抽样PPT题目
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第二章抽样方法-PPT文档资料
在一次抽样中，抽样框的数目是与抽样单位的层 次相对应的。
上面的例子中有三个层次的抽样单位：学校、班 级、学生，则对应的抽样框也应有三个：全部学校的 名单、抽取的学校样本中的全部班级的名单、抽取班 级中的所有学生的名单。
4、参数值与统计值： 参数值也称总体值，它是关于总体中某一变量的 综合描述，或者说是总体中所有个体的某种特征的 综合数量表现。 在统计中最常见的总体值是某一变量的平均值 例如：平均年龄、平均收入等。 总体值只有通过对总体中的每一个个体都进行调 查或测量才能得到。
5、抽样误差： 总体的异质性和样本与总体范围的差异性，在用 样本的统计值去推算总体的参数值时总会有偏差， 这种偏差就是抽样误差。它是样本代表性大小的一 个标准。
当总体相当大时，可能被抽取的样本非常多，不 可能列出所有的实际抽样误差，而用平均抽样误差来 表征各样本实际抽样误差的平均水平。
抽样误差是指样本指标值与被推断的总体指标值 之差。主要包括：样本平均数与总体平均数之差；样 本成数与总体成数之差。
2、可测性原则。
可测性原则指的是抽样设计能够从样本自身计算 出有效的估计或者抽样变动的近似值。在研究中通常 用标准误来表示。通常，只有概率样本在客观上才是 可测的，即概率样本可以计算出有效的估计值或抽样 变动的近似值。但是，概率抽样也并不自动保证可测 性。比如，从一个具有周期性变化的总体中选出一个 系统样本，就不能保证这种可测性。
一、抽样的基本术语
抽样：是通过抽取总体中的部分单元，收集这些 单元的信息，运用数理统计的原理和方法，对总体进 行推断的一种手段。
总体
抽取样本 推断总体
样本
1、总体与样本。总体是指研究对象的全体，它 是由研究对象中的单元组成的。总体中单元的数目 称作总体容量。
上面的例子中有三个层次的抽样单位：学校、班 级、学生，则对应的抽样框也应有三个：全部学校的 名单、抽取的学校样本中的全部班级的名单、抽取班 级中的所有学生的名单。
4、参数值与统计值： 参数值也称总体值，它是关于总体中某一变量的 综合描述，或者说是总体中所有个体的某种特征的 综合数量表现。 在统计中最常见的总体值是某一变量的平均值 例如：平均年龄、平均收入等。 总体值只有通过对总体中的每一个个体都进行调 查或测量才能得到。
5、抽样误差： 总体的异质性和样本与总体范围的差异性，在用 样本的统计值去推算总体的参数值时总会有偏差， 这种偏差就是抽样误差。它是样本代表性大小的一 个标准。
当总体相当大时，可能被抽取的样本非常多，不 可能列出所有的实际抽样误差，而用平均抽样误差来 表征各样本实际抽样误差的平均水平。
抽样误差是指样本指标值与被推断的总体指标值 之差。主要包括：样本平均数与总体平均数之差；样 本成数与总体成数之差。
2、可测性原则。
可测性原则指的是抽样设计能够从样本自身计算 出有效的估计或者抽样变动的近似值。在研究中通常 用标准误来表示。通常，只有概率样本在客观上才是 可测的，即概率样本可以计算出有效的估计值或抽样 变动的近似值。但是，概率抽样也并不自动保证可测 性。比如，从一个具有周期性变化的总体中选出一个 系统样本，就不能保证这种可测性。
一、抽样的基本术语
抽样：是通过抽取总体中的部分单元，收集这些 单元的信息，运用数理统计的原理和方法，对总体进 行推断的一种手段。
总体
抽取样本 推断总体
样本
1、总体与样本。总体是指研究对象的全体，它 是由研究对象中的单元组成的。总体中单元的数目 称作总体容量。
《常用的抽样方法》课件
可能会受到随机误差的影响， 导致样本结果不稳定。
非随机抽样的优点和缺点
优点 可以根据研究目的和要求，有针对性地选择样本。
可以利用已有资料或数据进行抽样，节省时间和成本。
非随机抽样的优点和缺点
• 在某些特定情况下，非随机抽样可能更符合实际 情况。
非随机抽样的优点和缺点
缺点 难以控制样本质量和数量，可能导致结果不准确。
但同时也需要研究者具备一定的专业知识和经验。
THANKS
容易受到主观因素的影响，导致样本偏差。 在某些情况下，可能存在抽样难度较大的问题。
不同抽样方法的比较和选择
比较
随机抽样和非随机抽样各有优缺点， 适用于不同的情况和目的。
随机抽样更适用于大规模、全面的调 查，而非随机抽样更适用于有针对性 的调查和研究。
选择
根据研究目的、资源、时间和成本等 因素综合考虑选择合适的抽样方法。
判断抽样
定义
适用范围
判断抽样依据研究者的主观判断和经验选 择样本，通常基于对总体特征的了解和对 样本的初步观察。
适用于总体规模较小、内部差异较大或具 有特定特征的群体。
优点
缺点
能够根据研究目的和范围选择有针对性的 样本。
依赖于研究者的主观判断，可能存在偏见 和误差。
配额抽样
定义
配额抽样是根据总体中某些特征的比例分配一定 数量的样本，以满足特定的代表性要求。
制定调查问卷或指导语
数据收集
根据研究目的设计调查问卷或指导语 ，确保问题清晰、简洁且无歧义。
在调查过程中收集所需的数据，并确 保数据的准确性和完整性。对于无法 直接获取的数据，考虑使用替代方法 进行估算。
实施调查
按照抽样计划进行调查，确保每个样 本单位都有被选中的机会。同时，遵 守伦理和法律规范，保护受访者的隐 私和权益。
统计学课件第六章抽样调查PPT课件
特点
每个样本被选中的机会都 相等，样本的代表性相对 较好。
分层抽样
定义
先将总体按一定标准分成 若干层次或群，然后从各 层或群中按随机原则抽取 样本。
方法
分类抽样、比例抽样、类 型抽样。
特点
能够提高样本的代表性， 降低误差，减少资源浪费。
系统抽样
定义
先将总体中的所有个体按某种顺序排列，然后按 照固定的间隔或系统选取样本。
改进抽样方法
采用更科学的抽样方法和技术，如分层抽样、系统抽样等，以提 高样本的代表性。
提高样本代表性
在抽样过程中尽量减少非随机误差，如无回答、不完整数据等， 以提高样本对总体的代表性。
05 抽样调查的组织与实施
抽样调查的设计
确定调查目的
明确调查的目标和意图，为后 续的抽样设计提供指导。
确定调查对象
合理安排问题的顺序、布局和格式，以提高 问卷的易用性和回答率。
确定调查方式
选择合适的调查方式，如自填式、面访式等， 并确定数据收集的途径。
测试与修正
对问卷进行测试和修正，确保问卷的准确性 和可靠性。
调查的实施与质量控制
培训调查员
对调查员进行培训，确保他们了解调 查目的、问卷内容、调查方法等。
现场实施
将总体分成若干个群集或组，然后从每个 群集或组中抽取一定数量的样本，也称为 簇抽样或组抽样。
抽样调查的应用场景
01
02
03
04
市场调查
通过对目标市场的部分消费者 进行调查，了解市场需求、消 费者行为和产品反馈等信息。
社会调查
通过对一定范围内的社会成员 进行调查，了解社会现象、人 口状况和社会问题等信息。
统计学课件第六章抽样调查ppt课 件
《常用的抽样方法》课件
添加标题
分类：简单随机抽样、 分层抽样、整群抽样、 系统抽样、多阶段抽 样等
添加标题
简单随机抽样：从总 体中随机抽取个体， 每个个体被抽中的概 率相等
添加标题
分层抽样：将总体按 某种特征分层，然后 在各层中独立随机抽 取个体
添加标题
整群抽样：将总体分 为若干群，然后随机 抽取若干群进行研究
添加标题
系统抽样：按照一定 的规则从总体中抽取 个体，如每隔一定距 离抽取一个
分层抽样
定义和特点
定义：分层抽样是一种将总体分为若干个互不重叠的子集，然后从每个子集中独立地抽取样本的 方法。
特点：分层抽样可以保证样本的代表性，提高抽样的效率，降低抽样的误差。
应用：分层抽样广泛应用于市场调查、人口普查、教育评估等领域。
注意事项：在进行分层抽样时，需要保证每个子集的样本量足够大，以保证抽样的准确性。
抽样方法的选择依据和原则
研究目的：根据研究目的选择合适的抽样方法 样本量：根据样本量选择合适的抽样方法 抽样误差：根据抽样误差选择合适的抽样方法 抽样成本：根据抽样成本选择合适的抽样方法 抽样效率：根据抽样效率选择合适的抽样方法 抽样可行性：根据抽样可行性选择合适的抽样方法
感谢您的耐心观看
确定总体范围和目标
添加标题
确定抽样框，即包含 所有可能被抽样的元 素的集合
添加标题
确定抽样单位，即被 抽样的基本单位
添加标题
确定抽样方法，如简 单随机抽样、分层抽 样等
添加标题
实施抽样，从抽样框 中随机抽取样本
添加标题
记录抽样结果，包括 样本的选取过程和样 本的基本信息
添加标题
分析抽样结果，评估 抽样方法的有效性和 准确性
添加标题
抽样和抽样分布培训课件(PPT 49张)
0.07 0.5279 0.5675 0.6064 0.6443 0.6808 0.7157 0.7486 0.7794 0.8078 0.8340 0.8577 0.8790 0.8980 0.9147 0.9292 0.9418 0.9525 0.9616 0.9693 0.9756 0.9808 0.9850 0.9884 0.9911 0.9932 0.9949 0.9962 0.9972 0.9979 0.9985 0.9989
7
自有限总体的抽样
• 无放回抽样：一个元素一旦选入样本，就从总体中剔除， 不能再次被选入。 • 放回抽样：一个元素一旦选入样本，仍被放回总体中。
先前被选入的元素可能再次被选，并且在样本中可出现
多次（多于一次）。
8
自无限总体的抽样
• 无限总体经常被定义为一个持续进行的过程，总体的元 素由在相同条件下过程无限运行下去产生的每一项构成。 在这种情况下，对总体内所有项排列是不可能的。
14
点估计
样本均值 51814.00美元 样本标准差
3347.72美元
样本比率 0.63
点估计的 统计过程
15
由30名管理人员组成的简单随机样本的点估计值
16
由30名管理人员组成的500个简单随机样本的点估计值
17
由30名管理人员组成的500个简单随机样本的抽样分布
• 抽样分布：样本统计量所有可能值构成的概率分布。
0.04 0.5160 0.5557 0.5948 0.6331 0.6700 0.7054 0.7389 0.7704 0.7995 0.8264 0.8508 0.8729 0.8925 0.9099 0.9251 0.9382 0.9495 0.9591 0.9671 0.9738 0.9793 0.9838 0.9875 0.9904 0.9927 0.9945 0.9959 0.9969 0.9977 0.9984 0.9988
抽样检验及其标准(PPT 41张)
2.抽样检验的由来
二次世界大战时期，美国军 方采购军火时．在检验人员极度 缺乏的情况下，为保证其大量购 入军火的品质，专门组织一批优 秀数理统计专家、依据数学统计 理论，建立厂一套产品抽样检验 模式。满足战时的需要。
3.基本概念与用语
3.1 群体与样本。 群体就是提供被做为调查(或检 查)的对象．或者称采取措施的对象。 也常称为批，群体(批)大小常以N表 示，亦称批量N。
工序间、成品、进出库检验以及购入 构验等经常组以整批的形式交付检验的。 不论是一件件的产品、还是散装料，一般 都要组成批，而后提交检验，有些情形， 中间产品由于条件的限制不允许组成批以 后再提交给下一道工序进行检验、但可采 用连续抽样检验 (如每小时抽取1台产品进 行检验的抽样方式。 样本就是指我们从群体中(或批中)， 抽取的部分个体。抽取的样本数量常以n 表示。
4.抽样检验与免检、全数检验
4.1 适合免检的场合： 所谓免检即对产品不做任何检查， 也有对 部分项目实施免捡的做法； 免捡通常用于通用标准件(如标准螺丝等)及 以往产品品质有良好记录的供应商；但供应商 内部仍然需要对产品进行检查：对于实施免检 的产品．经过一个时期(比如半年)后，有必要采 用抽样检查核实免捡品的品质， 一旦有缺陷发 生，就回到正常的检查方法， 同样在使用中一 旦发现免检品有任何品质问题。应即刻导入正 常的检查方法
物品在不断移动时，可用一定间隔 的抽取样本或设定时间抽取样本的方法， 但一定间隔本身也要随机规定为宜此可 谓时间分布均均性。 ② 在已经包装好零部件的箱中取 样．尽可能用上、中、下层均等取样 ， 如纸箱是一捆捆包装的．从顶部抽样当 然方便、但并不合理。
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例3.1
• 调查某地区的居民奶制品年消费支出，以居民户为抽样单 元，根据经济及收入水平将居民户划分为 4层，每层按简 单随机抽样抽取10户，调查获得如下数据（单位：元）， 要估计该地区居民奶制品年消费总支出及估计的标准差。
层 居民户 总数 1 1 2 200 400 10 50 2 40 130 3 0 60 样本户奶制品年消费支出 4 110 80 5 15 100 6 10 55 7 40 160 8 80 85 9 90 160 10 0 170
如果估计满意度会在90%左右呢？
t 2 PQ (1.96) 2 0.9 0.1 n0 2 35 2 d (0.1)
t 2Q (1.96) 2 0.1 n0 2 427 2 r P (0.1) 0.9
n0 427 n 374 n0 1 427 1 1 1 3000 N
s32 8205.556
2 s4 193.333
W4
N 4 1500 0.52632 N 2850
f4
n4 10 0.0067 N4 1500
ˆ N y Y h h
h 1
4
200 39.5 400 105 750 165 1500 24
2 2 2 1 fh 2 8 ˆ v Y N Wh v yh N h sh 5.93 10 nh h 1 h 1
209650
4
4
ˆ v Y ˆ 23208 s Y
ˆ ts Y
ˆ 209650 2 23208 Y
ˆ N y Y h h
例子
• 要对一个稀有事件进行调查，根据经验P应 该在万分之一左右，要求在95%的置信度 下，在相对误差为40%下，确定抽到m等于 多少时停止抽样，并且请估计平均样本量 会是多少？
r Cv( p) 0.2 t
m Cv( p) m 1
所以m=26
m E (n) 260000 P
序号
i
1 4
2 5
3 2
4 0
5 4
6 6
7 6
8 15
9 0Leabharlann 10 8yi1 n 50 y yi 5 n i 1 10
1 n 172 2 s ( y y ) 19.1111 i n 1 i 1 9
2
1 f 2 1 0.1 ˆ vY s 19.1111 1.72 n 10
例子
• 从杭州市中随机抽取200人，调查这些人对 杭州市环境的满意度，有130人表示满意。 要估计市民满意度在95%置信度下的置信 区间和绝对误差。
1、比率估计量
【例1】对浙江省居民的人均月消费进行调查，用简单随机 抽样抽取n=6户的样本，Xi表示每户的人口，Yi表示户每月
消费，请估计浙江省居民的人均月消费。
1 f 1 v p pq 0.65 0.35 0.001143 n 1 200 1
a 130 p 65% n 200
s p v p 0.0338
0.65 1.96 0.0338
• 95%近似置信区间为〔 58.37%，71.63% 〕
t 1.96 2 n0 ( ) 2 C 2 ( ) (0.68) 2 177 .6 178 r 0.1
n
n0 178 63.9 64 n0 1 1.78 1 N
例子
• 某公司要了解全部3000家客户的满意度信息。 要求以95%的把握保证绝对误差在10%以内。 应该调查多少个样本？
实际中对于样本量较小的情形， 使用比率估计量时不能忽视其偏倚。
ˆ v(Y ˆ ) 585921 s Y
例子
• 我们从某个Ｎ＝100的总体中抽出一个大小 为n=10的简单随机样本，要估计总体平均 水平并给出置信度为95%的区间估计。如 果要求以95%的把握保证绝对误差不超过1， 样本量为多少？
ˆ vY ˆ 1.3115 sY
ˆ Y y 5
• 由置信度95%对应的t 1.96 ，因此，可95% 的把握说总体平均水平大约在 5 1.96 1.3115 之间，即2.4295和7.5705之间。
例子
• 我们从某个Ｎ＝100的总体中抽出一个大小 为n=10的简单随机样本，要估计总体平均 水平并给出置信度为95%的区间估计。如 表：
3
4
750
1500
180
50
260
35
110
15
0
0
140
20
60
30
200
25
180
10
300
30
220
25
N1 200 N 2850 W1 0.07018 N 2850 n1 10 f1 0.05 nh 10 N1 200 n1 n1 1 2 2 1 y1i y1 1624.722 y1 y1i 39.5 s1 n1 1 i 1 n i 1
序号１ yi 4 ２ 5 ３ 2 简单随机样本的指标值 ４ ５ ６ ７ 2 3 4 5 ８ 4 ９ 13 １０ 6
y 4.8
10 1 2 2 s ( yi y ) 9.96 10 i 1
1 f 2 s ( y ) v( y ) s 0.95 n
d u s( y) 1.96 0.95 1.86
所以置信区间为（ 2.94， 6.66 ）
t 2 s 2 (1.96) 2 9.96 n0 2 38.3 39 d 1 n 39 n 0 28.1 29 n0 1 0.39 1 N
如果要求以95%的把握保证绝对误差不超过 10%，样本量为多少？
C s 9.96 0.68 y 4.8
1
N 400 W2 2 0.14035 N 2850
f2
f3
n2 10 0.025 N 2 400
y2 105
2 s2 2166.667
N 750 W3 3 0.26316 N 2850
n3 10 0.0133 N3 750
y3 165
y4 24
t PQ (1.96) 0.5 0.5 n0 2 96 2 d (0.1)
2 2
如果相对误差在10%以内呢？
t Q (1.96) 0.5 n0 2 384 2 r P (0.1) 0.5
2 2
n0 384 n 340 n 1 384 1 1 1 0 3000 N
1 2 1 3 3 4 5 5 8 6 10 平均值 4.5
Xi
0
Yi
1
3
11
18
29
46
18
注意：这里Yi是要研究的变量，Xi是已知的辅助变量。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
样本 1，2 1，3 1，4 1，5 1，6 2，3 2，4 2，5 2，6 3，4 3，5 3，6 4，5 4，6 5，6
【例2.1】 • 设总体有5个单元（1、2、3、 4 、5），按 放回简单随机抽样的方式抽取 2个单元，则 所有可能的样本为 25 个（考虑样本单元的 顺序）：
1， 1 2， 1 3， 1 4， 1 5， 1
1， 2
1， 3 1， 4 1， 5
2， 2
2， 3 2， 4 2， 5
3， 2
3， 3 3， 4 3， 5
y yR X x
y x
i i
X
1 15 E ( yR ) yRi 17.686 15 i 1
1 15 2 V ( yR ) yRi E ( yR ) 2.82 15 i 1
1 15 E ( y ) yi 18 15 i 1
1 15 2 V ( y ) yi E ( y ) 97.87 15 i 1
序号１ yi 4 ２ 5 ３ 2 简单随机样本的指标值 ４ ５ ６ ７ 2 3 4 5 ８ 4 ９ 13 １０ 6
【例2.4】
• 续例2.3。估计总体总量，并给出在置信度95%的条件下， 估计的极限相对误差。
ˆ 100 5 500 Y
ˆ 的极限相对误差为： • 在置信度95%下，Y
1 0.1 2 ˆ v Y 100 19.1111 17200 10
简单估计 2 6 9.5 15 23.5 7 10.5 16 24.5 14.5 20 28.5 23.5 32 37.5
比估计 18 18 17.1 16.875 21.15 15.75 15.75 16 20 16.3 16.36 19.73 16.27 19.2 18.75
2 样本总数为 C6 15
i
2
1500
50
7
1823
150
3
4 5
1005
376 600
50
10 20
8
9 10
1450
158 1370
80
20 50
• 该县船舶在调查月完成货运量的比率估计为
ˆ y X 1123.2 154626 2671937 Y R x 65
11 ˆ N 2 (1 f ) s 2 R ˆ 2 2 ˆ v Y 2 Rs 2.10617 10 s R y x yx
h 1
4
200 39.5 400 105 750 165 1500 24
2 2 2 1 fh 2 8 ˆ v Y N Wh v yh N h sh 5.93 10 nh h 1 h 1