的方差。 n 1 i 1
2 1
n m 1 s ( yij yi ) 2 为样本初级单元内的方差。 n(m 1) i 1 j 1 2 2
1 m yi yij m j 1
(一)总体均值的估计
如果采用简单随机抽样的方法,第一阶段抽出n个初级单 元,第二阶段从每个抽中的单元中抽出m个次级单元,其 中每个初级单元都含有M个次级单元,且对每个初级单元, 第二阶段抽样都是相互独立的,则样本按次级单元的均 值 是总体均值 的无偏估计,即 Y y
总体中具有某种特征的次级单元对总体中所有次 级单元数比例P的无偏估计量 p 的方差V ( p)为
N 1 f1 1 N 1 f2 M 2 V ( p) ( Pi P) PQ i i n N 1 i 1 nm N ( M 1) i 1
V ( p) 的一个无偏估计为
2 2
初级单元大小相等 时的二阶段抽样
符号说明
设总体划分为N个初级单元,每个初级单元中含有M个次级单元。
Yij 为总体第i个初级单元中第j个次级单元的指标值。
Yi Yij 为总体第i个初级单元的指标和。
j 1
M
1 Yi M
第4章-等概率整群抽样和多阶段抽样
4.1.1 定义
整群抽样(cluster sampling)是将总体 划分为若干群,然后以群(cluster)为抽 样单元,从总体中随机抽取一部分群,对 被选群内的所有单元进行调查的一种抽样 技术。
2024/7/17
3
例
欲估计某高校大学生拥有手机数量,大学共有40000 名学生,10000个宿舍(每个宿舍4名学生)。
V (ˆ) E1 E2 (ˆ)2 E1 V2 (ˆ ) E1E2 (ˆ)2 V1 E2 (ˆ) E1 V2 (ˆ )
4.3.3 等概率两阶段抽样的符号说明
表4-5
4.3.4 初级单元(PSU)规模相等的 两阶段抽样
定理4.5 对于初级单元规模相等的两阶段抽样 ,如果两个阶段都是简单随机抽样,且对每个 初级单元,第二阶抽样是相互独立进行的,则 对总体均值 Y 的无偏估计为:
定理 4.1:y 是 Y 的无偏估计,即
Ey Y
定理 4.2: y 的方差为:
V ( y) 1 f n
1N N 1 i1
Yi Y
2
1 f nM
Sb2
定理 4.3:V ( y) 的样本估计为:
v( y) 1 f nM
sb2
Yˆ NMy V (Yˆ) V (NMy) N 2M 2V ( y) v(Yˆ) N 2M 2v( y)
(NM 1)(M 1)S 2
用简单随机抽样方法抽取n个群,每个群内的M个
单元全部进入样本,则等群抽样均值估计量 y 的方
差可用群内相关系数近似表示
N
2
V (y)
1 V(y) 1 f
Yi Y
i 1
M2
nM 2 N 1
1 f n
(NM 1) M 2 (N 1)
多阶段抽样案例 ppt课件
单位名称
干部人数 累计人数
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
2765
2765
425
3190
377 564 11564 5089 5405 1035 9576 4207 8768 49775
11
3567 4131 15695 20784 26189 27224 36800 41007 49775
局级单位
6
多阶段抽样案例
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
7
多阶段抽样案例
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
8
确定样本量
总体
层
11个层(局 )
油田层
二级单位
基层单位
非油田层 7个层
局级单位
15
多阶段抽样案例
与非油田层基本相同,唯一不同的是: 油田本身已经是局级单位,而每个油田下属的二
级单位数量较大,故不要求二级单位内抽取的基层 单位数必须是偶数。因此若该油田需抽取n个基层单 位,则进行n次独立的PPS抽样。第i个二级单位被 抽中的次数ni,即是在该二级单位中需要抽取n个基 层单位。
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
的变换?
进行n’=n/2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 =2ni’个基层单位
13
多阶段抽样案例
14
确定样本量
第九章(多阶抽样)
N:总体中的初级单元数 n: 第一阶段抽取的初级单元数(第一阶样本量) M:每个初级单元中包含的次级单元数,即初级单元的规模大小 m:第二阶段从抽中的初级单元中抽取的次级单元数(第二阶样 本量) f1=n/N 第一阶段抽样比
copyright©princebf,2006-2007
f2=m/M 第二阶段抽样比
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#二阶抽样图示
总 体
样本
copyright©princebf,2006-2007
• 在上述过程中,如果次级单元又由若干三级单元组成,在抽样 时对每个被抽中的次级单元内的三级单元再进行抽样,则是三 阶抽样。更高阶的抽样以此类推。 • 如果对三级单元不再抽样,而是进行全面调查,则称为二阶整 群抽样。更高阶的多阶整群抽样以此类推。 • 可见,整群抽样可以看作是二阶抽样的特例:第一阶抽取群,
§9.2 初级单元大小相等时的二阶抽样
一、相应符号 二、总体均值的估计和性质
三、总体总量的估计和性质
四、总体比例的估计和性质
copyright©princebf,2006-2007
• 初级单元大小相等是指初级单元内包含的次级单元数目相同, 不妨设每个初级单元包含M个次级单元
• 此时,两阶抽样中的每一阶抽样都可采用简单随机抽样
1 n 2 s2 i n i 1
样本中初级单元内的方差
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二、总体均值的估计和性质
• 按前述抽样方式(每一阶抽样都是简单随机的;第二阶抽样是 相互独立的),则有:样本按次级单元的均值是总体均值的无偏 估计。即:
ˆ 1 1 Y y yij n yi nm i 1 j 1 i 1
copyright©princebf,2006-2007
f2=m/M 第二阶段抽样比
copyright©princebf,2006-2007
#二阶抽样图示
总 体
样本
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• 在上述过程中,如果次级单元又由若干三级单元组成,在抽样 时对每个被抽中的次级单元内的三级单元再进行抽样,则是三 阶抽样。更高阶的抽样以此类推。 • 如果对三级单元不再抽样,而是进行全面调查,则称为二阶整 群抽样。更高阶的多阶整群抽样以此类推。 • 可见,整群抽样可以看作是二阶抽样的特例:第一阶抽取群,
§9.2 初级单元大小相等时的二阶抽样
一、相应符号 二、总体均值的估计和性质
三、总体总量的估计和性质
四、总体比例的估计和性质
copyright©princebf,2006-2007
• 初级单元大小相等是指初级单元内包含的次级单元数目相同, 不妨设每个初级单元包含M个次级单元
• 此时,两阶抽样中的每一阶抽样都可采用简单随机抽样
1 n 2 s2 i n i 1
样本中初级单元内的方差
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二、总体均值的估计和性质
• 按前述抽样方式(每一阶抽样都是简单随机的;第二阶抽样是 相互独立的),则有:样本按次级单元的均值是总体均值的无偏 估计。即:
ˆ 1 1 Y y yij n yi nm i 1 j 1 i 1
ch8讲课二阶及多阶抽样课件
为如下的结果:
v
ch8讲课二阶及多阶抽样
二、常用符号
总体
样本
初级单元(psu)个数
N
n
初级单元拥有的二级单元个数
M
m
第i个psu中的第j个二级单元值 第i个初级单元按二级单元的平
均值 按二级单元的平均值
初级单元(psu)均值间的方差
第i个psu内ssu间的方差
Yij
yij
1 M
Yi M
Yij
j 1
1 m
yi
ch8讲课二阶及多阶抽样
由题意,N=100,M=30,n=5,m=3
f1
n N
5 100
0.05
f2
m M
3 30
0.1
首先计算样本初级单元的均值
yi
、方差
s
2 2i
样本企业
yi
s
2 2i
1
60
13
2
43
39
3
58
39
4
50
7
5
57
19
ch8讲课二阶及多阶抽样
于是得到:
1 n
1
y
n
i 1
yi
ch8讲课二阶及多阶抽样
( 3 ) V ( y ) 的 无 偏 估 计 为 v ( y ) 1 n f 1 s 1 2 f 1 ( 1 m n f 2 ) s 2 2
证明:
E
(
s
2 2
)
E
1E
2
(s
2 2
)
1
E
1
E
2
n
(
m
1)
n i1
m
多阶段抽样ppt课件
n
m
f1 N , f2 M
16
总体和样本中第i个初级单元按二级单元的平均 值:
Yi
1 M
MYij ,j来自1它的最大缺点是由于群内小单元存在一定程度 的相似性(群内相关系数大于0),其抽样误 差高于同样样本量的简单随机抽样。
事实上,在多数情形,特别是当群的规模比较 大时,确实没有必要对群内所有次级单元都进 行调查。因此很自然地想到可以对每个被抽到 的群中的次级单元再次进行抽样。
3
二、多阶段抽样的定义及其与其他抽样的关系
第九章 多阶段抽样
第一节 引言 第二节 初级单元大小相等的二阶抽样 第三节 初级单元大小不相等的二阶抽样 第四节 其他问题
1
第一节 概述
一、概述 二、多阶段抽样的定义及其与其他抽样的关系 二、多阶段抽样的特点和作用 三、抽选方法与推断原理
2
一、引言
采用整群抽样的主要理由是整群样本比较集中, 实施便利,每个基本单元的调查费用较低。
个初级单元即是层,第一阶抽样是100%抽样, 而层内抽样是第二阶抽样。当然,层内抽样本 身也可能是多阶的。 在多阶段抽样中,各阶抽样的方法可以采用简 单随机抽样,也可以采用放回或不放回的不等 概抽样,或者用系统抽样。
6
三、多阶段抽样的特点及作用
1、实施方便,节省费用
保持了整群抽样的优点,即由于样本比较集中,便于调查、节省 费用;.
第一步是从总体中抽初级单元,称为第一阶抽样; 第二步是从每个被抽中的初级单元中抽二级单元,
称为第二阶抽样。
4
如果每个二级单元又由更小的三级单元 组成,那么第二阶抽样后,若对每个被 抽中的二级单元中的三级单元再进行抽 样,则是三阶抽样。
如果对每个被抽中的二级单元不再抽样, 调查其中每个三级单元,则称为二阶整 群抽样。
多阶段抽样方法培训讲义(PPT69页)
多阶段抽样方法培训讲义(PPT69页)
多阶段抽样方法培训讲义(PPT69页)
性质1可推广到多阶段抽样的情形,如三 阶段抽样:
E(ˆ) E1E2 E3 (ˆ) V (ˆ) V1[E2 E3 (ˆ)] E1{V2[E3 (ˆ)]} E1E2[V3 (ˆ)]
3、抽样框编制得以简化 多阶段抽样是分阶段实施的,因此抽样框也可以分 级进行准备:在第一阶抽样中,仅需准备总体中关 于初级单元的抽样框;在第二阶抽样中,仅需对那 些被抽中的初级单元准备二级单元的抽样框。更高 阶的也是如此,每次只需要对被抽中的单元准备下 一级抽样单元抽样框。
多阶段抽样方法培训讲义(PPT69页)
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多阶段抽样时,抽样是分步进行的,因此, 讨论估计量 ˆ的均值及方差时需要分阶段 进行,则用到下面的性质:
性质1 对于两阶段抽样,有
E(ˆ) E(1 E2 (ˆ)) V (ˆ) V1[E2 (ˆ)] E1[V2 (ˆ)]
多阶段抽样方法培训讲义(PPT69页)
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三、多阶段抽样的特点及作用
1、实施方便,节省费用
保持了整群抽样的优点,即由于样本比较集中,便于调查、节省 费用;.
2、对抽中的次级单元进行再抽样,提高了效率
多阶段抽样能充分发挥抽样的效率,克服了整群抽样的缺点,即 避免了对小单元过多调查造成的浪费。
(二)多阶段抽样与其他抽样的关系 整群抽样可以看作是多阶段抽样的一种特殊情
形,即最后一阶抽样是100%的抽样。 分层抽样也可看作是多阶抽样的特例:此时每
个初级单元即是层,第一阶抽样是100%抽样, 而层内抽样是第二阶抽样。当然,层内抽样本 身也可能是多阶的。 在多阶段抽样中,各阶抽样的方法可以采用简 单随机抽样,也可以采用放回或不放回的不等 概抽样,或者用系统抽样。
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性质1可推广到多阶段抽样的情形,如三 阶段抽样:
E(ˆ) E1E2 E3 (ˆ) V (ˆ) V1[E2 E3 (ˆ)] E1{V2[E3 (ˆ)]} E1E2[V3 (ˆ)]
3、抽样框编制得以简化 多阶段抽样是分阶段实施的,因此抽样框也可以分 级进行准备:在第一阶抽样中,仅需准备总体中关 于初级单元的抽样框;在第二阶抽样中,仅需对那 些被抽中的初级单元准备二级单元的抽样框。更高 阶的也是如此,每次只需要对被抽中的单元准备下 一级抽样单元抽样框。
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多阶段抽样时,抽样是分步进行的,因此, 讨论估计量 ˆ的均值及方差时需要分阶段 进行,则用到下面的性质:
性质1 对于两阶段抽样,有
E(ˆ) E(1 E2 (ˆ)) V (ˆ) V1[E2 (ˆ)] E1[V2 (ˆ)]
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三、多阶段抽样的特点及作用
1、实施方便,节省费用
保持了整群抽样的优点,即由于样本比较集中,便于调查、节省 费用;.
2、对抽中的次级单元进行再抽样,提高了效率
多阶段抽样能充分发挥抽样的效率,克服了整群抽样的缺点,即 避免了对小单元过多调查造成的浪费。
(二)多阶段抽样与其他抽样的关系 整群抽样可以看作是多阶段抽样的一种特殊情
形,即最后一阶抽样是100%的抽样。 分层抽样也可看作是多阶抽样的特例:此时每
个初级单元即是层,第一阶抽样是100%抽样, 而层内抽样是第二阶抽样。当然,层内抽样本 身也可能是多阶的。 在多阶段抽样中,各阶抽样的方法可以采用简 单随机抽样,也可以采用放回或不放回的不等 概抽样,或者用系统抽样。
多阶段抽样
样本企业
第一日
第二日
第三日
1
57
59
64
2
38
41
50
3
51
60
63
4
48
53
49
5
62
55
54
要求根据这些数据推算100家企业该指标的总量,并给出估计
的95%置信区间。
19
解:对这个问题,我们可以利用两阶段的思路解决。首先将企
业作为初级单位,将每一天看作二级单位,每个企业在调查月内都 拥有30天(即拥有30个二级单位)。
SE(Yµ) V (Yµ) 84934800 9216.0078
在置信度95%的条件下,对应的t=1.96,因此,置信区间为: 60800±9216.0078,或者说在142736.6~178863.4之间。
21
三、总体比例及其估计量方差
初级单位大小相等的两阶段抽样的总体比例及其方差问题 在均值估计的基础上是比较容易理解的。
M
Yij 为总体第i个初级单位中具有某种属性的二级单位数
j 1
Pi
1 M
M
Yij
j1
为总体第i个初级单位中各二级单位的比例
则总体比例为: P
1 AM
A i1
M
Yij
j 1
1 A
A 1
Pi
而二阶段抽样的样本比例为:
p
1 am
a i1
m j 1
yij
1 a
a 1
pi
显然,样本比例p是总体比例 P的无偏估计。
yij 第i个初级样本单位中的第j个二阶样本单位的标志值。
m
y i y ij 为第i个初级样本单位中各二阶样本单位的标志总量。 j 1
抽样调查-第8章多阶段抽样
S 2 2i
1 M 1
M
(Yij
j 1
Y i )2
则有
S22
1 N
N
S2 2i j 1
即
S
2 2
是
S2 2i
的平均值。同理有
s 2 2i
1 m 1
m
( yij
j 1
yi )2
s22
1 n
n j 1
s2 2i
返回
二、估计量及其性质
(一)总体均值的估计
性质2 对于初级单元大小相等的二阶抽样,如果两个阶
例如:某个新开发的小区拥有相同户型的15个 单元的楼盘,居民已经陆续搬入新居,每个单元住 有12户居民,为调查居民家庭装修情况,准备从 180户居民户中抽取20户进行调查。如下表:
返回
编号 单 元
房
号
1 一栋A座 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 2 一栋B座 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 3 一栋C座 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 4 二栋A座 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 5 二栋B座 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 6 二栋C座 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 7 三栋A座 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 8 三栋B座 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 9 三栋C座 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 10 四栋A座 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 11 四栋B座 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 12 四栋C座 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 五栋A座 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 14 五栋B座 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 15 五栋C座 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 返回
《多阶段抽样案例》课件
3 适用于大样本调查
适用于大规模数据调查,能够快速获取足够的样本量。
多阶段抽样的局限性
• 依赖研究设计和样本选择的准确性。 • 可能存在抽样误差和偏倚。 • 只适用于特定的研究问题和调查目的。
多阶段抽样的应用领域
市场调研
用于了解消费者需求和市场 趋势。
舆情分析
用于分析公众对某一事件或 话题的态度和观点。
1
分层抽样
根据总体特征将总体分为不同层次,然后从每个层次中进行抽样,以便保留总体的特 征。
2
聚类抽样
将总体分成多个聚类群体,然后随机选择部分聚类群体,并从每个选定的聚类群体中 抽样,以便减少样本调查的成本。
多阶段抽样的步骤
确定抽样目标
设定研究目标和问题,并确定要对哪些人群 或群体进行调查。
制定抽样计划
根据研究目标和问题,设计合适的分层和聚 类方案,并确定每个阶段的样本量。
执行抽样
按照抽样计划,从每个阶段中进行随机抽样, 并获取样本数据。
分析数据
对抽取的样本数据进行统计分析,得出结论 并推广到总体。
多阶段抽样的优点
1 节约成本
通过减少样本数和调查时间,大大降低了调查成本。
2 提高准确性
通过分层和聚类抽样,保留了总体特征,增加了样本的代表性。
社会调查
用于了解社会问题和社会现 象。
结论和要点
1 多阶段抽样是一种有效的大规模数据调查方法。
它通过分层和聚类抽样来提高调查效率和准确性。
2 多阶段抽样适用于市场调研、舆情分析和社会调查等领域。
然而,它仍有局限性并需要注意误差和偏倚。
多阶段抽样案例
多பைடு நூலகம்段抽样是一种在大规模数据调查中应用广泛的抽样方法,通过分层抽样 和聚类抽样两个阶段来提高效率和准确性。
适用于大规模数据调查,能够快速获取足够的样本量。
多阶段抽样的局限性
• 依赖研究设计和样本选择的准确性。 • 可能存在抽样误差和偏倚。 • 只适用于特定的研究问题和调查目的。
多阶段抽样的应用领域
市场调研
用于了解消费者需求和市场 趋势。
舆情分析
用于分析公众对某一事件或 话题的态度和观点。
1
分层抽样
根据总体特征将总体分为不同层次,然后从每个层次中进行抽样,以便保留总体的特 征。
2
聚类抽样
将总体分成多个聚类群体,然后随机选择部分聚类群体,并从每个选定的聚类群体中 抽样,以便减少样本调查的成本。
多阶段抽样的步骤
确定抽样目标
设定研究目标和问题,并确定要对哪些人群 或群体进行调查。
制定抽样计划
根据研究目标和问题,设计合适的分层和聚 类方案,并确定每个阶段的样本量。
执行抽样
按照抽样计划,从每个阶段中进行随机抽样, 并获取样本数据。
分析数据
对抽取的样本数据进行统计分析,得出结论 并推广到总体。
多阶段抽样的优点
1 节约成本
通过减少样本数和调查时间,大大降低了调查成本。
2 提高准确性
通过分层和聚类抽样,保留了总体特征,增加了样本的代表性。
社会调查
用于了解社会问题和社会现 象。
结论和要点
1 多阶段抽样是一种有效的大规模数据调查方法。
它通过分层和聚类抽样来提高调查效率和准确性。
2 多阶段抽样适用于市场调研、舆情分析和社会调查等领域。
然而,它仍有局限性并需要注意误差和偏倚。
多阶段抽样案例
多பைடு நூலகம்段抽样是一种在大规模数据调查中应用广泛的抽样方法,通过分层抽样 和聚类抽样两个阶段来提高效率和准确性。
抽样调查课件多阶段抽样
y , 本 第i 个 级 元 第j 个 级 元 测 样 中 初 单 中 次 单 观 值 ij
i
= ,2 n j= ,2 .m 1 ,… , 1 ,…
抽样调查
原理与方法
f1 Yi yi Yi
n N
M
, f2
m M
Y
m
ij
y
Yi M
ij
抽样调查
原理与方法
yi Y
yi m
N
N
Yi
y
n
yi n
抽样调查
原理与方法
S1
2
(Yi Y ) N1
1
n
1
N
2
与整群抽样 比较一下
s1
2
(yi y ) n1
1
N M
2
S2
2
N(M1 )
(Yij Yi )
n m
2
s2
2
1 n(m1 )
(yij yi )
2
抽样调查
原理与方法
二、 Y 估计量的性质
V ( y ) S1
2
若以n个 y i 的均值
V ( y) n
再考虑fpc,则(1)式成立。
i
y
m
S2
2
m
y
2
推断 Y ,其方差为
S2
2
S1
nm
抽样调查
原理与方法
V
y
1 f1 n
S1
2
1 f2 nm
n
S2
2
V1 E 2
1 V1 E 2 y n 1 V1 n
社会调查方法多阶段抽样-PPT精选文档
图3-4 五种概率抽样方法比较图
简单随机抽样
系统抽样
分层抽样(不按比例分层)
分层抽样(按比例分层)
整群抽样
多阶段抽样
举例说明
例3-5:某地有2.4万名教师,他们分布在全市10个区的200所学校 里,现在要抽取一个由1200名教师组成的样本,按照三级抽样 的方法,有以下几种抽样方案(见表3-5): ------出自于《社会调查方法》赵淑兰主编 P59
表3-5 某地教师样本抽取方案
不难发现,这5种抽样方案中,方案2的精确性是最高的,因为它在前两个阶段抽取的 子样本的数量最多,抽样的范围最广;方案5的精确性最低,也是最简便易行的,因为其在 第一个阶段就限定了抽样的范围在一个区内进行。
任务三 抽样方案的制定
(五)多 阶 段 抽 样
定 义
多阶段抽样是一种分阶段从调查对象的总体中抽取样本 进行调查的方法。 • 多阶段抽样首先要将总体单位按照一定的标准划分为若 干群体,作为抽样的第一级单位;再将第一级单位分为若 干小的群体,作为抽样的第二级单位;以此内推,可根据 需要分为第三级或第四级单位。然后,按照随机原则从第 一级单位中随机抽取若干单位作为第一级单位样本,再从 第一级单位样本中随机抽取若干单位作为第二级单位样本, 以此类推,直至获得所需要的样本。 •
夯实基础
• 总体(population)总体一般与构成它的元素共同来定义, 总体就是构成它的所有元素的集合,而元素是构成总体的 最基本单位。社会调查中,我们通常用N表示。 • 样本(sample)样本就是按照一定的方式从总体中抽取出 来的那一部分元素的集合。用n来表示。 • 抽样框(Sampling Frame)抽样框也称抽样范围,是一 次直接抽样的总体中所有抽样单位的名单。
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在社会经济调查中,多阶抽样常用于抽样单元 为各级行政单位的情况。例如,在一项全国性 调查中,往往将省、地市、县、街道(乡、 镇)、居(村)民委员会、居(村)民小组及 住户作为各级南样单元。在此,采用多阶段抽 样显然十分方便。
再如,在一个城市中,可以将区作为其中一级 单元,也可直接将街道作为一级单元;可以将 居委会作为街道下一级的单元,也可以将居民 小组作为街道下一级的单元。
(二)多阶段抽样与其他抽样的关系
整群抽样可以看作是多阶段抽样的一种特殊情 形,即最后一阶抽样是100%的抽样。
分层抽样也可看作是多阶抽样的特例:此时每 个初级单元即是层,第一阶抽样是100%抽样, 而层内抽样是第二阶抽样。当然,层内抽样本 身也可能是多阶的。
在多阶段抽样中,各阶抽样的方法可以采用简 单随机抽样,也可以采用放回或不放回的不等 概抽样,或者用系统抽样。
三、多阶段抽样的特点及作用
1、实施方便,节省费用
保持了整群抽样的优点,即由于样本比较集中,便于调查、节省 费用;.
2、对抽中的次级单元进行再抽样,提高了效率
多阶段抽样能充分发挥抽样的效率,克服了整群抽样的缺点,即 避免了对小单元过多调查造成的浪费。
3、抽样框编制得以简化
多阶段抽样是分阶段实施的,因此抽样框也可以分 级进行准备:在第一阶抽样中,仅需准备总体中关 于初级单元的抽样框;在第二阶抽样中,仅需对那 些被抽中的初级单元准备二级单元的抽样框。更高 阶的也是如此,每次只需要对被抽中的单元准备下 一级抽组成,每个初级单元又 由若干二级(次级)单元组成,若在总体中按 一定方法抽取n个初级单元,对每个被抽中的 初级单元再抽取若干二级单元进行调查,则这 种抽样称为二阶抽样,或二级抽样(two-stage sampling)
在二阶抽样中,全部抽样是分两步实施的:
第一步是从总体中抽初级单元,称为第一阶抽样;
此时两阶抽样中的每一阶都可采用简单随机 抽样:第一阶抽样从总体N个初级单元中抽 取n个初级单元,第二阶抽样则是从每个被 抽中的初级单元(设每个包含M个次级单元) 中抽取m个次级单元。
假定:在抽中的若干初级单元中作第二阶抽 样是相互独立地进行的。
一、符号说明
初级单元的个数:N
二级单元的个数:M
第一阶段和第二阶段的样本量:n,m;
第i个初级单元中第j个二级单元的观测 值:Yij(i=1,2,…N;j=1,2,…M)
样本中第i个初级单元中的第j个二级单元的观测 值:yij(i=1,2,…n;j=1,2,…m)
第一阶段和第二阶段的抽样比:
f1
n, N
f2
m M
总体和样本中第i个初级单元按二级单元的平均 值:
它的最大缺点是由于群内小单元存在一定程度 的相似性(群内相关系数大于0),其抽样误 差高于同样样本量的简单随机抽样。
事实上,在多数情形,特别是当群的规模比较 大时,确实没有必要对群内所有次级单元都进 行调查。因此很自然地想到可以对每个被抽到 的群中的次级单元再次进行抽样。
二、多阶段抽样的定义及其与其他抽样的关系
第九章 多阶段抽样
第一节 引言 第二节 初级单元大小相等的二阶抽样 第三节 初级单元大小不相等的二阶抽样 第四节 其他问题
第一节 概述
一、概述 二、多阶段抽样的定义及其与其他抽样的关系 二、多阶段抽样的特点和作用 三、抽选方法与推断原理
一、引言
采用整群抽样的主要理由是整群样本比较集中, 实施便利,每个基本单元的调查费用较低。
性质1可推广到多阶段抽样的情形,如三 阶段抽样:
E(ˆ) E1E2E3(ˆ) V(ˆ) V1[E2E3(ˆ)]E1{V2[E3(ˆ)]} E1E2[V3(ˆ)]
第二节 初级单元大小相等的二阶抽样
一、符号 二、总体均值的估计量及其性质 三、关于总体比例的估计
引:本节先讨论初级单元大小(即所包含的 次级单元数目)相等情形的二阶抽样。
多阶段抽样每一阶段的抽样可以相同,也 可以不同,它通常与整群抽样、分层抽样、 系统抽样结合使用.
实际工作中,多阶段抽样通常与整群抽 样结合使用,即前几阶是多阶段抽样, 最后一阶为整群抽样。
多阶段抽样时,抽样是分步进行的,因此, 讨论估计量 ˆ的均值及方差时需要分阶段 进行,则用到下面的性质:
第二步是从每个被抽中的初级单元中抽二级单元, 称为第二阶抽样。
如果每个二级单元又由更小的三级单元 组成,那么第二阶抽样后,若对每个被 抽中的二级单元中的三级单元再进行抽 样,则是三阶抽样。
如果对每个被抽中的二级单元不再抽样, 调查其中每个三级单元,则称为二阶整 群抽样。
以此类推,可定义更高阶的多阶抽样 (multi-stage sampling)或多阶整群抽 样(multi-stage cluster sampling)。
性质1 对于两阶段抽样,有
E(ˆ)E( 1 E2(ˆ)) V(ˆ)V1[E2(ˆ)]E1[V2(ˆ)]
• 式中,E2、V2为在固定初级单元时对第 二阶抽样求均值和方差;E1 、 V1为对第 一阶抽样求均值和方差.
上述1式是显然的。
2式证明如下:
V() E(ˆ2) [E(ˆ)]2 E1[E2(ˆ2)]{E1 [E2(ˆ)]}2 E1[E2(ˆ2)]{E1[E2(ˆ)]2 V1[E2(ˆ)]} V1[(E2(ˆ)]{E1[E2(ˆ2) E1[E2(ˆ)]2} V1[E2(ˆ)] E1[V2(ˆ)]
Yi M 1jM 1Yij,
yi m 1jm 1yij
总体和样本按二级单元的平均值:
1 N
YNi1Yi,
1n
yni1yi
总体和样本初级单元间的方差:
S12 N11iN 1(Yi Y)2,
4、多阶段抽样可用于散料的抽样.
所谓散料是指连续松散的不易区分为个体或 抽样单元的材料.如:矿石、煤、粮食、水泥、 化肥等等。
例如:对贮藏在仓库中的小麦中农药残留量 的监测.
首先,从仓库中抽若干麻袋
然后,再从每个抽中的麻袋中的不同部位抽取一 定数量的小麦样品(称为份样)进行测试。
三、抽选方法与推断原理