第12章确定样本计划
第十二章随机过程及其统计描述概率论与数理统计
20
当n充分大时, n维分布函数族能够近似地描 述随机过程的统计特性. 显然, n取得越大, 则 n维分布函数族描述随机过程的特性也越趋 完善. 一般, 可以指出(科尔莫戈罗夫定律):有 限维分布函数族, 即{FX(x1,x2,...,xn, n=1,2,...,t1, t2, ...,tn), tiT}完全地确定了随机过程的统计 特性.
4
随机过程可看作多维随机变量的延伸. 随机过 程与其样本函数的关系就象数理统计中总体 与样本的关系一样. 因此, 热噪声电压的变化过程{V(t), t0}是一 随机过程, 它的状态空间是(-, +), 一次观 测到的电压-时间函数就是这个随机过程的一 个样本函数. 在以后的叙述中, 为简便起见, 常以X(t), tT 表示随机过程. 在上下文不致混淆的情况下, 一般略去记号中的参数集T.
13
随机过程的不同描述方式在本质上是一致的. 在理论分析时往往以随机变量族的描述方式 作为出发点, 而在实际测量和数据处理中往往 采用样本函数族的描述方式. 这两种描述方式 在理论和实际两方面是互为补充的. 随机过程可依其在任一时刻的状态是连续型 或离散型随机变量而分成连续型随机过程和 离散型随机过程. 热噪声电压, 例2和例3是连 续型随机过程, 例1, 例4和例5是离散型随机过 程.
12
工程技术中有很多随机现象, 例如, 地震波幅, 结构物承受的风荷载, 时间间隔(0, t]内船舶甲 板"上浪"的次数, 通讯系统和自控系统中的 各种噪声和干扰, 以及生物群体的生长等等变 化过程都可用随机过程这一数学模型来描绘. 不过, 这些随机过程都不能象随机相位正弦波 那样, 很方便, 很具体地用时间和随机变量(一 个或几个)的关系式表示出来, 其主要原因是 自然界和社会产生随机因素的机理极为复杂, 甚至不可能观察到, 因此只有通过分析样本函 数才能掌握它们的规律性.
第十二章.调查资料整理与分析
3、准确性 即检查问卷或调查表中的项目是否存在填答错误，一般也有 三种情形： （1）逻辑性错误，表现为某些答案明显地不符合事实，或者 前后不一致。对这类错误能够用电话核实的可进行更正，无法核 实的按“不详值”对待； （2）答非所问的答案，一旦发现应通过电话询问进行纠正， 或按“不详值”对待； （3）乏兴回答的错误，如所有问题都选择同一固定编号答案， 或者一笔带过若干个问题。如这种乏兴回答仅属个别问卷，应彻 底抛弃，如这类回答的问卷有一定的数目，且集中出现在同一类 问题群上，应把这些问卷作为一个独立的子样本看待，在资料分 析时给予适当的注意。
数字资料分组的步骤
1、分组标志的选择
数据资料分组的关键是选择分组标志。分组标志是说明总体特征 的名称，可以分为品质标志和数量标志。
定性： 品质标志表示事物的质的特征，是不能用数值直接表示的
属性，如人的性别、民族等。 定量： 数量标志表示事物的量的特征，是可以用数值直接表示的， 如人的年龄、收入等。 分组标志就是分组的依据或标准，分组标志一经选定，各组的性 质界限和数量界限也就确定了。
一般方式：
复查和回访
主要内容包括：
•资料的时效性—准 •资料的完整性—缺 •资料的正确性—误
调查资料审核的主要内容
（1）完备性 （2）完整性 （3）正确性 （4）时效性 （5）真伪性
1、完备性
即检查收回的问卷或调查表的份数是否齐全，是否达到了调查方 案设计的样本量的要求。如果调查问卷或调查表份数不够，应查明原 因，采取补救措施，如重新拜访或更换调查对象。
4、时效性
主要是对调查问卷或调查表的访问时间、有关数据的时间属 性进行检查，以评价调查数据是否符合时效性的要求。 一般地，访问员应在规定的时间内完成所有样本单位的访问， 如延迟了访问，则应作出不同情况的处理：如延迟访问对调查结 果没有什么影响，则问卷仍是合格的；若延迟访问影响到数据的 时间属性不一致时，则应废弃这样的调查表或问卷。
高中数学必修三第12章-概率初步-知识点
小初高个性化辅导，助你提升学习力！ 1 高中数学必修3-第12章：概率初步-知识点
1、①概率：事件发生的 可能性大小 ；②随机现象：具有 不确定性 的现象；③随机试验：可随意重复 的实验。
2、样本空间：一个随机实验中所有可能出现的结果 所组成的集合 ，用Ω 表示。
其中的元素称为 基本事件 或者 样本点 ，事件是样本空间的 子集 。
3、常见的三种事件：①必然发生的 必然 事件，②必然不发生的不可能 事件，③可能发生也可能不发生的 不确定 事件，也叫 随机 事件。
4、古典概率模型：①包含 有限个 基本事件，②每一个事件的发生都 等可能 。
古典概率中，随机事件A 发生的概率P （A ）= 总个数样本空间中基本事件的中的基本事件个数
事件A 。
5、事件的相互关系：若事件A 发生，事件B 必发生，则A 是B 的子集 ，表示为
6
7
8
9
10
11
件是否相互独立。
12。
生物统计第十二章 实验设计2
在某些情况下，我们不仅需要排除假阳性， 还需要排除假阴性。此时就需要设置阳性 对照了。这主要用于我们对实验材料是否 会产生我们所希望的变化并无十分把握的 情况。例如在遗传毒理实验中，常以靶细 胞染色体是否受到损害为指标。如果我们 选用了一类新的靶细胞，那对它是否会出 可观察到的明显的染色体损害就不是非常 肯定。此时则不仅需要阴性对照，也需要 阳性对照，即留出部分实验材料采用一些 已知的强诱变剂，
注意适当设置对照， 四 ． 注意适当设置对照 ， 包括阴性 对照与阳性对照
在生命科学的研究中，常常很难事先根据理 论或经验确定一个标准值，然后再检验样 本是否与它相同。常用的方法是设置一个 对照，通过与对照的比较来检验是否达到 了目的。这种对照又可分为阴性对照与阳 性对照。所谓阴性对照常常是留出一定量 实验材料不加特殊处理，让它们保持自然 状态；而另一部分材料则按预定程序加以 特定处理，然后对处理和不处理的结果加 以比较，看它们是否有差异，从而判断处 理是否有效。
2. 双样本：当两总体标准差σ1，σ2已知时， 其平均值之差的标准差为：
σ 12
n1
2 σ 12。因此有： σ2
n1
L = u 0 . 975 +
+
n2
σ
2 2
令
n n
1
n2
= =
σ σ σ
1
（12.2）
2
σ
1
2
+ σ
2
N ,
2
则有：N = n1 + n2, 且
从统计学角度看，我们更关心第三步，即从数 据处理与分析的角度作好实验设计。一个好 的实验设计，应当是既不丢掉有用信息，又 不浪费人力物力去收集无用数据，并保证以 最小的工作量获取能满足使用需求精度的数 据。从前边的一些课程中也可看到实验设计 的重要性。例如二因素方差分析，有交互作 用，但实验未设重复；或本应进行协方差分 析，却未记录协变量的数据，等等。
南开大学生物统计学课件第12章 实验设计
第12章 实验设计:四、单因素实验设计
3、拉丁方设计(Latin square design) 在现实中，同一区组内的条件未必完全一致，为
A D 了克服之，采用拉丁方设计。 B E C
❖ 具体做法是：安排每一处理在每一行上出现一次，
同时在每一列上出现D一次，A且每行C和每B列只能E出现一
计划书格式：实验方法的确定
❖实验仪器和设备： 列出仪器和设备种类、数量、规
格和型号。 ❖实验材料的来源：
列出所需材料的种类、数量、生 产厂家、等级。 ❖实验流程：每一步干什么。 ❖经费核算：
第12章 实验设计:二、实验计划书的格式
计划书格式：田间规划
❖ 实验地点的选择： ❖ 土壤肥力勘测： ❖ 隔离区的设置： ❖ 保护行的设置：实验地周围种3-5行其他作物。 ❖ 水源：漫灌、喷灌或滴灌。 ❖ 田间规划：绘制田间规划图，标明实验地的
❖ 随机化：是指实验材料（个体）的配置和实验处理 的顺序都是随机确定的。
第12章 实验设计:二、实验计划书的格式
二、实验计划书的格式
➢ 封面：实验名称、计划书编制者名称
➢ 国内外研究动态 ➢ 实验目的
立项项目前人是否已经做过？ 现在是否有人在做？已经得 到那些结论？存在的问题？
见 ➢ 预期结果 后 ➢ 实验设计的选择
坐落位置以及小区的划分和小区编号。 ❖ 小区划分：确定小区面积，划章 实验设计:三、简单实验设计
三、简单实验设计
把只有一个因素、两个处理（水平）的实验设 计称为简单实验设计。
我们学过：把检验两个不相关的样本是否来自 具有相同均值的总体的t检验称为独立样本t检验； 把检验两个相关的样本是否来自具有相同均值的总 体的t检验称为配对t检验。
第12章联立方程估计与模拟
12IT 0 0
Vdia1g 2,22,,k2 IT
0 22IT
0
(12.2.4)
0
0 k2IT
其中diag ( )代表对角矩阵。
21
3. k个方程间的残差不但是异方差的，而且是同期相关
的情形，可以通过定义一个k×k的同期相关矩阵 进行描 述， 的第i行第j列的元素ij =E(ui uj)。如果残差是同期不 相关的，那么，对于i j，则ij = 0，如果k个方程间的残
联立方程系统就是一组包含未知数的方程组。利用一 些多元方法可以对系统进行估计，这些方法考虑到了方程之 间的相互依存关系。
2
12.1 联立方程系统概述
本章将包含一组未知参数，并且变量之间存在着反馈关 系的联立方程组称为“系统”(systems) ，可以利用12.2节介绍 的多种估计方法求解未知参数。本章的12.3节中将一组描述内 生变量的已知方程组称为“模型”(model) ，给定了联立方程 模型中外生变量的信息就可以使用联立方程模型对内生变量进 行模拟、评价和预测。
VΣΩ2k11 Ω Ωk211
22Ω22
k2Ωk2
2kΩ2k kk Ωkk
(12.2.6)
其中：ij 是第 i 个方程残差和第 j 个方程残差的自相关矩
阵。
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12.2.1 单方程估计方法
1.普通最小二乘法（Ordinary Least Squares , OLS）
虽然利用系统方法估计参数具有很多优点，但是这种方 法也要付出相应的代价。最重要的是在系统中如果错误指定 了系统中的某个方程，使用单方程估计方法估计参数时，如 果某个被估计方程的参数估计值很差，只影响这个方程；但 如果使用系统估计方法，这个错误指定的方程中较差的参数 估计就会“传播”给系统中的其它方程。
第十二章 秩和检验
第十二章秩和检验假设检验通常可划分为参数检验(parametric test)和非参数检验(nonparametri c test)两大类。
以特定的总体分布为前提，对未知的总体参数作推断的假设检验方法统称为参数检验。
前面章节介绍的t检验和方差分析均要求样本来自正态总体，属于参数检验。
非参数检验不以特定的总体分布为前提，也不对总体参数作推断，故也称为任意分布检验(distribution-free test)。
非参数检验具有广泛的适用性。
由于总体不必服从特定分布，无论资料总体分布形式如何，一端或两端无界，甚至分布未知，都能适用。
在非参数检验中，一般不直接用样本观察值做分析，统计量的计算是基于原始数据在整个样本中按大小所占的位次。
由于非参数检验没有利用观察值的具体数值，而只利用了其大小次序的信息，信息利用不够充分，故凡适合参数检验的资料，应首选参数检验。
但当总体分布不明确时，则应采用非参数检验。
尤其对于那些难以确定分布又出现少量离群值的小样本数据，非参数检验在剔除这些数据前后所得结论显示出了较好的稳健性。
非参数检验方法很多，有秩和检验(rank sum test)、符号检验、游程检验、等级相关分析等。
本章介绍在非参数检验中占有重要地位且检验功效相对较高的秩和检验。
第一节Wilcoxon符号秩和检验1945年Wilcoxon提出的Wilcoxon符号秩和检验(Wilcoxon singned-rank tes t)，亦称符号秩和检验，可用于配对设计计量差值的比较，还可用于单一样本与总体中位数的比较。
一、配对设计的两样本比较(一) 本法的基本思想与步骤配对设计资料主要是对差值进行分析。
通过检验配对样本的差值是否来自中位数为0的总体，来推断两个总体中位数有无差别，即推断两种处理的效应是否不同。
现以例12.1说明其基本思想与步骤。
例12.1 某研究用甲、乙两种方法对某地方性砷中毒地区水源中砷含量(mg/L)进行测定，检测10处，测量值如表12.1的(2)、(3)栏。
第12章_自相关(计量经济学)
2
并且
e 将低估真实的 ˆ 2 n-k
2 2 i
22
对于一元线性回归模型，当 u为经典误差项时， ˆ 普通最小二乘估计量 2 的方差为:
σ2 ˆ Var( 2 ) = = 2 (X - X ) x2
2
随机误差项 u 有自相关时， ˆ 依然是无偏的， 2 ˆ 即 E( ) = β ，这一点在普通最小二乘法无偏
假如在成本—产出研究中，“真实”模型为：
边际成本i 1 2 产出i 3产出i2 u i 但我们拟合了以下模型： 边际成本i 1 2 产出i vi 于是有： vi 3产出i2 u i (12.1.5) (12.1.4)
由于函数形式的错误使用，残差将反映出自相关性质
u1 , u2 ,..., un，
ut = ut -1 + vt - 1< < 1 其中 为自相关系数， v 为经典误差项，即
t
E(vt ) 0 , Var(vt ) , Cov(vt , vt+s ) 0 , s 0
2
则此式称为一阶自回归模式，记为 AR (1) 。因为
2
n t =1
2 u
xt2
(1+ 2
x x
t =1 n t =1
n -1
t t +1
xt2
+ 2
2 t =1
x x
n t =1
n -2
t t +2
xt2
+ ... + 2
n -1
x1 xn xt2
t =1 n
)
24
当存在自相关时，普通最小二乘估计量不再是最 佳线性无估计量，即它在线性无偏估计量中不是
人民大2024社会调查教程(第八版)作者PPT第12章 实验调查法
组别 实验组 控制组
前测 前测
实验过程 实验激发 ×
后测 后测
计算公式： 实验效应＝实验组 （后检测－前检测）－控制组 （后检测－前检测）
➢实验组控制组设计的具体步骤：
具体步骤 （1）选择实验对象 （２）选择实验环境 （３）前检测 （４）给予实验激发 （５）后检测 （６）得出实验结论
实验组 √ √ √ √ √ √
之间的因果关系，而且这种因果关系——无论是证实还是证伪，都是经过实践检 验了的结论。
调查方法的综合性。实验调查过程，不仅是不断搜集材料的过程，而且
是不断研究材料的过程，它是各种调查方法和研究方法综合使用的过程。
实验效果的可检测性。由实验活动（实验激发）而引起的实验对象的变
化，必须是可以检测、可以量度的。只有如此，才能说明实验激发的效应， 才能做出实验调查的结论。
单组后测实验设计 实验组
实验程序
×
实验激发（自变量）
后测
实例
一位语文老师深感小学生作文言之无物，于 是设计了“情景作文”方法在班上试行，经 一段时间后发现学生作文质量有较普遍的提 高。
2. 单组前后测实验设计
只选择一批实验对象作为实验组，通过实验激发前后测 量实验对象的变化对比来得出实验结论。
（2）多实验组实验设计种类 根据实验者、实验对象、实验环境、实验激发的同与不同，多实验组实 验可做多种多样设计。（如下图）
2. 多控制组设计
不仅前测、实验激发会对实验对象产生某些心理预期，而且前测与实验激发之间 还会产生某些交互效应，它们都会对实验结果产生某种影响。为了离析、排除这 些心理预期、交互效应的影响，可进行实验组、双控制组设计和实验组、三控制 组设计，其特点是对不同控制组的前测和实验激发做出不同安排 。 类型：
确定抽样计划
二、概率抽样方法
简单随机抽样（sample random sampling）
调研人员利用随机数表、随机数字拨号或其他一些随机 选择程序保证总体的每个成员都有被选为样本的相等机 会 缺点在于：必须预先用标志区别每个总体成员
14
二、概率抽样方法
简单随机抽样
总体
抽样方法
总体通过数字唯一 随机数抽取 确定
X
X
X
X
X
抽样结果
总体中每人都有相 等的机会被选为样 本
15
16
二、概率抽样方法
系统抽样（systematic sampling）
利用总体的成员名录，调研人员选定一个随机起点作 为第一个样本。然后，每相隔一个恒定的间隔选出其 他的样本 适用于总体清单是物理模式的情况下
17
系统抽样
第一步：检查总体清单，判断其抽样框误差的水平是否可以接受。 例如：你所在城市的电话号码
（3）电梯的购买者
全国房地产商名录
（4）海口市需要室内装修 材料的用户
海口市黄页电话号码薄
10
一、抽样的基本概念
练习
如果你想展开关于儿童抚养及教育方式方面的调 查，请界定该次调查中的抽样框以及抽样框误差 。
11
一、抽样的基本概念
两种基本的抽样方法
概率抽样（probability sampling） –总体中的成员被选为样本的概率是已知的
22
分层抽样
第一步：确定某些关键因素的总体分布不是正态的，而且存在可区 分的子总体（层）。 例如：我校不同年级的大学生月支出水平是不同的
第二步：使用这些因素将总体分层 例如：利用筛选问题（请问您的年级）对大学生进行分组
第三步：从每个层中选取概率样本 例如：利用计算机对每个层进行简单随机抽样（考虑合适的抽样 框）
样本收集计划书怎么写
样本收集计划书怎么写1. 引言样本收集计划书是在进行研究、调查或实验时对样本收集工作进行详细规划和安排的文档。
它是确保样本收集工作有效进行的重要工具之一。
编写样本收集计划书的目的是为了确保样本的代表性、可靠性和可操作性，从而保证研究结果的客观性和可信度。
本文将介绍样本收集计划书的编写要点和注意事项。
2. 编写步骤2.1 研究目标和背景在编写样本收集计划书之前，首先需要明确研究的目标和背景。
明确研究目标可以帮助确定需要收集的样本类型和数量，背景信息则有助于更好地理解研究的背景和意义。
在这一节中，需要简要介绍研究的目标和背景，使读者对研究内容有一个初步的了解。
2.2 样本类型和数量根据研究目标，确定需要收集的样本类型和数量。
样本类型可能包括个人、机构、地区等，数量则取决于研究的规模和要求。
在这一节中，需要详细描述各个样本类型的特点和收集数量的确定依据，并说明如何保证样本的代表性和可靠性。
2.3 样本收集方法和步骤确定了样本类型和数量后，需要制定样本收集的具体方法和步骤。
样本收集方法可以包括问卷调查、访谈、观察等。
在这一节中，需要详细说明每一种样本收集方法的优缺点，并根据研究要求选择最合适的方法。
此外，还需要描述每一种方法的具体步骤，以及如何保证样本收集工作的顺利进行。
2.4 数据质量保障样本收集的质量是研究结果可靠性的重要保障。
在这一节中，需要说明如何确保样本数据的质量。
可能的方法包括培训样本收集人员、制定详细的操作手册、设置数据验证机制等。
此外，还需要说明如何处理样本收集过程中可能出现的问题和困难，以及应对措施。
2.5 时间安排和资源需求在样本收集计划书中，需要制定一个详细的时间安排和资源需求表。
时间安排包括样本收集开始时间、截止时间和每个阶段的时间分配。
资源需求包括人力、物力和财力等方面的需求。
在这一节中，需要根据实际情况制定合理的时间安排和资源需求，并确保计划的可行性和有效性。
3. 注意事项3.1 法律和伦理要求在进行样本收集工作时，需要充分遵守法律和伦理要求。
样本设计程序范文
样本设计程序范文第一步：明确研究目标和问题在进行样本设计之前，首先要明确研究的目标和问题。
确定目标和问题有助于确定研究的总体和样本的特征，从而为后续的样本设计提供指导。
第二步：定义总体和抽样框架根据研究目标和问题，确定相应的总体和抽样框架。
总体可以是人群、地区、企业等具体的单位，而抽样框架则是总体中可被抽样的单位的清单。
例如，如果研究的总体是中国大陆的成年人口，那么抽样框架可以是中国人口普查的人口清单。
第三步：确定样本大小为了确定样本的大小，需要考虑以下几个因素：1.总体大小：总体越大，样本大小通常应该越大，以提高代表性和准确性。
2.研究目标：如果研究目标是对总体进行详细分析，那么样本大小应该足够大，以确保得到可靠的结果。
3.时间和资源限制：在给定时间和资源的限制下，需要权衡样本大小和可行性。
第四步：选择抽样方法根据研究目标和问题，可以选择不同的抽样方法。
常用的抽样方法包括：1.简单随机抽样：在抽样框架中，每个单位有相等的概率被选入样本。
2.分层抽样：将总体划分为若干个层次，然后从每个层次中进行简单随机抽样。
3.多阶段抽样：将总体划分为若干个阶段，先抽取若干个阶段，再在每个阶段中进行简单随机抽样。
4.整群抽样：将总体划分为若干个群体，然后随机选择一些群体作为样本。
5.系统抽样：从抽样框架中的第一个单位开始，每隔一定间隔选择一个单位。
第五步：编制抽样计划根据选择的抽样方法和确定的样本大小，编制详细的抽样计划。
抽样计划应包括以下内容：1.抽样框架：列出抽样框架中的单位清单，以便后续的抽样操作。
2.抽样方案：说明采用的抽样方法和具体抽样步骤。
3.样本大小和标准误差：给出确定的样本大小以及用于计算标准误差的公式。
4.抽样结果：记录实际抽样的单位清单和基本信息，以备后续分析使用。
第六步：实施抽样方案根据抽样计划，进行实际的抽样操作。
根据抽样方法的要求，使用合适的随机数生成方法或抽样工具进行抽样。
第七步：样本分析和收集对抽取的样本数据进行分析和收集。
第12章确定样本计划
选取样本的理由
样本几乎总是比普查更易被采用的 理由通常有两条： 1.由于成本和总体大小的原因使样 本比普查更值得考虑 2.专职的调研公司或专职的调研者 不可能分析处理由普产生的大量数据
两种基本的抽样方法： 概率与非概率
概率抽样 即总体的 成员都有一个
被选为样本的已知概率 非概率抽样 即总体的成员选为样本 的概率是未知的
简单随机抽样 应用于小的总体， 随机数转盘和 用电子计算机找数。
缺点：不论使用蒙眼抽样还是使用 随机数码表抽样， 都需要预先设定每个总体成员
系统抽样
系统抽样效率的两个特征是
总体名单大小
1间距（间距= ——————）
样本大小
2仅在确定起始点时需要使用随机数
系统抽样较简单随机抽样更为普 及的主要原因是经济有效但是由于其 在选择前按概率将总体成员分组，故 在最终分析中代表性较简单随机抽样 差。使用系统抽样的最大危机在于总 体目录，样本构架误差可能是个麻烦， 另外一张目录可能含有隐性样本或周 期性。
四种不同的概率抽样方法
整群抽样 按地域对总体加以划分，必须考虑每一地域与别 的地域非常相似。然后，调研者可随机选择几个 地域，并对每一个地域进行普查，调研者也可随 机的选取较多的区域，再从每个区域中选取样本 分层抽样 如果认为总体是具有一个或多个分类因素的偏向 分布，则调研者可把次级总体成为层。然后，对 每层采用简单随机抽样。用加权方法估计出的总 体值为平均数，它更适用于不成正态分布总体。
整群抽样 在整群抽样中总体被划分成子 群每一子群代表着整个总体
区域抽样是整群抽样的一种形式，可有两种方法 一步法：调研者可以相信各种地域是足够同一的， 这样他可以将注意力集中在一个地区， 然后将调研结果推广到整个总体。 二步法（1）调研者可以选取一个区域 的随机样 （2）他可以确定任意一种方法， 在选定 的区域中抽取个体。
第十二章质性研究
第十二章质性研究
17
选择研究对象的方法
目的性选样
（purposive sampling）
典型个案选样
最大差异选样
同质性选样
极端个案选样
分层目的性选样
效标选样
证实和证伪个案选样
滚雪球选样
（snowball sampling）
志愿者选样
（volunteer sampling）
理论选样
由于每个人对事物的感受和认识不同，因此同一事物对不 同的人可以有不同的意义
第十二章质性研究
8
三、质性研究的特征
设计具有灵活性 研究具有整体性，而不只是截取某一个片断 目的是了解事物或现象的本质，不作预测和改变 要求研究人员非常熟悉所研究的情景 往往采用目的性选样的方法选取研究对象
第十二章质性研究
又称质的研究、定性研究 是以研究者本人为研究工具，在自然情景下采用多种
资料收集方法对某一现象进行整体性探究，使用归纳 法分析资料，通过与研究对象互动对其行为和意义建 构获得解释性理解 （陈向明，2000）
第十二章质性研究
6
二、质性研究的哲学基础
建构主义专业范式
（constructivist paradigm）
第十二章质性研究
31
二、质性研究的概括性
质性研究的目的是为了揭示研究对象本身，通过对特 定对象的深入研究获得比较深刻的理解
研究者更注重从一个研究对象上获得的结果揭示了同 类现象中一些共同的问题，与读者在思想情感上产生 共鸣
第十二章质性研究
32
小结
1.质性研究以整体观为指导，设计灵活 2.质性研究主要有现象学研究、扎根理论研究、民族志研究、描 述性质性研究等方法 3.质性研究的初始研究问题比较宽泛，在研究的过程中逐渐聚焦 4.质性研究的选样以选取能够提供最多信息的研究对象为原则 5.半结构或非结构访谈法和参与式观察法是质性研究最常用的收 集资料的方法 6.资料的分析过程是一个分类、推理、解释的过程 7.对质性研究质量的评价应遵循其相应的哲学观和专业范式
样本策划方案
样本策划方案一、引言在科学研究、市场调研和数据分析等领域，样本的选择和策划是非常重要的环节。
一个合理的样本策划方案可以确保研究的可靠性和可行性，并且能够提高研究结果的准确性和代表性。
本文将介绍样本策划的基本原则和步骤，并给出一个具体的样本策划方案。
二、样本策划的基本原则1.代表性原则：样本应尽可能代表研究总体的特征。
通过合理的抽样方法和样本量，确保样本具有较高的代表性。
2.随机性原则：样本应该具有随机性，不受研究者的主观偏好影响。
使用随机抽样方法可以降低抽样误差，并提高样本的独立性和普适性。
3.可行性原则：样本的选择和调查应当考虑到可行性和经济性。
根据研究目的、资源限制和实际情况等因素，合理安排样本的选择和调查过程。
三、样本策划的步骤样本策划包括样本的选择、抽样方法的确定、样本量的计算和样本调查等环节。
以下是样本策划的具体步骤：步骤一：确定研究目的和总体在开始样本策划之前，需要明确研究的目的和研究总体。
研究目的可以从科研、市场、社会或政策等多个角度进行定义，而研究总体则是指被调查或研究的对象或群体。
步骤二：选择抽样方法根据研究目的和总体特点，选择适合的抽样方法。
常见的抽样方法包括随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样等。
不同的抽样方法适用于不同的研究问题和数据类型。
步骤三：确定样本量根据研究目的、研究总体和抽样方法，计算所需的样本量。
样本量的大小与研究精度、置信水平和效应大小等因素有关。
一般情况下，样本量应当充分，即能够保证所得结果的稳定性和可靠性。
步骤四：制定样本调查计划根据研究目的和样本量，制定样本调查计划。
确定调查地点、时间、方式和调查人员等具体细节，确保样本调查的顺利进行。
同时，应当考虑到人力、物力和时间等资源的限制，做到合理利用和规划。
步骤五：实施样本调查按照样本调查计划，进行样本的实际调查。
在调查过程中，应当认真记录样本的信息和数据，保证数据的准确性和完整性。
同时，应当尽量避免非随机误差和系统偏差，提高样本数据的可信度和可靠度。
样本量的确定范文
样本量的确定范文1.研究目的和研究问题：确定样本量前，首先要明确研究目的和研究问题。
不同的研究目的和问题需要不同样本量的支持。
例如，如果是进行描述性研究，样本量可以较小；如果是进行推断性研究，样本量则需要更大。
2.效应大小：效应大小是指研究中所关注的变量之间的差异或相关性的大小。
一般来说，效应越大，需要的样本量就越小。
3.α水平和β水平：α水平是指犯第一类错误的概率，即在实际上无差异的情况下，错误地拒绝了零假设。
β水平是指犯第二类错误的概率，即在实际上存在差异的情况下，错误地接受了零假设。
一般来说，α水平设定为0.05，β水平设定为0.2、样本量的确定需要考虑α水平和β水平的要求。
4.效应检验的统计方法：样本量的确定还与所采用的统计方法有关。
不同的统计方法要求不同的样本量。
例如，如果采用参数检验方法，需要的样本量一般较多；如果采用非参数检验方法，需要的样本量可以相对较少。
在确定样本量时，通常可以通过统计学中的样本量计算方法来进行估算。
常用的样本量计算方法包括：1.Z检验的样本量计算方法：用于比较两个独立样本的平均值差异。
2.t检验的样本量计算方法：用于比较两个相关样本或配对样本的平均值差异。
3.方差分析的样本量计算方法：用于比较多个样本的平均值差异。
4.相关分析的样本量计算方法：用于评估两个变量之间的相关性。
以上提到的方法都可以在各种统计软件中找到相应的样本量计算工具，根据研究设计和数据分析方法进行计算。
最后，还需要注意的是，样本量的确定是一种平衡考虑。
过小的样本量可能导致统计检验结果不可靠，过大的样本量则会浪费资源和时间。
因此，在确定样本量时，需要综合考虑以上多个因素，并在可行的范围内选择一个合适的样本量。
样本策划方案
样本策划方案1. 引言该样本策划方案旨在帮助研究人员或调查团队在开展调查或研究活动时，进行样本的合理策划。
通过科学的样本策划，可以确保样本的代表性和可靠性，从而得出准确可靠的结论。
本文档将介绍样本策划的基本原则、样本的选择方法和样本策划的步骤。
2. 样本策划的基本原则样本策划应遵循以下基本原则：2.1 代表性样本应具有代表性，即能够准确反映整个目标人群的特征。
在进行样本策划时，需要考虑目标人群的各种特点和特征，并根据这些特点制定具体的策划方案。
2.2 可靠性样本策划应确保样本的可靠性，即样本数据的时效性、准确性和可信度。
为了保证样本的可靠性，可以采用多样本源的策略，并采取适当的数据采集方法，确保样本数据的真实可靠。
2.3 可行性样本策划应具有可行性，即在资源有限的情况下，能够有效地完成样本的收集和分析工作。
在策划样本时，需要考虑时间、人力和物力等资源的限制，并合理利用资源，确保样本策划的可行性。
3. 样本的选择方法选择合适的样本是样本策划的关键步骤。
样本的选择方法可以根据研究目的和研究对象的特点来确定。
下面介绍几种常用的样本选择方法。
3.1 简单随机抽样简单随机抽样是一种基本的样本选择方法，通过随机抽取个体来构成样本。
在进行简单随机抽样时，每个个体被选中的概率是相等的，从而保证样本的公正性和代表性。
3.2 分层抽样分层抽样是将目标人群按照某些特征进行分层，然后在每一层中进行抽样。
分层抽样可以保证样本在各个层次上的代表性，并确保研究结果能够准确反映不同层次之间的差异。
3.3 整群抽样整群抽样是将目标人群划分为若干个群体，然后随机选取部分群体作为样本。
整群抽样可以减少样本选择的复杂性，提高样本的代表性和可靠性。
4. 样本策划的步骤样本策划的步骤可以总结为以下几个方面：4.1 确定研究目的在进行样本策划前，需要明确研究的目的和需求。
研究目的的不同会对样本策划产生影响，因此需要明确研究目的，才能制定合理的策划方案。
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整群抽样 在整群抽样中总体被划分成子 群每一子群代表着整个总体
区域抽样是整群抽样的一种形式，可有两种方法 一步法：调研者可以相信各种地域是足够同一的， 这样他可以将注意力集中在一个地区， 然后将调研结果推广到整个总体。 二步法（1）调研者可以选取一个区域 的随机样 （2）他可以确定任意一种方法， 在选定 的区域中抽取个体。
选取样本的理由
样本几乎总是比普查更易被采用的 理由通常有两条： 1.由于成本和总体大小的原因使样 本比普查更值得考பைடு நூலகம் 2.专职的调研公司或专职的调研者 不可能分析处理由普产生的大量数据
两种基本的抽样方法： 概率与非概率
概率抽样 即总体的 成员都有一个
被选为样本的已知概率 非概率抽样 即总体的成员选为样本 的概率是未知的
四种不同的概率抽样方法
整群抽样 按地域对总体加以划分，必须考虑每一地域与别 的地域非常相似。然后，调研者可随机选择几个 地域，并对每一个地域进行普查，调研者也可随 机的选取较多的区域，再从每个区域中选取样本 分层抽样 如果认为总体是具有一个或多个分类因素的偏向 分布，则调研者可把次级总体成为层。然后，对 每层采用简单随机抽样。用加权方法估计出的总 体值为平均数，它更适用于不成正态分布总体。
第
章确定样本计划
本章学习目标
熟悉样本设计术语 选择样本的原因——学会操作和掌握足够 信息的方法 了解“概率”和“非概率”抽样方法的区 别 学会处理不同形式的技巧 能设计样本计划
样本和抽样的基本概念
总体 是指根据调研计划的目的所规定的研究整体。
比起调研者，经营者倾向于有一个不明确的总体 定义。这是因为调研者必须非常精确的定义，而 经营者只在较普通的情况下使用它。 样本 是能代表整体的总体的子集。经营者常常会 忽略定义“实质”内容，而将任何样本假定为一 种代表性样本。然而，调研者在察觉样本误差方 面是训练有素的，并非常仔细的评价被选为样本 的子群体代表性程度。 样本单位 是调研中最基本的被调查对象。
简单随机抽样，即选为样本的概率是“已 知的”，并且总体的一切成员是相等的。 样本大小 选样概率 总体大小 它包括蒙眼抽样法和随机数码表法
简单随机抽样的优缺点
优点：它体现获得概率样本的必要条件， 能保证总体的每个成员具有已知的且同 等的被选为样本的机会，因此产生的 样本无论多大都是总体的一个有效的代表
四种不同的概率抽样方法 简单随机抽样 调研者利用随机数字表，随机数据号盘或其 他一些随机数据选择程序保证总体的每个成 员都具有被选为样本的同等机会 系统抽样 利用总体的成员一览表，调研者选定一个随 机起点作为第一个样本。然后，每相隔一个 恒定的间隔选出其他的样本。不论选定哪个 起点间隔必须正好落在整个总体内
如果各层面样本大小与其在总体中的大 小成比例，则将此成为成比例分层抽样设 计，对此不必使用加权公式，因为每层面 的权数正好与其样本大小相匹配。 但是对于不成比例分层抽样，因每层 大小与其占总体相应比例无关，故要使用 加权公式。
四种不同的非概率的抽样方法
便利抽样 调研者或采访者利用闹市区，如人丁兴旺步行 街或商业街，拦截有可能的回答者。在总体成 员中出错的是当地很少见或非使用者 判断抽样 调研者利用他的判断或某些有见识的人来识别 该成为样本。主观的把他们登记在此，总体的 某些成员将比另一些成员具有更少的选取机会
四种不同的非概率的抽样方法
推荐抽样 要求回答者明确其姓名或本人身份，才具有资参 加调查。总体的成员是那些低概率选中的回答 者。调查者对他们很不熟悉、不喜欢或者看法不 一致 定额抽样 调研者识别定额特征，如人口统计学或产品价值 因素，并利用它们对每类回答确立定额，定额的 大小按调研者认为总体中每种回答的相应大小 来确定，它常用作确保便利的抽样能满足不同回 答层面要求比例的方法
分层抽样 分层抽样有两种方法可以产生更为精确的 整体样本 1 分层抽样对每一层面进行了明确的分 析 2 允许使用加权平均数估计全部样本平 均数，计算公式考虑到层面大小与总体大 小的关系，并将层面占总体的各自比例与 其平均数相结合 如两个层面使用的公式： 总体平均数=A平均数*A占总体的比例+ B平均数*B占总体的比例 式中，A表示层面A，B表示层面B
简单随机抽样 应用于小的总体， 随机数转盘和 用电子计算机找数。
缺点：不论使用蒙眼抽样还是使用 随机数码表抽样， 都需要预先设定每个总体成员
系统抽样
系统抽样效率的两个特征是
总体名单大小
1间距（间距= ——————）
样本大小
2仅在确定起始点时需要使用随机数
系统抽样较简单随机抽样更为普 及的主要原因是经济有效但是由于其 在选择前按概率将总体成员分组，故 在最终分析中代表性较简单随机抽样 差。使用系统抽样的最大危机在于总 体目录，样本构架误差可能是个麻烦， 另外一张目录可能含有隐性样本或周 期性。
设计样本计划
各种抽样逻辑上是联系在一起 的，并且有一 定关联步骤，叫做样本计划。
第1步：定义有关的总体 第7步：若有需要，重新取样 第6步：样本证实 第5步：抽取样本
第2步：获得总体的名单
第3步：设计样本方案（大小和方法）
第4步：接近总体
抽样过程中所涉及的步骤
普查被定义为一种完整总体的说明， 普查的最好例子也许是全国人口普查。
抽样误差是因调查中使用样本产生的误差。 产生抽样误差的因素有两种： 1 样本选择的方法 2 样本的大小
样本构架是总体中所有样本单位的主要栏目。 一种样本构架总是包含样本构架误差。 样本构架误差取决于它不能 计算到总体的每个个体。