一般问卷调查中的抽样方法
常用抽样方法
使用了辅助信息，可以提高抽样方案的统计效率。
缺点：
如果研究指标与规模无直接关系时，不合适采取这种方法。
此外，在抽样方法划分上，还有多阶段抽样和两相抽样等，有兴趣的读者可参阅其他相关书籍。
前面谈到抽样方法的一些基本分类和各自特点，需要注意的是，在实际的运用中，一个调查方案常常不是只局限于使用某一种抽样方式，而根据研究时段的不同采用多种抽样方法的组鸽为实现不同的研究目的，有时甚至在同一时段综合运用几种抽样方法。
配额抽样（Quota sampling）
指先将总体元素按某些控制的指标或特性分类，然后按方便抽样或判断抽样选取样本元素。
相当于包括两个阶段的加限制的判断抽样。在第一阶段需要确定总体中的特性分布（控制特征），通常，样本中具备这些控制特征的元素的比例与总体中有这些特征的元素的比例是相同的，通过第一步的配额，保证了在这些特征上样本的组成与总体的组成是一致的。在第二阶段，按照配额来控制样本的抽取工作，要求所选出的元素要适合所控制的特性。例如：定点街访中的配额抽样。
缺点：
抽样偏差较大，不适用于要做总体推断的任何民意项目，对描述性或因果性研究最好不要采用方便抽样。
判断抽样（Judgment sampling）
指由专家判断而有目的地抽取他认为"有代表性的样本"。例如：社会学家研究某国家的一般家庭情况时，常以专家判断方法挑选"中型城镇"进行；也有家庭研究专家选取某类家庭进行研究，如选三口之家（子女正在上学的）；在探索性研究中，如抽取深度访问的样本时，可以使用这种方法。
常用的非概率抽样方法有以下四类：
方便抽样（Convenience sampling）
指根据调查者的方便选取的样本，以无目标、随意的方式进行。例如：街头拦截访问（看到谁就访问谁）；个别入户项目谁开门就访问谁。
常用的抽样方法
精品课件
二、估计比例用的3种改进模型
1、模型I 把问题 B改为一个完全无关、答案 为“是”的概率是已知值的问题
将沃纳模型中与敏感性问题相对的具有特
征A的问题改为一个与敏感性问题不相关的
其它问题。
A
B
精品课件
例14-２： 欲调查某地已婚育龄妇女有无婚前
性行为的比例。
问题A：婚前有过性行为? 回答： ①是 ②否 问题B：你生日（月＋日）除以３余数是０吗? 回答： ①是 ②否
(2)问卷中设A、B两个问题。 (3)备有一个口袋，里面装有黑白两种颜色的 球(也可用围棋的黑子和白子)，两种球的比例不是 1：1，例如可以是60％和40％。
精品课件
(4)调查对象在填写答案前，先随机抽取一个球 (球的颜色对调查员保密)，据球的颜色决定回 答两个问题中的哪一个。
(5)由于调查员不知道某一对象抽取的球是什么颜 色的，所以无法知道某一对象回答的是问题A还 是问题B，也无法知道调查对象的“秘密”。
随机化回答是指在调查中使用特定的随机化装置， 使得被调查者以预定的概率来回答敏感性问题。这一技术的 宗旨就是最大限度地为被调查者保守秘密，从而取得被调查 者的信任。
RRT技术的基本原理在于当被调查者确信调查者及 其他人无法从被调查者的回答中获知他们的真实行为时，能 更加真实地对敏感问题进行回答。并且RRT技术保护调查对 象的个人隐私，能充分得到调查对象的配合，最终可显著降 低无应答率和误答率，得到高质量的调查结果。
常用的抽样方法
精品课件
一、单纯随机抽样（simple random sampling）
1、抽样方法
根据研究目的选定总体，首先对总体中所有 的观察单位编号，遵循随机原则，采用不放回抽取 方法，从总体中随机抽取一定数量观察单位组成样 本。
抽样知识点
1. 抽样调查广义的抽样调查：是从研究对象的全体（总体） 中抽取一部分单位作为样本，根据对所抽取的样本进行调查，获得有关总体目标量的了解。
从总体中抽取样本的方法看，抽取方法可以分为两类：一类是非随机抽样（非概率抽样）；一类是随机抽样（概率抽样），狭义上的抽样就是随机抽样。
2. 随机抽样（概率抽样）随机抽样是从总体中按随机原则抽取样本，并依据样本观察值对总体的数量特征取得具有一定可靠性的推断，从而达到对总体的认识。
随机抽样的特点：1.所谓随机原则就是在抽取样本时排除主观上有意识地抽取调查单元，使每个单元都以一个事先已知的非零概率有机会被抽中。
2.每个单元被抽中的概率是已知的，或是可以计算出来的，按照给定的入样概率通过一定的随机化程序进行抽样。
3.估计量不仅与样本单元的观测值有关，也与其入样概率有关。
随机抽样的主要优点是：随机抽样比非随机抽样更具有客观性，而且随机抽样可以依据调查结果计算抽样误差，从而得到对总体目标量进行推断的可靠程度。
3. 非随机抽样（非概率抽样）非随机抽样是相对于随机抽样而言的。
非随机抽样的共同特点是：抽取样本时，是依据主观判断有目的、有意识地进行，或根据方便的原则进行。
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总体又有目标总体与抽样总体之分。
目标总体就是抽样调查预先确定的所要认识的对象的全体，也就是从样本中得到信息对之进行说明的总体。
调查问卷抽样程序
调查问卷抽样程序一、简介调查问卷抽样程序是一种用于实施问卷调查的工具，通过抽样的方式获取样本数据，从而进行统计分析和得出调查结论。
在社会科学研究、市场调研等领域，问卷调查是一种常用的数据收集方法，而抽样程序则可以帮助研究者有效地选择调查对象，确保样本具有代表性。
二、数据抽样方法1. 随机抽样随机抽样是一种基于概率的抽样方法，通过随机抽取调查对象，确保每个个体有相同的机会被选取，从而避免了主观偏见和样本选择偏差。
2. 分层抽样分层抽样是将总体按照某种特征分成若干层，然后随机抽取每一层的样本，以保证各个层次的代表性。
这种方法可以有效控制不同层次间的变异性，提高样本的精确度。
3. 整群抽样整群抽样是将总体划分成若干个互不重叠的群体，然后随机抽取其中的若干个群体作为样本，这种方法适用于群体性研究，可以降低调查成本。
三、调查问卷设计在进行抽样之前，调查问卷的设计是至关重要的，一个合理、清晰的问卷可以提高被调查者的回复率和数据的准确性。
在设计问卷时，应考虑以下几个方面：1.明确调查目的：确定调查的目的和研究问题，从而确定需要收集的数据内容。
2.问题设计：问题应具有针对性和清晰度，避免主观性和歧义性，在问题表达上要简单明了。
3.顺序布局：问卷问题的顺序应当合理，符合被调查者的逻辑思维习惯。
4.适当调查尺度：选择合适的调查尺度，比如单选题、多选题、量表题等。
5.多样化表达：在设计问卷时，应当运用多样的表达方式和技巧，吸引被调查者的注意力。
四、抽样程序实现调查问卷抽样程序的实现是通过计算机编程来实现的，通常包括以下几个步骤：1.数据输入：通过电子表格或特定软件导入调查问卷数据，包括被调查者的基本信息和答题情况。
2.样本选择：根据事先设定的抽样方法和抽样比例，选取符合要求的样本数据。
3.数据处理：对选取的样本数据进行清洗和分析，排除异常值和重复数据。
4.统计分析：通过统计方法对样本数据进行分析，得出调查结论和统计结论。
第四章 抽样调查
抽样分布原理
(一)基本符号 1.总体 A = {a1 , a2 ,, aN }, A = N . 1.总体 2.从总体中抽取n个对象构成样本,共有k个样 2.从总体中抽取n个对象构成样本,共有k 本,设样本的符号为:
A1 , A2 ,, Ak , k = C , Ai = n, i = 1, 2,, k
本章复习思考题
1,什么叫抽样?从总体中抽样样本需满足哪些 条件? 2,简单随机抽样?机械抽样?抽样调查法的性 质?随机抽样的原则? 3,抽样误差?影响抽样误差大小的因素?抽样 误差与调查误差,系统误差的区别? 4,抽样分布?平均误差?抽样分布原理? 5,教材第三章课后习题P84的第二题,P85的第 ,教材第三章课后习题P84的第二题,P85的第 四题,P86的第六题. 四题,P86的第六题.
(三)问卷设计的原则 (三)问卷设计的原则 题意清楚,明确,易懂;口语化;避免一题两问;避免 诱导;公正客观;逻辑一致性;完整性(问题和备选 答案);不要用否定形式提问;不要直接询问敏感性 问题. (四)问卷的结构 1,四结构说:标题(简明扼要,概括专项调查的主 题);指导语(包括调查的目的和意义;问题及备选 答案的必要解释,调查须知及其他事项说明等;如涉 及需为被调查者保密的内容,需申明予以保密);主 体内容(内容不宜过多,过繁,应根据需要而确定); 结束语(提出几个开放性的问题或让被试提出对本研 究的建设性的意见;表示对被试合作的感谢). 2,六结构说:在四结构说的基础上,加上被调查者的 基本信息;作业证明的记载.
无限总体时, 有限总体时,
σ σx = n
σ N n σx = × N 1 n
对于有限总体,样本容量与总体容量的 比n/N称为抽样比例. n/N称为抽样比例. 一般认为,n/N<0.05时,就可以省略修 一般认为,n/N<0.05时,就可以省略修 正系数.
抽样方法有些抽样方法大全
抽样方法有些抽样方法大全抽样方法是指从总体中选取一部分样本进行调查或研究的方法。
抽样方法的选择对于研究结果的可靠性和推广性有着重要的影响。
下面是一些常用的抽样方法：1. 简单随机抽样（Simple Random Sampling）：在总体中的每个个体具有相同的被选中的机会，通过随机抽取样本来代表总体。
2. 分层抽样（Stratified Sampling）：将总体分成若干层次，每一层次中的个体具有相似的特征，然后从每个层次中随机抽取样本。
3. 整群抽样（Cluster Sampling）：将总体划分为若干个群组，然后通过随机抽取部分群组来代表总体，然后在所选的群组中进行全面调查。
4. 系统抽样（Systematic Sampling）：根据固定的抽样间隔，从总体中随机选择一个起始点，然后按照固定的间隔依次选取样本。
5. 多阶段抽样（Multistage Sampling）：将总体分层和分群组，然后通过多个抽样阶段来实现抽样，通常用于大规模调查。
6. 比率抽样（Ratio Sampling）：根据总体中的其中一特征的比例，确定样本的大小。
例如，如果总体中男性比例是60%，则样本中男性比例也应该是60%。
7. 效应抽样（Convenience Sampling）：根据研究者的方便或可获得性，选择样本。
这种方法容易产生偏差，结果可能无法推广到整个总体。
8. 整齐抽样（Quota Sampling）：根据总体中一些特征的比例，确定样本的大小。
例如，如果总体中男性比例是60%，则样本中男性数量也应该是60%。
9. 小组抽样（Snowball Sampling）：从已经选择的样本中获取参与者的指引，逐渐扩大样本规模，并在招募新样本时依靠参与者的推荐。
10. 专家抽样（Expert Sampling）：指选择一些具有特定知识、经验或技能的专家作为样本，以获取专业领域的意见或建议。
以上是一些常用的抽样方法，每种方法都有其适用的场景和限制，研究者需要根据研究目的、总体特征、样本大小和可行性等因素综合考虑选择最合适的抽样方法。
统计与概率中的抽样与调查方法
统计与概率中的抽样与调查方法在我们的日常生活和各种研究领域中，统计与概率起着至关重要的作用。
而抽样与调查方法则是获取准确数据和信息的关键手段。
通过合理的抽样和有效的调查，我们能够对总体情况进行推断和分析，为决策提供有力的支持。
抽样，简单来说，就是从总体中选取一部分个体进行观察和研究。
为什么我们不直接研究总体，而要进行抽样呢？这主要是因为总体往往规模巨大，要对其全部进行研究既不现实也不经济。
抽样的目的就是通过对样本的研究来估计和推断总体的特征。
常见的抽样方法有很多种，比如简单随机抽样。
想象一下，我们把总体中的每个个体都编上号，然后通过随机数表或者随机数生成器来抽取一定数量的个体作为样本。
这种方法的优点是简单直接，每个个体被抽中的概率相等，能够很好地代表总体的情况。
但在实际操作中，如果总体数量很大，编号可能会比较麻烦。
分层抽样则是另一种常用的方法。
我们先将总体按照某些特征分成不同的层次，比如按照年龄、性别、地域等，然后从每个层次中独立地进行抽样。
这样可以保证样本在各个层次上都有较好的代表性，特别适用于总体内部差异较大的情况。
还有系统抽样，它是先将总体中的个体按照一定的顺序排列，然后按照固定的间隔抽取样本。
这种方法操作相对简便，但要注意总体的排列是否存在周期性，以免影响抽样的随机性。
除了抽样方法，调查方法也多种多样。
问卷调查是大家比较熟悉的一种。
设计一份好的问卷可是一门学问，问题要清晰明确、避免歧义，选项要全面合理，还要考虑被调查者的回答意愿和能力。
而且，问卷的发放方式也很重要，线上问卷方便快捷但可能存在样本偏差，线下问卷则能更好地控制样本的随机性，但成本相对较高。
访谈调查则能够更深入地了解被调查者的想法和情况。
通过面对面的交流或者电话访谈，调查者可以及时追问和解释，获取更丰富和准确的信息。
不过，访谈调查需要耗费较多的时间和人力，而且调查者的主观因素可能会对结果产生一定的影响。
观察法也是一种常见的调查手段，比如观察消费者在超市中的购物行为、学生在课堂上的表现等。
如何确定抽样方法与样本量
如何确定抽样方法与样本量在设计一个抽样调查时，我们通常需要做的工作是：定义总体及抽样单元、确定或构置抽样杠、选择样本量的大小、制定实施细节并实施。
在这本小册子中我们着重介绍一下定量研究的抽样和样本量这两个技术环节。
最基本的定量研究的抽样方法分为两类，一类为非概率抽样，一类为概率抽样。
一．非概率抽样非概率抽样是不能计算抽样误差的，因为它是靠调研者个人的判断来进行的抽样。
它包括偶遇抽样或者方便抽样、判断抽样、配额抽样、雪球抽样等。
偶遇抽样（方便抽样）常见的未经许可的街头随方或拦截式访问、邮寄式调查、杂志内问卷调查等都属于偶遇抽样的方式。
偶遇抽样是所有抽样技术中花费最小的（包括经费和时间）。
抽样单元是可以接近的、容易测量的、并且是合作的。
但尽管有许多优点，这种形式的抽样还是有严重的局限性。
许多可能的选择偏差都会存在，如被调查者的自我选择、抽样的主观性偏差等。
这种抽样不能代表总体的推断总体。
因此，当我们在进行街头访问或邮寄调查时，一定要谨慎对待调查结果。
判断抽样判思抽亲是基于调研者对总体的了解和经验，从总体中抽选“有代表性的”“曲型的”单位作为样本，例如从全体企业作为样本，来考察全体企业的经营状况。
如果判断准，这种方法有呆取得具有较好代表性的样本，但这种方法受主观因素影响较大。
配额抽样配额抽样是根据总体的结构特征来给调查员分派定额，以取得一个与总体结构特征大体相似的样本，例如根据人口的性别、年龄构成来给调查员规定不同性别、年龄的调查人数。
配额保证了在这些特征上样本的组成与总体的组成是一致的。
一旦配额分配好了，选择样本元素的自由度就很大了。
唯一的要求闵是所选取的元素要适合所控制的特性。
这种抽样方法的目的是使样本对总体具有更好的代表性，但仍不一定能保证样本就是有代表性的。
如果与问题相关联的某个特征是十分困难的。
另外，用这种方法进行选择严格控制调查员和调查过度程的条件下，可使配额抽样获得与某些概率抽样非常接近的结果。
直接抽选法
直接抽选法：即直接从调查对象中随机抽取一个样本。
但这种方法有难以完全遵循随机的缺点，因为在抽选的过程中往往受到主观判断的影响，所以采取这种方法时避免主观判断的影响是关键。
在正式调查中，很少采用直接抽选法。
抽签法：先将研究总体中的每一个单位统一编号，使每一个单位都有一个号，然后将每一个号作成一个卡号并且混合均匀，最后从中随机抽取卡片，直到抽到额定的数目为止。
这种方法在一般日常生活中用得比较多。
随机数字表法：其具体步骤如下是先取得一份总体所有元素的名单，将总体中所有元素一一按顺序编号，根据总体规模是几位数来确定从随机数表中选几位数码；然后以总体的规模为标准，对随机数表中的数码逐一进行衡量并决定取舍；根据样本规模的要求选择出足够的数码个数；依据从随机数表中选出的数码，到抽样框中去找出它所对应的元素。
简单随机抽样的优点：在抽样过程中完全排除了主观因素的干扰，而且简单、易行，只要有总体各单位名单就可以进行。
缺点：只适用于总体单位数量不多的调查对象，如果总体单位数量很大，编制抽样框的工作就十分复杂；样本代表性较差，抽样误差大；抽取的样本可能比较分散或者过分集中系统抽样又称等距抽样或机械抽样。
它是把总体的单位进行编号排序后，再计算出某种间隔，然后按这一固定的间隔抽取个体的号码来组成样本的方法。
系统抽样的具体步骤是：（1）将总体的所有个体前后排列起来。
（2）计算抽样距离。
抽样距离是由总体大小和样本大小决定的，假设总体所含个体数为N，样本所含个体数为n，则抽样距离应为K=N/n。
（3）在头K个个体中，用完全随机的方式抽取一个个体，设其所在位置的序号是k。
（4）自k开始，每隔K个个体抽取一个个体，即陆续抽取的个体所在位置序号为k，k+K，k+2K，直到k+（n-1）K。
优点：系统抽样不需多次使用随机数字表抽取个体，而只需按间隔等距抽样即可。
系统抽样的另一个优点是样本在总体中的分布更均匀，故而抽样误差小于或至多等于简单随机抽样，即较其更准确。
抽样调查的组织方式有哪些
抽样调查的组织方式有哪些篇一：抽样的组织形式抽样的组织形式为了保证从抽样结果能比较正确的推断出总体的数量特征，抽样时需要尽量遵守随机性原则。
但是，在实践中由于具体条件的影响尤其是总体分布特征等因素的限制，要完全保证随机性原则是很困难的。
因此，在抽样的时候必须根据所研究总体的特征和研究目的的要求，对抽样的程序和方法进行周密的设计和安排，这就称为抽样设计或抽样的组织形式。
常用的组织形式有简单随机抽样、类型抽样、等距抽样、整群抽样、多阶段抽样等。
一、简单随机抽样(一) 简单随机抽样的含义简单随机抽样又称纯随机抽样，不对总体做任何加工整理，按随机原则直接从总体中抽取调查单位的一种抽样调查方式。
简单随机抽样是最常用的一种抽样方式，但它必须满足两个条件：一是代表性，即要求样本分部与总体分布相同；而是独立性，即要求样本各单位相互独立。
简单随机抽样操作简单，易于掌握。
当总体单位数较少且标志变异程度不大时，或具有某种特征的单位均匀的分布在总体各部分时，可以采用这种组织形式；当总体标志变异程度较大时，这种方法所抽取的样本可能缺乏代表性，抽样误差就会较大。
(二) 简单随机抽样的方法1、直接抽取法就是直接从调查对象中随即抽选。
例如：从水池中直接抽选一定数量的水进行化验；从仓库的不同位置抽取一定数量的产品样本进行检验等。
2、抽签法首先将总体单位按自然数的顺序编号为1.2.3……N，即总体共有几个总体单位就编几个标签。
然后将这些标签摇匀，根据需要按重复抽样和不重复抽样的方法，从中随即抽取n 个标签作为样本单位进行研究。
3、随机数字表法这种方法首先要对总体各单位进行编号，然后在随机数字表中任选一个数字开始向任何方向数，遇到属于总体单位编号范围内的数字号码就确定为样本单位，一直到抽够预定的单位数为止。
若是不重复抽样，则碰上重复的数字就舍去，并继续往下数。
举例：二、类型抽样(一) 类型抽样的含义类型抽样又叫分层抽样或分类抽样。
是先将总体单位按一定的标志分组，然后在各组中随机抽取样本的抽样组织方式。
抽样调查的方案设计包括哪些
抽样调查的方案设计包括哪些抽样调查的方案设计包括哪些？抽样调查是一种常见的研究方法，用来获取代表性样本，以了解一个群体或总体的特征和观点。
而抽样调查的方案设计则是整个调查过程中至关重要的一步，它决定了调查的可靠性和有效性。
下面将介绍一些抽样调查方案设计中常见的要素。
1.目标群体定义：首先需要明确调查的目标群体是谁。
这可以根据研究问题、调查目的和可行性来确定，例如特定年龄组、职业类别或地理区域等。
2.样本容量确定：确定所需的样本容量是保证调查结果准确性的重要步骤。
样本容量的大小取决于目标群体的大小、调查目的和可行性。
通常，较大的目标群体和低可行性要求较大的样本容量。
3.抽样方法选择：不同的抽样方法适用于不同的研究问题和目标群体。
常见的抽样方法包括简单随机抽样、系统抽样、分层抽样和整群抽样等。
选择合适的抽样方法可以确保样本的代表性和可比性。
4.抽样框架建立：抽样框架是指包含目标群体中每个个体的清单，用于进行抽样。
建立准确和完整的抽样框架对于确保样本的代表性至关重要。
抽样框架可以基于人口普查数据、机构登记、社交媒体或其他可靠的来源。
5.样本抽取：根据选择的抽样方法和抽样框架，进行样本抽取。
要确保抽样过程的随机性和可追溯性，以避免样本选择偏差。
6.调查问卷设计：设计好的调查问卷能够收集到准确和有效的数据。
在问卷设计中，应该明确研究问题、目标，并使用明确、简洁和具体的问题，以避免引导性和歧义性。
7.数据收集和管理：选择合适的数据收集方法，例如面对面访谈、电话调查、在线调查等。
同时，确保数据的安全性和准确性，建立合适的数据管理系统。
8.数据分析和解释：在完成数据收集后，对数据进行整理、分析和解释，以得出结论和提出建议。
使用适当的统计方法和可视化工具，对数据进行深入的分析。
抽样调查的方案设计是保证调查结果可靠性和有效性的基础。
每个步骤都需要仔细考虑和计划，以确保调查的目的得以实现。
最终，一个良好设计的抽样调查方案将为研究人员和决策者提供有关目标群体的重要信息。
抽样方法有哪些
抽样方法有哪些抽样方法是统计学中非常重要的概念，它指的是从总体中选择部分个体以便对总体进行研究的方法。
在实际应用中，我们往往无法对整个总体进行调查，因此需要通过抽样方法来获取代表性的样本数据，从而进行统计推断和分析。
下面将介绍一些常见的抽样方法。
首先，最常见的抽样方法之一是简单随机抽样。
简单随机抽样是指从总体中随机地抽取n个个体作为样本，每个个体被抽中的概率相等。
这种抽样方法简单易行，且能够保证样本的代表性，因此在实际调查中应用广泛。
其次，分层抽样是另一种常见的抽样方法。
在分层抽样中，总体根据某种特征进行分层，然后从每一层中分别进行简单随机抽样，最终得到样本。
这种抽样方法能够保证不同层次的个体在样本中的比例与总体中的比例相近，因此在样本代表性方面具有优势。
另外，还有系统抽样这一抽样方法。
系统抽样是指在总体中按照一定的间隔，从第一个个体开始每隔k个个体抽取一个个体作为样本。
这种抽样方法简单方便，且能够保证样本的随机性，适用于总体个体排列有序的情况。
此外，还有方便抽样和整群抽样等抽样方法。
方便抽样是指根据研究者的方便选择样本，这种抽样方法操作简单但样本代表性较差；整群抽样是指将总体按照一定特征分成若干群，然后随机抽取部分群作为样本。
这两种抽样方法在实际应用中也有一定的使用场景。
总的来说，不同的抽样方法适用于不同的调查对象和研究目的。
在选择抽样方法时，需要根据具体情况进行合理选择，以确保样本的代表性和研究结论的可靠性。
同时，在进行抽样调查时，也需要注意抽样误差的控制和样本容量的确定，以保证统计推断的准确性。
希望本文介绍的抽样方法能够为大家在实际应用中提供一定的帮助。
几种抽样的概念及问卷
关于抽样的几个概念
（赖长才行政管理2班20151444）
一、偶遇抽样：又称随意抽样、方便抽样或自然抽样，是指研究者在一定时间、一定环境里所能接触到或预见到的人均选入样本的方法，或者仅仅是选择那些离得最近或最容易找到的人作为调查对象。
二、配额抽样：又称作定额抽样法，是指根据某些标准将总体分组，然后用偶遇抽样等方法，由每组中选取样本个案。
三、立意抽样：又称为判断抽样或主观抽样，是指研究者依据主观判断选取可以代表总体的个体作为样本，或者研究者以心中特定的目的来选取个案。
四、雪球抽样：也称为网络、关系链或声望抽样，是一种辨识和抽取网络中个案的方法。
五、分层抽样：又称类型抽样，它是将总体中的所有元素或单位按照某种属性或特征，如性别、年龄、职业或受教育水平等，分为若干个层次或类型，然后在各层次或类型中按照随机原则抽取子样本，最后将这些子样本总和起来构成总样本。
六、整群抽样：是将总体划分为若干子群体，把每一个子群体视为一个抽样单位对其进行抽样，再将子群体中的所有元素总和起来所为总体的样本进行调查。
关于农民工城市适应性调查
一、调查指标：收入情况、社会保障情况、住房情况、子女教育情况
二、问题设计：
1、您目前的工作每月收入是多少（）元？
A.2000元以下
B.2000-3000元
C.3000-5000元
D.5000元以上
2、您是否有缴纳社保？
A.是
B.否
3、您是否在市区买房居住？
A.是
B.否
4、您的子女是否就读市属公立学校？
A.是
B.否。
抽样调查设计方案
抽样调查设计方案抽样调查设计方案一、调查目的和背景：本次抽样调查旨在了解大学生的学习习惯和心理健康状况，为学校提供参考依据，以便改善学生的学习环境和促进学生的全面发展。
二、调查对象：本次调查的对象为在校大学生，涵盖各个学院的不同专业。
三、调查内容：1. 学习习惯调查：调查学生的学习时间安排、学习方法、学习动机等方面的情况，以了解学生的学习态度和习惯，及时发现问题并提供帮助。
2. 心理健康调查：调查学生的心理健康状况，包括压力水平、情绪状态、心理负担等方面的情况，以了解学生的心理健康水平，为学生提供心理健康辅导和支持。
四、调查设计：1. 抽样方法：采用随机抽样的方法选取100名被调查者，确保样本代表性。
2. 调查工具：采用问卷调查的方法进行调查，包括学习习惯调查问卷和心理健康调查问卷。
3. 调查流程：（1）编制问卷：根据调查目的和调查内容，设计问卷内容，确保问题的准确和全面。
（2）预调查：对问卷进行试调查，根据试调查结果进行修改，确保问卷的可靠性和有效性。
（3）调查实施：将问卷发放给被调查者，并进行解读说明，确保被调查者准确理解调查内容。
（4）数据收集：回收问卷后进行数据整理和统计分析，得出调查结果。
（5）报告撰写：根据调查结果编写调查报告，并提出建议和改进建议。
五、调查时间：本次调查预计耗时1周，具体时间安排如下：1. 调查问卷编制时间：2天2. 问卷预调查时间：1天3. 调查实施时间：3天4. 数据整理和统计分析时间：1天5. 报告撰写时间：1天六、预期结果：根据抽样调查的结果，可以了解大学生的学习习惯和心理健康状况，为学校提供参考依据，有针对性地改善学生的学习环境和健康支持，以促进学生的全面发展。
七、调查局限性：由于本次调查采用的是抽样调查方法，样本容量较小，所得结果可能存在一定的误差，对整体情况的把握可能有一定的局限性。
八、调查伦理：在调查过程中，要确保被调查者的隐私和信息保密，保证调查结果的客观性和准确性，尊重被调查者的自愿参与原则。
抽样调查方法
篇一：几种抽样调查方法比较几种抽样调查方法比较数理统计是用概率论的思想，方法去解决实际问题.在实际问题中出现的总的研究对象，我们称为总体，其分布一般是未知的，所以，首先要对总体进行抽样，以获取总体的有关信息——样本，再利用这些信息对总体进行分析.对于如何选取样本这个问题，经过人们不断的尝试、试验，渐渐地就有了“抽样论”，“试验设计”的发展.1895年，kiaer在国际统计学（isi）最早提出了“代表性抽样”的概念，后来经过neyman、hansen和mahalanobis等人的杰出贡献，抽样调查理论与方法在过去的一百年间，已经取得了很大发展.从概率抽样方法的发展和完善到收集信息与控制误差方面日益复杂的方法的应用，抽样调查已经取得了很大的进步.特别是近几十年来，在实践中实施的大型调查所涌现出的关于抽样设计和数据分析的难题，更是推动了理论研究的发展.在现实生活中，有很多实际问题将会用到数理统计的知识，它会有效地帮助我们分析和论证，从而得到我们需要的信息.为了更加有效地应用这些知识，就需要在总体中选取一个最合适的样本来为我们服务.从这个方面来说，样本的选取方法就成了一个至关重要的问题.只有找一个最简洁又具有代表性的样本，才能获得隐藏在数据背后的真相.本文主要介绍抽样调查理论，以及抽样调查的几种方法，并通过举例子介绍对比这几种方法.最后，本文又对抽样调查的这几种方法做了简单的总结和比较，显示了抽样调查理论在我们的生活中无处不在的强大生命力.一、基本概念1.抽样调查.它是一种非全面调查，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.2.总体与样本.总体是我们所研究（调查）的对象的全体.例如在全国儿童情况调查中，全国所有0—14岁的儿童就构成调查的总体.调查的目的是为了得到有关这个总体的某些数据.例如全国儿童总数、每个年龄男女儿童的平均身高和平均体重等.这些有关总体的指标就是调查的目标量.如果进行一次对全国儿童的普查，对每个儿童都进行有关指标的调查，就可以获得这些总体目标量的数据，当然这实际上是很难做到的，为此我们按某种方法只从总体中抽取一部分进行调查，这一部分儿童就构成样本.根据这些样本数据就可以对总体目标量进行估计.3.概率抽样.抽取样本是抽样调查中的一个重要方法.最常用且最科学的方法是进行概率抽样，也称随机抽样.其优点是能保证样本的代表性，避免人为的误差，而且它可以对抽样误差进行估计，从而可以获得估计的精度.为了抽样便利，使概率抽样能够实施，通常将总体划分成互不重叠且又穷尽的若干个部分，每个部分称为一个抽样单元.4.误差与精度.抽样调查中有两类误差，一类是由于调查中获得的原始数据不正确，抽样框有缺陷，或在调查中由于种种原因无法得到按方案的全部样本数据等等，这类误差统称为非抽样误差；另一类误差是由于抽样引起的，即用样本估计总体所产生的误差，称为抽样误差.抽样误差通常用估计量的均方误差、标准差（或方差）等来表示.抽样误差越小，调查的精度就越高，精度的另一种表示方法是给出总体目标量的置信区间，即以一定的置信度（也用概率表示，例如95%）表示总体目标量落在一定的范围内.在相同的置信度下，置信区间长度愈短，精度就愈高.1二、抽样调查的优缺点1.优点：①经济性好，实效性强，适应面广，准确性高；②调查单位少，代表性强，所需调查人员少；③抽选的调查样本数量经过科学的计算确定的，有可靠的保证；④抽样调查的误差，是在调查前就可以根据调查样本数量和总体中各单位之间的差异程度进2.缺点：①所抽取样本是否具有代表性是抽样调查的关键；②具有不稳定性，有所偏差,存在一定的误差率；③抽样调查也存在调查的误差和偏误问题.通常误差有两种：一种是工作误差（也称登记误差或调查误差），一种是代表性误差（也称抽样误差）.三、抽样调查的特点抽样调查的本质特点是以部分来说明或代表总体.它是按照科学的原理和计算，从若干单位组成的事物总体中，抽取部分样本单位来进行调查、观察，用所得到的调查标志的数据以代表总体，推断总体.四、基本的抽样方法1.简单随机抽样设一个总体的个体数为n．如果通过逐个抽取的方法从中抽取一个样本，且每次抽取时各个个体被抽到的机会相等，就称这样的抽样为简单随机抽样．简单随机抽样是系统抽样和分层抽样不可或缺的基础，如何实施简单随机抽样有两种常用方法：抽签法和随机数表法．用抽签法抽取样本过程中，每一个个体被抽到的机会是均等的，这也是一个样本是否具有良好的代表性的关键前提．没有每个个体机会均等，就没有样本的公平性和合理性．同抽签法抽取样本一样，用随机数表法抽取样本的过程中，关键也是要保证每一个剩余个体被抽到的机会是均等的，这就要求：随机数表的确是随机产生的，不含人为因素在内；在选择随机数表中开始位置和方向时，也要保证随机性，如果在看过随机数表后再使用，所抽取的样本就失去了公平性，也就没有实际意义了．对于简单随机抽样需要注意：①它是不放回抽样；②它是逐个地进行抽取；③它是一种个体机会均等的抽样；④简单随机抽样适用于总体中的个体数不多的情况．生活中有许多用抽签法或类似抽签法的案例，如彩票摇奖、电视节目中电话号码抽奖、纳税凭证抽奖等．抽样时也要防止出现貌似合理的抽样方法，如到某星级宾馆问卷调查客人的收入情况来推断该地区的人均收入，或每隔一周到某一路口调查当地车流量等等．2.系统抽样当总体中的个体数较多时，可将总体平均分成几个部分，从每个部分抽取一个个体，得到所需的样本，这样的抽样方法称为系统抽样．从总体中抽取一个样本来估计总体，样本的抽取是否公平合理固然重要，样本抽取的方法是否经济可行也是十分重要的．面对容量很大的总体，抽取的样本容量显然不可太小，此时采用简单随机抽样是不经济也不可行的，这种情况下采用系统抽样也就更为合理可行．系统抽样以简单随机抽样为基础，通过将容量很大的总体分组，只需在某一个组内用简单随机抽样方式来抽取一个个体，然后在一定规则下就能抽取出全部样本，在保证公平客观的前提下简化抽样过程．对于系统抽样需要注意：①系统抽样适用于总体中的个体数较多的情况，它与简单随机抽样的联系在于：将总体均分后的每一部分进行抽样时，采用的是简单随机抽样；②与简单随机抽样一样，系统抽样是等可能抽样，它是客观的、公平的；③总体中的个体数恰好能被样本容量整除时，可用它们的比值行计算，并控制在允许范围以内，调查结果的准确程度较高.2作为系统抽样的间隔；当总体中的个体数不能被样本容量整除时，可用简单随机抽样先从总体中剔除少量个体，使剩下的个体数能被样本容量整除再进行系统抽样．3.分层抽样一般地，当总体由差异明显的几部分组成时，为了使样本更客观地反映总体情况，常将总体中的个体按不同的特点分成层次比较分明的几部分，然后按照各部分所占的比例实施抽样，这种抽样方法叫做分层抽样，其中所分成的各个部分叫做层．分层抽样同样是以简单随机抽样为基础的一种抽样方式，对于容量较大、个体差异不明显的总体通常采用系统抽样方法，但对于许多容量较大、个体差异较大且明显分成几部分的总体，系统抽样虽然保证公平性和客观性，但样本还是不具有良好的代表性，这时就考虑用分层抽样的方法来抽取样本.对于分层抽样需要注意：①分层抽样适用于总体由差异比较明显的几个部分组成的情况，是等可能抽样，它也是客观的、公平的；②分层抽样是建立在简单随机抽样或系统抽样的基础上的，由于它充分利用了已知信息，使样本具有较好的代表性，而且在各层抽样时可以根据情况采用不同的抽样方法，因此在实践中有着非常广泛的应用.五、简单例子eg1. 某校高一年级有20个班，每班有50名学生．为了了解高一学生的视力状况，从这1000人中抽取一个容量为100的样本进行检查，应该怎样抽样?由分析可得，本例抽取方式可能有：1）以班级为单位，在每个班级内采用随机抽样方法来获取5人样本，最后汇总形成100人的所需样本；2）在班级抽样时，可以将50人按学号分成10组，分别由每组随机抽出一个个体来组成10人样本．这两种抽样方式，虽然总体工作量还是大，但每个班级的每个小组的工作量却很小，也基本能保证样本的公平性．主要因为参与抽样的人多了，易受到人为因素影响．如果在某个班级由学号分成的10个小组中任取一个小组来，采用随机抽样的方式抽出一名学生，其他小组直接抽出与这位学生学号个位数一致的学生，最后在其余班级中找出与该班级学号一致的学生共同组成样本.从而，系统抽样方法为：先将容量较大的总体平均分成容量较小的几个小组，在某一个小组内用简单随机抽样的方法来抽取一定个体，再按一定规则从其他小组抽出同样数量的个体，最后组成样本．这样，使得整个抽样过程大大简化．这个简单的例子说明：当样本容量过大时，应该采用系统抽样的方法，既可简化工作量，又能够简单快速的得到人们想要的结果.eg2. 某单位在岗职工共624人，为了调查工人用于上班途中的时间，决定抽取10%的工人进行调查．如何采取抽样方法完成这一抽样?由分析可得，因为此样本容量过多，符合系统抽样的要求，且能简化工作量，因此我们采用系统抽样的方法. 根据系统抽样的步骤，由于624的10%约为62，624不能被62整除，为了保证“等距”分段，应剔除4人，得到如下解法：1）将624名职工用随机方式进行编号；2）从总体中剔除4人（剔除方法可用随机数表法），将剩下的620名职工重新编号（分别为000，001，002，??，619），并分成62段；3）在第一段000，??，009这十个编号中用简单随机抽样确定起始号码i0;4）将编号为i0，i0+10，??，i0+610的个体抽出，组成样本.如果只采用最简单的随机抽样，由于不知道应该抽取多少的个体才会使构成的样本具有代表性，会产生很多不必要的误差，所以在这种情况下，采用系统抽样会更好一点.需要注意的是，系统抽样适合于容量较大而差异不太大的总体，而现实生活中，许多总体的容量非常庞大，甚至不可数，如测量某一棉田中棉株的平均高度，测量某一路口在某一时段的车流量等，这时用简单随机抽样已无法完成抽样，那么可以用系统抽样的方法．测量某一棉田中棉株的平均高度，其样本的抽取可采用如下方式：先确定所要测量的样本容量大小（n），测量这块棉田中所有行的长度之和(s)，然后从第一行第一株开始，每隔s/（n-1）距离就测一株棉花的高度，也就能得到全部样本的高度．测量某一路口在某一时段的车流量，其样本采集可用类似方式：每隔3天（从测量的第一天开始，在第1，4，7，??天测量），测量n次后，就可获得一个容量为n的样本．在确定时间间隔时，要考虑如下因素：车流量变化一般以周为周期，还受季节气候的影响.3上述两个例子表明在使用抽样方法时，为了使结果客观、合理、公平，应该把系统抽样，简单随机抽样以及分层抽样结合起来，而不是单独使用其中一种，他们三者之间是相互辅助，相互渗透的关系. eg3. 某电视台在因特网上就观众对某一节目的喜爱程度进行调查，参加查的总人数为12000人，其中? 对于这个问题可以有以下三种解法：①采用简单随机抽样方法，其总体容量为12000. 可以随机抽取60人进行调查.②采用系统抽样方法，其总体容量为12000.依照系统抽样的步骤，可先把这12000人编号00000到11999；再每200人分为一组编号零零一组到二零零组；从每组中分别随机抽取一个个体；抽取的这60个个体就组成了一个样本；对这组样本进行调查.③采用分层抽样方法，其总体容量为12000．“很喜爱”占2415/12000，应取60×2415/12000≈12人；“喜爱”占4567/12000，应取60×4567/12000≈23人；“一般”占3926/12000，应取60×3926/12000≈20人；“不喜爱”占1072/12000，应取60×1072/12000≈5人．因此，采用分层抽样的方法在“很喜爱”、“喜爱”、“一般”、“不喜爱”的人中分别抽取12人、23人、20人和5人．然后对这组样本进行调查.根据上面的分析解答，由于样本容量过多，采用简单的随机抽样会使问题不具有代表性，所以不适合采用简单随即抽样；而由于持有不同态度的人差异较大，进行系统抽样的话，因喜爱此节目的人较多，使得在这种情况下选取的样本不具有公平和等概率性，所以也不适合采用系统抽样方法；采用分层抽样，得到的样本既具有代表性，又具有公平性和随机性，是最适合的抽样方法.六、小结系统抽样是对于样本容量较大而相互之间差距不是很大的总体比较好，它包括抽样和估计两个环节；而分层抽样是对于样本容量较大且差距较明显的总体比较适合，他包括分层、抽样和估计三个环节.简单随机抽样是系统抽样和分层抽样得以进行的基础.在很多问题中，应该把三者结合起来，才会达到更好的效果.它们之间是相辅相成，相互影响的，只有把这三者结合起来，才能使抽样调查的技术走向前进.样本的抽取是否得当对研究总体来说十分关键，掌握正确的抽样方法是十分重要的.抽样调查是根据数理统计理论建立起来的一种科学的统计调查方法.它虽然是非全面调查，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.抽样调查在人类活动的许多领域，特别是在社会经济领域中有着广泛的应用.我国目前还处在抽样调查理论和技术发展相对落后的阶段，仅仅是在国外研究的基础上稍加改进.但是我相信，在我国相关人士的努力下，我国在这方面一定会奋起直追，研究出新的适合我国国情的抽样调查理论新方法.参考文献：[1] 盛骤概率论与数理统计[m] 北京高等教育出版社 2008[2] 夏宁茂新编概率论与数理统计[m] 上海华东理工大学出版社 2005[3] 赵雪慧抽样调查理论与方法的最新进展[j] 北京系统与信息论坛 2003.9[4] 克拉美h 统计学数学方法(魏宗舒等译)[j] 上海上海科学技术出版社 1966[5] 费史m 概率论于数理统计（王福保译）[j] 上海上海科学技术出版社 1962[6] 郝向东浅谈系统抽样与分层抽样[j] 北京统计与信息论坛 1996:04[7] greg dickman business statistics[j] nelson 1998[9] b efron bootstrap methods:another look at the jackknife[j] annals of statistics 1979:25-264[10]r musil,m baur,w pfister testing practices for the ac breakdown voltage “testing ofinsulation liquids”[j] ieee electrical insulation magazine 1995:21-26[11]e.l.lehmann nonparametrics:statistical methods based on ranks[j]美国holden-day 公司 1975[12]fisher r a theory of statistical estimation proceedings of the cambridge philosophicalsociety 1925(22):710-715[13]barr d r darling d a a.kolmogorov-smirnov test for gensored samples[j] technometrics1973(15):739-757[14]kaziol j a byar d p percentage points of the asymptotic distributions of one and two samplesk-s statistics for truncated or censored date[j] technometrics 1975(17):507-510 [15]finklestein j m,schafer r e improved goodness of fit tests[j] biometrika 1971(58):641-6455篇二：抽样调查方法简介抽样调查方法简介（一）抽样调查的类别抽样调查可以分为两种：随机抽样和非随机抽样。
抽样调查步骤及要点简介
抽样调查步骤及要点简介抽样调查步骤及要点简介张祖明（江苏调查总队副总队长，高级统计师）王成（江苏调查总队主任科员、高级统计师）南京市中山北路283号10号楼邮政编码：210003抽样调查是指从研究对象的总体中随机抽取一部分个体作为样本进行调查，据此推断总体的数字特征。
抽样调查是社会经济调查中最常用的调查方法。
目前研究者对抽样调查方法和原理研究得较多，但对抽样调查的实施过程及其中需要注意的要点则很少谈及。
本文将侧重具体的操作对抽样调查过程步骤作一简单的介绍。
首先要明确研究的目的和研究对象。
抽样调查总是为满足某一个或多个目的而开展的；为达到研究目的，需要选择合适的对象加以研究。
其次要制定调查计划（方案）。
调查能否取得成功，取决于许多因素，甚至完美的计划也不能确保调查成功，但不周到的计划肯定导致失败。
调查计划（方案）包括调查内容的确定，制表的准备，时间安排，总体范围，抽样框的选择，成本估计，样本设计，调查问卷设计，试调查，根据试调查的情况对问卷再行修改和完善，调查表、调查指导手册和其他培训资料的印刷，确定调查对象，调查员和调查对象报酬的安排，培训调查员，调查质量控制和数据处理等等步骤。
各环节的顺序并非必须，如问卷设计可以在抽样设计前，调查对象的确定也可以和放在抽样设计之后紧接着开展。
出于内容上的考虑，每个过程不一定都详加讨论，下文将选择其中需要注意的重点加以说明。
一、总体范围的确定和调查设计ⅰ调查设计要有所取舍。
从所接触到的高校科研等一些研究机构设计的调查项目存在的局限性看，调查设计中值得关注的是调查的设计者必须检查或考虑所需要的内容是否可通过调查对象的回答得到正确的答案，不管数据是否需要，如果在可接受的精度内调查对象的回答可能性不大的话，就没有必要选择，要果断地加以删除，如果数据是必须的，最好采取其他的途径来取得。
比如离婚情况的调查，出于隐私，面对面访问的效果就很难保证，这时候抽样调查反而不如到民政部门调取数据。
市场调查抽样方法
Q：怎样在选择调查对象的时候选择最有代表性，最有价值的调查对象？WHY？我的观点：在如何选择调查对象的问题上，始终还是要具体问题具体分析，做好抽样与甄别的工作。
（特点和步骤可以带过，方法这边比较重要一点）抽样的特点①随机原则：即每个样本都有被选中、抽取的机会，在总体抽样中，哪个样本被抽取，哪个样本不能抽取，不是认为主观决定的，而完全是偶然碰机会的。
②推断总体③抽样使我们有可能用更少的人力物力时间费用达到对总体的认识，对普查资料进行修正补充，提高大范围调查的准确程度的作用，在理论上和方法上都具有重要意义。
抽样步骤：界定调查总体→选择资料收集方式→选择抽样框→确定抽样方式→决定样本大小→抽取样本收集资料→评估样本正误注意：a.界定调查总体，就是要清楚的说明研究对象的范围（时间、地点、人物），在调查中，从调查表开始部分的过滤性问题，可以看出某个体是否属于本次调查的总体范围（过滤性问题例如，是否是相关行业工作者，近期内是否参加过类似的市场调研活动等，具体问卷具体分析）。
b.抽样框又称抽样范畴，是抽取样本的所有单位的名单，抽样框的数目与抽样单位的层次相对应。
准确的抽样框，包括完整性与不重复性。
在抽样领域，形成一个适当的抽样框经常是调查者面临的最为挑战性的问题之一。
选择了样本狂后，可以确定抽样方法，并决定样本大小。
c.评估样本正误。
当我们把样本从总体中取出来后，不能急于做全面的调查，要初步检查一下这个样本对总体的代表性如何，资料有误代表性，需要按确定的标准加以评估（例如性别，年龄等）。
常用的抽样方法1、单纯随机抽样simple random sampling将调查总体全部观察单位编号，再用抽签法或随机数字表随机抽取部分观察单位组成样本。
优点：操作简单，均数、率及相应的标准误计算简单。
缺点：总体较大时，难以一一编号。
案例：华东理工大学奉贤校区学生随机抽样调查：奉贤校区9000名学生为调查对象。
抽取300名。
（1）将9000名调查对象，由0001编至9000等9000个连续编号。
调查问卷抽样框架
调查问卷抽样框架一、引言调查问卷是社会科学研究中常用的工具之一，而抽样是确定调查对象和样本的重要步骤。
本文将介绍调查问卷抽样框架的相关内容，包括抽样目的、抽样方法、抽样误差和抽样调整等方面的内容。
二、抽样目的抽样的目的在于从整体的调查对象中选取一部分作为样本，以代表整体的特征。
通过合适的抽样方法，可以提高调查的效率和准确性，减少调查成本和时间。
三、抽样方法1. 随机抽样随机抽样是一种公平的抽样方法，每个调查对象都有被选中的可能性，从而保证样本具有代表性。
随机抽样方法包括简单随机抽样、分层随机抽样、整群抽样等。
2. 方便抽样方便抽样是根据调查者的便捷性选择样本，这种抽样方法容易导致样本偏差，不具备代表性，在实际调查中应尽量避免使用。
3. 效率抽样效率抽样是在保持样本代表性的前提下，通过合理安排样本选择顺序或采取其他策略，提高调查的效率和简化调查过程。
四、抽样误差抽样误差是指样本抽取过程中引入的偏差，包括抽样偏差、非抽样误差等。
抽样误差对调查结果的可信度和准确性产生影响，应该在设计调查问卷抽样框架时尽量减少。
五、抽样调整在实际调查中，有时候会出现抽样不足或抽样过多的情况，需要对样本进行调整。
常见的抽样调整方法包括权重调整、配对调整等，以保证最终的调查结果具有准确性和可信度。
六、总结调查问卷抽样框架是调查设计中至关重要的环节，合理的抽样方法、准确的样本选择和有效的抽样调整是保证调查结果准确性和代表性的关键。
通过本文的介绍，希望读者能够更好地理解调查问卷抽样框架的基本原理和方法，从而提高调查研究的质量和效果。
以上是关于调查问卷抽样框架的基本介绍，希望对读者有所帮助。
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• 当总体容量N很大时，
1
2
S2
n
2
d2
• 由上式可知，当总体容量N很大时，样本量n与总体容量N
的关系不大，而取决于总体的方差。
2.3.1 按绝对精度确定样本量(2)
• 2．实例分析
•
例2.1 要抽样调查某社区居民每月每户用于食物的消费支出，现
已知该社区有居民400户，共1500人，那么在要求平均每月每户用于
量)、样本比例和样本权重变量。
•
⑦ 单击【下一步】按钮，进入【阶段1：规
划摘要】对话框，见图2-8。查看一下抽样设计。
2.3.1 按绝对精度确定样本量(7)
•
单击【完成】按钮，完成简单随机抽样工作。在数据
编辑窗口的原数据文件中出现本次抽样结果，见图2-9。7
个新增的带下画线的变量已存放到工作的数据文件中。
2.3.1 按绝对精度确定样本量(4)
• ③ 单击【下一步】按钮，进入【阶段1：设计 变量】对话框，见图2-3。该对话框由三部分主要 内容组成。
•
本例中，要做的是只有一个变量的简单随机
抽样，因此，该变量就是抽样单元，所以，在中
间的【变量】框中选择“编号”，单击右侧第二
个右移箭头，将“编号”移入【分群】框，定义
选项，并在文本框中输入35，表示在本阶段选择 35个样本单元。在做简单随机抽样时，无须考虑 本对话框中的其他选项。
2.3.1 按绝对精度确定样本量(7)
•
⑥ 单击【下一步】按钮，进入【阶段1：输
出变量】对话框，见图2-7。
•
在该对话框中的四项选择全部，要求在数据
文件中存取群体大小(总体容量)、样本大小(样本
“编号”为第一阶群变量，由于后面不再有二阶
抽样，所以它也是最终的抽样单元。至此，本阶
段设定已经完成。
2.3.1 按绝对精度确定样本量(5)
• ④ 单击【下一步】按钮，进入【阶段1：抽样 方法】对话框，见图2-4。在该对话框中可以定义 抽样方法和规模度量。
•
在【方法】的【类型】下拉菜单中，共有9种
抽样方法供选择，见图2-5。由于系统默认抽样方
•
新增变量说明如下：
• InclusionProbability_1_—第一阶段体现的抽样概率值。
• SampleWeightCumulative_1_—第一阶段样本权重累积。
• PopulationSize_1_—总体容量。
第2章 一般问卷调查中的抽样方法
• 2.1 样本对总体具有较好代表性的两个必要条件 • 2.2 抽 样 方 法 样本对总体具有较好代表性的两个必要条件
•
样本对总体要具有较好的代表性，须满足如下两个必要条件：
•
第一个必要条件是随机抽样，即从总体中抽取个体的方式不能是
量太小，样本便不能很好地代表其所隶属的总体。样本量越大，样本
对总体的代表性越好。但这并不等于样本量越大越好。因为，样本量
越大，在研究中所需投入的人力、物力也会越大，研究经费也会成倍
。 增加。在实际研究工作中，事半功倍才是最佳的
2.2 抽 样 方 法
•
抽样分为非随机抽样和随机抽样两种。
•
非随机抽样是指在抽样时不遵从随机性原则，而是由调查者根据
食物的消费支出的估计绝对误差不超过30元的前提下，应调查多少户？
• 在没有先前资料可查，也无法用类推的方法获取的一个粗略估计值时， 可选用预先调查法来实现样本量的估计。
•
本题的解题步骤如下：
•
第一步，在SPSS中，用简单随机抽样法，在400户中随机抽取
35户(这个户数是预估数，50户、30户或其他较小的值均可)，具体做
人为指定的，必须是随机的。只要能保证总体中每个个体都有相同的
机会入选到样本中来，这就满足了抽样是随机的要求，称这种抽样方
式为随机抽样。
•
第二个必要条件是，样本量可使研究精度达到要求。样本对总体
代表性的好坏，除受抽样方式影响外，还取决于样本量的大小。一般
而言，大样本量的样本对总体的代表性，优于小样本量的样本。样本
从头做起，所以在【抽样向导】对话框中，选择【设计样
本】选项，将插入点定位在其后【文件】的文本框中，通
过直接输入“E: \第2章 一般问卷调查常用的抽样方法 \data2-01.csplan”来定义抽样方案文件名，也可以通过
单击【浏览】按钮，在弹出的对话框中，逐级选择存放路
径并最后定义文件名的方式来完成。
2.3 简单随机抽样
• 2.3.1 按绝对精度确定样本量 • 2.3.2 按相对精度确定样本量
2.3.1 按绝对精度确定样本量(1)
• 1．由正态分布区间估计理论推得的样本量n的计算公式
•
1
2
S2
n
2
d2 1 N
1
2
2
S2
• 式中，d为绝对精度，为显著性水平，是处标准正态分布
的位置值，S为标准差。
设计中要予以避免。
•
随机抽样能使总体中每个个体都有相同的机会入选到样本中，在
用样本来推断总体的过程中，以概率论中的大数法则和中心极限定理
为理论依据，可以事先计算和控制抽样误差。因此，在问卷的抽样调
查中，应以随机抽样的方式来确定被调查者。
•
随机抽样方法包括简单随机抽样、简单系统(等距)抽样、分层随
机抽样、整群随机抽样和多阶随机抽样。
调查目的和要求，用其主观设立的某个标准，从总体中抽取样本的抽
样方式。它主要包括方便抽样、判断抽样、配额抽样和滚雪球抽样等。
例如，做图书馆使用情况的满意度调查时，研究者只将问卷调查表发
放给在图书馆看书的读者，以此作为样本，这就是典型的方便抽样。
非随机抽样抽取的样本有较大偏差，不能代表总体的特征，因此,抽样
法选项为【简单随机抽样】，抽样方式选项为
【不放回】抽样，故在本选项框中可不做任何选
择。
2.3.1 按绝对精度确定样本量(6)
•
⑤ 单击【下一步】按钮或在左侧矩形框中单
击【样本大小】，可打开【阶段1：样本大小】对
话框，见图2-6。在本对话框中可以设定样本量。
•
在【单位】下拉列表的【计数】【比例】选
项中，选择系统默认的【计数】选项。选中【值】
法如下。
•
① 在SPSS数据编辑窗口中，用数字编码的方式，建立如图2-1
所示的400户编号的抽样框数据文件，见data02-01.sav。
2.3.1 按绝对精度确定样本量(3)
•
② 按【分析→复杂抽样→选择样本】顺序，打开
【抽样向导】对话框，见图2-2。
•
由于还没有抽样方案，在SPSS的复杂抽样过程中要