社会调查研究方法之抽样
社会调查研究方法教案第5章 抽样
第5章抽样（8学时）第一节抽样的意义与作用一、抽样的概念1．总体总体(population)通常与构成它的元素共同定义：总体是构成它的所有元素的集合，元素则是构成总体的最基本单位。
2．样本样本(sample)就是从总体中按一定方式抽取出的—部分元素的集合。
或者说一个样本就是总体的一个子集。
3．抽样明白了总体和样本的概念，再来理解抽样的概念就十分容易了。
所谓抽样(sampling)，指的是从组成某个总体的所有元素的集合中，按一定的方式选择或抽取一部分元素(即抽取总体的一个子集)的过程，或者说，抽样是从总体中按一定方式选择成抽取样本的过程。
4．抽样单位抽样单位(sampling unit)就是一次直接的抽样所使用的基本单位。
抽样单位与构成总体的元素有时是相同的，有时又是不同的。
5．抽样框抽样框(sampling frame)又称做抽样X围，它指的是一次直接抽样时总体中所有抽样单位的。
6．参数值参数值(parameter)也称为总体值，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元素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，7．统计值统计值(statistic)也称为样本值，它是关于样本中某一变量的综合描述，或者说是样本中所有元素的某种特征的综合数量表现。
样本值是从样本的所有元素中计算出来的，它是相应的总体值的估计量。
二、抽样的作用在社会研究中，抽样主要解决的是对象的选取问题，即如何从总体中选出一部分对象作为总体的代表的问题。
本章一开始我们就说过，一项社会研究若能对总体中的全部个体都进行了解，那当然是很好的。
但实际上广大研究人员在时间、经费、人力等方面遇到难题，甚至陷入困境，从而不得不在庞大的总体与有限的时间、人力、经费这二者之间寻求平衡。
以现代统计学和概率论为基础的现代抽样理论，以及不断发展、不断完善的各种抽样方法．正好适应了社会研究的发展和应用的需要，成为社会研究知识体系中必不可少的一部分内容。
抽样调查方法
抽样调查方法抽样调查是社会科学研究中常用的一种数据收集方法，通过对样本进行调查和研究，来推断总体的特征和规律。
在实际调查中，选择合适的抽样方法对于研究结果的准确性和可靠性至关重要。
本文将介绍几种常见的抽样调查方法，并对它们的特点和适用范围进行简要分析。
一、简单随机抽样。
简单随机抽样是最基本的抽样方法之一，其特点是每个样本被选中的概率是相等的，且相互独立。
这种方法适用于总体中各个个体的特征分布均匀的情况，操作简单，且具有较好的代表性。
但是在总体分布不均匀或者样本容量较大时，可能会导致抽样误差较大，需要较大的样本容量来保证结果的可靠性。
二、分层抽样。
分层抽样是将总体按照某种特征分成若干层，然后在每一层中进行简单随机抽样，最后将各层的样本组合在一起，形成最终的样本。
这种抽样方法可以有效控制样本的代表性，保证各个层次的特征都能得到充分的反映。
但是在实际操作中，需要提前了解总体的分层情况，并对各层样本的比例进行合理的确定，操作相对复杂一些。
三、整群抽样。
整群抽样是将总体分成若干个群体，然后随机抽取其中的若干个群体作为样本。
这种方法在总体分布不均匀，且群体内部差异较大的情况下比较适用，可以减小抽样误差，提高调查效率。
但是需要注意的是，群体内部的差异也可能会影响样本的代表性，需要根据实际情况进行合理的选择。
四、系统抽样。
系统抽样是按照一定的规则从总体中选择样本，例如每隔若干个个体进行抽样。
这种方法操作简单，适用于总体有序排列的情况，且样本容量较大的情况下比较有效。
但是需要注意的是，如果总体的周期性规律与抽样规则相吻合，可能会导致样本的偏倚，需要进行合理的调整。
综上所述，不同的抽样调查方法各有特点，适用于不同的调查对象和研究目的。
在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的抽样方法，并结合其他调查技术和分析方法，以确保研究结果的准确性和可靠性。
同时，对于抽样调查过程中可能出现的偏倚和误差，也需要进行合理的控制和修正，以提高研究的科学性和实用性。
社会调查之抽样
5.抽样框(Sampling Frame)
——抽样框也叫抽样范围是指一次抽样时总体中 所有抽样单位的名单.
6.参数值( Parameter )
也称总体指标值,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元素的某种特征 的综合数量表现. 在统计中最常见的参数值时总体某一变量的平均 数, 需要注意的是,参数值只有对总体中的每 一个元素都进行调查或测量才能得到.
2、方便抽样 (Accidental or Convenience Sampling)
——又称任意抽样、偶遇抽样，是指样本的选择完 全根据调查人员的方便来确定，研究者将其在一 定时间内,一定环境里所能遇见或接触到的人均选 入样本的方法 “街头拦截式访问”
特点：
1）假定母体的特性是相同的 2）实施简单，速度较快，比较节省费用 3）抽样误差较大，结果的代表性差，有很大的 偶然性
§2 概率抽样方法
——概率抽样是使总体内的所有个体具有相同的被 抽入样本的概率.这样的样本被称为随机样本.随 机抽样是由等概率地随机抽取的个体所组成.由 于是以概率为依据,所以能避免抽样过程中的人 为误差.保证样本的代表性. 概率抽样可以分为简单随机抽样,等距抽样,分层抽 样,整群抽样,以及多阶段抽样.
3、配额抽样 (Quota Sampling )
——又称定额抽样，是指对母体根据一定标准或某种特性分成 不同群体并事先分配各群体的样本数量，然后再由调查人员 按分配的样本数量在群体内主观地抽取样本 它与分层随机抽样相似,也是按调查对象的某种属性或特征将 总体中所有个体分成若干类或层,然后在各层中抽样,样本中 各层所占的比例与它们在总体中所占的比例一样.但是不同 的是分层抽样中各层子样本是随机抽取的,而定额抽样中各 层的子样本是非随机抽取的.
社会调查研究中抽样主要解决的是
社会调查研究中抽样主要解决的是社会调查研究中抽样主要解决的是样本代表性的问题社会调查研究是科学分析社会现象和问题的一种重要方法。
在进行社会调查的过程中，我们往往无法对整个人群进行全面、详尽的观察和调查，因此需要采用抽样方法来选择代表性样本。
而抽样的主要目的就是解决样本代表性的问题。
抽样是从总体中选取部分个体或单元作为观察对象的过程。
在进行社会调查研究时，总体往往是人群、社会组织、地区等，抽样的目的是基于样本的代表性，使得样本能够准确地反映总体的特征和情况。
首先，社会调查研究中抽样可以解决样本数量的问题。
在面对庞大的总体时，我们无法对所有个体进行调查，因此通过抽样的方式，选取一定数量的样本进行观察和研究，从而减少调查的难度和成本。
通过合理的抽样设计，可以保证样本的数量足够大，使得调查结果具有一定的统计学意义。
其次，抽样可以解决样本多样性的问题。
社会现象复杂多样，涉及不同的人群、地区和组织等，如果只选择少数样本进行调查，那么结果可能会受到局限性的影响，不能全面而准确地反映总体的情况。
因此，通过抽样的方式，可以在样本中包含多样性的个体或单元，使得调查结果更具代表性，能够更好地反映总体的特征和差异。
再次，抽样可以解决样本偏倚的问题。
在抽样过程中，如果没有科学合理的抽样设计，很容易导致样本的偏倚，使得调查结果不够准确。
例如，如果在调查某个问题时，只选择了特定群体的个体作为调查对象，那么调查结果就不能代表整个总体。
因此，在抽样设计过程中，需要注意样本的随机性和代表性，尽量避免样本的偏倚，确保调查结果的准确性和可靠性。
最后，抽样可以解决样本选择的问题。
在面对庞大的总体时，如果不采取抽样方法，我们很难从中选择出具有代表性的样本。
抽样可以通过一系列科学的统计技术，根据总体的特征和需求，选择出能够代表总体的样本。
通过合理的抽样方法，可以充分考虑到总体的各种特征和差异，确保样本的代表性。
综上所述，社会调查研究中抽样主要解决的是样本代表性的问题。
社会调查方法：抽样
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续地以随机方式抽出,并按其先后顺序编制而成。利用随机数表进行抽样的具体步骤为:
(1)先取得一份包含总体所有元素的名单(抽样框);
(2)将总体中所有元素一一按顺序编号;
(3)根据总体规模是几位数来确定从随机数表中选几位数码,如总体规模是4位数,则在随机数表中选
取4位数码;
(4)以总体规模为标准,从随机数表的任一地方开始,按任一方向(横向或竖向)对随机数表中的数码逐
一进行衡量并决定取舍(选取比样本规模小的那些数码);
(5)根据样本规模的要求选择出足够的数码个数;
(6)依据从随机数表中选出的数码,从抽样框中找出它所对应的元素。
社会调查研究中抽样主要解决的是
社会调查研究中抽样主要解决的是社会调查研究中抽样主要解决的是样本代表性问题及其影响社会调查研究是对人类社会现象进行科学观察和分析的方法之一，其目的是了解社会、揭示规律、解决问题。
而抽样是社会调查研究中非常重要的环节，主要解决的是样本代表性问题及其影响。
一、抽样作为调查的基础社会调查研究中，抽样是获取研究所需数据的一种方法，依托于抽样可以方便地收集大量的信息，从而研究者能够基于样本得出对总体的推断。
因此，抽样作为调查的基础，其研究对象从总体中选取，确保样本的代表性是关键。
二、样本代表性的重要性在社会调查研究中，研究者往往无法对整个人群或总体进行研究，而只能通过对一部分样本进行观察和分析，然后推断到整个人群或总体。
因此，样本的代表性问题十分关键。
样本不具备代表性，研究结果的普遍性就会受到严重的质疑，甚至无法推广到整个人群。
所以，样本的代表性是社会调查研究中一个非常重要的问题。
三、抽样方法的选择为了保证样本的代表性，社会调查研究中有多种抽样方法可供选择。
常见的抽样方法有随机抽样、系统抽样、分层抽样等。
其中，随机抽样是应用最为广泛的抽样方法之一，其主要特点是每个人口个体被选择为样本的概率相等。
通过随机抽样，可以有效避免“雪崩效应”和“选择性偏差”，提高样本的代表性。
四、样本代表性受影响的因素除了抽样方法的不同，样本代表性还受到众多因素的影响。
例如，样本容量的大小、样本选择时的时间点、调查对象的特征等都会影响到样本的代表性。
样本容量的大小直接决定了样本所反映的信息量，样本容量越大，样本代表性越高；样本选择的时间点也很重要，因为不同时期的人群特征可能有所变化；此外，调查对象的特征，如性别、年龄、职业等，也需要考虑，以充分代表整个人群。
五、样本选择的策略为了确保样本的代表性，一种常用的策略是采用多层次的样本选择方法。
首先，根据总体的特征，将人群分成若干个层次；然后，在每个层次中进行随机抽样，使得每个层次内的个体在样本中的概率相等。
社会研究方法 第6章
整群抽样
不同子群
子群抽取
整群抽样
优点：简便易行，节省费用 扩大抽样应用范围
缺点： 样本分布不广， 代表性相对较差
适用对象： 总体的不同子群之间差别不大， 而每个子群内部差异较大
五、多段抽样
按抽样元素的隶属、层级关系把抽样过程分为 几个阶段进行：先从总体中随机抽取几个大群， 然后再从这几个大群内随机抽取几个小群，这 样一级级抽下去直到抽到最基本的元素为止。
第六章 抽样
第一节 抽样的意义与作用 第二节 概率抽样的原理与程序 第三节 概率抽样方法 第四节 户内抽样与PPS抽样 第五节 非概率抽样方法 第六节 样本规模与抽样误差
第一节 抽样意义与作用
一、抽样的概念
（1）总体（population）：构成它的所有元素的 集合，用“ N ”表示。
（2）元素（element):构成总体的最基本单位。
出总体内在结构的变量作为分层变量。 c：以那些已有明显层次区分的变量作为分层变量 （2）分层的比例 a：按比例分层抽样 b：不按比例分层抽样
按比例分层抽样
分层
学生
1200
女生1000 （5/6）
男生200 （1/6）
抽 样(120人）
100人 5/6
样 本 20人 1/6 120
按各种类型或层次中单位数目同总体单位数目间 的比例来抽取子样本的方法。可以确保得到一个 与总体结构完全一样的样本。
样本规模的计算
简单随机抽样中样本规模的计算 置信水平对应的临界值
➢
推论总体均值
：
n
t2
e2
பைடு நூலகம்
2
总体的标准差 允许的抽样误差
推论总体成数：
t 2 p(1 p)
社会调查研究方法教案第章 抽样
第5章抽样（8学时）第一节抽样的意义与作用一、抽样的概念1．总体总体(population)通常与构成它的元素共同定义：总体是构成它的所有元素的集合，元素则是构成总体的最基本单位。
2．样本样本(sample)就是从总体中按一定方式抽取出的—部分元素的集合。
或者说一个样本就是总体的一个子集。
3．抽样明白了总体和样本的概念，再来理解抽样的概念就十分容易了。
所谓抽样(sampling)，指的是从组成某个总体的所有元素的集合中，按一定的方式选择或抽取一部分元素(即抽取总体的一个子集)的过程，或者说，抽样是从总体中按一定方式选择成抽取样本的过程。
4．抽样单位抽样单位(samplingunit)就是一次直接的抽样所使用的基本单位。
抽样单位与构成总体的元素有时是相同的，有时又是不同的。
5．抽样框抽样框(samplingframe)又称做抽样范围，它指的是一次直接抽样时总体中所有抽样单位的名单。
6．参数值参数值(parameter)也称为总体值，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元素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，7．统计值统计值(statistic)也称为样本值，它是关于样本中某一变量的综合描述，或者说是样本中所有元素的某种特征的综合数量表现。
样本值是从样本的所有元素中计算出来的，它是相应的总体值的估计量。
二、抽样的作用在社会研究中，抽样主要解决的是对象的选取问题，即如何从总体中选出一部分对象作为总体的代表的问题。
本章一开始我们就说过，一项社会研究若能对总体中的全部个体都进行了解，那当然是很好的。
但实际上广大研究人员在时间、经费、人力等方面遇到难题，甚至陷入困境，从而不得不在庞大的总体与有限的时间、人力、经费这二者之间寻求平衡。
以现代统计学和概率论为基础的现代抽样理论，以及不断发展、不断完善的各种抽样方法．正好适应了社会研究的发展和应用的需要，成为社会研究知识体系中必不可少的一部分内容。
社会调查方法03抽样一
不等概率抽样的后期统计一般要做特殊处理。
举例：20000户居民，按经济收入高低分类，高收 入居民4000户，占总体20%；中等收入12000户， 占总体60%；低收入户4000户，占总体20%，从 中抽取200户，进行购买力调查。
等比例分层抽样 高收入层样本数：200× 20%=40户 中收入层样本数：200× 60%=120户 低收入层样本数：200× 20%=40户
★ 划分 ●★ ■ 子群 ■▼■●● ★■ ▼▼ ★
★● ★● ▼★ ■ ■ ▼ ■ ★● ▼■
随机 抽样
★● ▼■
N
5000 R1 R2 R3 R4 48 …… R130 45 R98 R110
总体
确定分群 特征
53
R1
50
R4
58
R33
群（互不
重叠）
子群
53
48
52
50
47
n
样本
250
等距抽样与简单随机抽样相比，样本分布更为 均匀，抽样误差更小 注意: 等距抽样是以总体的随机排列为前提的， 如果总体的排列出现有规律的分布时，会使等距抽 样产生极大的误差,降低样本的代表性 等距抽样最适用于同质性较高的总体，当总体 内个体类别之间的数目悬殊过大时，样本的代表性 可能较差。在这种情况下应采用另一种分层抽样方 法。
直线等距抽样练习题:
某大学有12000名学生，欲了解 其生活态度，决定采用系统抽样的方法 从中抽查200名学生，用简单随机抽样 的方法抽出第一名学生序号为12，请计
算第十位，第十五位学生的序号是多少?
（二）循环等距抽样(k不为整数)
方法1. 1. 将总体N首尾相连， N K=——，取接近K的整数; 2. 随机起点r从1-N中随机抽取 n 方法2. 调整直线等距抽样 1. 将K的小数点后移，便为整数[K] 2. 确定整数的随机起点[r]，从10-[K]中选 3. 确定非整数的随机起点r，即将[r]的小数点移回来 4. 从r开始，每隔K各单位抽取一个单位 5. 再将所有抽取的号码的小数点略去 特点：所有单位有相同的中选概率1/K
社会调查研究方法之抽样
社会调查研究方法之抽样在社会调查研究中，抽样是一种常见且重要的研究方法。
由于资源和时间的限制，研究人员很少能够对整个受众人群进行调查，而是通过抽样方法从总体中选择一部分样本进行研究。
正确选择和使用抽样方法对于研究的准确性和可靠性都至关重要。
本文将介绍几种常见的抽样方法及其优缺点。
一、简单随机抽样：简单随机抽样是最基本、最常用的抽样方法之一、研究人员通过随机抽取样本的方法，使样本的每个个体有相同的机会被选入研究。
这样可以保证样本具有统计推断的可靠性。
但是，在样本容量较小时，简单随机抽样可能会导致样本与总体之间存在较大的误差。
二、分层抽样：分层抽样是将总体分为若干个层次，然后在每个层次中进行随机抽样。
这种抽样方法能够保证每个层次中的样本都能得到代表，从而更好地反映总体特征。
但是，分层抽样需要依靠研究人员对总体分层的准确性，如果分层不准确，可能导致样本的偏差。
三、整群抽样：整群抽样是指将总体划分为若干个研究单位，然后随机抽取一些研究单位作为样本。
这种抽样方法适用于总体结构复杂，且需要考察整体特征的情况。
整群抽样可以降低调查成本，并且提高了调查的效率。
但是，如果总体的分组不合理，可能会导致样本的偏差。
四、整段抽样：整段抽样是指将总体按照一定的顺序进行排列，然后抽取若干段进行研究。
这种抽样方法适用于总体特征差异较大，且相邻个体之间具有一定的相关性的情况。
整段抽样可以减少误差，并且在一些特定的研究情况下具有独特的优势。
但是，整段抽样在样本容量较小时，可能会导致样本不够代表性。
五、多阶段抽样：多阶段抽样是一种结合多种抽样方法的抽样方式。
研究人员通过先选择大的抽样单位，再从选中的单位中抽取更小的抽样单位，以此类推。
多阶段抽样可以在保证样本代表性的同时，降低调查成本。
但是，多阶段抽样需要仔细设计每个阶段的抽样比例和方法，否则可能导致样本的偏差。
综上所述，抽样是社会调查研究中常见且重要的方法之一、研究人员需要根据研究目的和研究对象的特点，选择合适的抽样方法，并合理设计样本容量和抽样过程，以确保研究结果的准确性和可靠性。
社会学研究方法中的样本选择与抽样技巧
社会学研究方法中的样本选择与抽样技巧在社会学研究中，样本选择与抽样技巧是确保研究结果具有代表性和可靠性的重要环节。
样本选择是指从整体人群中选择一部分个体或单位作为研究对象的过程，而抽样技巧则是实现样本选择的方法和手段。
本文将探讨社会学研究中常用的样本选择和抽样技巧，旨在帮助研究者正确应用和理解这些方法。
一、随机抽样随机抽样是社会学研究中最常用的抽样方法之一。
其基本原则是每个人或单位都有相等的机会被选入样本，从而保证了样本的代表性。
随机抽样可分为简单随机抽样、整群随机抽样和分层随机抽样。
1. 简单随机抽样简单随机抽样是最基本的抽样方法，即从整体人群中随机选择样本。
研究者可以利用随机数表或随机数发生器，按照一定的规则进行抽样，从而确保每个个体或单位被选中的机会相等。
2. 整群随机抽样整群随机抽样是将人群分成若干个群体，然后随机选择其中的某几个群体作为样本。
这种方法常用于研究涉及到群体特征的问题，比如研究某地区的教育现状时，可以先将该地区的学校划分为若干群体，再从这些群体中进行随机抽样。
3. 分层随机抽样分层随机抽样是将人群按照某一特征进行分层，然后从各层中随机选择样本。
例如，研究某市人口分布时，可以将该市按照居住区划分为几个层次，再从各层中进行随机抽样。
这种方法能够保证每个层次的人群在样本中都有一定的代表性。
二、非随机抽样除了随机抽样，社会学研究也常使用非随机抽样方法，它们主要包括方便抽样、判断抽样和配额抽样等。
这些方法相对于随机抽样来说，不太能保证样本的代表性，但有时可以提供研究的有效性和效率。
1. 方便抽样方便抽样是指根据研究者的方便或主观意愿选择样本。
这种方法常用于一些探索性研究或初步调查，因为它能够在较短时间内获取样本数据。
但是，由于样本来源的主观性和局限性，方便抽样的结果可能存在偏差，因此在做研究时需要谨慎使用。
2. 判断抽样判断抽样是研究者根据自己的专业判断选择样本。
例如，对于某些特定调查对象，研究者会根据其在社会群体中的重要性、代表性或特殊性来选择样本。
现代调查研究方法第4讲-抽样方法
XX 大 学
文科
理工科
医科
博硕本本本本 士士科科科科 研研四三二一 究究年年年年 生生级级级级
222222 个个个个个个 班班班班班班
博硕本本本本
士士科科科科
研研四三二一
究究年年年年
生生级级级级
2 2 22
22
个个个个个个
班班班班班班
博硕本本本本 士士科科科科 研研四三二一 究究年年年年 生生级级级级
2021/5/23
• 反例：有关二战士兵的经 典研究
26
3、分层抽样
• 定义：又称类型抽样，是 • 优点：(1)降低抽样误差、
先将总体中的所有元素按 提高抽样的精度；(2)便于
某种特征或标志（如性别、 了解总体内不同层次的情
年龄、职业或地域等）划 况；(3)便于对总体中不同
分成若干类型或层次，然 的层次或类别进行单独或
• 缺点：需要知道每一个群 的规模。如果无法知道其 规模，就不知道其比例。
• 图示（下页）
35
从100家不同规模企业（共2万名职工）中抽取1000名 职工：先抽20家，再从这20家分别抽取50名职工。
2021/5/23
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例1：“XX大学学生学习、生活状况调查”抽样设计
1、研究总体 XX大学全日制在校本科生、研究生。
• 抽样的作用 • 由部分映射整体 • 节省时间、人力、经费等
2021/5/23
3
回顾
• 抽样术语 • 总体：所有元素的集合（N） • 样本：从总体中按一定方式抽取出的一部分元素的 集合（n） • 抽样单位：一次直接的抽样所使用的基本单位（个 体、群体、家庭、社区） • 抽样框：抽样范围，总体中所有元素的名单 • 参数值：总体值 • 统计值：样本值（以样本统计值来推论总体参数值） • 置信水平（置信度）：总体参数值落在样本统计值 某一区间中的把握性程度（概率），反映抽样的可 靠性程度（99%、95%、90%） • 置信区间：抽样的精确性程度（区间越小，误差越 小，反之亦然）
社会调查问卷如何抽样分析
社会调查问卷如何抽样分析社会调查问卷是一种常用的社会科学研究工具，通过收集大量的调查数据来了解社会现象及其相关因素。
然而，在进行社会调查时，研究者往往很难对整个人群进行全面调查，因此需要采用抽样方法来代表整体人群进行分析。
下面将介绍一些常见的抽样方法及其分析原理。
首先，简单随机抽样是最基本的抽样方法之一。
在进行调查时，研究者从总体中随机选择一定数量的样本进行调查。
这种抽样方法的优点是简单易行，样本具有代表性。
在分析时，可以使用统计学中的方法，如平均数、比例等，来推断整体人群的特征。
其次，系统抽样是另一种常用的抽样方法。
研究者将总体按照一定的规则排列，然后从中随机选择一个起始点，然后按照固定的间隔选择样本。
这种抽样方法适用于总体有一定的规律性分布的情况。
在分析时，可以根据样本的特征，进行类似于简单随机抽样的分析。
另外，分层抽样也是常见的抽样方法之一。
研究者将总体按照某些特征进行分层，然后从每个层中随机选择一定数量的样本进行调查。
这种抽样方法可以保证不同层次的样本都能得到充分的代表性。
在分析时，可以对每个层次进行单独的分析，并综合得出整体人群的特征。
此外，整群抽样是一种适用于特定情况的抽样方法。
研究者将总体分为若干个互不重叠的群体，然后随机选择一部分群体进行调查。
这种抽样方法适用于群体内部差异较小的情况。
在分析时，可以根据群体的特征进行分析，并推断整个总体的特征。
最后，需要强调的是，不同的抽样方法适用于不同的调查对象和研究目的。
在实际应用中，研究者应根据具体情况选择合适的抽样方法，并且在分析时要注意样本的代表性和可靠性。
同时，还应注意抽样误差的控制，以提高研究结果的准确性和可信度。
总之，社会调查问卷的抽样分析是一项重要的研究工作。
通过合理选择抽样方法，并在分析时考虑样本的代表性和误差控制，可以提高研究结果的可靠性和有效性。
希望本文能对读者理解和应用社会调查问卷的抽样分析方法有所帮助。
社会调查研究方法4抽样-王强
其具体做法如下：首先，确定抽样单位。 根据该县社会组织的4个层次，即乡镇、 行政村、自然村和户，应采取4段随机抽 样方法抽取样本，并确定乡镇为第1级单 位，行政村为第2级单位，自然村为第3级 单位，户为第4级单位然后，采取不同抽 样方法，分4段逐步抽取样本：
一段抽样，从县抽到乡镇。由于该县乡镇之间经 济发展状况差异较大，因而应采用宜于这类抽样 单位的类型分层抽样。
五、多段抽样
多段抽样是按抽样元素的隶属关系 或层次关系，把抽样过程分为两个 或以上阶段进行。
在社会研究中，当总体 的规模特别大，或者总体 分布的范围特别广时，研 究者一般采取多段抽样的 方法来抽取样本。
具体步骤
要在类别和个体之间保持 合适的比例 。
先从总体中随机抽取若干大群(组)，再从这几个大 群(组)内抽取几个小群(组)，这样一层层抽下来，直 至抽到最基本的抽样元素为止。
随机数字表一部分
行1
2
34 5 6
7
801 33993 41249 76123 16507 57399 77922 36198
802 39041 05779 74278 75301 01779 60768 22023
803 56011 26839 38501 03321 43259 73148 43615
808 42765 23855 38451 11482 32671 52126 23800
809 66561 56130 30356 54034 53996 98874 78001
810 50670 13172 31460 20224 34293 59458 24410
811 53971 08701 38356 36149 10891 05178 55653
现代社会调查方法之抽样
当样本容量为2个时，根据组合公式计算总共可以抽取45个不同的样 本，这些样本的平均数范围从6.5年（当）到14.5年，其中会产生一 些相同的平均数，比如6-14，7-13，8-12，9-11这四个样本的平均 数都是10年。
当样本容量为3个时，可以抽取120个样本，这些样本的 平均数范围从7年到14年，其中相同的平均数更多。
一、抽样的意义与作用
•抽样单位（sampling unit） 一次直接的抽样所使用的基本单位。 抽样单位与构成总体的元素有时是相同有时又不同。 如12.8万大学生，当以1000名大学生作为样本时？当以40个班级 作为样本时？
•抽样框（sampling frame） 抽样范围，指一次直接抽样时总体中 所有抽样单位的名单 。
制定抽样框：依据已经明确界定的总体范围，收集总体 中全部抽样单位的名单，并通过对名单进行统一编号来 建立起供抽样使用的抽样框
决定抽样方案：选择抽样方法，确定样本规模
实际抽取样本：1.先抽好样本，再调查 一边调查（样本规模较大时）
2.一边抽样
评估样本质量:对样本的质量、代表性、偏差等进行初 步的检验和衡量
• 4、在抽样框中，自A开始，每隔K个元素抽取一个元素， 即所抽元素编号为A，A+K，A+2K，…A+（n-1）K。
• 5、将这n个元素合起来，就构成了该总体的一个样本。
• 系统抽样例子： • 某校3000名新生中抽取100名样本。 • 3000/100=30 • 每隔30人取1名。起始值是2号，下一个就是32号。依次类推。
三、概率抽样的方法
（一）简单随机抽样：
又称纯随机抽样，是按照等概率原则直接从含有N个元素的总体 中抽取n个元素组成样本（N>n），常用的办法是抽签。概率抽样 的最基本形式 。
8社会研究方法之概率抽样方法
二、系统抽样
步骤
方法
特点
首先将总体中各 单位按一定顺序 排列，根据样本 容量要求确定抽 选间隔，然后随 机确定起点，每 隔一定的间隔抽 取一个单位的一 种抽样方式。是 纯随机抽样的变 种
先将总体从1～N 相继编号，并计算 抽样距离K=N/n。 式中N为总体单位 总数，n为样本容 量。然后在1～K中 抽一随机数k1，作 为样本的第一个单 位，接着取 k1+K,k1+2K…… ，直至抽够n个单 位为止
的情况。
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想一想：
假设某地区有高中生2400人，初 中生10900人，小学生11000人。 此地区教育部门为了了解本地区中 小学生的近视情况及其形成原因， 要从本地区的中小学生中抽取1% 的学生进行调查。你认为应当怎样 抽取样本？能在14300人中任意取 143个吗？能将143个份额均分到 这三部分中吗？
当总体是由差异 明显的几部分 组成时，往往 选择分层抽样 的方法
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三、分层抽样/类型抽样
想一想：如何把图示补充完整
分类
随机 抽样
总体
分层
样本
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分层抽样的特点：
当一个总体内部分1 层明显时，能克服简单随机抽样和
等距抽样的缺点。
在不增加样本规模2的前提下降低抽样误差，提高抽样
精度。
有些研究不仅要了3解总体的情况，还要了解某些类别
（二）特点
按抽样元素的隶属关 系或层次关系，把抽 样分为几个阶段进行。
e.g.大学—院系—班级—学生
优点：不需要总体全 部名单，抽样较容易； 节约人力物力 缺点：每级抽样都会 有误差，故误差较大
15
例：假设某市共有2.4万名教师，分布在10个区200所 学校中，现抽取一个由1200名教师组成的样本，按照 三阶段抽样的方法，抽样方案有：
社会调查研究中抽样主要解决的是
社会调查研究中抽样主要解决的是社会调查研究中抽样主要解决的是样本代表性问题在社会科学研究中，抽样是一种常见的研究方法，用于从整体中选择一部分样本进行调查或观察，以便了解整体情况。
抽样的核心目标是确保样本的代表性，即能够准确反映整体的特征和情况。
因此，在社会调查研究中，抽样主要解决的是样本代表性问题。
1. 什么是样本代表性问题样本代表性问题是指在抽样过程中，所选取的样本是否能够很好地代表整体。
如果样本代表性不足，那么研究的结论就可能不够准确或具有误导性。
因此，确保样本的代表性是社会调查研究中非常重要的一环。
2. 抽样方法的选择为了解决样本代表性问题，研究人员需要选择合适的抽样方法。
常见的抽样方法包括随机抽样、分层抽样、整群抽样等。
其中，随机抽样是最常用的抽样方法之一，它可以保证每个个体被选入样本的概率相等，从而增加样本的代表性。
3. 样本容量的确定在进行社会调查研究时，研究人员还需要确定样本的容量大小。
样本容量的确定需要考虑到研究目的、研究对象的多样性程度以及研究资源的限制等因素。
一般来说，样本容量越大，样本的代表性越高，但也会带来更高的调查成本和工作量。
4. 样本分布的均衡在进行社会调查研究时，样本分布的均衡也是样本代表性的重要方面。
研究人员需要确保样本在各个关键变量上的分布与整体人群的分布相似，以保证样本的代表性。
如果样本分布不均衡，可能导致研究结果的偏倚。
5. 抽样误差的控制在社会调查研究中，抽样误差是无法避免的。
抽样误差是指样本结果与总体结果之间的差异。
为了控制抽样误差，研究人员可以通过增加样本容量、提高抽样方法的精确性以及进行数据加权等方法来减小误差。
同时，研究人员还可以利用统计方法进行抽样误差的估计和可信区间的计算。
总结：社会调查研究中，抽样主要解决的是样本代表性问题。
通过选择合适的抽样方法、确定适当的样本容量、保持样本分布的均衡以及控制抽样误差，研究人员可以提高样本的代表性，确保研究结果的准确性和可靠性。
社会调研中的样本调查方法
社会调研中的样本调查方法社会调研是一种系统性收集和分析社会现象、问题和趋势的方法，对研究人员来说，样本调查是一种重要的数据收集方法。
本文将探讨社会调研中常用的样本调查方法，包括随机抽样、分层抽样和整群抽样。
一、随机抽样随机抽样是社会科学研究中最常用的抽样方法之一。
它通过随机选择被调查对象，确保每个人有相等的机会参与调查，从而提高研究结果的代表性和可靠性。
随机抽样方法包括简单随机抽样和系统抽样。
简单随机抽样是指从总体中随机地选择样本。
研究人员可以使用现代科技手段，如随机数生成器，来确定抽样样本。
对于简单随机抽样，需要确保每个样本都是独立的，且每个样本有相等的机会被选中。
系统抽样是一种根据一定的规则选择样本的方法。
例如，在一名研究人员每天调查十个人的任务中，可以通过每隔五个人选择一个样本的方式进行抽样。
二、分层抽样分层抽样是将总体分成不同的层次，并从每个层次中抽取样本。
这种方法可以确保研究结果对总体具有代表性，并提高研究的效率。
分层抽样可根据不同的特征进行分类，如按性别、年龄、教育水平等特征。
研究人员需要确定要研究的总体的特征，并将其分为若干个层次。
从每个层次中随机选择一定数量的样本，以保证样本在每个层次中的分布与总体相似。
分层抽样方法可以提高样本在每个层次中的代表性，并减少误差。
它可以提供更详细和准确的研究结果，因为不同层次的样本可以为不同层次的因素提供信息。
三、整群抽样整群抽样是一种将总体分成若干群体，然后随机选择部分群体进行调查的方法。
这种方法常用于大规模调查，能够减少研究所需的时间和资金。
研究人员需要将总体划分为不同的群体，群体之间应具有一定的内在相似性。
在随机选择一定数量的群体进行调查，并在每个群体中抽取全部或部分个体作为样本。
整群抽样方法可以减少样本调查的成本和工作量，尤其适用于人口分布广泛的调研项目。
然而，由于抽样过程中存在着群体间的差异和个体间的差异，因此在分析研究结果时需要对这些差异进行充分考虑。
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第四讲 抽样
本讲内容要点
第2节 非概率抽样方法
第3节 概率抽样的 基本原理
• 抽样分布
✓ 抽样分布(sampling distribution)：所有可能的样本统计值 所构成的分布
它是个理论上的概率分布，实际研究中几乎总是无法得到
✓ 分层抽样通过将总体划分为不同层，达到降低总体分布方差 的目的
✓ 样本规模小时，规模上很小的增加会带来精确度的明显增加； 样本规模大时收效甚微
• 非抽样误差
✓ 在调查、测量、记录、填答、汇总等工作中所出现的误 差
• 中心极限定理（central limit theorem）
✓ 若从一个均值μ、方差为的总体中抽取规模为n的随机样 本，随着样本规模n的增大，样本均值的分布（即抽样 分布）将越来越趋近于均值μ、方差/n的正态分布
本讲结束，谢谢!
✓ 它确定了样本均值抽样分布的形状
✓ 确定了样本分布、总体分布与抽样分布之间的联系
Snedecor & Cochran(1967)，取自William G.Cochran. 1977. Sampling Techniques(third edition) . John Wiley & Sons, pp.19
根据统计学原理，可确定某些样本统计值的抽样分布
• 抽样误差(sampling error)
✓ 样本的统计值与总体参数之间的误差，抽样本身随机性引起
✓ 体采用抽样方法的使用，故被称作抽样误差，取决于 总体分布方差和抽样规模
✓ 简单随机抽样中以扩大样本规模的方式降低抽样误差