样本的确定 -非概率抽样
市场调研中的样本选择与样本量确定方法
市场调研中的样本选择与样本量确定方法在市场调研过程中，样本选择和样本量确定是非常重要的步骤。
合理的样本选择和样本量确定方法可以确保调研数据具有代表性和可信度。
本文将介绍市场调研中常用的样本选择和样本量确定方法，并对其优缺点进行详细分析。
一、样本选择方法1. 简单随机抽样简单随机抽样是指从总体中按照相同的概率独立地随机选择样本的方法。
这种方法能够确保每个样本的选择机会相等，具有代表性。
但是，在实际应用中，可能会存在抽取样本不完全随机的情况，导致样本选择的偏倚。
2. 系统抽样系统抽样是按照一定的规律从总体中选择样本的方法，例如每隔固定的间隔选择一个样本。
这种方法相对简便，但可能会引入一定的抽样偏倚。
3. 分层抽样分层抽样方法是将总体划分为若干个互不重叠的子总体，然后从每个子总体中进行抽样。
这种方法可以保证每个子总体的代表性，适用于样本选择上具有多个明显特征的总体。
4. 整群抽样整群抽样是指将总体分成若干个互不重叠的群体，然后从中随机选择若干个群体作为样本。
这种方法适用于总体具有自然形成的群体，例如某个地区的消费者群体。
二、样本量确定方法1. 经验法经验法是根据研究者的经验和专业知识来确定样本量。
这种方法操作简单，但容易受主观因素的影响，不够科学准确。
2. 公式法公式法是根据统计学原理和抽样误差要求来确定样本量。
常用的公式包括通过总体标准差来计算样本量的公式和通过总体比例来计算样本量的公式。
这种方法相对科学准确，但需要掌握一定的统计学知识。
3. 置信度和置信水平法置信度和置信水平法是根据置信度和置信水平来确定样本量。
研究者可以根据不同的置信度和置信水平来确定合适的样本量。
这种方法能够更好地控制研究结果的可靠性。
4. 功效分析法功效分析法是通过设定研究效应值和研究检验的显著性水平，来确定样本量。
这种方法可以帮助研究者评估样本量对研究结论的影响，并给出具体的样本量要求。
在确定样本量时，还需要考虑研究的目的、资源限制和可行性。
毕业论文中的样本选择和样本量确定
毕业论文中的样本选择和样本量确定样本选择和样本量确定在毕业论文中是非常重要的步骤。
本文将从样本选择的原则、样本量的确定方法以及在毕业论文中如何合理应用这些方法等方面进行探讨。
1. 样本选择的原则在毕业论文中，样本选择要遵循一定的原则，以保证样本的代表性和可靠性。
以下是几个常用的样本选择原则：（1）随机抽样原则：通过使用随机数表或随机数发生器，从目标总体中等概率地抽取样本，以排除主观因素对样本的影响，从而提高样本的代表性。
（2）分层抽样原则：当总体可以分为若干个互相独立的子总体时，可以先按照某种特征将总体划分为若干个层次，然后在各个层次上进行简单随机抽样，以保证样本在各个层次上的分布与总体相似。
（3）滚动抽样原则：在研究进行过程中，根据实际情况逐步增加或调整样本量，以使样本更具代表性，并能反映研究对象的变化趋势。
2. 样本量的确定方法合理确定样本量是保证研究结果可靠性的重要环节。
以下是几种常用的样本量确定方法：（1）经验公式法：根据经验公式确定样本量，例如当总体容量较大时，可使用经验公式n = Z^2 * P * (1-P) / E^2来估算样本量，其中Z表示显著性水平对应的Z值，P表示总体比例，E表示误差容忍度。
（2）专家判断法：根据经验或领域专家的判断确定样本量，考虑研究内容的特殊性和独特性，综合考虑相关因素。
（3）统计学方法：通过统计学方法进行样本量的计算，根据研究设计、假设检验的力和效应大小等因素进行样本量计算，以保证研究结果的准确性。
3. 在毕业论文中的应用在毕业论文中，样本选择和样本量确定的具体应用取决于研究的目标和方法。
以下是几个常见的情况：（1）问卷调查：在进行问卷调查时，可以根据研究的目标和受众群体的特点，采用随机抽样原则进行样本选择，并根据样本调查结果进行样本量的确定，以便获取可靠的统计数据。
（2）实证研究：在进行实证研究时，可以根据研究的问题和目标，选择适当的样本选择原则，并根据相关的统计学方法确定样本量，以获得可信的实证结果。
样本量的确定
样本量的确定1. 二值分布(估计比例时的样本容量)这种情况下，表明可能的采样结果只有两种情况，即是与非的问题。
比如调查某一批产品的合格率。
样本量的确定主要受以下几个因素影响：置信水平α、所能接受的抽样偏差e (估计值与真实值的最大偏差)、总体数量N ；通过置信水平即可查表确定z 。
通常情况下置信水平选择95%。
抽样偏差为±5%，不过也不完全一定，抽样偏差的确定还是要考虑实际情况，比如最小的调查估计值p=5%，此时抽样偏差就应该小于5%。
这时，就可以确定样本量：222(1)(1)z p p n z p p e N-=-+P 值的确定：用以前类似样本得到的结果来近似，如果完全不知道就设p=，因为此时方差最大，可求得一个比较保守的样本容量。
样本容量和在p=时运用简单随机抽样估计p 值得到的抽样偏差e如果总体容量N 非常大，可近似为无穷，那么上面这个公式可简化成：22(1)z p p n e -=事实上当总体容量很小时，不会采用抽样调查，而是普查了。
2. 正态分布(估计均值时的样本容量)在这种情况下，表明采样的结果是具有多样性的，并不局限在0、1上。
比如对某一城市老年人的患病年龄进行统计。
这个时候，样本量同样受如下几个因素影响：置信水平α、所能接受的抽样偏差e (估计值与真实值的最大偏差)、总体数量N 。
样本量为：22222z S n z S e N=+S 表明的是总体标准差，这个可以用以前类似样本得到的S 或是实验调查样本的S 来近似。
同样，如果总体容量N 非常大，可近似为无穷，那么上面这个公式可简化成：222z S n e=理论基础：根据数理统计知识，样本均值对总体均值可构造如下统计量：xX uσ-，他满足标准正态分布，查表即可得到某一显著性水平下这个统计量的值，这里面的x σ表示总体均值估计量的标准误差。
在无放回简单随机抽样情况下，总体均值估计量的标准误差表达式：x σ=如果误差界限设为e ，那么：(1)n Sez N N=-解得：22222z S n z S e N=+对于二值分布，p 的总体方差为：2(1)S p p =-此时：222(1)(1)z p p n z p p e N-=-+当然，这里只考虑了简单随机抽样，对于分层抽样和整群抽样，需要再乘以一个设计效应，分层抽样效率高于简单随机抽样，效应因子小于1，整群抽样效率低于简单随机抽样，效应因子大于1.总体大小对于样本量也是有影响的，当总体个数越小时，影响越明显。
论文写作中的样本选择与样本量确定
论文写作中的样本选择与样本量确定在论文写作中，选择合适的样本和确定适当的样本量是非常重要的。
样本选择和样本量的合理确定可以保证研究结果的准确性和可靠性，同时也能够提高研究的实用性和推广价值。
本文将从样本选择的原则、样本量的确定方法以及样本选择与样本量确定的常见误区这三个方面来进行论述。
一、样本选择的原则在进行样本选择时，需要遵循以下原则：1.代表性原则：样本应该能够代表整个受众群体或者研究对象的特性。
样本的选择应该尽量保证各类群体在样本中的比例与实际情况一致，避免偏向某个特定群体而导致结果不准确。
2.随机性原则：随机选择样本可以减少主观偏好的影响，提高研究结果的可靠性。
随机选择样本的方法可以采用随机数表或者随机数生成器，确保每个个体都有被选中的机会，避免非随机选择引入的偏差。
3.样本的充分性原则：样本的数量应该足够大，以便能够得出具有统计学意义的结果。
通常情况下，样本量越大，结果越准确。
但是也需要根据研究具体情况来确定样本量，不能盲目地追求大样本。
二、样本量的确定方法确定适当的样本量是一个综合考虑多种因素的过程，以下是一些常用的样本量确定方法：1.统计学方法：通过计算样本量公式来确定样本的大小。
根据研究的类型和研究目的，选择合适的统计学方法，如均值比较、相关性分析、回归分析等。
根据所选统计学方法和预期效应的大小，计算出需要的样本量。
2.经验法则：根据以往研究的经验，确定大致的样本量范围。
根据研究的主题和目的，参考已有研究的样本量，可以给出一个初步的样本量范围，在实际研究中再进行适当调整。
3.研究资源和时间的限制：考虑到实际研究的资源和时间限制，确定可实施的样本量范围。
在研究资源和时间有限的情况下，可以根据可行性来确定合适的样本量。
三、样本选择与样本量确定的常见误区在进行样本选择和样本量确定时，需要注意避免以下误区：1.小样本误区：样本量过小会导致结果的不准确性，难以得出具有代表性的结论。
过小的样本容易受到个别观察值的影响，不能够反映整体情况。
统计学中的样本量确定方法
统计学中的样本量确定方法统计学中，样本量的确定对于研究的可靠性和准确性至关重要。
合理确定样本量可以保证研究结果的有效性，避免结果偏差，并且可以减少资源浪费。
本文将介绍统计学中的样本量确定方法。
一、样本量的重要性在进行统计研究时，我们通常无法对所有感兴趣的个体进行调查或实验。
相反，研究者将从整个群体中选取一部分个体，即样本进行研究。
因此，样本量的大小直接影响到研究结果的可靠性和推广性。
二、简单随机抽样方法简单随机抽样是最常用的样本抽取方法之一，它要求每个个体具有相同的被抽取概率。
在确定样本量时，我们需要考虑一些因素，如总体的大小、总体的方差、误差容忍度和置信水平等。
三、基于假设检验的样本量确定方法在某些情况下，我们需要根据假设检验的需求来确定样本量。
假设检验是统计学中用来检测两个或多个群体差异的方法。
样本量的确定可以通过根据所需的效应大小和显著性水平来选择。
四、基于置信区间的样本量确定方法当我们希望估计总体的某个参数，并且给出一个置信区间时，可以使用基于置信区间的样本量确定方法。
这种方法旨在控制估计的精确性，以便使置信区间的宽度在可接受的范围内。
五、借助统计软件进行样本量计算在实际研究中，我们可以使用各种统计软件来计算样本量。
这些软件提供了各种样本量确定方法的计算工具，使我们能够根据具体情况快速准确地确定样本量。
六、样本量确定的注意事项确定样本量时，还需要注意以下几个方面：1. 确定研究目标和问题，明确需要估计或推断的参数；2. 考虑资源和时间限制，合理平衡研究目的和可行性；3. 在确定样本量时，选择合适的统计方法和分析技术；4. 根据所选方法和技术，选取适当的效应大小、显著性水平和置信水平。
结论样本量的确定是统计学研究中的重要环节。
合理确定样本量可以保证研究结果的可靠性和准确性。
本文介绍了统计学中常用的样本量确定方法，包括简单随机抽样方法、基于假设检验的样本量确定方法、基于置信区间的样本量确定方法以及借助统计软件进行样本量计算等。
产品质量检测中的抽样方法与样本容量确定
产品质量检测中的抽样方法与样本容量确定产品质量是消费者关注的重要指标之一，而产品的质量检测则是确保产品符合相关标准和要求的关键环节。
其中，抽样方法与样本容量确定是产品质量检测过程中的关键问题。
本文就产品质量检测中的抽样方法与样本容量确定进行探讨。
一、抽样方法的选择不同的产品质量检测需要采用不同的抽样方法。
常见的抽样方法有随机抽样、分层抽样和整群抽样等。
随机抽样是指从一个总体中以随机的方式抽取样本，将其作为总体的一个子集进行检测。
这种方法能保证样本具有代表性，减小误差。
分层抽样是指将总体分成若干层次，从每一层次中分别抽取一定数量的样本，以保证样本充分代表各个层次的特征。
而整群抽样则是指将总体分成若干个相似的群体，然后从中随机抽取一个或多个群体作为样本。
通过不同的抽样方法，可以降低抽样误差，提高样本的代表性。
二、样本容量的确定样本容量的确定需要根据产品的特性、质量标准和检测要求等因素进行综合考虑。
如果样本容量过小，可能导致抽样误差过大，无法反映产品总体的真实情况；而样本容量过大，则会增加检测成本和时间。
一般来说，样本容量的确定需要考虑以下几个因素：1.产品特性：不同的产品具有不同的特性，需要根据产品的特点确定相应的样本容量。
例如，对于体积较大的产品，可以适当增加样本容量，以保证检测结果的准确性。
2.质量标准：产品的质量标准是决定样本容量的重要因素之一。
如果产品的质量标准相对宽松，可以适当缩小样本容量；而如果产品的质量标准较为严格，需要增加样本容量以保证抽样结果的可靠性。
3.检测要求：不同的检测要求对样本容量也会有所影响。
如果对产品的合格率要求较高，需要增加样本容量以提高检测的精度和可信度。
在确定样本容量时，还应该综合考虑资源限制、时间要求和经济成本等因素。
例如，如果资源有限，可以采用抽样检测的方法，通过少量样本对产品进行检测，以降低成本和节约时间。
总之，产品质量检测中的抽样方法与样本容量的确定是确保检测结果准确可靠的关键环节。
产品质量检测中的抽样与样本量确定
产品质量检测中的抽样与样本量确定产品质量检测是确保产品符合标准要求的关键环节。
而在进行产品质量检测时，抽样与样本量的确定是一个重要的问题。
本文将从抽样的目的、方法以及样本量确定的依据等方面进行探讨。
一、抽样的目的在进行产品质量检测时，完全检测所有产品是不现实的，同时也是不必要的。
抽样的目的是从整体中获取代表性的样本，以此推测整体的质量情况。
通过合适的抽样方法，可以减少成本和时间，同时还能够提高检测的效率。
二、抽样的方法1. 随机抽样随机抽样是指从总体中以完全随机的方式选择样本。
这种抽样方法的好处是能够消除选择偏差，使得样本具有代表性。
随机抽样可以采用抽签、随机数生成器等方式进行，确保每个样本都有平等的机会被选中。
2. 分层抽样分层抽样是基于总体的特征将总体划分为若干层次，然后从各层中抽取样本。
这种抽样方法适用于总体内部具有差异较大的情况。
通过分层抽样，可以保证样本更加具有代表性，减小误差。
3. 整群抽样整群抽样是指将总体划分为若干群体，然后从中抽取群体作为样本。
这种抽样方法适用于总体内部群体特征相似的情况。
整群抽样的优势在于简化了抽样的过程，同时也减少了误差。
三、样本量确定的依据确定合适的样本量对于产品质量检测的准确性至关重要。
样本量的确定主要需要考虑以下几个因素：1. 总体容量总体容量的大小直接影响样本量的确定。
一般来说，总体容量越大，所需样本量越大，以保证结果的准确性。
2. 置信水平置信水平是对结果的可信度的度量。
常见的置信水平有95%和99%。
置信水平越高，所需样本量越大。
3. 容忍误差容忍误差是指在样本检测时允许的误差范围。
一般来说，容忍误差越小，所需样本量越大。
4. 产品属性不同的产品属性对样本量的确定也有影响。
例如，对于质量稳定的产品，所需样本量较小；而对于质量易变的产品，所需样本量则较大。
综上所述，在产品质量检测中，抽样与样本量的确定起着重要的作用。
通过合适的抽样方法，可以提高检测效率和减少成本；而通过对样本量的合理确定，可以保证结果的准确性和可信度。
抽样样本量的确定
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7．回答率
所有的调查都会遇到无回答的困扰即： 由于某些原因，不能获得被抽中样本单位的信息
当一个被调查单位的所有或几乎所有的数据都缺 失时，我们就称之为完全无回答（或称单位无回答）
培训访员，等等），这样做可能更有效率
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4．总体的变异程度
调查总体中，我们所研究的项目或指标，对于不 同的个人、住户或企业，得到的估计结果可能会有很 大的不同。虽然我们不能控制这种变异性，但它的大 小却影响到了给定精度水平下，研究项目所必需的样 本容量。
SSI
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我们来看假设有一个首次开展的调查，试图估 计对某企业提供的服务持满意态度的顾客比例。对 “顾客满意”这一指标，设置两个可能的值：满意 或者不满意。
❖ 整群抽样得到的估计值，其精度通常低于使用同一估 计量进行估计时的简单随机抽样的估计值的精度
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设计效果因子
一般来说，当样本容量的计算公式假定为简单随机抽样SRS， 但使用的是更复杂的选样方式时，达到既定精度所需的样本容量应
该乘以设计效果因子。
设计效果=对于同样规模的样本容量，给定样本设计下 估计量的抽样方差对简单随机抽样估计量的 抽样方差的比率。
其中，总体方差S2是最不容易得到的，通常需要根 据过去对类似总体所做的研究作近似计算。
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求比例样本容量的确定
下面用一个例子，说明估计比例问题时样本容量的确定过程。
在这一例子中，所需的精度是根据误差界限确定的，所研究的指标 取两个值，即P和1-P。 在这种情况下，对于大总体，且估计量服从正态分布时， P的总体方差为：
抽样方法及样本量的确定
抽样方法及样本量的确定在社会科学研究中，抽样方法及样本量的确定是非常重要的环节。
抽样方法是指从总体中选择一部分样本进行研究，以代表总体特征的一种方法。
而样本量的确定则涉及到研究的可靠性和有效性。
本文将探讨抽样方法的选择以及样本量的确定。
一、抽样方法的选择1. 简单随机抽样简单随机抽样是一种基本的抽样方法，它通过随机选择样本，确保每个个体都有相等的机会被选中。
这种方法适用于总体分布均匀且规模较小的情况。
例如，当我们想要研究某个小城市的居民对某一政策的态度时，可以使用简单随机抽样方法。
2. 分层抽样分层抽样是将总体划分为若干层次，然后从每个层次中随机选择样本。
这种方法适用于总体具有明显的层次结构的情况。
例如，当我们想要研究一个城市的不同社区对某一政策的态度时，可以将城市划分为不同的社区层次，然后从每个社区中随机选择样本。
3. 整群抽样整群抽样是将总体划分为若干个群组，然后随机选择一部分群组作为样本进行研究。
这种方法适用于总体群组之间差异较大的情况。
例如，当我们想要研究某个国家的不同地区对某一政策的态度时，可以将国家划分为不同的地区群组，然后随机选择一部分地区进行研究。
二、样本量的确定确定样本量的大小是保证研究结果准确性和可靠性的关键因素。
样本量过小可能导致结果的不可靠，样本量过大则可能浪费资源。
确定样本量的大小需要考虑以下几个因素：1. 总体大小总体大小是影响样本量确定的一个重要因素。
当总体较大时，样本量可以相对较小；当总体较小时，样本量应相对较大。
2. 置信水平置信水平是指研究结果的可靠程度。
常见的置信水平有95%和99%。
置信水平越高，样本量需要越大。
3. 允许误差允许误差是指研究结果与总体特征之间的差异。
允许误差越小，样本量需要越大。
4. 方差方差是指总体内个体之间的差异程度。
方差越大，样本量需要越大。
综合考虑以上因素，可以使用统计学方法计算出合适的样本量。
常见的计算方法有公式法和抽样方差法。
抽样的基本步骤
方便抽样（任意抽样）
例
在入户调查中，调查员选择家中有人的住户； 没有认定被调查者身份的拦截式访问； 利用客户的名单进行调查； 将问卷登在宣传媒体上，被调查者自填后寄回。
特点
方便选样 样本的信息不适用于总体参数的推断。
参考文献
1. 麦克丹尼尔、盖兹著，范秀成等译：《当代市场 调》, 原书第4版, 第12-13章，2000，机械工业出版 社。
2. Malhotra, N. K. 1996. Marketing Research: An Applied Orientation, Chapters 11－12, pp.358-414. Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall International, Inc.
经验法；统计法
回答率问题
趋势分析
Sampling (review)
Two major concerns
1. Cost
• Sample size • Method of data collection (phone, mail, personal • interview)
2. Information accuracy
• Sample representativeness • Respondent error • Administrative error
Basic questions
What kind of sample? How large should it be?
Sampling Problem
China Light considered offering customer consulting service in which the company would help to make homes more energy efficient. To decide how much customers would like this service, they mailed questionnaires to all of their 500,000 home customers together with February bill. About 25,000 households responded. The returned responses indicated a very high level of interest in the service. So China Light hired many service workers for heavy demand. However, actual demand turned out to be low. What happened?
抽样的基本步骤
二、非概率样本设计
非概率样本设计(nonprobability sample design)事先并不确定每个样本 单位被抽中的概率。这种样本设计往往 无法排除研究人员偏好对抽样的影响， 也无法估算样本估计值的抽样误差。
讨论：网上消费者调查的样本设计
非概率样本的应用
该方法通常用于下列情况：
样本量规模很小时； 探索性研究或研究的初始阶段； 目标总体成员很少或很难寻找； 无法采用概率样本时。
总体
总体(population)是按照内容、范围和时间三 重标准定义的全部个体的集合。
目标总体(target population)是按照内容、范围 和时间三重标准定义的全部个体的集合。 抽样总体(sampling population)从中实际抽取样 本的所有个体的集合。
讨论：广州地铁顾客满意度研究的目标总体与 抽样总体？
简单随机抽样 系统抽样 分层抽样 整群抽样
简单随机抽样
简单随机抽样(simple random sampling) 是最基本的概率抽样方法。 该抽样方法保证每一抽样单位都有相同 的非零抽中概率，并给出总体参数的自 加权估计值。
若总体为N，样本量为n，则每一抽样单 位的抽中概率：
p = n/N
系统抽样
抽样框架
抽样框架(sampling frame)是抽样总体的可 操作性定义。在编制抽样框架时常见的问题如 下:
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。
例：调查广州市所有的西饼店，用黄页的工商 业名单作抽样框
过滤问题
参考文献
1. 麦克丹尼尔、盖兹著，范秀成等译：《当代市场 调》, 原书第4版, 第12-13章，2000，机械工业出版 社。
审计样本的选取方法是
审计样本的选取方法是
审计样本的选取方法是一种系统性、随机性和非自证性的过程，旨在保证审计过程的有效性和可靠性。
以下是审计样本选取的常见方法：
1. 随机抽样：根据一定的随机原则，从总体中随机选择抽取样本。
常见的随机抽样方法包括简单随机抽样、分层随机抽样、整群随机抽样等。
2. 系统抽样：根据系统性原则，按一定的规则和顺序，从总体中选择抽取样本。
常见的系统抽样方法包括等间隔抽样、等比例抽样等。
3. 非随机抽样：根据特定的目的和需求，采用非随机的方式来选择样本。
常见的非随机抽样方法包括方便抽样、判断抽样、专家抽样等。
在样本选取过程中，审计人员还需要考虑以下因素：
1. 样本容量：根据审计目标、风险评估和可接受的抽样误差，确定样本容量的大小。
2. 风险评估：根据风险评估结果，将关键性、重要性较高的项目或风险较大的部分作为样本抽取的重点。
3. 目标导向：根据审计目标和要求，确定样本抽取的依据和方向，确保样本的
代表性和适应性。
4. 内外部数据：根据内外部数据的可靠性和有效性，选取合适的样本来源，确保样本的可信度和数据的有效性。
5. 数据分析：通过对已有数据的分析，确定需要进一步审计的领域和项目，并在此基础上选择适当的样本。
以上是审计样本选取的一般方法和注意事项，审计人员需要根据具体情况和要求灵活运用不同的方法，确保审计样本的选择是科学有效的。
在市场研究中样本量的确定
在市场研究中，常常有客户和研究者询问：“要掌握市场总体情况，到底需要多少样本量？”，或者说“我要求调查精度达到95%，需要多少样本量？”。
对此，我往往感到难以回答，因为要解决这个问题，需要考虑的因素是多方面的：研究的对象，研究的主要目的，抽样方法，调查经费…。
本文将根据自己的经验，探讨在市场研究中确定调查所需样本量的一些基本方法，相信这些方法对于其他的社会调查研究也有一定的借鉴意义。
确定样本量的基本公式在简单随机抽样的条件下，我们在统计教材中可以很容易找到确定调查样本量的公式（1）：其中：n：代表所需要样本量Z：置信水平的Z统计量，如95%置信水平的Z统计量为1.96，99%的Z为2.68。
S：总体的标准差;d ：置信区间的1/2，在实际应用中就是容许误差，或者调查误差。
对于比例型变量，确定样本量的公式为（2）:其中：n ：所需样本量Z：置信水平的z统计量，如95%置信水平的Z统计量为1.96,99%的为2.68p：目标总体的比例期望值d：置信区间的半宽关于调查精度通常我们所说的调查精度可能有两种表述方法：绝对误差数与相对误差数。
如对某市的居民进行收入调查，要求调查的人均收入误差上下不超过50元，这是绝对数表示法，这个绝对误差也就是公式(1)中置信区间半宽d。
而相对误差则是绝对误差与样本平均值的比值。
例如我们可能要求调查收入与真实情况的误差不超过1%。
假定调查城市的真实人均收入为10000元，则相对误差的绝对数是100元。
公式的应用方法对于公式的应用，一些参数是我们可以事先确定的：Z值取决于置信水平，通常我们可以考虑95%的置信水平，那么Z=1.96；或者99%，Z=2.68。
然后可以确定容许误差d（或者说精度），即我们可以根据实际情况指定置信区间的半宽度d。
因此，公式应用的关键是如何确定总体的标准差S。
如果我们可以估计出总体的方差（标准差），那么我们可以根据公式计算出样本量：例如：要了解该城市的居民收入，假定我们知道该市居民收入的标准差为1500，要求的调查误差不超过100元，则在95%的置信水平下，所需的样本量为：即需要调查的样本量为864个。
名词解释 样本
样本1. 定义样本（Sample）是指从总体中选取的一部分个体或观察值，用于进行研究、统计分析或推断总体特征的代表性数据集合。
在统计学中，样本是对总体的一种抽象和概括，通过对样本的研究和分析可以得出关于总体的推断和结论。
2. 抽样方法为了获取具有代表性的样本，研究者需要采用适当的抽样方法。
常见的抽样方法包括以下几种：随机抽样随机抽样（Random Sampling）是指每个个体被选入样本的概率相等且相互独立，确保了样本能够代表整个总体。
常见的随机抽样方法有简单随机抽样、分层随机抽样和整群随机抽样。
•简单随机抽样：从总体中按照相同概率选取个体，保证每个个体被选入样本的机会相等。
•分层随机抽样：将总体划分为若干层次，从每一层中按照一定比例选取个体，以保证各层都能得到充分代表。
•整群随机抽样：将总体划分为若干群，然后从部分或全部群中按照一定比例选取个体，以保证各群都能得到充分代表。
方便抽样方便抽样（Convenience Sampling）是指根据研究者的方便和可行性，选择容易获取的个体作为样本。
这种抽样方法简单快捷，但可能导致样本不具有代表性，产生偏差。
整齐抽样整齐抽样（Quota Sampling）是指按照预定的配额要求，在不同特征或类别的个体中按一定比例选取个体作为样本。
这种抽样方法常用于调查问卷调查等场景中，可以控制不同特征的个体在样本中的比例。
系统抽样系统抽样（Systematic Sampling）是指按照一定规则从总体中选取个体作为样本，如每隔固定间隔选取一个个体。
系统抽样可以简化抽样过程，并且在总体呈周期性分布时能够保持较好的代表性。
3. 样本大小在进行研究或统计分析时，确定合适的样本大小对结果的可靠性和推广性至关重要。
样本大小的确定需要考虑以下几个因素：总体大小总体大小对样本大小的要求有一定影响。
当总体较大时，相同抽样误差下所需的样本大小较小；当总体较小时，为保证统计推断的可靠性，需要更大的样本。
论文写作中的研究样本与样本量确定方法
论文写作中的研究样本与样本量确定方法在科学研究中，样本的选择和样本量的确定是至关重要的。
正确选择适当的样本和确定合理的样本量，能够确保研究的可靠性和有效性。
本文将讨论论文写作中的研究样本选择和样本量确定的方法。
一、样本选择方法1.1 简单随机抽样（Simple Random Sampling）简单随机抽样是一种随机选择样本的方法，每个个体都有相等的被选中的概率。
研究者可以使用随机数表或随机抽样工具来实现此方法。
这种方法适用于样本总体具有均匀分布特点的研究。
1.2 系统抽样（Systematic Sampling）系统抽样是一种按照某个规律选择样本的方法。
例如，研究者可以每隔一定的时间或者间隔选择一个样本。
这种方法适用于样本总体的排列具有某种规律的研究。
1.3 分层抽样（Stratified Sampling）分层抽样是一种将总体划分为多个层次，然后在每个层次中进行随机抽样的方法。
这种方法可以使得样本具有总体中各个层次的特点，更能代表总体。
分层抽样适用于总体中有明显不同层次的研究。
1.4 整群抽样（Cluster Sampling）整群抽样是一种将总体划分为若干个互不重叠的群组，然后随机选择一部分群组作为样本的方法。
这种方法适用于总体分布不均匀、群组间相似的研究，可以降低样本调查的成本和工作量。
二、样本量确定方法在确定样本量时，需要考虑到研究目的、研究设计、研究类型和可接受的误差范围等因素。
以下是常用的样本量确定方法：2.1 基于效应大小的样本量计算（Power Analysis）基于效应大小的样本量计算方法是根据研究中所期望达到的效应大小来确定样本量的方法。
研究者需要预估研究结果的效果大小，然后使用相关的统计方法计算所需的样本量。
2.2 基于置信水平和置信区间的样本量计算（Confidence Interval）基于置信水平和置信区间的样本量计算方法是根据所期望的研究的置信水平和置信区间来确定样本量的方法。
调研中的样本选择和样本数量确定
调研中的样本选择和样本数量确定在调研过程中，样本选择和样本数量确定是至关重要的步骤。
正确选择样本可以确保研究结果的可靠性和有效性。
在本文中，我们将探讨什么是样本选择，如何进行样本选择，并且如何确定样本数量。
让我们来了解什么是样本选择。
在研究中，样本指的是从目标总体中选择的一部分个体。
研究者通过研究样本来推断关于整个总体的特征或行为。
样本选择的目标是确保样本是代表性的，即能够反映出总体的特征。
因此，样本选择的质量直接影响到研究结果的可靠性。
如何进行样本选择？研究者需要明确研究的目标是什么，并确定合适的总体。
一旦总体确定，研究者可以使用随机抽样或非随机抽样的方法选择样本。
在随机抽样中，每个个体都有相同的机会被选入样本。
这种方法能够最大程度地减少主观偏见，并使样本具有代表性。
而非随机抽样则是通过主观选择样本，例如方便抽样、判断抽样等。
非随机抽样可能存在选择偏差，因此需要在选择过程中谨慎评估和控制潜在偏差。
除了选择合适的样本，确定样本数量也是一项重要的任务。
在确定样本数量时，研究者需要考虑以下几个方面。
研究问题的复杂性和重要性。
通常来说，对于复杂和重要的研究问题，需要更大的样本量来确保结果的可靠性。
研究者需要考虑推断误差的容忍度。
推断误差是指由于样本选择不完美造成的对总体特征的估计误差。
如果可接受的推断误差范围较大，那么样本数量可以相对较小。
研究者还需要考虑研究的预算和时间限制。
通常来说，样本数量越大，研究的成本和时间也就越高。
为了确定样本数量，研究者可以使用统计学方法进行样本大小计算。
在计算样本大小时，需要考虑预期效应的大小、显著性水平（通常为0.05）、统计效应（通常为80%）以及总体的方差和相关参数。
通过这些参数，研究者可以使用统计学软件或公式计算出所需的样本数量。
在实际应用中，除了考虑样本选择和样本数量，研究者还需要关注样本的质量和可靠性。
对于调查类研究，研究者应该确保样本的有效性，并对样本进行清洗和筛选，以确保数据的准确性和可信度。
SCI论文中实验样本的选择和样本量的确定
SCI论文中实验样本的选择和样本量的确定在SCI论文中，实验样本的选择和样本量的确定是十分关键的。
合理的样本选择和适当的样本量可以确保研究结果的可靠性和可行性，为科学研究提供有效的依据。
本文将探讨如何进行实验样本的选择和样本量的确定。
一、实验样本的选择实验样本的选择应基于研究目的和问题的科学性，并有一定的代表性。
一般来说，样本可以分为随机样本和非随机样本。
随机样本是指从总体中按一定的概率和方法抽取的样本，具有代表性，能够减少因个体差异而引起的偏差。
随机样本应保证被选择的每个个体有相同的机会被选入研究，以消除选择偏差。
非随机样本是指根据研究目的和条件选择的样本，不具有随机性和代表性。
非随机样本的选择需要根据研究目的和问题的特点灵活确定，适用于特定条件下的研究。
在实验样本选择中，研究者需要充分考虑样本的数量和质量，确保样本能够真实反映研究对象的特征和规律。
二、样本量的确定样本量的确定是保证实验结果可靠性和置信度的重要步骤。
样本量的大小直接影响统计分析的结果和结论的推广性。
样本量的确定需要根据研究目的、研究设计和统计分析方法等多个因素来考虑。
一般情况下，样本量应能够满足以下几个方面的要求：1. 研究目的要求：考虑到研究的目的和问题，确定样本量能够达到所需的统计效应。
2. 显著性水平和效应大小：根据显著性水平和效应大小的要求，采用适当的统计方法计算样本量。
3. 统计分析的稳定性：样本量的大小应保证统计分析结果的稳定性和可靠性，避免因样本量过小而引起的偶然性结果。
4. 研究资源和时间的限制：根据研究项目的实际资源和时间限制确定合理的样本量。
在确定样本量时，可以使用统计软件或在线样本量计算工具进行计算，以获得合理的样本量。
总结：在SCI论文中，实验样本的选择和样本量的确定是保证研究可行性和可靠性的关键环节。
研究者应根据研究目的和问题的特点，选择合适的样本，并确保样本量能够满足统计分析的要求。
样本的合理选择和合适的样本量将有助于提高SCI论文的学术价值和科学性。
流行病学调查中的样本选择和抽样方法
流行病学调查中的样本选择和抽样方法流行病学是科学研究人群中疾病和健康状况分布及其影响因素的方法学。
在进行流行病学调查时，样本选择和抽样方法是至关重要的步骤，它们直接影响到调查结果的准确性和可靠性。
本文将探讨流行病学调查中样本选择和抽样方法的相关原则和常用技术。
一、样本选择的原则在流行病学调查中，样本选择是决定调查结果是否能代表目标人群的重要环节。
以下是样本选择的三个基本原则：1. 代表性：样本在性别、年龄、职业、地理位置等方面应该与目标人群具有相似的特征，以确保调查结果能够推广到整个人群。
2. 随机性：样本的选择应该是随机的，每一个个体在样本中有相同的机会被选择到，这样可以避免选择偏倚，增加调查结果的可信度。
3. 可获取性：样本选择应该是可行的和可获取的。
研究者需要考虑到样本的数量和研究所需时间、经费等因素，以选择最适合的样本。
二、抽样方法的类型及其应用在流行病学调查中，常用的抽样方法包括随机抽样、分层抽样、整群抽样等。
下面将介绍各种抽样方法的特点和适用情况。
1. 随机抽样随机抽样是最常用的一种抽样方法，它能够保证样本的代表性和随机性。
随机抽样的过程中，每一个个体都有平等的机会被选中。
随机抽样可以进一步细分为简单随机抽样、系统抽样、整群随机抽样等。
其中，简单随机抽样是最基本的抽样方法，适用于较小的人群。
系统抽样则通过在目标人群中以固定的间隔选择样本个体，适用于较大的人群。
整群随机抽样则是在目标人群中随机选择若干群体作为样本。
2. 分层抽样分层抽样是将目标人群按照某些特征进行分类，然后从每个分类中随机选择一定数量的样本。
这种方法可以保证样本在不同分类下的代表性，适用于人群内部具有明显差异的情况。
例如，针对不同年龄段的人群进行调查时，可以先将人群划分为不同年龄层，然后在每一层中进行随机抽样。
3. 整群抽样整群抽样是以群体为单位进行抽样。
这种抽样方法适用于人群分布不均匀、分散程度大的情况。
在进行整群抽样时，研究者首先确定抽样框，即确定适当的群体单位，然后随机选择若干个群体作为样本。
抽取样本原则
抽取样本原则抽样检验是根据样本实际检验结果来推断总体特征一种统计检验方法，属于非全面检验的范畴。
以下是有店铺为大家整理的抽取样本的原则，希望能帮到你。
抽样检验也会遇到误差和偏误问题。
通常抽样检验的误差有两种：一种是工作误差(也称登记误差或检验误差)，一种是代表性误差(也称抽样误差)。
但是，抽样检验可以通过抽样设计，通过计算并采用一系列科学的方法，把代表性误差控制在允许的范围之内;另外，由于检验个体数量少，代表性强，所需检验人员少，工作误差比全面检验要小。
抽样检验之所以能用样本来评估总体，主要是因为抽样检验本身具有其它非全面检验所不具备的特点，主要是：(1)抽样检验的样本是按随机的原则抽取，在总体中每一个个体被抽取的机会是均等的。
因此，能够保证被抽中的个体在总体中的均匀分布，不致出现倾向性误差。
(2)是以抽取的个体所组成的样本来代表总体。
而不是用随意挑选的个别个体代表总体。
因此，能够保证样本的代表性。
(3)所抽取的检验样本容量，是根据检验误差的需求并经过科学的分析所确定的。
概率抽样包括简单随机抽样，分层抽样，等距抽样，整群抽样等。
通常在实地检验中，经常把这几种抽样方法相互结合运用。
2.1.1简单随机抽样基于以上特点，抽样检验被公认为是非全面检验方法中用来推算和代表总体的最科学的检验方法。
1.抽样的一般程序“确定抽样总体→确定取样范围→确定样本容量→抽取样本→计算样本特征并评估总体”，这是抽样的一般程序。
首先，根据本次评估的目的和任务，明确所要测量属性的范围，确定取样的对象，即抽样总体。
第二，明确总体内抽样的范围并在抽样总体内收集界定全部个体，建立抽样方案。
第三，根据不同抽样方案的差异程度及评估所要求的目的性，确定最经济的样本容量。
第四，采用科学的抽样方法及其组合，从总体中抽取样本并确定测量的对象。
第五，运用统计学原理对抽取的样本特征进行评估。
2.抽样方式抽样的基本方式分为两大类：随机抽样和非随机抽样。
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－非概率抽样
7.1 概率抽样
• 7.1.1概率抽样 • ――指总体的成员都有一个被选为样本的已知概率。 • 7.1.2 简单随机抽样 • 抽签法 • 滚球法 • 随机数字表法 • 计算机模拟法 －大中型计算机中一般带有随机数字
发生器，利用产生的随机数字确定样本单位。
7.1.3 系统抽样／等距抽样
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日复一日的努力只为成就美好的明天 。02:12:0302:12:0302:12Tues day, November 17, 2020
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安全放在第一位，防微杜渐。20.11.1720.11.1702:12:0302:12:03November 17, 2020
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加强自身建设，增强个人的休养。2020年11月17日 上午2时 12分20.11.1720.11.17
本章小结
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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
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人生得意须尽欢，莫使金樽空对月。02:12:0302:12:0302:1211/17/2020 2:12:03 AM
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做一枚螺丝钉，那里需要那里上。20. 11.1702 :12:030 2:12No v-2017 -No v-2 0
Hale Waihona Puke 7.2.3 推荐抽样• 有时又叫滚雪球抽样，要求回答者提供附加回答者的 名单，于是调研者为符合研究的要求起初汇编一个比 总体样本要小得多的样本目录。在采访了每个回答者 后，要求他或她提供其他可能的回答者名单。如此， 先前的回答者就提供了额外的回答者，其他名单意味 着，样本像雪球滚下坡一样越滚越大。
样估计精度低。因为整群抽样抽样单位相对集中，在 总体中分布不太均匀，对总体的代表性差一些。
7.2 非概率抽样
• 含义：指总体中的成员被选为样本的概率是未知的。 • 一般而言，任何不满足概率抽样要求的抽样都被归
为非概率抽样，非概率抽样的缺点是不能计算抽样 误差，这意味着评估非概率抽样的总体质量有很大 的困难。
它是调研者普遍使用的一种非概率抽样。 • 例如，指派采访者获得一个女性黑人、男性黑人、
女性白人、男性白人各50名的定额样本，他们在人 种和性别上都具有特定资格。 • 假如实地工作者在路上收集样本，它将根据外形特 征来确定样本的代表性，从而使四种类型都符合定 额。所以定额体系可以克服无推荐抽样在内的许多 非代表性危机。
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科学，你是国力的灵魂；同时又是社 会发展 的标志 。上午2时12分 3秒上 午2时12分02:12:0320.11.17
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每天都是美好的一天，新的一天开启 。20.11.1720.11.1702:1202:12:0302:12:03Nov-20
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相信命运，让自己成长，慢慢的长大 。2020年11月17日星 期二2时 12分3秒Tues day, November 17, 2020
• 当手头只有一份有限的且少得可怜的样本架构时， 而回答者有可能提供对调查可能有用的别的回答者 的名单时，推荐抽样是最合适的。
• 推荐抽样的非概率方面来自运用了全部的选择。最 初的名单在某些方面也可能是特殊的，然而增加样 本的主要方法是通过原始名单中那些人的回忆产生 的。
7.2.4 定额抽样
✓定额抽样为各类要采访的个体确定一个具体的定额。
7.2.2 判断抽样
• 判断抽样不同于便利抽样，因为它需要判断或推测谁能 代表总体。具有大量有关总体知识的调研者或某些有助 于调研者的个体，将选择他或她觉得该选取的那些个体 组成样本。
• 焦点小组座谈会通常利用判断抽样。
• 最近一个小组座谈会调查人们关注对低卡路里、低 脂肪微波炉烹饪技术的要求并选择12名妇女作为目 前和未来市场的代表。这些妇女中有6名已经拥有微 波炉在3年或3年以上。另有3名妇女拥有微波炉至少 3年，还有3名妇女在市场上寻找微波炉。
7.2.1便利抽样
• 顾名思义，便利抽样是因为便利。 • 例如，一家食品公司的研发部门可能经常让员工对其开发
的新产品进行初步测试。固然这个方法看上去有很大的偏 差，然而他们不要求雇员评估现有的产品或与竞争对手的 产品进行比较。他们要求雇员提供总的感觉如成色、脆度、 油腻度等。 • 在类似情况下，便利抽样是获取必要信息的有效而实用的 方法。在进行试探性调研时，既缺乏经验而又急需真实数 据的近似值时，这种方法很实用。
• 对调研者来说以时间的效率表示最方便的场合莫过于 交通要道。
• 例如只限行人活动的商业区或行人来往频繁的十字路 口。
• 该方法可使得总体的某些成员被自动地从抽样过程中 排除。
• 例如有些人可能是偶然来此或偶尔光顾闹市区的游客。
• 另一方面，在缺乏精确的选择程序时，可以省略总体 的某些成员，因为他们的有形外表、通常的举止或他 们事实上都是成群结队的而不是单独的。
•
精益求精，追求卓越，因为相信而伟 大。2020年11月17日 星期二 上午2时 12分3秒02:12:0320.11.17
•
让自己更加强大，更加专业，这才能 让自己 更好。2020年11月上 午2时12分20.11.1702:12November 17, 2020
•
这些年的努力就为了得到相应的回报 。2020年11月17日星 期二2时 12分3秒02:12:0317 November 2020
• 7.3.2约定式方法
• --认为某一个约定或某一个数量就是正确的样本量， 如1000-2000名调研者。但可能忽略了与所要进行的 研究相关的情况，而且往往进行研究所花费比使用正 确的样本容量要高的多。
• 7.3.3成本基础法
• 将成本作为确定样本容量的基础。
• 7.3.4 统计分析法
• ----一般地在大样本概率抽样中，不超过2000的样本 就可以代表无限大的总体
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爱情，亲情，友情，让人无法割舍。20.11.172020年 11月17日星期 二2时12分3秒 20.11.17
谢谢大家！
－有关标志排队等距抽样 无关标志排队等距抽样
由于有关标志抽样利用一致的信息或辅助资料进行 排列或分层，一般而言增强样本的代表性，比无关 标志抽样或简单随即抽样效果要好 －随机起点等距抽样 、中间起点等距抽样、对称等 距抽样
7.1.4分层抽样／类型抽样
• --应用最为广泛的抽样组织形式。分层的基本要求是 层内差异小，层间差异大。因为数理统计证明，估 计量方差的大小只与 层内方差相关，而与层间方差 无关。
• 可以确定最小样本容量，确保可信度或保证统计结 果的正确性。
7.3.5 从小总体中抽样
• 小总体抽样要运用有限乘数法进行调整。有限乘数是 指近似于不包括样本的总体比率的平方根的一个调整 因素。
• 如假定总体为1000，选定的样本是400家，会产生一 个0.77左右的有限乘数，或是0.6的平方根（1000400/1000），此时样本可以改为308家=0.77*400， 可以减少92个样本而不至于影响调研精确度。
--等比例类型抽样 --不等比例性抽样；大学教育质量的评价：一般地大
四的学生的评价最为稳定或相似，而一年级新生的 评价则可能最不一致。因此四年级的学生少抽，新 生则多抽。
7.1.5 整群抽样
• ----分群原则： • 扩大群间差异，减少群内差异 • ----缺点：相对于简单抽样，整群抽样抽样误差较，抽
样本至少应该是总体的5%” • 优点是简单实用。 • 但是：耐克公司曾经设计一种训练用鞋—特安士龙训练
者，专为铁人三项运动员设计。估计在美国有10000名 运动员，5%的话，样本容量应该是500。如果想对“飞 人乔丹”进行调查，美国大约有200万使用者，5%将是 10万样本，是前者200倍。那么，飞人乔丹调查所需要 的人数必须是前者的200倍吗？换个角度说，打篮球的 人的差异性是铁人三项运动员的200倍吗。
• 对个体的外貌特征比较了解的公司常常使用定额抽 样，他们希望从事特殊的营销调研项目。例如一家 大银行可以规定最终的样本是50％的成年男子和50 ％的成年女子，因为在他们掌握的市场中，男性和 女性的消费层面大约是50对50。
7.3 样本容量
• 7.3.1教条式方法 • --以经验为幌子，认为样本容量应该是“为保证精确，