抽样技术期末论文分析
选择统计抽样方法的论文
选择统计抽样方法的论文选择统计抽样方法的论文一、审计统计抽样概述审计抽样是指审计人员在实施审计测试时，从被审总体中选取一定数量的样本进行审查，通过样本的审查结果来推断被审总体特征的一种审计技术方法，审计统计抽样是审计抽样的一种方法，它是相对于非统计抽样而言的。
统计抽样是指在审计抽样中，审计人员根据概率论和数理统计的原理，按照一定方法确定样本数量，并以样本审查结果推断评估总体的审计抽样技术。
它运用的数学运算包括两个过程：计算样本规模和推算总体。
统计抽样的思想方法是以假设检验为前提，设定抽样参数，确定抽样规模，无人为偏见的随机抽取样本进行审核，根据需要扩大样本，逐次逼近总体特征，根据样本特征经科学计算推导，得出总体结论。
根据抽样测试的目标不同，统计抽样方法可分为两大类：用于符合性测试的属性抽样和用于实质性测试的变量抽以及货币单位抽样。
二、审计中常用的统计抽样技术（一）属性抽样属性抽样用于内部控制符合性测试。
其目的是确定被审单位内部控制的有效程度。
每个样本的审查结果只能是“符合”或者“违反”有关的内部控制制度，对总体的评价以误差率表示。
常用的属性抽样方法有固定样本量抽样、停－走抽样和发现抽样。
1.固定样本量抽样也叫固定样本规模抽样，是一种基本的应用最为广泛的属性抽样方法。
他根据公式或表格确定固定的样本数量进行审查，并以全部样本审查结果推断总体的一种审计抽样方法。
2.停－走抽样也叫行止抽样、连续抽样，是固定样本量抽样的一种改进形式。
固定样本量抽样应该等到某一确定的抽样规模全部选取、审查完毕后，才作出审计结论。
停走抽样采取边抽样边判断的做法，一旦能作出审计结论时就中止抽样审查。
在总体错误率较小的情况下，停走抽样会使审计效率更进一步提高。
3.发现抽样发现抽样是指在既定的可信赖程度下，在假定误差以既定的误差率存在于总体的情况下，至少查出一个误差的抽样方法。
发现抽样主要用于查找重大舞弊事件或极少出现的例外事件。
抽样技术原理课程论文
抽样技术的发展一、我国抽样技术的发展我国对抽样技术的研究与推广始于20世纪三、四十年代，杰出人物是北京大学的许宝禄教授，他在1938—1945年期间，发表了一系列有关抽样推断和多元分析的论文，达到了当时的世界先进水平，由他编著的讲义《抽样论》为指导大规模抽样调查提供了方法依据。
1943——1944年，清华大学陈达教授主持了云南户籍示范人口普查，并用抽样方法抽取部分人口以核对普查结果。
这是我国第一次抽样调查。
上海曾于1946年进行工人生活状况抽样调查。
1952年8月，新中国成立了国家统计局。
1955年1月，国家统计局颁布了《1954年农民家计调查方案》，进行了新中国第一次在全国范围内按统一方案、统一计划进行的农民家计抽样调查，1957年开始在全国范围内建立经常性的农民家庭调查。
人民公社化后这项工作暂停了一段时间，1962年又恢复社员家计调查。
1956年，国家统计局制定了《全国职工家计调查方案》，运用类型比例与等距抽样相结合的方式，对十个工业部门的国营和公私合营的6000名职工进行了家计调查。
1957年，职工家计调查扩大到商业、教育、机关团体等部门，并改变由全国统一抽选调查单位为各地自行抽选，并提出应用双重抽样方法。
1956年12月，以王思华为团长的国家统计局代表团到印度考察农产量抽样调查工作。
1957年6月，《统计工作通讯》发表社论《积极在全国范围开展抽样调查，广泛收集统计资料》。
1957年6月，作为印度政府统计顾问和联合国统计委员会主席的马哈拉诺比斯教授到中国访问讲学。
1963年，国务院发布《统计工作试行条例》，强调指出灵活运用包括抽样调查在内的各种统计调查方法。
同年，国务院批准成立第一支专业抽样调查队伍——全国农产量调查队。
国家统计局颁布了《农作物产量抽样调查方案》并试点，规定在群众估产的基础上，分层排队，等距抽样。
以省（区）为总体采用四阶段抽样方式。
1964年，各省（区）正式进行了主要农作物的播种面积和农产量的抽样调查，推算了全国产量。
关于抽样技术的结课论文
对在校学生每月总开销费用抽样调查方案的设计摘要：本文针对大连民族学院本科生的月消费情况，论述了确定抽样方案的原则，并根据此原则设计了抽样调查方案。
采用分层抽样的方法选取调查样本量，并根据指标的估计精度要求，确定了应抽取的样本量，同时给出了总体参数估计和方差估计的公式。
最后将理论运用于实际，调查数据进行分析。
关键词：月消费抽样方案设计样本量分层抽样一、背景分析大学生是一个特殊的社会群体，有着自己特殊的消费观念和消费行为，一方面，他们有着旺盛的消费需求，另一方面，他们尚未获得经济上的独立，消费受到很大的制约。
消费观念的超前和消费实力的滞后，使得大学生消费呈现出不同一般的发展，大学生消费受到方方面面的影响，也会影响着方方面面。
同样大学生消费市场随着经济的发展，高校的大规模扩招而越来越显示出它的重要性，大学生市场是一个规模和潜力都很巨大的市场，如何规范并合理的发展这样一个市场也是摆在我们大家面前一个刻不容缓的问题。
二、调查对象、内容及方式1．调查对象本次研究调查的对象是大连民族学院具有正式学籍的全日制在校本科学生(不包括成人教育学生、研究生)，包括大一、大二、大三、大四学生。
2.调查内容调查的主要内容是大学生每月总开销的费用，通过伙食费、电话费、服装费、娱乐费等各个不同的方面来反映。
3．调查方式我们可以采用的调查方式有很多种，在本次抽样调查问题中主要是以问卷调查的方法为主（调查问卷见附录）。
三、抽样方案的设计1．确定抽样方案的原则对于本次抽样调查工作，抽样方案的设计应该同时考虑以下几个主要方面的因素：抽样调查的组织与实施形式、实际操作的可行性、样本的代表性、调查结果的精确性。
抽样方案要满足调查分析的需要和动态的可比性。
2．抽样方法我校学生人数较多，其月消费状况很难通过全面调查方式获得，只有采用抽样调查的方式获得。
抽样调查是按照随机原则，从全体研究对象(总体)中抽取一部分调查单位(样本)进行调查，根据调查获得的样本信息来推断总体数量特征的一种调查研究方法。
抽样毕业论文报告
抽样毕业论文报告本文主要介绍基于抽样方法完成的一篇毕业论文报告，涉及到研究背景、研究目的、研究方法、研究结果及结论等方面。
一、研究背景随着科技的不断发展，人们对信息的需求也越来越大。
互联网和移动互联网的普及，加速了人们的信息获取速度和信息传递效率。
近年来，随着物联网的兴起，越来越多的传统行业开始向智能化方向发展，人工智能在越来越多的应用场景中得到了广泛的应用。
其中一种应用场景就是智能家居，它通过智能化的设备、网络以及控制系统为人们提供更加便捷的居家生活体验。
智能家居的发展不仅可以带给人们更友好的生活环境，也可以为社会带来更多的就业机会和经济效益。
二、研究目的针对智能家居领域的发展，本研究旨在探究不同年龄层智能家居产品的需求差异，为智能家居产品的设计、推广和营销提供参考依据。
三、研究方法本研究采用问卷调查方法，以抽样的方式收集数据，分析不同年龄层对智能家居产品的需求差异。
为了保证样本数据的代表性和可靠性，本研究在抽取样本时，采用了分层抽样和随机抽样的方法。
首先，将研究对象按照年龄层进行分层，然后在每个年龄层中随机抽取一定数量的被试者作为样本进行数据收集。
在数据收集阶段，本研究采用在线问卷调查的方式收集数据。
为了保证问卷的有效性，本研究在设计问卷时，首先对前期研究进行了深入的探讨，梳理出了智能家居产品的主要特征和功能，然后根据这些特征和功能设计了一份包含8个维度、共33个问题的问卷。
在问卷收集过程中，本研究还采用了多种策略，如通过社交媒体、微信等途径发布问卷以吸引被试者参与，以及对参与者进行物质或非物质激励等方法提高问卷回收率。
四、研究结果经过数据处理和统计分析，本研究得到了如下结论：1.不同年龄层对智能家居产品的需求程度存在差异。
其中，30岁以下年龄组对智能家居产品的需求最大，50岁以上年龄组对智能家居产品的需求水平较低。
2.智能家居产品的功能应该覆盖生活中的方方面面，其中，安保功能和智能家电控制功能是所有年龄层用户普遍需要的功能。
抽样调查期末论文
中央民族大学大学生每月总开销费用的调查与分析——期末论文07级统计班0733002李星颐摘要随着生活条件的日益改善，当今社会的消费观念也发生了很大变化，尤其是大学生年轻有朝气，更喜欢新鲜时尚的东西，在这种时代背景下，大学生的消费习惯必然也会随之改变。
这就使得调查研究大学生的消费问题变得非常必要。
本文以中央民族大学学生每月总消费为切入点，首先，要了解该校大学生每月消费总金额的大概范围，其次，要试图分析出影响该校大学生消费的可能的因素，为以后的进一步研究做参考。
针对估计中央民族大学大学生每月消费总金额的范围的问题，本文采取了整群抽样（按入样班级在教室现场发放问卷）与简单随机抽样（在食堂或道路拦截访问）相结合的方法。
对可能影响消费的因素通过调查问卷的方式进行调查。
在分析各个因素与消费型态的相关性问题上，采取了独立性检验的方法，试图找出真正影响消费型态的因素。
通过本文的这一整套方案的提出，可为我校大学生的消费状况做出参考性的意见。
关键词：抽样调查、简单随机抽样、整群抽样、独立性检验一．调查问卷设计1．问卷类型的确定调查问卷的类型按回答问题的形式分，有“开放式问卷”和“封闭式问卷”两种。
根据我们所研究的目的和主题，本文的调查问卷采用了一种最常用的形式，即封闭式问卷。
例如，用画圈的形式回答下列问题：你的性别：男…….1，女…….2。
这种形式的问卷便于被调查者回答，也便于进行资料的整理以及深入的统计分析。
2．研究假设的确定以及量表的制定在设计问卷的过程中，除了考虑调查的目的和主题外，还必须考虑到研究者的研究假设。
所谓研究假设是根据有关理论和事实，研究者对有关变量之间的相互关系的一种叙述或断言。
例如，“恋爱与大学生的消费型态有关系”就是我们的研究假设。
我们知道所谓研究假设就是备择假设。
相应的原假设为“恋爱与大学生的消费型态没有关系”。
我们要根据所收集的数据资料，进行相应的假设检验。
如果结论是拒绝、接受，那么这一研究假设就可以认为是合理的。
抽样技术原理课程论文
抽样技术的发展一、我国抽样技术的发展我国对抽样技术的研究与推广始于20世纪三、四十年代，杰出人物是北京大学的许宝禄教授，他在1938—1945年期间，发表了一系列有关抽样推断和多元分析的论文，达到了当时的世界先进水平，由他编著的讲义《抽样论》为指导大规模抽样调查提供了方法依据。
1943——1944年，清华大学陈达教授主持了云南户籍示范人口普查，并用抽样方法抽取部分人口以核对普查结果。
这是我国第一次抽样调查。
上海曾于1946年进行工人生活状况抽样调查。
1952年8月，新中国成立了国家统计局。
1955年1月，国家统计局颁布了《1954年农民家计调查方案》，进行了新中国第一次在全国范围内按统一方案、统一计划进行的农民家计抽样调查，1957年开始在全国范围内建立经常性的农民家庭调查。
人民公社化后这项工作暂停了一段时间，1962年又恢复社员家计调查。
1956年，国家统计局制定了《全国职工家计调查方案》，运用类型比例与等距抽样相结合的方式，对十个工业部门的国营和公私合营的6000名职工进行了家计调查。
1957年，职工家计调查扩大到商业、教育、机关团体等部门，并改变由全国统一抽选调查单位为各地自行抽选，并提出应用双重抽样方法。
1956年12月，以王思华为团长的国家统计局代表团到印度考察农产量抽样调查工作。
1957年6月，《统计工作通讯》发表社论《积极在全国范围开展抽样调查，广泛收集统计资料》。
1957年6月，作为印度政府统计顾问和联合国统计委员会主席的马哈拉诺比斯教授到中国访问讲学。
1963年，国务院发布《统计工作试行条例》，强调指出灵活运用包括抽样调查在内的各种统计调查方法。
同年，国务院批准成立第一支专业抽样调查队伍——全国农产量调查队。
国家统计局颁布了《农作物产量抽样调查方案》并试点，规定在群众估产的基础上，分层排队，等距抽样。
以省（区）为总体采用四阶段抽样方式。
1964年，各省（区）正式进行了主要农作物的播种面积和农产量的抽样调查，推算了全国产量。
抽样技术期末总结
抽样技术期末总结一、引言抽样技术是在统计学中广泛运用的一种方法，用于从总体中选择部分个体进行研究和分析，以便推断总体的特征和性质。
抽样技术的优势在于可以节省时间和成本，同时能够提供相对准确的结果。
本文将对抽样技术的类型、特点和应用进行总结和分析。
二、抽样技术的类型1. 简单随机抽样简单随机抽样是指从总体中选择的每个个体都有相等的机会被选中。
这种抽样方法是最基础的、最公平的方法，能够确保样本与总体的代表性，减小抽样误差。
但是，在实际应用中，简单随机抽样可能会遇到困难，比如当总体容量较大时，抽样操作可能非常繁琐。
2. 分层抽样分层抽样是将总体分为若干个层次，然后在层次内进行抽样。
这种方法能够确保每一层次都被充分地代表，不会因为抽样误差而影响结果的准确性。
分层抽样能够提高效率，减少样本数量，但需要较多的前期调查工作，确定和划分各个层次。
3. 整群抽样整群抽样是指将总体分为若干个互不重叠的群体，然后从这些群体中选择一部分进行抽样。
整群抽样适用于总体中个体间差异较小，但群体之间差异较大的情况。
相对于分层抽样，整群抽样有更大的灵活性，样本数量相对较少。
4. 系统抽样系统抽样是按照一定的规则和步长选择个体进行抽样。
这种方法简单易行，适用于总体容量较大的情况。
系统抽样可能会有一定的随机机会导致样本的偏差，但在很多情况下，其误差可忽略不计。
5. 整体抽样整体抽样是指从总体中选择若干个共同体，而不是个体作为样本。
这种方法适用于特殊情况下，比如对人群的调查研究，可以通过抽取一些代表性的单位进行调查，从而得到整体的结果。
三、抽样技术的特点1. 代表性抽样技术的核心目标是能够从总体中选择具有代表性的样本，以便能够推断总体的性质。
因此，在选择样本的过程中，应尽量确保样本与总体的特征和结构相似，以获得准确的结果。
2. 随机性抽样技术的另一个重要特点是随机性。
在进行抽样时，应确保每个个体有相等的机会被选中，以避免选择偏差和人为干扰的影响。
抽样技术期末论文分析
盐城师范学院抽样调查技术与技能期末论文题目: 《系统抽样与其他抽样的方法的联系，以及不同抽样方法的效果》姓名: 崔亚楠二级学院: 数学科学学院专业: 统计学班级: 统计学131班学号: 13213205 成绩评定:引言1、申明为处理方便起见，以下只讨论系统抽样，且总是假定N是n的整数倍，即N＝nk的情形。
在这一情况之下，直线和圆形等距抽样的结果一致，样本量一样，尤其关键的是这可以保证各个单元的入样概率都相等。
2、符号说明为了方便讨论，将总体的N个单元（实际上是抽样框的N个抽样单元）排列成k行n列，如表1所示。
各符号的含义如下：总体单元数：N样本单元数：nY-+第r行第j列的单元变量值：(1)j k r第r 行对应变量的总体均值 ：r Y ⋅，r Y ⋅=(1)11j k r nj Y n -+=∑第j 列对应的变量的总体均值 ：j Y ⋅，j Y ⋅=(1)11j k r kr Y k -+=∑注意表1中主区（上下左右去掉一行或者一列剩余的部分）共有k 行n 列，显然每行都是系统抽样的一个可能样本，所以系统抽样可以看做按简单随机抽样方式（由随机起点的抽法以及牵一发动全身的特性所决定）从k 行中抽取一行，每行被抽中的等概率都等于1/k 这种说法与第2章里关于简单随机抽样为从所有（等概率的）可能样本中随机抽出一个样本的第一种定义是吻合的。
如果表1中的第r 行第j 列的单元变量值改记为rj Y ，则(1)rj j k r Y Y -+=， r=1，2，…，n; j=1,2,…,n则表1的内容就将变成表2。
这一变换将导致一系列令人兴奋的结果：如果将每一行的单元视为群，总体由k 个群组成，每个群的大小都是n ，则系统抽样可以看成从k 个群中随机抽取一个群的特殊整群抽样。
而如果将每一列单元视为一层，则总体由n 个层组成，每个层的大小都是k ，则系统抽样可以看成从n 个层中各取一个单元的特殊分层抽样，所谓特殊是指这里的群与层更多是形式上的而不是本质上的，不是自然存在的，而是完全取决于单元的排序结果。
审计抽样论文
审计抽样论文审计抽样论文论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，下面是关于审计抽样论文的内容，欢迎阅读！[摘要]国内外审计实践表明，在审计产生的早期，一般采用全面的详查法，对所有经济业务和会计凭证进行详细核查，但随着社会经济和科学技术的不断发展，被审单位的规模越来越大，业务量越来越多，且复杂程度也越来越高，或是审计费用太昂贵，再进行全面的详细审查已经不再可能。
于是，随着内部审计的发展，审计人员逐步在工作中运用审计抽样技术，规范审计抽样工作。
审计抽样的应用，科学地解决了审计的业务量与审计结论保证程度之间的关系问题，扩大了审计人员的视野，极大地提高了工作效率。
[关键词]审计抽样审计样本审计抽样风险1.运用审计抽样的必要性1）社会经济发展的需要。
内部审计产生初期，社会经济活动不复杂，企业规模小，其记录经济业务的会计资料不太多，但随着市场经济的发展和社会生产力的提高，企业规模不断扩大，其经济业务不断增多，且日益多样化，尤其是集团公司和跨国公司的出现，使经济业务和会计记录不断增多和日趋复杂，审计人员要对所有的经济业务和会计记录进行全面的详查要耗费大量的时间和人力物力，不仅成本太高而且非常困难。
审计技术和方法要适应社会生产力的发展，审计抽样技术得以产生和发展。
2）符合成本和效益的原则。
根据审计的重要性原则，审计人员并不需要对所有的经济业务进行全面的判断，只要能恰当的运用审计抽样技术，通过对局部的样本进行审查，便可推断总体特征，可在有限的审计资源条件限制下，收集充分、恰当的审计证据，以形成和支持审计结论。
3）审计结论可靠性高。
统计抽样是根据经济统计数学概率论的原理科学地确定抽样规模，其抽样风险是可预知的，也是可控制的，样本按随机方法选出，较少主观的因素，其样本结果客观地反映总体特性，抽样结果的有效性不受审计人员的经验和职业判断能力影响，因而其结果更科学、更可靠，但不能认为统计抽样就不需要审计人员的专业判断，对于审计抽样对象确定、估计误差率等均需要审计人员运用个人经验和职业判断。
抽样分析报告
抽样分析报告一、目标总体及抽样框架的确定目标总体：三个月前在泰山学院购买过统一方便面的学生抽样框架：三个月前在泰山学院购买过统一方便面的经管系的学生名单二、抽样方法论证㈠简单随机抽样简单随机抽样技术常用的有抽签法和随机数表法⑴使用概述抽签法和随机数表发都需要对泰山学院全体同学进行编号，不能出现重复然后在变好总体中随机的任意抽取若干同学进行调查。
⑵优缺点优点：①可以保证泰山学院每位同学被抽到的机会是相等的，具有客观性和公平性②该方法不受调查者主观一时的影响缺点：①该方法需要对泰山学院没问同学进行编号，工作量大，不易实现②由于调查个体同学相对分散不利于调查③该方法要求调查抽取样本的同学要多，否则不能反映总体特征⑶适应条件：简单随机抽样要求被调查总体数目较少，有利于对总体进行逐一编号而被调查者之间的差距较少，最好反应调查结果。
㈡系统抽样方法系统抽样也称等距随机抽样⑴使用概述系统抽样时将泰山学院按照一定的标准排列起来，例如年级、学院、性别然后进行一定的间隔抽取样本⑵优缺点优点：①被抽取的同学均匀的分布在调查总体中，能够反应总体特征，②抽样的方法更简单缺点：①需要对泰山学院全体学生进行排序，工作量大②当按照一样的标志排列起来后，会出现一定的系统误差③按样本某一标志排列需要了解同学资料，工作繁琐⑶适用条件当被调查之数量较多，而且个体之间差异较大时，在抽样事不可能抽取更多样本是，这种方法更有效。
㈢分层抽样⑴使用概况分从向后仰分为等比例分层抽样和非等比例分层抽样两种①等比例分层抽样将泰山学院经济管理系学生按大一大二大三三个年级分为三个层次，采用在每一层次中抽取相同比例的学生作为样本②非等比例分层抽样由于经济管理系男生人数较少，女生人数较多，根据性别分为2个层，在女生中抽取较多的人数进行调查，男生则抽取较少比例作为样本，⑵优缺点分析优点①采用分层抽样可以安某标志进行比较准确的分层，从而提高调研准确行，②可以抽取少量的样本就可以准确的推断出总体③在进行分层的同时，还可以对各层次做出不同的判断缺点①在选取分层标志是需要花费一定的时间⑶适用条件⑴调查总体具备明显的分层特征，利于调查工作的完成⑵层间差异大，层内差异小时，采用非等比例分层抽样⑶层间差异小，层内差异大时，采用等比例分层抽样㈣整群抽样⑴使用概述首先将经济管理系按班级随机分为4个群从4个群中随机抽选某一个群，并且从该群中抽取若干样本进行调研⑵优缺点优点：因整群抽样样本比较集中，一方面节省了费用，一方面方便了我们的调研，实施起来比较方便集中，也不用编制抽样框的问题缺点：阴阳本集中，明显的影响了样本分部的均匀性，而这就需要抽取更多的样本提高精确度。
抽样技术论文
HUNAN UNIVERSITY2012 年 12月 27日论文题目 抽样技术论文学生姓名 汤义成 学生学号 20101910113 专业班级 统计一班 学院名称 金融与统计学院大学生安全意识调查分析—基于金融与统计学院10、11、12级本科生的问卷调查内容提要：在这个鸟语花香的季节，我们小组进行了一次关于大学生安全意识的调查，由于金融与统计学院学生太多，因此我们采用随机调查的方式，在校园的水教等地对本校学生进行了调查，希望能够保证数据的真实性，客观性。
涉及了有关安全意识的一些问题。
我们希望通过这次调查，了解大学生安全意识的一些问题。
我们希望通过这次调查，了解大学生安全意识的程度，并希望通过一定的渠道来完善我们大学生关于安全意识所出现的问题，以更好地生活学习。
关键词：大学生安全意识行为调查本片论文基于大学生在步入社会前后发生意外危险事件屡见不鲜的情况，注意到大学生对安全意识的认识的缺乏，故对大学生安全意识进行调查和分析研究，旨在证实和找出一部分的原因并提出相应的建议措施。
一．调查概述性别频率百分比有效百分比累积百分比有效男12 38.7 40.0 40.0女18 58.1 60.0 100.0合计30 96.8 100.0缺失系统 1 3.2合计31 100.0年级频率百分比有效百分比累积百分比有效大一10 32.3 33.3 33.3大二10 32.3 33.3 66.7大三10 32.3 33.3 100.0合计30 96.8 100.0缺失系统 1 3.2合计31 100.0本次调查的目的主要是了解大学生安全意识和行为两方面，调查以湖南大学金融与统计大学为例，共下发问卷30份，回收30份，回收率为100%.有效率为100%，共有12男与18个女生参与了调查，调查分析以有效问卷为基础。
下发问卷时，先以班级为单位，按各班级的人数比例下发相应比例的问卷，再根据各学院中大一到大三各自的人口比例，把问卷发到各个不同的年级段，因此，调查对象的层次分布较为平均。
关于抽样技术的结课论文
对在校学生每月总开销费用抽样调查方案的设计摘要：本文针对大连民族学院本科生的月消费情况，论述了确定抽样方案的原则，并根据此原则设计了抽样调查方案。
采用分层抽样的方法选取调查样本量，并根据指标的估计精度要求，确定了应抽取的样本量，同时给出了总体参数估计和方差估计的公式。
最后将理论运用于实际，调查数据进行分析。
关键词：月消费抽样方案设计样本量分层抽样一、背景分析大学生是一个特殊的社会群体，有着自己特殊的消费观念和消费行为，一方面，他们有着旺盛的消费需求，另一方面，他们尚未获得经济上的独立，消费受到很大的制约。
消费观念的超前和消费实力的滞后，使得大学生消费呈现出不同一般的发展，大学生消费受到方方面面的影响，也会影响着方方面面。
同样大学生消费市场随着经济的发展，高校的大规模扩招而越来越显示出它的重要性，大学生市场是一个规模和潜力都很巨大的市场，如何规范并合理的发展这样一个市场也是摆在我们大家面前一个刻不容缓的问题。
二、调查对象、内容及方式1．调查对象本次研究调查的对象是大连民族学院具有正式学籍的全日制在校本科学生(不包括成人教育学生、研究生)，包括大一、大二、大三、大四学生。
2.调查内容调查的主要内容是大学生每月总开销的费用，通过伙食费、电话费、服装费、娱乐费等各个不同的方面来反映。
3．调查方式我们可以采用的调查方式有很多种，在本次抽样调查问题中主要是以问卷调查的方法为主（调查问卷见附录）。
三、抽样方案的设计1．确定抽样方案的原则对于本次抽样调查工作，抽样方案的设计应该同时考虑以下几个主要方面的因素：抽样调查的组织与实施形式、实际操作的可行性、样本的代表性、调查结果的精确性。
抽样方案要满足调查分析的需要和动态的可比性。
2．抽样方法我校学生人数较多，其月消费状况很难通过全面调查方式获得，只有采用抽样调查的方式获得。
抽样调查是按照随机原则，从全体研究对象(总体)中抽取一部分调查单位(样本)进行调查，根据调查获得的样本信息来推断总体数量特征的一种调查研究方法。
抽样论文——精选推荐
抽样论⽂抽样调查中⾮抽样误差的研究摘要：在统计实践中，由于调查经费和时间的限制，往往不可能采取全⾯调查，⽽只能采取抽样调查的⽅法，抽样调查过程中由于抽样总体的代表性及⼈为的因素的影响，必不可少地会产⽣误差。
因此从理论上讲⾮抽样误差应该使是可以避免的，但在实际⼯作中是很难做到的，本⽂主要分析了⾮抽样误差产⽣的原因和应对的⽅法。
关键词：抽样调查；分类；原因；对策⼀、引⾔抽样调查时⽬前我国搜集统计资料的⼀种主要⽅法，但是抽样调查的结果始终要受到抽样误差和⾮抽样误差的影响。
抽样误差是由于样本随机性引起的，根据样本数据计算的对总体⽬标量的估计是随样本⽽异的。
由此产⽣的误差即是抽样误差。
抽样误差是不可避免的，其⼤⼩可以通过调查样本容量，改变抽样⽅式等加以控制。
⾮抽样误差是指除抽样误差以外，由于各种原因引起的。
⾮抽样误差由于其产⽣的原因及其复杂且具有不易观测和⾮随机性等特点⽽难以控制。
两种误差构成了总⽅差，两者之间呈此消彼长的关系，⼀般情况下同时减少两类误差是很困难的。
⾮抽样误差占据了很⼤的⼀部分，怎样通过降低⾮抽样误差。
从⽽降低总⽅差，有着⾮常重要的现实意义。
⼆、⾮抽样误差的分类⾮抽样误差可归为三类：抽样框误差．⽆回答误差和计量误差。
以下就这三类误差分别进⾏讨论：1．抽样框误差：理想的抽样框是使⽬标总体和被抽样总体⼀致，但在实践中，难免存在⽬标单位和样本单位不完全对应的情况。
从⽽使得⽬标总体与被抽样总体不⼀致，产⽣误差。
这种误差不是来⾃于抽样的随机性，⽽是产⽣于不完善的抽样框。
称之为抽样框误差。
抽样框误差主要来源于以下⼏个⽅⾯：丢失⽬标总体单位、包含⾮⽬标总体单位、复合联接、不正确的辅助信息以及抽样框⽼化等。
当某些⽬标单位没有在抽样框中出现时，这些⽬标单位就构成丢失单位，对于这种情况，我们可通过其他途径将其纳⼊到抽样框中，或对抽样框的数据进⾏调整；若抽样框包含某些⾮⽬标总体单位，应利⽤其他相关信息对抽样框进⾏调整．以此修正抽样框误差；对于复合联接问题，可通过先验信息进⾏调整；对于⽼化的抽样框。
抽样方法分析
《现代社会调查方法》期中作业院系：法政学院专业：政治学与行政学班级：12法51姓名：罗小芳学号：12035025指导老师：史秋霞完成时间：2014.11.28论文中的抽样方法分析论文一、论文题目：《独生子女青少年的社会化过程及其结果》作者：风笑天期刊：中国社会科学2000 年第06 期【被引频次】185 【下载频次】3677抽样方法（论文原述）：调查点的选择主要考虑了地区的分布和城市的类型两个因素。
研究者从东北区的黑龙江、西北区的甘肃、西南区的四川、华北区的河北、华东区的江苏、华中区的湖北、华南区的广西等省(区)中, 选取了5个省会城市(代表大城市)、6个普通城市(代表中小城市), 加上北京、上海、天津3个直辖市(代表超大城市)总共14个城市作为调查点。
各城市调查样本的抽取采用多阶段随机抽样的方法进行。
首先, 在每一城市中,依据学校类型(重点、普通、较差), 按简单随机抽样的方法抽取中、小学各1 所。
其次, 在抽中的学校里, 按不放回抽样的方式, 依次随机抽取初中和高中各1个年级, 小学低年级(—至三年级)和高年级(四至六年级)各1个年级;第三, 在抽中的年级里, 按简单随机抽样方式抽取1个班级;最后, 从抽中的班级中按系统抽样的方法抽出20 名学生(北京、上海两地为30 名)。
被抽中的1 800名中学生及其家长以及1 800名小学生家长分别构成3个调查样本。
其中, 中学生样本与中学生家长样本一一对应。
由于天津市额外多抽了68 名高中非独生子女,故中学生及其家长的样本规模均为1 868份。
调查实际收回的有效问卷分别为1 855 、1 855份和1 746份, 有效回收率分别为99.3 %、99.3 %和97 %。
分析：该调查首先采用判断抽样的方法选取14个城市作为调查点，然后各城市调查样本的抽取采用多阶段随机抽样的方法进行，其中又有涉及简单随机抽样和系统抽样。
判断抽样又称“立意抽样”，是指调查人员根据研究的目标和自己的主观经验从总体样本中选择那些被判断为最能代表总体的单位作样本的抽样方法。
抽样调查课程论文
抽样调查报告班级：2011级统计1班姓名：***学号：***********中国造林面积抽样调查报告引言：众所周知，当今世界环境恶化日益严重，保护环境成为一个永恒的主题。
在众多环保方案中，植树造林成为了各级政府的首选。
为了解我国近年来植树造林的情况，我拟就各地区、各方式造林面积的情况进行分析。
造林面积指报告期内在荒山、荒地沙丘等一切可以造林的土地上，采用人工播种、植苗、飞机播种等方法种植成片乔木林和灌木林，经过检查验收符合《造林技术规程》要求，并按《中华人民共和国森林法实施细则》规定，成活率达到85%及以上的造林面积；同时，造林面积不包括补植面积和治沙种草面积。
一、抽样调查情况1、调查对象：中国各省级行政单位对于总体容量（N）的确定，方法是将我国的各个省级行政单位加起来。
以下是汇总得到的总体容量数据：中国省级行政单位数量汇总表由此可知N=32。
2、抽样方法：简单随机抽样简单随机抽样（simple random sampling）也称纯随机抽样，是从抽样框内的N个抽样单元中随机的、一个一个地抽取n个单元作为样本，在每次抽选中，所有未入样的待选单元入选样本的概率都相等，这n个被抽中的单元就构成了简单随机样本。
简单随机样本也可以一次从总体（样本框）中同时抽出，这时全部可能样本中的每一个样本被抽中的概率也需要相等。
由于本课题需要简单直观的数据，并且样本框完整，通过选用简单随机抽样方法，可以直接从中抽选样本，由于抽选的概率相同，用样本统计量对目标量进行估计及计算抽样误差都比较恰当、方便。
3、样本量的确定我们知道样本量（n）的大小会影响抽样误差，因为n越接近于N，抽样误差就会越接近于零。
由公式可知，影响样本容量n的因素有四个：总体容量N、置信度1-a、绝对误差限度d和总体方差S ∧2。
（1）、确定调查的估计精度：绝对误差限度d=5%，置信水平1-a=90%；（2）、对总体方差的预估：S∧2=P(1-P)=0.25；（3）、确定样本量：由公式可计算得应抽取的样本量为29.54，取整即n=30。
抽样技术论文
分层抽样中各层样本量的分配问题研究姓名：马艳学院：数学科学学院班级：08（7）班学号：08213203【摘要】近代和现代统计分析方法中，抽样法是最重要，最常用的方法之一。
不论在工业生产过程的质量控制、农产量调查，还是居民生活水平等方面，抽样法都显示了它的重要作用。
在经常使用的抽样组织方式中，分层随机抽样以抽样误差小，抽样效果好的特点被广泛的应用于经济、资源、人口等多个方面，然而在分层随机抽样中，样本量在各层中的不同分配方式会对估计量的精度产生一定的影响。
各层样本容量的确定是决定分层随机抽样效果高低、花费费用多少的关键。
本文主要是通过介绍几种确定样本容量分配方法进一步加深对分层随机抽样方法的理解与应用。
【关键字】分层随机抽样分配样本容量费用一、引言在经济调查、市场调研实践、人口调查等统计抽样分析方法中，分层随机抽样以其效率相对高，费用相对少，精度高，方法灵活等优点而被人们所广泛的应用，成为近代统计分析方法中最重要，最常用的方法之一。
分层随机抽样样本容量的确定可以说是：假若总的样本容量n固定，接下来的问题就是如何把这n个样本合理的分配到各层中去。
在分层随机抽样中，样本量在各层中的不同分配方式会对估计量的精度产生一定的影响，这一方面是由于层S不同，所有的规模大小不同或在总体中所占的份额不同，另一方面是因为各层的层内方差2h这些都会影响估计量的精度。
因此，样本容量的分配关系到抽样调查的准确性以及抽样样本估计量的精度，因此从理论上来说研究分层抽样中各层样本量的分配问题对于抽样技术这门课程来说变得尤为重要。
二、问题的提出（一）分层随机抽样中层样本量分配的重要性分层抽样也叫做类型抽样，它是实际工作中最常用，最重要的抽样技术之一。
分层抽样是在抽样之前，先将总体按一定的标志划分为若干个层，然后在各层内分别独立的进行抽样。
由此所得到的样本就成为分层样本，分层所抽的样本也是互相独立的。
如果每层中的抽样都是简单随机的，则这种抽样就成为分层随机抽样。
抽样分析报告
抽样分析报告1. 引言抽样分析是一种重要的统计方法，用于从总体中选择一部分样本进行研究和分析。
它可以帮助我们更好地理解总体特征、推断总体参数，并进行预测和决策。
本文将介绍抽样分析的一般步骤，并探讨如何有效进行抽样分析。
2. 确定研究目标在进行抽样分析之前，我们首先需要明确研究的目标和问题。
例如，我们可能希望了解某个产品在市场上的满意度，或者研究某个群体的消费行为。
明确研究目标有助于我们选择适当的抽样方法和统计模型。
3. 选择抽样方法选择合适的抽样方法是抽样分析的关键步骤之一。
常用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。
根据研究目标和总体特征，我们可以选择最适合的抽样方法来保证样本的代表性和可靠性。
4. 确定样本大小确定样本大小是抽样分析中的重要环节。
样本大小的确定需要考虑总体大小、总体方差、置信水平和置信度等因素。
通常情况下，样本大小越大，估计结果的可靠性越高。
我们可以借助统计软件或通过公式来计算样本大小。
5. 数据收集在进行抽样分析之前，我们需要收集样本数据。
数据的收集可以通过问卷调查、实地观察或者网络调查等方式进行。
确保数据的收集过程规范、准确和完整是保证抽样分析结果可靠性的关键。
6. 数据预处理在进行抽样分析之前，我们还需要对收集到的样本数据进行预处理。
预处理包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等步骤。
通过数据预处理，我们可以排除无效数据，减少样本误差，提高分析结果的准确性。
7. 数据分析在完成数据预处理后，我们可以进行具体的数据分析了。
常见的数据分析方法包括描述性统计分析、推断统计分析、回归分析和方差分析等。
根据研究目标和问题，选择适当的统计方法进行数据分析，得出结论和结果。
8. 结果解读和报告最后，我们需要对数据分析结果进行解读和报告。
根据分析结果，我们可以得出相应的结论，并提出建议和措施。
报告的内容应该简明扼要，结构清晰，以便读者能够准确理解分析结果和研究意义。
9. 结论抽样分析是一种重要的统计方法，可以帮助我们从总体中获取有关样本的信息，并推断总体特征和参数。
审计抽样的论文
审计抽样的论文审计抽样的论文审计抽样是审计学中的重要内容，下面就是小编为您收集整理的审计抽样的论文的相关文章，希望可以帮到您，如果你觉得不错的话可以分享给更多小伙伴哦！审计抽样的论文一一、审计抽样的含义与类型审计抽样是指注册会计师对某类交易或账户余额中低于百分之百的项目实施审计程序，使所有抽样单元都有被选取的机会。
这使注册会计师能够获取和评价与被选取项目的某些特征有关的审计证据，以形成或帮助形成对从中抽取样本的总体的结论。
审计抽样必须符合三个基本特征:(1)对某类交易或账户余额中低于百分之百的项目实施审计程序；(2)所有抽样单元都有被选取的机会；(3)审计测试的目的是为了评价该账户余额或交易类型的某一特征。
在对某类交易或账户余额使用审计抽样时，注册会计师可以使用统计抽样方法，也可以使用非统计抽样方法。
统计抽样是指同时具备下列特征的抽样方法:(1)随机选取样本；(2)运用概率论评价样本结果，包括计量抽样风险。
统计抽样的样本必须具有这两个特征，不同时具备上述两个特征的抽样方法为非统计抽样。
在审计中，注册会计师应当根据具体情况并运用职业判断，确定使用统计抽样或非统计抽样方法，以最有效率地获取审计证据。
二、审计抽样与其他选取测试项目的方法的关系在设计审计程序时，注册会计师应当使用适当的方法选取测试项目，以获取充分、适当的审计证据，实现审计程序的目标。
注册会计师选取测试项目时可以使用的方法，包括选取全部项目、选取特定项目和审计抽样。
注册会计师可以根据具体情况，单独或综合使用选取测试项目的方法。
(一)选取全部项目实施细节测试时，在某些情况下，基于重要性水平或风险的考虑，注册会计师可能认为需要测试总体中的全部项目。
当存在下列情形之一时，注册会计师应当考虑选取全部项目进行测试:(1)总体由少量的大额项目构成(2)存在特别风险且其他方法未提供充分、适当的审计证据，如存在特别风险的项目主要包括:管理层高度参与的或错报可能性较大的交易事项或账户余额，非常规的交易事项或账户余额(特别是与关联方有关的交易或余额)，长期不变的账户余额，可疑的或非正常的项目，或明显不规范的项目，以前发生过错误的项目，期末人为调整的项目。
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盐城师范学院
抽样调查技术与技能期末论文
题目: 《系统抽样与其他抽样的方法的联系，以及不同抽样方法的效果》
姓名: 崔亚楠
二级学院: 数学科学学院专业: 统计学
班级: 统计学131班学号: 13213205 成绩评定:
引言
1、申明
为处理方便起见，以下只讨论系统抽样，且总是假定N是n的整数倍，即N＝nk的情形。
在这一情况之下，直线和圆形等距抽样的结果一致，样本量一样，尤其关键的是这可以保证各个单元的入样概率都相等。
2、符号说明
为了方便讨论，将总体的N个单元（实际上是抽样框的N个抽样单元）排列成k行n列，如表1所示。
各符号的含义如下：
总体单元数：N
样本单元数：n
Y-+
第r行第j列的单元变量值：(1)
j k r
第r 行对应变量的总体均值 ：r Y ⋅，r Y ⋅=(1)11j k r n
j Y n -+=∑
第j 列对应的变量的总体均值 ：j Y ⋅，j Y ⋅=(1)1
1j k r k
r Y k -+=∑
注意表1中主区（上下左右去掉一行或者一列剩余的部分）共有k 行n 列，显然每行都是系统抽样的一个可能样本，所以系统抽样可以看做按简单随机抽样方式（由随机起点的抽法以及牵一发动全身的特性所决定）从k 行中抽取一行，每行被抽中的等概率都等于1/k 这种说法与第2章里关于简单随机抽样为从所有（等概率的）可能样本中随机抽出一个样本的第一种定义是吻合的。
如果表1中的第r 行第j 列的单元变量值改记为rj Y ，则
(1)rj j k r Y Y -+=， r=1，2，…，n; j=1,2,…,n
则表1的内容就将变成表2。
这一变换将导致一系列令人兴奋的结果：如果将每一行的单元视为群，总体由k 个群组成，每个群的大小都是n ，则系统抽样可以看成从k 个群中随机抽取
一个群的特殊整群抽样。
而如果将每一列单元视为一层，则总体由n 个层组成，每个层的大小都是k ，则系统抽样可以看成从n 个层中各取一个单元的特殊分层抽样，所谓特殊是指这里的群与层更多是形式上的而不是本质上的，不是自然存在的，而是完全取决于单元的排序结果。
例如由于上述系统抽样的样本单元在各层的位置相同，就和分层随机抽样中层的构成有很大不同。
同时，由于系统抽样的所有可能样本对应于总体全部单元的某一排列顺序，而简单随机抽样所有可能样本则对应于总体全部单元的所有而非某一排列顺序，系统抽样的所有可能样本
的数目只有k 个，而简单随机抽样所有可能样本的数目有n N C 个，因而系统抽样
的所有可能样本属于简单随机抽样所有可能样本的一个特殊部分，故系统抽样又可以看成一种特殊的简单随机抽样。
总体均值：11
111
1rj rj
k n
k n
r j r j Y Y Y N
nk =====
=∑∑∑∑
总体方差；()
()
2
2
2
11
11
1111rj rj k n
k n
r j r j S Y Y Y Y N nk =====-=---∑∑∑∑ 总体“群”平均：r r Y Y ⋅=()1
11,2,,n
rj j Y r k n ===∑L
样本“群”平均：11
11n n
r rj rj r j j y y Y Y n n =====∑∑ （r=1,2,…,k ）
注意：这里隐含着抽样类文献的一个普遍假设，变量值的取得过程即实地调查环节不产生任何误差。
如果缺乏这一假设，根据误差公理rj rj y Y =，因而r r y Y =是根本不可能的 。
二、下面通过一个例子
1、
表3
根据表有
总体方差:28.53S =
平均群（行）内方差：2r S =1
3（9.17+9.17+9.17）=9.17
平均层（列）内方差：()21
000010
j S ⋅=+++=L
计算每种抽样的总体均值估计量的方差。
（1）以行为群的整体抽样或者以行为“系统样本”的系统抽样：k=3，n=10，
2
2221(1)1(1)()0wsy sy r N k n N k n V y S S S S N N N N
----=
-=-≈
（2）以列为群（系统样本）的整体抽样或者以列为“系统样本”的系统抽样：k=3，n=10，
22221(1)1(1)()8.25wsy sy j N k n N k n V y S S S S N N N N
⋅----=
-=-≈
（3）以行为层的分层随机抽样（每层抽一个单元）：L=3，n=3，f=3/30
22
1
11() 2.75L
st h h r h f
f V y W S S n
n
=--=
=
≈∑
(4) 以列为层的分层随机抽样（每层抽一个单元）：L=10，n=10，f=10/30
221
11()0j L
st h h h f
f
V y W S S n
n
⋅=--=
=
=∑
（5）简单随机抽样：n=10，f=10/30。
2
1()0.57f V y S n
-=
≈
（6）简单随机抽样：n=3，f=3/30。
2
1() 2.56f V y S n
-=
≈ 2、 下面将表3中的总体单元的顺序重新排列形成表4
根据表有
总体方差:28.53S =
平均群（行）内方差：2r S =1
3（10.23+9.17+6.67）=8.69
平均层（列）内方差：()21
0.890.89000.7110
j S ⋅=++++=K
计算每种抽样的总体均值估计量的方差。
（1）以行为群的整体抽样或者以行为“系统样本”的系统抽样：k=3，n=10，
2
2221(1)1(1)()0.43wsy sy r N k n N k n V y S S S S N N N N
----=
-=-≈
（2）以列为群（系统样本）的整体抽样或者以列为“系统样本”的系统抽样：k=3，n=10，
22221(1)1(1)()7.6 1wsy sy j N k n N k n V y S S S S N N N N
⋅----=
-=-≈
（3）以行为层的分层随机抽样（每层抽一个单元）：L=3，n=3，f=3/30
22
1
11() 2.61L
st h h r h f f V y W S S n
n
=--=
=
≈∑
(4) 以列为层的分层随机抽样（每层抽一个单元）：L=10，n=10，f=10/30
221
11()0.05j L
st h h h f
f
V y W S S n
n
⋅=--=
=
=∑
（5）简单随机抽样：n=10，f=10/30。
2
1()0.57f V y S n
-=
≈
（6）简单随机抽样：n=3，f=3/30。
2
1() 2.56f V y S n
-=
≈
三、总结
从上述1可以看出
（1） 和整群抽样一样，系统抽样的估计精度几乎完全取决于其“系统样本”（群）内的差异与总体差异的对比。
（2）系统抽样与其他抽样方法相比优劣难以定论，可能好也可能差，这完全取决于其“系统样本”（群）内的差异与总体的差异的对比，而这个对比则取决于系统抽样中的总体单元排列顺序。
另外三种方法的比较同样难定优劣，都需要具体情况具体分析。
由上述2可以看出
将结果1与结果2比较，不难发现，简单随机抽样的方差未变，说明简单随机抽样的结果与顺序无关；而系统抽样、整群抽样以及分层抽样的结果都与单元的顺序或组合结构有关。
同时，结果2 相对结果1的极好与极差都有一定的距离，这提示我们在选择抽样方式时，必须多掌握有关单元的顺序或组合结构特点方面的信息，才可做出良好判断。