抽样调查方法应用案例
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。
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。
抽样调查的案例
抽样调查的案例抽样调查是一种常见的研究方法，通过对样本数据的收集和分析，来推断总体特征和规律。
在实际应用中，抽样调查可以帮助研究者获取所需的信息，同时也可以节约时间和成本。
下面将通过两个案例来说明抽样调查的应用。
案例一，市民满意度调查。
某市政府希望了解市民对市政工作的满意度，但是由于市民数量众多，无法对每个市民进行调查。
因此，市政府决定采用抽样调查的方法。
首先，他们将市民按照居住区域、年龄、职业等因素进行分层抽样，然后在每个分层中随机抽取一定数量的样本。
调查员们对被抽中的市民进行问卷调查，收集他们对市政工作的评价和意见。
最后，通过对样本数据的分析，市政府得出了市民对市政工作的整体满意度，并可以找出不同群体之间的差异。
案例二，产品质量抽样检验。
某家电企业生产的空调产品需要进行质量抽样检验。
为了保证抽样的代表性和可靠性，企业决定采用随机抽样的方法。
他们将生产线上的空调产品按照生产批次进行编号，然后利用随机数表或随机数生成器来抽取样本。
抽样过程中，要确保每个产品都有被抽中的机会，避免抽样偏差。
抽取的样本将进行严格的质量检验，包括外观检查、性能测试等。
最终，通过对样本产品的检验结果进行统计分析，企业可以判断整个生产批次的产品质量是否合格。
通过以上两个案例，我们可以看到抽样调查在实际应用中的重要性和灵活性。
抽样调查不仅可以帮助研究者获取所需的信息，还可以提高调查效率和节约成本。
当然，在进行抽样调查时，我们也要注意抽样方法的选择、样本的代表性和抽样误差的控制，以确保调查结果的准确性和可靠性。
总之，抽样调查是一种常用的研究方法，通过合理的抽样设计和样本分析，可以得出对总体特征和规律的推断。
在实际应用中，抽样调查可以帮助我们更好地了解客观现象、做出合理决策，是研究和实践中不可或缺的重要工具。
抽样调查的案例
抽样调查的案例某电商公司计划进一步了解其目标用户群体的消费行为和购物习惯，以便优化其销售策略和增加用户粘性。
为此，公司决定进行抽样调查，以下是该公司所进行的一项抽样调查的案例。
首先，公司确定了目标用户群体为18到35岁的手机用户，采取了多层次抽样的方法。
首先，从不同城市中选择了几个主要的消费中心，如北京、上海和深圳作为第一层次的抽样地点。
然后，在每个城市中，从各主要商业区选择了几家手机专卖店作为第二层次的抽样单位。
最后，在每家选出的专卖店中随机选择了一定数量的顾客作为调查对象。
接下来，公司设计了一份问卷用于数据的收集。
问卷包括了一系列关于消费行为和购物习惯的问题，如平时购买手机的频率、购买渠道的选择、对手机品牌的偏好以及购买时所关注的主要因素等。
同时，为了确保问卷的可信度和有效性，公司还邀请了专业调查员进行培训，以确保数据的准确收集和处理。
在开始调查前，公司还制定了一份详细的调查计划，包括调查时间、调查地点以及调查对象的数量等等。
并对调查进行了全面的准备工作，如问卷的复印和准备、调查员的培训和分工等。
随后，公司根据调查计划，开始了调查工作。
在调查中，调查员向每个被调查者解释了调查的目的和重要性，并请其如实回答问题。
同时，调查员还耐心解答调查对象可能有的问题，并确保数据的准确性和完整性。
最后，公司对收集到的数据进行了整理和分析。
他们使用了一些统计方法，如频率分布、平均数和相关系数等，对数据进行了验证和解读，并通过这份报告给公司的管理层提供了有关目标用户群体消费行为和购物习惯的详细报告。
根据调查结果，公司得出了一些结论，如目标用户群体更倾向于在实体店购买手机，他们对手机品牌和价格敏感，以及消费者对售后服务的重视程度等，并基于这些结论制定了相应的销售和市场策略。
通过这次抽样调查，该公司更深入地了解了目标用户群体的消费行为和购物习惯，为制定更有针对性的销售策略和增加用户粘性提供了有力的支持。
同时，该公司也发现了一些潜在的问题和机会，并为今后的发展提供了重要的参考和指导。
滚雪球抽样案例
滚雪球抽样案例
滚雪球抽样是一种非概率抽样方法，适用于人口或资源分布不均匀的情况。
它是通过已知的样本对象来寻找其他符合条件的样本对象，从而逐渐扩大样本规模的一种抽样方法。
下面我们通过一个实际案例来介绍滚雪球抽样的应用。
某市社区卫生服务中心需要对该市的糖尿病患者进行一项健康调查，但由于糖尿病患者分布广泛且数量庞大，无法进行全面的抽样调查。
因此，他们决定采用滚雪球抽样的方法来进行调查。
首先，调查员在社区卫生服务中心的病历数据库中随机选择了10名糖尿病患者作为初始样本对象。
然后，调查员通过这10名患者的社交网络和糖尿病患者互助群等渠道，找到了他们的朋友、家人或同事中的另外20名糖尿病患者，并将他们加入到样本中。
接着，这30名患者又帮助调查员找到了更多的糖尿病患者，使得样本规模逐渐扩大。
通过滚雪球抽样，社区卫生服务中心最终得到了一个包括100名糖尿病患者的样本。
这个样本的构建过程中，每个被抽样的患者都可以帮助到其他患者，使得调查员可以迅速扩大样本规模，同时也保证了样本的多样性和代表性。
在这个案例中，滚雪球抽样方法为调查员提供了一种有效的方式来获取大规模样本，尤其适用于那些无法准确估计总体参数、无法得到总体名单的情况。
通过不断扩大样本规模，滚雪球抽样可以帮助调查员获取更多的信息，提高调查的代表性和可靠性。
总之，滚雪球抽样是一种灵活、高效的抽样方法，能够帮助调查员在资源有限的情况下获取大规模、多样性的样本，从而更好地开展调查工作。
在实际应用中，我们可以根据具体情况灵活运用滚雪球抽样方法，以达到更好的调查效果。
抽样调查的案例
抽样调查的案例抽样调查是一种常见的调查方法，通过对样本的调查和分析，来推断总体的特征和规律。
在实际应用中，抽样调查具有广泛的适用性，可以用于市场调研、社会调查、医学研究等领域。
下面，我们将通过几个案例来介绍抽样调查的具体应用。
案例一，市场调研。
某公司打算推出一款新产品，为了了解消费者对该产品的需求和偏好，决定进行抽样调查。
他们首先确定了目标群体，然后采用随机抽样的方法，从目标群体中抽取了一定数量的样本。
通过对样本进行问卷调查和访谈，他们得到了消费者对新产品的态度和看法。
最终，公司根据抽样调查的结果，对产品进行了相应的调整和改进，提高了产品的市场竞争力。
案例二，社会调查。
一家社会调查机构希望了解城市居民对环境保护的态度和行为。
他们选择了几个代表性的社区作为调查对象，采用分层抽样的方法，从不同年龄、职业、教育程度的居民中抽取样本。
通过问卷调查和观察，他们获得了城市居民对环境保护的认知水平、行为习惯和意愿。
这些数据为政府制定环境政策和社会组织开展环保活动提供了重要参考。
案例三，医学研究。
一家医学研究机构希望了解某种疾病的发病率和影响因素，他们进行了一项抽样调查。
通过在多个医院和社区抽取患者样本，他们收集了大量的临床资料和生活习惯信息。
经过统计分析，他们发现某种生活习惯与该疾病的发病率呈显著相关。
这一发现为疾病的预防和治疗提供了重要的科学依据。
通过以上案例的介绍，我们可以看到抽样调查在不同领域的应用。
在实际操作中，抽样调查需要注意样本的代表性和可靠性，避免抽样偏差和数据失真。
同时，合理的抽样方法和调查工具的选择也对调查结果的准确性和可靠性起着关键作用。
因此，在进行抽样调查时，需要认真制定调查方案，严格执行调查程序，确保数据的科学性和可信度。
总之，抽样调查作为一种重要的调查方法，对于了解总体特征和规律具有重要意义。
在实际应用中，我们需要充分发挥抽样调查的优势，合理选择抽样方法和样本规模，确保调查结果的准确性和可靠性，为决策和实践提供科学依据。
抽样调查的案例
抽样调查的案例抽样调查是一种常见的调查方法，通过从总体中选取一部分样本进行调查，以此推断总体的特征和规律。
在实际应用中，抽样调查被广泛用于市场调研、社会调查、科学研究等领域。
下面我们将介绍一个抽样调查的案例，以便更好地理解这一调查方法的应用和意义。
案例背景：某市场调研公司接到了一家食品企业的委托，希望通过抽样调查了解消费者对他们新推出的产品的满意度和购买意愿，以便进行市场定位和推广策略的制定。
调查目的：1. 了解消费者对新产品口味、包装、价格等方面的满意度和意见；2. 掌握消费者对新产品的购买意愿和购买频率。
调查步骤：1. 确定调查对象，确定调查对象为该市场的目标消费群体，包括年龄、性别、收入、职业等基本信息。
2. 制定调查问卷，设计涵盖产品口味、包装、价格、购买意愿等方面的问卷，确保问题清晰明了，涵盖全面。
3. 抽样方法，采用分层抽样的方式，按照不同的年龄、性别、收入等特征，从总体中抽取一定数量的样本。
4. 调查实施，由专业调查员对样本进行电话、网络或面对面的调查，确保调查的全面性和准确性。
5. 数据分析，对调查结果进行统计分析，得出消费者对新产品的满意度和购买意愿的结论。
调查结果：通过抽样调查，调查公司得出了以下结论：1. 消费者对新产品的口味和包装比较满意，但对价格感到有些高昂；2. 大部分消费者表示愿意尝试购买新产品，但购买频率可能会受到价格的影响。
结论与建议：基于调查结果，调查公司向食品企业提出了以下建议：1. 针对价格较高的问题，可以考虑推出一些优惠活动或降低产品价格，以提高消费者的购买意愿；2. 在产品宣传和推广中，重点突出产品口味和包装的优势，吸引更多消费者的关注和购买。
结语：通过这个案例，我们可以看到抽样调查在市场调研中的重要作用。
通过科学的抽样方法和准确的数据分析，可以帮助企业更好地了解消费者的需求和意见，为产品的改进和市场推广提供有力的支持。
因此，抽样调查在实际应用中具有广泛的价值和意义，希望大家能够充分认识和重视这一调查方法的应用。
从8000人抽取400人,抽样案例
从8000人抽取400人,抽样案例
整群抽样，又称聚类抽样，是将总体中各单位归并成若干个互不交叉、互不重复的集合（称之为群），然后以群为抽样单位随机抽取样本，抽取到的群内的所有个体都进入调查的一种抽样方式。
在整群抽样中，抽样的基本单位已经不再是个体，而是由部分个体组成的群。
某高校要调查学生对学校食堂的评价，学校一共3000名学生，请用整群抽样方法进行抽样。
步骤1：按照某种性质将总体分群，在学校里，学生们已经被分到不同的班级，因此可以按照已经分好的班级作为群。
假设每个班50名学生，则总体被分为60个群。
步骤2：确定所需要的群的数目。
假如经过样本量的计算，需要抽取500名学生，则要抽取10个群。
步骤3：采用简单随机的方法从60个群里抽取出10个群，抽取出来的群内的所有学生均进入调查。
可以采用抽签的方式进行。
在步骤1中用来将总体分群的性质有两种情况：第一种用来分群的性质是已经存在的，不需要调查人员自己去人为确定，如按照行政单位分群、按照班级分群、按照地域分群等。
第二种是需要调查人员自己去确定如何划分群。
如一群各个不同的年龄段、不同地域的人组成的总体，就需要调查人员根据实际情况去寻找分群的性质，使得相同调查费用下误差最小。
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。
随机抽样案例
随机抽样案例随机抽样是一种常用的统计方法，通过随机抽取样本来代表整体群体，从而进行统计分析和推断。
在各种研究和调查中，随机抽样都扮演着至关重要的角色。
下面我们将通过几个实际案例来说明随机抽样的应用和重要性。
案例一，市场调研。
某公司打算推出新产品，为了了解潜在消费者的需求和偏好，他们进行了一项市场调研。
通过随机抽样的方式，他们从不同年龄、性别、职业、地域的人群中抽取了一定数量的样本，并进行了问卷调查。
通过对样本数据的分析，他们得出了消费者对新产品的喜好程度、购买意愿以及可能的改进建议。
这些数据为公司后续的产品设计和营销策略提供了重要参考。
案例二，健康调查。
一家医疗机构想要了解某种疾病在某地区的发病率和相关因素，他们进行了一项健康调查。
通过随机抽样的方法，他们从目标地区的居民中选取了一部分作为调查对象，对他们进行了健康状况、生活习惯、家族病史等方面的调查。
通过对样本数据的分析，他们得出了该地区该疾病的发病率、易感人群以及可能的病因。
这些数据为该地区的疾病防控工作提供了重要依据。
案例三，教育评估。
一所学校想要评估学生的学习成绩和教学质量，他们进行了一次教育评估活动。
通过随机抽样的方法，他们从不同年级、不同班级的学生中抽取了一定数量的样本，对他们的学习成绩、学习习惯、教师教学质量等方面进行了评估。
通过对样本数据的分析，他们得出了学生的整体学习水平、教学质量的优劣势以及可能的改进方向。
这些数据为学校的教学改进提供了重要参考。
通过以上案例可以看出，随机抽样在各个领域都有着重要的应用价值。
它能够通过小样本代表整体，从而降低调查成本，提高调查效率，同时也能够准确地反映整体的情况，为决策提供科学依据。
因此，在进行各类研究和调查时，合理使用随机抽样方法是非常必要的。
抽样调查案例
抽样调查案例
一、抽样调查的根本概念：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根底。
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；并要求上下收入者各占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:。
系统抽样在概率统计中的应用案例
系统抽样在概率统计中的应用案例概率统计是一门研究现象背后规律性的学科，而系统抽样作为一种常用的抽样方法，在概率统计领域中有着重要的应用。
系统抽样通过按照一定规则选择样本，以代表总体，从而推断总体的特征和规律。
下面将通过一个实际案例来介绍系统抽样在概率统计中的应用。
假设某市政府想要了解市民对于新建一个公园的态度，但是由于时间和资源的限制，无法对所有市民进行调查。
这时，可以利用系统抽样的方法进行抽样调查。
首先，将整个市民群体按照街道划分为若干个子群体，然后从每个街道中随机选择一个起始点，再以固定的间隔依次选择相应数量的调查对象。
通过这种系统抽样的方法，可以在保证样本代表性的同时，明显减少了调查的成本和工作量。
在实际调查过程中，通过系统抽样方法选取了200名市民进行问卷调查。
调查结果显示，市民对新建公园的态度普遍较为积极，认为新建公园可以改善市民的生活质量，增强市区的绿化环境，提升市民的幸福感和满意度。
另外，调查还发现，在不同年龄段、职业、教育程度和居住区域的市民中，对于新建公园的态度存在一定程度的差异。
通过系统抽样方法，可以准确地获取市民对新建公园的整体态度，同时也可以通过分层抽样的方式深入研究不同群体的态度特征。
除了市民调查外，系统抽样在概率统计中还有诸多其他应用。
例如，在质量抽检领域中，可以通过系统抽样方法抽取产品样本，进行质量检测和评估；在医学研究中，可以通过系统抽样方法选取研究对象，进行临床试验和统计分析。
系统抽样作为一种科学、高效的抽样方法，广泛应用于各个领域，为数据分析和决策提供可靠的基础。
总之，系统抽样在概率统计中的应用案例丰富多样，既可以在市场调查中获取消费者意见，也可以在科学研究中进行实验探索。
系统抽样方法通过规则的样本选择，保证了统计结果的可靠性和真实性，为统计学的发展和应用提供了重要的支持。
希望本文介绍的系统抽样在实际应用中的案例能够为读者对该方法的理解和运用提供一定的参考和启发。
简单的随机抽样和相关案例分析
简单的随机抽样和相关案例分析摘要在数据分析和统计学中，随机抽样是一种重要的方法，用于从种群中获取代表性的样本。
本文将介绍简单的随机抽样方法，并以实际案例进行分析，以说明其在实践中的应用和效果。
引言随机抽样是统计学中常用的一种抽样方法，它可以从总体中以概率的方式选择样本，以代表性的方式进行数据分析和推断。
在数据采集和样本调查中，随机抽样是确保可靠性和有效性的重要手段，同时也可以减少抽样偏差和数据误差的影响。
简单的随机抽样方法简单的随机抽样又被称为纯随机抽样，它是一种不分层、不分组、不分级别的抽样方法。
其基本原理是从一个定义良好的总体中，以等概率的方式抽取样本，使样本具有代表性。
简单的随机抽样的步骤如下：1.定义总体：明确需要进行抽样的总体，并给出合适的总体定义。
2.确定样本容量：确定抽样样本的大小，即需要抽取的样本数量。
3.编制总体框架：根据总体的定义，编制总体框架，包括所有个体的清单或标识。
4.抽取样本：使用随机数生成器，按照一定的抽样概率从总体框架中抽取样本。
5.收集数据：对抽取的样本进行数据采集和记录。
6.数据分析：基于样本数据进行统计分析和推断。
案例分析：消费者调查为了说明简单的随机抽样在实践中的应用，我们以一项消费者调查为例进行分析。
假设一家电商公司想要了解其在线购物平台的用户满意度，并进行改进。
为了实现这一目标，他们决定进行一项简单的随机抽样调查。
首先，他们定义了总体为所有购买过该电商平台产品的用户。
然后，他们确定抽样样本的大小为1000人。
接下来，他们按照总体的框架，使用随机数生成器从中抽取样本。
在抽样过程中，他们采集了样本用户的购物体验、客户服务、产品质量等方面的评价数据。
然后，他们对样本数据进行了统计分析，包括计算平均值、标准差、置信区间等指标。
通过对样本数据的分析，他们得出了一些重要的结论和发现。
例如，他们发现用户对于电商平台的客户服务普遍较满意，但对于产品质量存在一定的不满意。
滚雪球抽样案例
滚雪球抽样案例
在统计学中，滚雪球抽样是一种非概率抽样方法，通常用于调查人口稀少或者难以访问的群体。
这种抽样方法通过已知的个体来寻找其他个体，从而扩大样本规模。
下面我们通过一个实际案例来解释滚雪球抽样的过程和应用。
假设我们要调查某个城市的艺术家群体，但是由于艺术家的数量相对较少，并且分散在各个社区中，很难进行传统的随机抽样调查。
这时候，滚雪球抽样就可以发挥作用了。
首先，我们可以通过已知的艺术家来进行起始抽样。
比如，我们可以从艺术学校、画廊、艺术家协会等地点找到一些已知的艺术家作为起始样本。
然后，我们通过这些艺术家来获取更多的样本，比如让他们推荐其他艺术家或者提供他们所在社区的艺术家名单。
通过这种方式，我们可以不断扩大样本规模，直到我们获得足够的样本数据进行调查分析。
滚雪球抽样的优势在于可以充分利用已知个体的信息来扩大样本规模，尤其适用于那些难以访问的群体。
但是，也需要注意到滚雪球抽样可能存在一定的偏差，因为样本是通过已知个体推荐得到的，可能会出现某种类型的艺术家被过度抽样的情况。
因此，在实际应用中需要进行适当的调整和权衡。
总的来说，滚雪球抽样是一种灵活的抽样方法，可以应用于各种实际调查中。
通过合理的起始样本选择和不断扩大样本规模，我们可以获取到足够代表性的样本数据，从而进行有效的统计分析和推断。
当然，在实际应用中需要结合具体情况进行灵活调整，以确保样本的代表性和可靠性。
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。
随机抽样一个著名的案例
电视台的收视率
生活中的数据有： 产品的合格率、农作物的产量、商品 的销售量、当地的气温、自然资源、 就业状况、电视台的收视率等等。
思考1：这些数据是怎么来的？ 结论1：通过调查获得的。
思考2：(1)怎么调查呢？ (2)是对考察对象进行全面调查吗?
阅读与思考1：案例一 妈妈:“儿子，帮妈妈买盒火柴去。” 妈妈:“这次注意点，上次你买的火柴 好多划不着。” …… 儿子高兴地跑回来。 孩子:“妈妈，这次的火柴全划得着， 我每根都试过了。”
探究1:如何提出统计问题?
假设你作为一名食品卫生工作人员,要 对食品店内的一批袋装牛奶进行质量 检验,你准备怎样做?
要选一个变量来衡量牛奶 的质量.
点评:下面的变量都可以作为衡量产品质量的指标 (1)袋装牛奶的细菌含量; (2)袋装牛奶的重量; (3)袋装牛奶的蛋白质含量; (4)袋装牛奶的脂肪含量; (5)袋装牛奶的钙含量; …
在1936年美国总统选举前，一份颇 有名气的杂志的工作人员做了一次民意 调查。调查兰顿（当时任堪萨斯州州长） 和罗斯福（当时的总统）中谁将当选下 一届总统。为了了解公众意向，调查者
0
通过电话簿和车辆登0 记簿上的名单给一 大批人发了调查表（注意在１９３６年 电话和汽车只有少数富人拥有）。通过 分析收回的调查表，显示兰顿非常受欢 迎，于是杂志预测兰顿将在选举中获胜。
我们生活在一个数字化时代,时刻 都在与数据打交道.
我国是世界上第13个贫水国,人 均淡水占有量排列世界第109位!
缺水量/108m3
30
25
20
15
10
5
0 上海
广州
南京
北京 武汉 天津
成都
沈阳 哈尔滨
我国土地沙漠化问题 非常严重,全国沙漠化土地 总面积达到1.74×106km2, 并以每年约3.4×103km2 的速度扩张.
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。
抽样调查举例5
80 20 x 200
解得, x=800
答:整个鱼池中有800条鱼.
利用这种方法还可以解决生活中的哪些实际问题?请举一例.
练习
一、判断题 1.我们学习的调查有抽样调查和全面调查( √ ) 2.要想准确知道全班同学的平均年龄,应调查每个同学(√ ) 3.任何事件都可作抽样调查( × ) 4.抽样调查即通过样本来估计总体( √ ) 5.调查武汉市居民的月收入情况采用全面调查 ( × ) 二、下列调查,哪些是抽样调查?并说明理由. 1. 为了了解七年级(6)班每个学生的身高情况,对全班同学进 行调查. 2.为了了解人们对春节晚会(央视)的收视情况,对部分电视观 众作了调查. 3.灯泡厂为了了解一批灯泡的使用寿命,从中选取了10个灯 泡进行实验.
设袋中有豆子x粒则有
100 4 x 300
解得 x=7500
； 太阳能路灯
；
最后也悲伤如老汉。所谓才华、才学、才识，只有变为才能并施于生活的时候，才有用。别忘了，才和能在造词的时候是联在一起的。人们爱说一句话：行善。其实行善之小端是施舍，大端是以满腔的能耐作用社会。 书中并无黄金屋，读而有识，笃做笃行，才有金屋，而且别人偷也偷 不走。 ? 《青年文摘》2007、9 惭 愧 惭愧是一个人在事实的镜子里，看见自己面容的丑陋之后的赧然。 ? ? 惭愧者势必在某一段时间内高估了自己的能力，然后为能力不逮而开始恨自己。 ? ?惭愧的前身一般叫做冲动。冲动是那种不计后果与不了解规则的竞技。它在满足了热血沸腾 之后，立刻就宣告失败。 惭愧的人眼界不是太宽，判断事物太过绝对。为什么老年人不容易惭愧？因为他们尽管弱骨支离，但见闻广博。并不是说只有渊博的人才不惭愧，其实比学识更重要的是襟怀。一个人即使不断学习，仍然会有知识盲区，但谦虚的态度可使人免遭惭愧