抽样设计
第七讲新抽样设计
4
二、抽样组织形式及方法
(一)抽样调查的组织形式
¾ 随机抽样调查
z 单纯随机抽样 z 系统抽样 z 分层抽样 z机抽样调查 z 方便抽样
z 判断抽样 z 配额抽样
z 滚雪球抽样
随机抽样 调查
非随机抽 样调查
简单随机 抽样调查
分层随机 抽样调查
(4) 92,144 81,642 28,677 86,089 1,414 98,250 32,556 95,753 61,371 82,835 32,222 00，230 35,168 70,361 42,991
(5) 81,034 8,971 95,961 38,157 1,413 70,060 89,822 34,095 1,534 98,378 75,433 58,220 81,438 15,819 00，142
1-1.简单随机抽样
(1)什么是简单随机抽样
¾ 是对调查对象不做任何划类、分组、排队等加工整理的 一种随机抽样的组织形式，也称纯随机抽样。
¾ 在市场调查中适用于总体容量不太庞大、总体单位差异 程度小以及总体分布比较均匀的调查对象。
(2)简单随机样本的抽选方法
¾ 直接抽选法
¾ 抽签法
¾ 随机数表法
z 随机数表又称为乱数表，指抽样时使用的，不仅将
表7－2 随机数表
(2) 69,037 96，070 94,987 21,792 76,940 61,958 64,638 17,964 75,707 59,247 40,951 6,837 69,834 97,334 88,373
(3) 29,655 82,592 66,441 71,635 22,165 83,430 11,359 50,940 16,750 74,955 99,279 96,483 57,402 77,178 26,934
抽样方案设计的内容
抽样方案设计的内容摘要：抽样方案设计是统计学中重要的一个环节，其目的是根据研究的目标和条件，确定一个合理的抽样方案，从而保证所得到的样本能够真实地反映总体的特征。
本文将从抽样原则、抽样方法以及样本量确定三个方面介绍抽样方案的设计内容。
一、抽样原则1. 无偏性原则：即每一个总体个体被选入样本的机会是相等的，以保证样本的代表性。
2. 效率性原则：即样本设计中要尽可能减小抽样误差，提高样本估计的精度。
3. 可行性原则：即抽样方案要能够在可控的时间和资源条件下实施。
二、抽样方法1. 简单随机抽样：根据随机数表、随机数生成器等方法，随机地从总体中抽取样本。
2. 分层抽样：将总体分成若干个层次，然后在每个层次中进行抽样，以保证总体的各个层次都能得到充分的代表。
3. 系统抽样：按照一定的规则，从总体中等间距地抽取样本，可以减少随机抽样的麻烦并保持一定的代表性。
4. 整群抽样：将总体分成若干群，然后随机地选择部分群作为样本，从每个群中抽取全部或部分个体。
5. 分配抽样：根据总体各个层次的重要性和差异性，确定各个层次的样本量，再按照相应比例从每个层次进行抽样。
三、样本量确定样本量的确定是抽样方案设计中非常重要的一环，合理的样本量可以减小抽样误差，提高样本估计的精度。
样本量的确定需要考虑以下因素：1. 总体大小：总体越大，样本量应该越大，以确保能够充分反映总体的特征。
2. 抽样误差要求：抽样误差要求越高，样本量也要越大。
3. 可用资源：样本量的确定需要综合考虑时间、人力、物力等资源的可用情况。
4. 总体分布的不均匀程度：总体分布越不均匀，样本量也要越大。
样本量的确定可以根据统计学公式计算，也可以参考已有的研究或实践经验进行估算。
综上所述，抽样方案设计的内容主要包括抽样原则、抽样方法和样本量确定三个方面。
抽样方案的设计是为了获得能够真实反映总体特征的样本，并尽可能减小抽样误差，提高样本估计的精度。
在实际应用中，根据研究的目标和条件选择合适的抽样方案，能够提高研究结果的可靠性和有效性。
第6章抽样设计
第四节 抽样误差与样本量
• 一、调查误差的概念与种类 • 调查误差是指调查的结果和客观实际情况的出入和差数。
一般有两种误差存在, 即非抽样误差和抽样误差。 • 非抽样误差是基于抽样之外的许多其它原因而产生的误差。
• 抽样误差是指一个样本的测定值与对该变量真值之间的差 异，抽样误差无特定偏向，其误差大小主要受以下三个因 素影响:
• 单位顺序的排列方式有两种: 一种是排列顺 序与调查项目无关。另一种是按与调查项 目有关标志排队。
• 三、分层抽样
• 分层抽样又叫类型抽样, 它是先将总体 所有单位按某一重要标志进行分类（层）, 然后再各类（层）中采用简单随机抽样或 等距抽样方式抽取样本单位的一种抽样方 式。
• 分层抽样比简单随机抽样和机械抽样更 为精确, 能够通过对较少的抽样单位的调查, 得到比较准确的推断结果, 特别是当总体较 大、内部结果复杂时, 分层抽样常能取得令 人满意的效果。同时, 分层抽样在对总体推 断的同时, 还能获得对每层的推断。
• （二）特点
• 与全面调查相比，抽样调查具有以下三个 显著特点：
• 1、经济
• 与全面调查相比，抽样调查的样本量大大 减少，从而可以显著地节约人力、物力和 财力。
• 2、高效
• 由于抽样调查只对总体中少量单位进行调 查，故能十分迅速地得到调查讨论。
• 3.准确
• 抽样调查是调查部分总体单位，数目较少，
• 第一，被研究总体各单位标志值的变异程度。 • 第二，抽样的样本量。 • 第三，抽样调查的组织方式。
• 二、样本量 • 在开始组织抽样调查之前，确定抽多少样本单位是个很重
要的问题。 • （一）影响样本量的因素 • 抽样调查的样本量取决于以下几个因素： • 1、被调查对象标志的差异程度 • 2、允许误差数值的大小 • 3、调查结果的可靠程度 • 4、抽样的方法 • 5.抽样的组织形式
抽样方案设计的主要内容有哪些
抽样方案设计的主要内容有哪些抽样方案设计的主要内容有哪些摘要：抽样方案设计是研究中的重要环节，它决定了研究的可靠性和准确性。
本文将从六个主要内容出发，详细阐述抽样方案设计的重要部分，并介绍每个部分的具体内容和考虑因素。
1. 抽样目标确定抽样目标的确定是抽样方案设计的第一步，它直接关系到研究的目的和取得可靠结果的可能性。
在确定抽样目标时，需要考虑以下因素：- 研究的目的和问题：明确研究的目标，确定所需的样本数量和特征。
- 抽样单位的选择：根据研究的对象和目标，确定抽样的单位，例如个人、家庭、组织等。
- 抽样的时间和地点：确定研究的时间和地点范围，以保证抽样的全面性和代表性。
2. 抽样框架构建抽样框架是指包含研究对象的总体，它是进行抽样的基础。
在构建抽样框架时，需要考虑以下因素：- 总体的界定和范围：明确研究的总体范围和边界，以确定抽样的对象和范围。
- 总体的分类和划分：将总体按照一定的分类标准进行划分，以便进行抽样和统计分析。
- 抽样框架的构建：根据总体的分类和划分，建立抽样框架，包括总体中的每个抽样单元的标识和联系方式。
3. 抽样方法选择抽样方法是根据研究的特点和目的，选择合适的抽样方法来实施抽样。
常用的抽样方法包括：- 简单随机抽样：通过随机抽取的方式，从总体中选择样本，每个样本有相同的机会被选中。
- 系统抽样：按照一定的规则和间隔，选择样本，例如每隔若干个单位选取一个样本。
- 分层抽样：将总体按照某种特征进行层次划分，然后在各个层次内进行抽样。
- 整群抽样：将总体划分为若干群体，然后从群体中随机选择样本。
- 效应抽样：根据研究的目的，选择对研究结果产生主要影响的因素进行抽样。
4. 样本容量确定样本容量是指进行抽样时所需的样本数量，它直接关系到研究的可靠性和统计分析的准确性。
在确定样本容量时，需要考虑以下因素：- 总体的大小和分布：总体的大小和分布对样本容量有影响，总体越大或分布越不均匀，样本容量需要越大。
名词解释抽样方案设计
名词解释抽样方案设计名词解释：抽样方案设计抽样方案设计是指为了从一个总体中选取一定数量的样本，以代表整个总体的特征和特点的一种设计方法。
它是统计学中非常重要的一个环节，对于搜集数据、进行数据分析和得出结论都起到决定性的影响。
一、抽样方案设计的目的和意义在进行抽样方案设计之前，我们首先需要明确抽样的目的和意义。
抽样方案设计的主要目的是获得具有代表性的样本，从而能够通过对样本的研究和分析来推断总体的特征。
抽样方案设计的意义在于保证样本与总体之间的一致性和可比性，从而使研究结果具有较高的可靠性和有效性。
二、抽样方法的选择在进行抽样方案设计时，选择适当的抽样方法是至关重要的。
常用的抽样方法包括随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样等。
在选择抽样方法时，需要考虑样本容量、总体特征、资源限制等因素。
不同的抽样方法有着不同的适用场景和效果，合理选择抽样方法可以提高样本的代表性和采样效率。
三、样本容量的确定样本容量的确定是抽样方案设计中的一个重要环节。
样本容量的大小直接关系到研究结果的可靠性和推广性。
为了确定样本容量，需要考虑统计能力、实验误差、效应大小等因素。
通常情况下，样本容量越大，样本的代表性和研究结果的可靠性也会相应提高。
四、抽样误差的控制抽样误差是在样本选择过程中不可避免的，它可能会对研究结果产生一定的偏差。
因此，在抽样方案设计中，需要采取一系列措施来控制抽样误差。
其中，重要的措施包括合理选择抽样方法、优化样本容量、使用合适的统计方法等。
通过合理控制抽样误差，可以提高研究结果的准确性和可信度。
五、参与抽样方案设计的因素抽样方案设计不仅涉及到样本的选择和容量的确定，还需要考虑一系列其他因素的影响。
例如，总体的特征和分布情况、样本选择的目标和范围、研究的时间和资源限制等。
这些因素都会在不同程度上影响到抽样方案设计的结果，需要综合考虑并进行合理权衡。
六、抽样方案设计的实施和调整在完成抽样方案设计后，需要对其进行实施和监控。
抽样设计_
总体与总体单位
• 目标总体(target population)或总体
– 按照内容、范围(extent)和时间三重标准定义的全部个 体的集合。
• 总体单位(element)
– 构成目标总体的每一个单元。
• 抽样单位
– 进行抽样调查的单位，与总体单位可能相同或不同。
• 例1：百货商场顾客惠顾调查的总体、总体单位与 调查单位（P237）
• 样本单位(a sampling unit)为抽样总体 中的基本成员单位。
• 统计指标(statistics)是总体参数的样本 估计值。
• 例：当代商城顾客满意度研究
Fig. 11.2 Classification of Sampling Techniques
Sampling Techniques
• 例2：古龙香水的目标总体是什么？
抽样框架
• 抽样框架(sampling frame)是目标总体的可 操作的定义。总体单位的名单或名录。
• 抽样框误差:由抽样框与目标总体的差异造成
– 遗漏－遗漏部分样本单位； – 聚堆－缺乏个体样本单位信息； – 重复－同一样本单位重复出现； – 混杂－抽样框架中包括部分非样本总体成员。
Reducing Refusals
Reducing Not-at-Homes
Prior
Motivating Incentives Questionnaire Follow-Up Other
Notification Respondents
Design
Facilitators
and
Administration
nc = nN/(N+n-1)
估计比例时样本量的确定
• 对于简单随机抽样：
抽样方案设计主要内容有哪些
抽样方案设计主要内容有哪些抽样方案设计主要内容有哪些摘要：抽样方案设计是研究中常用的一种方法，通过从总体中选择出一部分样本进行调查或实验，以便进行总体参数估计或判断总体特征。
本文将从抽样目的、抽样方法、样本容量、抽样过程控制、抽样误差和结果分析等六个方面展开叙述，并提供详细的方案设计内容，帮助读者了解抽样方案设计的主要内容。
一、抽样目的抽样目的是抽样方案设计的首要考虑因素。
在确定抽样目的时，需要明确研究的调查对象和研究目标。
抽样目的可以分为描述性目的和推断性目的。
描述性目的主要是为了了解研究对象的现状和特征，而推断性目的则是基于样本估计总体参数或对总体特征进行推断。
具体的抽样目的可以包括：了解总体的平均水平、比例或分布情况；比较不同总体或不同样本之间的差异；评估某个干预措施的效果；预测未来总体的变化趋势等。
二、抽样方法抽样方法是指从总体中选择样本的具体方式。
根据不同的抽样目的和研究对象的特点，可以选择不同的抽样方法。
常用的抽样方法包括：简单随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样、多阶段抽样等。
简单随机抽样是最基本的抽样方法，其特点是每个样本有相同的概率被选中，适用于总体中各个个体之间没有明显差异的情况。
系统抽样是按照一定的规则从总体中选择样本，适用于总体有明显的规律或周期性的情况。
分层抽样是将总体分为若干层，然后在每个层次中进行简单随机抽样，适用于总体具有明显的层次结构的情况。
整群抽样是将总体划分为若干个群体，然后随机选择部分群体进行抽样，适用于总体中各群体之间差异较大的情况。
多阶段抽样是将抽样过程分为多个阶段进行，适用于总体结构复杂的情况。
三、样本容量样本容量是指进行抽样调查或实验时所选择的样本数量。
样本容量的确定需要根据抽样目的、总体的特点、抽样方法和可用资源等因素综合考虑。
一般来说，样本容量越大，样本估计总体参数的精度越高。
常用的样本容量确定方法有经验公式法、抽样精度法和假设检验法等。
经验公式法是根据经验公式或规则来确定样本容量的方法，其公式通常是基于总体平均值或比例的方差估计。
抽样方案设计主要内容步骤
抽样方案设计主要内容步骤抽样方案设计主要内容步骤摘要：抽样方案设计是科学研究和市场调查中非常重要的一环。
本文将从抽样目标的确定、样本容量的估计、抽样方法的选择、抽样框架的构建、样本抽取的实施和抽样误差的控制等六个方面详细阐述抽样方案设计的主要内容步骤。
1. 抽样目标的确定抽样方案设计的首要任务是明确抽样的目标。
在确定抽样目标时，需要考虑研究或调查的主题、目的，以及可行性和可接受的误差范围等因素。
同时，还需要明确所需的研究对象，如个人、家庭、企业等，并确定所要获得的信息类型和指标。
2. 样本容量的估计样本容量的估计是抽样方案设计中的一个重要环节，它直接关系到抽样结果的准确性和可靠性。
在估计样本容量时，需要考虑抽样目标、所需的统计推断水平、误差范围、样本分层等因素。
一般情况下，样本容量的估计是根据所需的统计推断水平和误差范围来确定的。
3. 抽样方法的选择抽样方法的选择是抽样方案设计中的一个关键环节。
在选择抽样方法时，需根据抽样目标的特点和要求，考虑不同的抽样方法，如简单随机抽样、系统抽样、分层抽样等。
同时，还需考虑样本容量的要求以及实际操作的可行性。
4. 抽样框架的构建抽样框架的构建是抽样方案设计的重要步骤之一。
抽样框架是指包含了研究对象的总体，可以是人口普查资料、统计数据、地理信息系统等。
在构建抽样框架时，需根据抽样目标的特点和要求，选择合适的抽样框架，并进行必要的数据整理和处理。
5. 样本抽取的实施样本抽取的实施是抽样方案设计中的核心环节。
在样本抽取过程中，需按照所选择的抽样方法和抽样框架，进行严格的抽样程序，确保样本的代表性和可靠性。
同时，还需要注意避免样本选择的偏倚和重复，以及保护样本的隐私和机密性。
6. 抽样误差的控制抽样误差的控制是抽样方案设计中的重要任务。
在进行抽样方案设计时，需充分考虑可能存在的抽样误差，并采取相应的控制措施，如增加样本容量、改进抽样方法、提高抽样框架的质量等。
同时，在进行数据分析和统计推断时，也需要考虑抽样误差的影响，并进行相应的修正和调整。
抽样方案设计是什么
抽样方案设计是什么抽样方案设计是什么？抽样方案设计是在统计学和调查研究中常用的一种方法，它旨在从总体中选择一部分样本，以代表整个总体。
通过抽样方案设计，研究者可以通过对样本的分析和研究来得出对总体的推断和结论。
抽样方案设计是确保研究结果具有代表性和可靠性的关键步骤。
抽样方案设计的目标是从总体中选择一组具有代表性的样本。
为了达到这个目标，研究者必须在设计抽样方案时考虑以下因素：1. 总体特征：研究者需要了解总体的特征，包括总体大小、分布、变异性等。
这些信息将有助于确定样本的大小和抽样方法。
2. 样本大小：样本的大小应该足够大，以确保能够准确地代表总体。
样本大小的确定与总体的大小、抽样误差容忍度以及预期效应大小有关。
3. 抽样方法：常用的抽样方法包括简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等。
不同的抽样方法适用于不同的研究问题和总体特征。
4. 抽样框架：抽样框架是指包含总体中所有个体的列表或数据库。
研究者需要确保抽样框架的完整性和准确性，以避免选择偏差。
5. 抽样误差：抽样误差是由于从总体中选择样本而导致的估计误差。
研究者需要在设计抽样方案时考虑抽样误差的容忍度，以确保研究结果的可靠性。
抽样方案设计在各个领域的调查研究中都起着重要的作用。
例如，在医学研究中，抽样方案设计可以用于选择受试者群体，以评估某种药物的疗效。
在市场调研中，抽样方案设计可以帮助企业了解消费者的偏好和需求，从而制定更有效的营销策略。
总之，抽样方案设计是统计学和调查研究中的关键步骤，它通过从总体中选择具有代表性的样本，为研究者提供了对总体的推断和结论。
通过合理设计抽样方案，研究者可以获得可靠的研究结果，从而为决策制定和问题解决提供有力支持。
抽 样 设 计
概述
抽样（Sampling）：
从一个总体（population）中抽取部分具有代 表性的个体作为样本（sample），然后根据对 样本的观测结果去推断总体。
随机取样
总体
（研究对象） 统计推断
样本
（观测对象）
概述
抽样的基本要求是：
确定研究总体范围
“研究者打算将来把结果推广到哪一范围，就应该 在那个范围（总体）内抽样”
优缺点
优点：方便省力； 缺点：样本的代表性差，有很大的偶然性，不能依赖
偶遇抽样得到的样本来推论总体。
判断抽样
内涵：
研究者根据研究的目标和自己主观的分析，来选择和 确定研究对象的方法。
它是“有目的”地选择样本 多用于无法确定总体边界、或总体规模小、调查所涉
及的范围较窄，或调查时间、人力等条件有限而难以 进行大规模抽样的情况。
例子
1936年，美国《文摘》杂志上的一项有关 总统大选的民意调查，调查结果预测兰登将 在总统选举中获胜，罗斯福落选。
但事实正好相反，选举结果是罗斯福当选总 统。
虽然民意调查是随机抽样的，而且样本数也 不少，但调查者的样本主要是从电话号簿和 汽车登记册中抽取的。1936年有电话和汽 车的人仅代表了美国选民中的某个特定阶层， 对于选民总体来说不具有代表性。这次民意 调查的失败在于抽样偏差，样本没有代表性， 抽取的样本在质上与总体特征不吻合。
抽样设计的原则
随机性原则 代表性原则 方向性原则
指决定采用抽样方法时要以研究目的为依据， 从研究课题的实际情况出发，整体上综合考虑 哪种抽样方法最符合研究目标。
可测性原则
指选择抽样方法时要考虑为统计分析提供必要 的数据。
可行性原则 经济性原则
抽样方案8篇
抽样方案8篇抽样方案8篇抽样方案篇1一、调查目的（1）了解某某市在校大学生对目前就业形势的关注程度；（2）了解某某市在校学生对创业的态度和创业现状；（3）了解某某市在校大学生的真实想法。
二、调查范围某某市内所有在校学大生。
三、调查对象某某市内所有在校学大学生。
专科生+本科生，全日制在校生。
（成教除外）四、抽样方法设计的原则与特点抽样设计按照科学、效率、便利的原则。
首先，作为一项全国性抽样调查，整体方案必须是严格的概率抽样，要求样本对全国及某些指定的城市或地区有代表性。
其次，抽样方案必须保证有较高的效率，即在相同样本量的条件下，方案设计应使调查精度尽可能高，也即目标量估计的抽样误差尽可能小。
第三，方案必须有较强的可操作性，不仅便于具体抽样的实施，也要求便于后期的数据处理。
五、需要考虑的具体问题、特殊要求及相应的处理方法某某大学较多，地理位置分布较为广布，这为调查带来了一定的困难。
相应的费用也就较高。
但是，这样做的样本点数量较大，对于调查结果有充分的依据。
六、抽样方案的类型与单元确定抽样总体：某某市在校大学生抽样单位：每名在校大学生样本量：1000名按学业年级把学生划分为2层层内每名同学等概率被抽中1.对于即将离校的大三、大四的同学进行调查。
2.对于刚刚进校不久的大一、大二的同学进行调查。
七、具体调查实施1.地点选择在各大高校的校门口、宿舍、教学楼门口，人流量较大的地方进行。
2.时间定在中午、下午放学之后。
3.随机拦截发放问卷八、误差的估计在具体的操作过程中，可能会出现一定的误差，为了尽可能提高精确度，努力使误差控制在2%以内。
抽样方案篇21、调查题目：美国城市中吸取大ma者的研究调查目的：通过对吸毒者的调查建立一种“如何成为吸毒者”的理论。
这一研究对了解吸毒者的情况，并制订政策和措施解决这一社会问题有现实意义，对于认识越轨行为的产生过程有普遍的理论意义。
理论假设：心理学家常以个人心理特征来解释越轨行为。
抽样设计知识点总结
抽样设计知识点总结一、抽样的定义抽样是指从总体中选取一部分个体作为样本进行研究的过程。
总体是指研究对象的全体，而样本是从总体中选取的部分个体。
在实际的研究中，很难对整个总体进行研究，因此需要通过抽样的方法来选取代表性的样本，从而对总体进行推断。
二、抽样的类型1. 无偏抽样：无偏抽样是指在进行抽样时，每个个体被选取为样本的概率是相等的。
常见的无偏抽样方法有简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等。
2. 有偏抽样：有偏抽样是指在进行抽样时，每个个体被选取为样本的概率是不相等的。
有偏抽样在实际的研究中很少使用，因为这种抽样方法可能会导致样本的代表性受到影响，从而影响到研究结果的可靠性。
三、抽样误差抽样误差是指由于抽样方法不恰当或者由于抽取样本所造成的误差。
抽样误差的大小直接影响到研究结果的可信度，因此在进行抽样设计时，需要注意尽量减小抽样误差。
常见的抽样误差有抽样偏差、非抽样误差等。
四、抽样设计的步骤1. 确定研究目的：在进行抽样设计时，首先需要明确研究的目的和问题，以便确定所需的样本类型和抽样方法。
2. 确定研究总体：确定研究总体的范围和特征，以便在抽样时准确地选取代表性样本。
3. 选择抽样方法：根据研究目的和研究总体的特点，选择合适的抽样方法，如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等。
4. 确定样本量：确定所需的样本量是抽样设计的关键步骤，样本量的大小直接影响到研究结果的可靠性。
5. 进行抽样实施：在确定了抽样方法和样本量后，就需要进行实际的抽样实施，从而得到代表性的样本。
6. 分析抽样结果：对抽样所得的样本进行分析，以评估样本的代表性和有效性，从而为研究结果的推断提供依据。
五、抽样设计的注意事项1. 样本的代表性：抽样设计的最终目的是获取代表性的样本，以此推断整个总体的特征。
因此在进行抽样设计时，需要注意保证样本的代表性。
2. 样本的可靠性：样本的可靠性是指样本所反映的总体特征与总体本身实际特征之间的一致性。
抽样设计的理论与方法讲义
抽样设计的理论与方法讲义引言抽样设计是统计学中重要的概念，它涉及到从一个总体中选取一局部样本来进行研究，以代表总体的特征。
抽样设计的正确性和有效性对于研究结果的可靠性至关重要。
本讲义将介绍抽样设计的理论和方法，帮助读者了解如何进行适宜的抽样设计以及如何评估抽样结果的可靠性。
一、抽样设计的根本概念1.1 总体和样本在抽样设计中，我们需要明确研究的总体和样本的概念。
总体是我们希望研究的对象的全体，而样本那么是从总体中选取的一局部个体。
样本应该具有代表性，能够反映总体的特征。
1.2 抽样误差抽样误差是指样本统计量与总体参数之间的差异。
抽样误差包括抽样偏差和抽样变异两个方面。
抽样偏差是由于样本选择方式的不同导致的误差，而抽样变异是由于随机性导致的误差。
二、抽样设计的方法2.1 简单随机抽样简单随机抽样是一种最根本的抽样方法，每个个体都有相同的概率被选中。
简单随机抽样的优点是易于实施，但在总体规模较大时，本钱较高。
在进行简单随机抽样时，可以使用随机数表或者计算机随机数生成器来选择样本。
2.2 分层抽样分层抽样是将总体划分为假设干个层次，并分别从每个层次抽取样本。
这种抽样方法的优势是可以更好地控制样本的代表性和效率。
在进行分层抽样时，需要确定适宜的层次划分规那么，并保证每个层次内部的可变性较小。
2.3 整群抽样整群抽样是将总体划分为假设干个群体，然后从每个群体中抽取所有的个体作为样本。
这种抽样方法的优势是可以减少样本选择的本钱，但可能会导致群体内的个体之间的相似性较高。
2.4 多阶段抽样多阶段抽样是将总体划分为假设干个阶段，然后依次进行抽样。
多阶段抽样的优势是可以灵巧地控制抽样过程，并确保样本的多样性。
在进行多阶段抽样时，需要注意每个阶段的抽样方法和样本数量。
2.5 效率优化的抽样设计除了以上介绍的常用抽样设计方法外，还有一些效率优化的抽样设计方法，例如系统抽样、整体重复抽样和分层整群抽样等。
这些方法都是为了在保证样本代表性的前提下，尽可能降低抽样的本钱和时间。
名词解释抽样方案设计
名词解释抽样方案设计抽样方案设计是指在统计学中确定抽样方法和抽样规模的过程。
抽样方案设计需要考虑到研究目的、资源限制、样本特点和抽样误差等多个因素，以确保研究结果的准确性和可靠性。
首先，在设计抽样方案时，需要明确研究目的。
研究目的可以是了解总体的特征，检验总体之间的差异或相关性，或者推断总体的参数。
不同的研究目的需要采用不同的抽样方法和抽样规模。
其次，资源限制也是设计抽样方案时需要考虑的重要因素。
资源可以包括时间、人力、经费等。
研究者需要根据实际情况确定可用的资源，并在此基础上选择适当的抽样方法和抽样规模。
第三，样本特点也对抽样方案的设计起到了重要的影响。
总体的特点可以是连续型或离散型，可以是正态分布或偏态分布。
根据总体的特点，可以选择合适的抽样方法，如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样或系统抽样等。
另外，抽样误差也是设计抽样方案时应该考虑的因素。
抽样误差是指样本估计值与总体参数之间的差异。
研究者可以通过计算置信区间或确定假设检验的显著性水平来控制抽样误差。
一般来说，样本规模越大，抽样误差越小。
在具体的抽样方案设计中，可以通过以下步骤来实施：1. 确定总体和抽样框架：确定研究的总体范围和抽样框架，即样本的来源和范围。
2. 选择抽样方法：根据研究目的、资源限制和样本特点等因素，选择合适的抽样方法，如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样或系统抽样等。
3. 确定抽样规模：根据总体大小、置信水平和抽样误差的要求，确定合适的抽样规模。
可以通过抽样公式或抽样表来计算。
4. 实施抽样：根据确定的抽样方法和抽样规模，从抽样框架中抽取样本。
5. 数据收集：对抽取的样本进行数据收集，可以通过问卷调查、实地观察或者文献资料等方式进行。
6. 数据分析：对收集到的数据进行统计分析，得出相应的研究结论。
7. 结果推论：根据样本分析结果，推论整个总体的特征，如总体参数的估计、总体之间的差异检验或总体相关性的检验等。
综上所述，抽样方案设计是在统计学中进行研究的重要步骤之一。
抽样设计知识点总结
抽样设计知识点总结抽样设计是研究中常用的一种调查方法，在统计学和市场研究领域有着广泛的应用。
本文将总结抽样设计的基本概念、常见的抽样方法以及其优缺点，以帮助读者全面了解抽样设计的知识点。
以下是对抽样设计的详细总结：一、抽样设计的基本概念抽样设计是指在研究中通过对样本的选择和观察来对总体进行推断的过程。
其目的是通过从总体中抽取一部分个体进行观察和研究，从而推断出总体的特征和性质。
二、简单随机抽样简单随机抽样是指从总体中以等概率的方式随机选择样本的方法。
在简单随机抽样中，每个个体被选择为样本的概率是相等的，且相互之间是独立的。
简单随机抽样具有理论上的可行性和可重复性，但是在总体分布不均匀或者样本容量较大时，可能存在样本代表性不足的问题。
三、分层抽样分层抽样是将总体按照某些特征进行划分，然后在每个层次中进行独立的抽样。
分层抽样可以提高样本的代表性，并减小样本误差。
在分层抽样中，要根据总体的特征和目标确定划分的层次和样本容量，以确保每个层次都能充分代表总体。
四、整群抽样整群抽样是将总体按照某些特征划分为若干个互不重叠的群组，然后从选定的群组中进行全员抽样或随机抽样。
整群抽样能够简化抽样过程，减少抽样误差。
但是要注意群内的个体异质性，以保证样本的代表性。
五、多阶段抽样多阶段抽样又称为层级抽样，是将总体按照多个层次进行分层抽样的方法。
每个层次的样本数量和抽样方式可以根据实际情况进行调整，以提高样本的效率和代表性。
多阶段抽样常用于大规模调查和复杂样本选择的研究中。
六、配额抽样配额抽样是根据总体中各类别的比例，按照某些特征设定的配额进行抽样的方法。
配额抽样通常比较适用于面对有限数量的个体，且可以根据特定需求确定配额比例。
但是配额抽样不能保证每个个体被选择为样本的概率是相等的，可能导致样本的偏倚。
七、系统抽样系统抽样是按照某种规则从总体中依次选择样本的方法。
在系统抽样中，可以根据需要选择第一个样本的位置，然后按照固定的间隔选择后续的样本。
什么是抽样方案设计
什么是抽样方案设计抽样方案设计指的是在进行数据收集时，针对所需样本数据的特定目的和特殊需求，制定合适的抽样方案以保证数据的合理、准确性和代表性。
一、为什么需要进行抽样方案设计？在进行数据调查时，我们往往无法完成数据的全部收集，因此需要通过一定的抽样方法进行数据的采集。
而抽样方案设计就是将采样的方式、采样的比例、采样的数量等相关因素进行综合考虑，以制定出一份完善、详细的抽样计划，保证数据的真实性和可靠性。
如果没有一个有效的抽样方案，数据的有效性和参考价值都将受到影响。
二、抽样方案设计的基本流程1.确定所需样本数据的种类和数量在开始进行抽样方案设计时，我们需要确定所需样本数据的种类和数量，以便在确定采样比例和采样方法时做出合理的决策。
2.确定抽样方法此项工作是抽样方案设计的重要环节，常见的抽样方法包括简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等。
根据不同的调查需求和数据特点选择合适的抽样方法。
3.制定抽样量在确定抽样比例后，需要根据研究或调查的目的、有关资料、调查的预算、精度要求等因素，计算出所需的样本量以及合理的备用样本量。
4.采取样本根据制定的抽样方案，按照一定的比例、数量和方式，从样本群体中随机抽取样本数据。
为避免样本数据的重复或遗漏，采集样本数据时需进行记录并处理。
三、影响抽样方案设计的因素1.数据类型和数量不同类型和数量的数据可能需要采用不同的抽样方式和样本量，因此需要根据数据的实际情况进行抽样方案设计。
2.目的和需求对于不同的调查目的和需求，需要采取不同的抽样方法，以保证数据的代表性和有效性。
3.调查的环节不同环节的调查可能需要采用不同的抽样方式，例如初期调查时需要进行整群抽样，而后续调查时则需要采用分层抽样。
4.地理位置和时间地理位置和时间也会对抽样方案设计产生影响，需要针对具体情况进行考虑。
总而言之，抽样方案设计是保证数据质量的一个重要环节。
通过综合考虑数据类型、调查目的、抽样方法、抽样量等因素，确定科学有效的抽样方案，可以为后续的数据分析和应用提供有力的支持。
第4章-抽样设计
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第一节 抽样设计的基本概念
市场调研
二、抽样调查的相关概念
1、全及总体——人们想要认识的对象的全体，它是构成 它的所有个体的集合，也称为总体。（常用 N 表示）
2、抽样总体——由总体中抽取的部分个体构成，具有对
总体的代表性，也称为样本。（常用 n 表示） 3、抽样单元——组成样本的互不重叠的基本单位，也称
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40
9
2
调查研究总体：美国全体选民
调查访问样本：2000名选民
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第一节 抽样设计的基本概念
市场调研
抽样调查的特点
（1）调查方式的科学性
（2）调查费用的经济性
（3）获取资料的及时性
（4）调查结果的准确性和全面性
（5）应用范围的广泛性
任何样本都无法完全代表总体，永远存在抽样误差。
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第二节 抽样调查方法
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第二节 抽样调查方法
市场调研
N=90，n=10， 则：K=90/10 =9；设k=6
1 11 21 31 41 51 61 71
2 12 22 32 42 52 62 72
3 13 23 33 43 53 63 73
4 14 24 34 44 54 64 74
5 15 25 35 45 55 65 75
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第一节 抽样设计的基本概念
市场调研
3、重点调查
在调查总体中，针对一部分处于十分重要地位 的单位进行的非全面市场调查，以尽快估计调查总 体的基本情况。 重点调查的特点
（1）便于尽快了解调查对象的基本情况；
（2）在人、财、物和时间上比较节省；
8
第一节 抽样设计的基本概念
市场调研
4、抽样调查
第六章 抽样设计
七、敏感性问题
敏感性问题是指在抽样调查中，被调查的问题是属 于被调查人私人机密或不愿意如实回答的问题。
如调查被调查者是否曾冒充顾客进商店行窃，是否 吸毒，个人储蓄是多少等。
这类涉及个人隐私或违法行为的敏感性问题，若采 用直接问答的方式，被调查者往往会拒绝回答或故 意作出错误的回答。这样就破坏了数据的真实性， 而且其破坏程度的大小无法度量。
有独立控制配额抽样和交叉控制配的抽样。
独立控制配额抽样只用一个变量进行配额 交叉控制配额抽样采用多个变量进行配额
7
三、配额抽样
独立控制配额抽样之例： 某项调查确定样本量为200人，其中：男性70%，女性
30%。请对抽样进行配额。
男 女 合计
比例 70% 30% 100%
性别
人数 140 60 200
8
三、配额抽样
交叉控制配额抽样之例： 某项调查确定样本量为200人，其中男性70%，女性30%；
农村20%，城市80%。请对抽样进行配额。
男性比例 （70%）
地 农村（20%） 区 城市（80%）
合计
14% 56% 70%
性别
男性 人数
女性比例 （30%）
28
6%
112
24%
140
30%
女性 人数
0.71.35
故总体 A 的置信区间为：
0.565A0.835
35
2、西蒙斯随机化回答模型
西蒙斯模型是1967年由西蒙斯(Simmons)提出的。 其设计思想仍是基于沃纳的随机化回答思想，只是在设计
中用无关的问题Y代替了沃纳模型中的敏感性问题A的对 立问题。这有助于进一步消除被调查者的顾虑。
12 48 60
抽样设计概述
抽样设计概述
三．概率抽样与非概率抽样
抽取样本不是依据随机原则
不具备用样本统计量对 总体参数进行推断 的理论依据
非概率抽样
操作简便 成本低
无法计算抽样误差
样本统计量分布未知
市场调查方法与技术
1. 抽样设计概述 2. 概率抽样方式 3. 非概率抽样方式 4. 抽样中的误差问题 5. 样本量的确定
市场调查方法与技术
样本量的确定 ❖ 设计效应Deff
复杂抽样估计量方差 Deff 简单随机抽样估计量方差
❖ 利用设计效应，可以计算复杂抽样设计所需要的样本量
n deff n
市场调查方法与技术
❖
生活中的辛苦阻挠不了我对生活的热 爱。20.11.1720.11.17Tuesday, November 17, 2020
市场调查方法与技术
1. 抽样设计概述 2. 概率抽样方式 3. 非概率抽样方式 4. 抽样中的误差问题 5. 样本量的确定
市场调查方法与术
样本量的确定 一．影响样本量的因素
❖ 1．调查精度 ❖ 2．总体变异度 ❖ 3．总体规模 ❖ 4．无回答情况 ❖ 5．调查经费情况
市场调查方法与技术
样本量的确定 二．确定样本量的方法
❖ 抽样误差
▪ 由于抽样的随机性造成的误差 ▪ 定义式 S(ˆ) V (ˆ) ▪ 影响因素
• 总体分布 • 样本量 • 抽样方式和估计方式
市场调查方法与技术
抽样中的误差问题 三．非抽样误差
❖ 除抽样误差以外由其他原因引起的误差 ❖ 主要类型：
▪ 抽样框误差 ▪ 无回答误差 ▪ 调查人员误差 ▪ 受访者误差
按单一变量控制配额分配表
年龄 20-30岁 30-40岁 40-50岁 50岁以上
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3-1-1抽样设计一、抽样设计案例：关于大学生就业状况调查的抽样方案1本案例的研究总体是中国人民大学全体应届本科毕业生，共2525人，采用的抽样方法为两阶段抽样：第一阶段为分层抽样，以寝室为抽样单位，按专业和性别分层；第二阶段为随机抽样，在第一阶段抽到的寝室内随机抽取学生为调查对象。
本案例共抽取370人，采用问卷的方式展开调查，共发问卷370份，回收有效问卷355份。
1．调查方法的确定本案例要了解大学生就业的现状，是面向大量学生的调查，因此访谈法、头脑风暴法、德尔菲法等小组访谈形式的调查方法显然不适合本案例。
在这种情况下，面访调查、电访调查、邮寄调查显得较为合适。
本案例的调查对象是同一学校的同学，很容易接触到，考虑到调查经费问题，没有必要采用电话调查。
接下来对面访调查和邮寄调查的优劣作出比较，邮寄调查分为几种，其中一种为留置问卷调查，这种方式实际上介于邮寄调查和面访调查之间，是指调查员按照面访调查的方式找到被调查者，说明调查目的和填写要求之后，将问卷留在被调查者手中，由被调查者自主完成问卷填写，之后由调查员取回填好的问卷。
可以看出，这种方式综合了邮寄调查保密性强的优点，同时还结合了面访调查回收率高的优势，而且可以避免由于调查员自身素质的原因带来的偏差，综合上述分析，本案例采用自填问卷的形式展开调查。
2．样本量的确定样本量的大小与总体中个体数量的多少，同时与估计所要求的精度以及调查所需的人力、物力、财力有关。
本案例总体为2525名应届本科毕业生，根据调查的时间安排及所需人、财、物状况，我们认为样本量确定为总体的10%~15%比较合适，在本案例中，我们选取14%这一比例，约350人，考虑到抽取的个体由于种种原因可能成为无效个体，实际中我们抽取了370人。
3．抽样方法的确定采用何种抽样方法取决于总体中个体的分布、抽样框等多种因素。
本案例要从2525名本科毕业生中抽取样本容量为370的样本，可供选择的抽样方法有简单随机抽样、整群抽样、分层抽样。
在确定抽样方法时，主要考虑以下两个因素：样本的代表性和抽样方案的可操作性。
根据本次调查对象的特点，本案例最终采取两阶段抽样：第一阶段为分层抽样，以寝室为抽样单位，按专业和性别分层，按相应比例抽出各层应该抽取的寝室。
第二阶段为简单随机抽样，在第一阶段抽到的寝室内随机抽取学生作为调查对象。
采取该抽样方案主要出于以下考虑：第一，对于大学生就业这一研究话题，我们认为大学生的就业状况会受到专业、性别等因素的影响，即总体中的个体之间存在显著差异，所以第一阶段我们采取分层抽样。
抽取的样本按相应的概率覆盖所有的专业和不同的性别，这样所抽取的样本与随机抽样相比更具有代表性。
采用分层抽样的另一个优势是在进行数据分析时可以对各层进行单独分析，提高了数据的利用率。
第二，考虑到抽样的可实施性，方便找到调查对象，在本案例中，我们将调查的地点定在毕业生的寝室，以寝室为抽样单位采用分层抽样得到抽样群体。
1贾俊平，郝静等编著《统计学案例与分析》第4-8页第三，在第一阶段抽得寝室后，每个寝室有5-6名学生，人数不多，所以第二阶段采取简单随机抽样方法，由调查员根据实际情况随机从寝室的5-6名学生中抽取1名作为调查对象二、抽样设计概述在日常生活中，做菜时想知道菜咸淡如何，只用取一勺尝尝既可，并不需要把整锅菜吃完。
这实际上就是抽样，用部分来代表总体。
不过用一勺菜的咸淡代替整锅菜的咸淡有一个前提条件，那就是品尝之前一定要将盐搅拌均匀，否则如果盐没有完全融化，那所取的一勺菜就没有代表性，此外，所取的一勺菜里还要包含有肉、菜梗、菜叶，这样一小勺菜就可以代表一大锅菜了。
抽样就是从总体中抽取能代表总体特征的一部分，即样本的过程。
怎样抽样才能使所抽取的样本具有代表性，这是抽样设计必须解决的的问题。
1．几个基本概念（1）总体、个体、样本、样本容量根据研究目的而确定的同质对象的全体称为总体；总体中每一研究对象称为个体；从总体中抽出用于推测总体特征的部分对象称为样本；样本中包含的个体数称为样本容含量，一般用n表示。
例如，想了解某地12岁男生的体重状况，从该地随机抽取1000名12岁男生，测得他们的体重，在此问题中，该地所有12岁男生的体重数据就是总体，每一位12岁男生的体重就是个体，所抽取1000名12岁男生的体重就是样本，样本容量为1000。
思考题：某人对武汉市居民2010年体育消费情况进行分析，为此他随机抽取2000人进行问卷调查，请问在此问题中总体、个体、样本、样本容量各是什么？（2）抽样单元为了便利地实施随机抽样，常常把总体划分成有限个互不重叠的部分，每个部分叫做一个抽样单元。
例如，欲从某大学抽取500名大学生进行问卷调查，为便于抽样，以班级为单位，将学生分为若干班级，这里每一个班就是一个抽样单元。
也可以专业为单位，将全校学生分成若干专业，这里每一个专业就是一个抽样单元。
再如，对我国大陆居民进行一项调查，以省（自治区、直辖市）为单位，将我国大陆所有居民分为31个部分，这里每个省（自治区、直辖市）就是一个抽样单元。
在某省进行抽样时，又可以市（县）为单位，将某省（自治区、直辖市）所有居民分为若干部分，这里每个市（县）就是一个抽样单位。
2．随机抽样原则为保证样本的代表性，抽样过程中必须遵守随机抽样原则。
所谓随机抽样原则是指使总体中每个个体被抽到的机会均等的原则。
按随机抽样原则所抽取的样本叫随机样本。
3．为什么要进行抽样调查很多研究都采取抽样调查而不采用全面调查的形式，主要原因是：（1）研究的总体所包含个体数量太大，不可能对总体中每个个体进行调查。
如对全国居民参加体育活动状况进行调查，不太可能对每个居民进行调查，只能采用抽样的方法抽取部分居民进行调查。
（2）有些试验是毁坏性的，不可能全面调查。
（3）抽样调查能迅速获取所需信息。
在有些情况下，争取时效对决策者来说往往更为重要，如果进行全面调查，等到结果出来时总体情况已发生了变化，这时全面调查的结果已经过时，不适用了。
（4）抽样调查可大幅度节约人、财、物、时间，这是全面调查无法比拟的。
三、常用抽样方法1．简单随机抽样简单随机抽样就是将总体中所有抽样单元编号，然后将抽样单元的编号写在标签上，将标签混合均匀后从中不放回地抽出规定数量的标签，标签上编号所对应的抽样单元就构成一个样本。
例如，用简单随机抽样方法从50个学生中抽取10人的抽样方法如下：将学生从1到50编号，然后做50个标签，每个标签上写上1-50间的一个数，将标签混合均匀后，从中不放回抽出10个标签，这10个标签上的数字所对应的学生即构成一个样本。
优点：简单，每个个体被抽到的机会均等不足：当总体分布很广时，样本分布太散，不利于调查。
适用条件：总体中个体数较少，且分布比较集中。
（2）等距抽样等距抽样也叫系统抽样，就是将总体中所有抽样单元编号，然后随机指定一个开始号码，往后每隔相同距离抽取一个抽样单元，直到达到规定的样本容量止。
例如，用等距抽样方法从50个学生中抽取10人的抽样方法如下：将学生从1到50编号，从12号开始，每隔5个号抽取一人，则抽取10个号码为：12、17、22、27、32、37、42、47、52、57，其中最后两个号码超过了学生最大编号50，则将其减去50，得2和7，最后得所抽取的10个学生为号码为：12、17、22、27、32、37、42、47、2、7。
用等距抽样从含有N个抽样单元的总体中抽取样本容量为n的样本，取接近于N/n的一个整数作为抽样时的间隔。
例如，要从512人中抽5人进行调查，则间隔数为：512/5≈102，如开始编号为72，则被抽中的5个编号为：72，174，276，378，480又例如，如开始编号为145，则被抽中的编号为：145，247，349，451，41其中上面最后一个编号应该是451+102=553＞512因此要减去512，即实际抽取的编号为553-512=41从某种意义上说，等距抽样实际上就是一个特殊的简单随机抽样，其优点、不足、适用条件与简单随机抽样完全一样：优点：简单，每个个体被抽到的机会均等不足：当总体分布很广时，样本分布太散，不利于调查。
适用条件：总体中个体数较少，且分布比较集中。
（3）整群抽样整群抽样是将总体划分为R个群，然后以群为抽样单元，从R个群中抽取S个群，对抽中的群内所有个体都进行调查。
例如，某校有学生5000人，在该校学生中展开一项调查，将全校学生按其所在班分成115个班，从115个班中随机抽取10个班，然后对这10个班级中所有学生都进行调查。
抽样过程如图3-1所示：图3-1 整群抽样示意图优点：样本分布相对集中，便于调查 不足：样本代表性下降适用条件：总体内个体数较多，分布比较散，群间差异性不大。
（4）分层抽样分层抽样又叫分类抽样，首先将研究总体依据一定条件（如按年龄、地区不同等等）分成不同类别，再按各类别所包含个体数占总个体数的比例分别从这些类别中抽一定大小的子样本，各子样本合并在一起构成所需样本。
例如，某校有学生10000人，在该校学生中展开一项有关学生家庭经济状况的调查，将全校学生按家庭所在地分为三类：东部地区，中部地区，西部地区，其中来自东部学生3000人，来自中部学生5000人，来自西部学生2000。
如果本次抽样的样本容量为200，则应从东、中、西部三类学生中抽取学生数计算如下：402001000020010020010000500060200100003000=⨯==⨯==⨯=西部应抽学生数中部应抽学生数东部应抽学生数抽样过程如图3-2所示。
图3-2 分层抽样示意图优点：提高样本的代表性。
适用条件：适用于总体内个体数目较多，结构比较复杂，内部差异较大的情况。
关键点：分类指标的确定。
（5）多阶段抽样当总体所包含的个体数目很大，分布很广时，单纯采用简单随机抽样、等距抽样、整群抽样、分层抽样都是相当困难的，例如，我国有一亿八千万农户，为做农村住户调查，如果只用上述某一种方式进行抽样，其工作量之大是难以想象的，这时可采用多阶段抽样。
多阶段抽样也叫分段抽样或多级抽样，是一种分阶段地从总体中抽取样本进行调查的方法。
其实施过程为：先将总体分为若干个一级抽样单元，从中抽取若干个一级抽样单元入样，再将每个入样的一级抽样单元分成若干个二级抽样单元，从入样的每个一级抽样单元中各抽选若干个二级抽样单元入样……，依此类推，直到获得最终样本。
在大规模的社会调查中，特别是当抽样单元为各级行政单位时，经常采用多阶段抽样，按现有的行政区域或地理区域将调查对象划分为一阶、二阶、三阶或更高阶抽样单元，这样可便于样本单元的抽取，使整个抽样调查的组织工作容易进行。
例如，某校有学生5000人，115个班，采用二阶段抽样抽取200人，抽样过程如图3-3所示。