抽样设计理论与方法研究1

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研究方法——抽样的理论与实操

第二节目的性抽样
（五）典型个案抽样 1.概念界定：在研究抽样过程中选择研究现象中那些具有一定代表性的个案。 2.抽样目的：了解研究现象中的一般情况，以进行展示和说明，说明此类现象中某个典型个案的情况，并非证实、推论并将结果推论到从中抽样的人群。
例：研究者期望了解目前中国国营企业职工工资待遇情况，其中长沙市在全国范围内具有一定代表性，基本处于平均水平。对长沙市国企职工的调查目的在于表明典型国营企业职工工资情况状态，而非证明全国平均相关情况。
第一节
[概率抽样]和[非概率抽样]
二、[非概率抽样]
（一）概念界定 [非概率抽样]：按照其他非概率标准进行抽样的方式。（二）样本抽取原则 1.样本数量要求：通常较小。 2.样本抽取目的：获得研究对象的内在经验以进行细致的解释性理解，样本限定要适合质的研究。
（三）样本抽取典型方式及要求
1.典型方式：[目的性抽样]，又称[理论性抽样]。 2.抽样要求：（1）抽样能够按研究目的为研究问题提供最大的资讯量。（2）抽样过程严格遵照研究设计的理论指导。
4.抽样方式：（1）找出该现象中具有最大异质性的特点；（2）运用此因素作为抽样标准对现象进行筛选。例：某省建立新型医疗保健系统，遍布高原、平原、丘陵、沙漠等地区，研究目的在于了解该医疗系统在不同地理环境下如何运作。抽取方式可采用不同地理环境下各抽取一定样本以了解抽样各地区医疗系统实施情况，不同地区间实施的异同情况样本与推论之间的关系问题
1.代表性样本选取的理想样态：（1）抽取的样本能够具有一定的代表性（2）抽取的样本可以推论到抽样的总体
三、抽样原则与研究结果推论间的关系问题
1.抽样目标反思:将概括目标定为“是什么”、“潜在可能是什么”、“今后可能是什么”，以此作为抽样目标。 2.抽样目标反思的达成策略：（1）“是什么”：抽取一些典型的、具有一定普遍意义的事例。（与“典型个案抽样”、“最大差异抽样”、“同质型抽样”类似）（2）“潜在可能是什么”：抽取一些特殊的、不同寻常的、达到极限的实例来进行调查（与“极端或偏差性个案抽样”、“强度抽样”、关键个案抽样等方法类似）（3）“今后可能是什么”：选择一些代表未来发展方向的事例，以此对相关的事情进行引导。

研究方法——抽样的理论与实操

研究方法——抽样的理论与实操抽样是一种常用的研究方法，它能够通过从总体中选择部分样本来代表整体，从而节省时间和资源。

本文将介绍抽样的理论基础和实操过程，并探讨各种抽样方法的优缺点。

一、抽样的理论基础1.总体与样本：总体是指研究对象的全体，而样本是从总体中抽取的一部分个体。

在进行抽样研究时，样本的特点应该能够代表总体的特征。

2.抽样误差：抽样误差是指由于样本选择的随机性而产生的误差。

抽样误差的大小与样本量有关，样本量越大，抽样误差越小。

3.抽样分布：根据中心极限定理，当样本容量足够大时，抽样分布会接近正态分布。

这意味着从同一总体中多次抽取样本时，样本统计量的分布会接近正态分布。

4.抽样方法的选择：在选择抽样方法时，需要考虑总体特点、研究目标和资源限制等因素。

常用的抽样方法包括随机抽样、分层抽样、整群抽样等。

二、抽样的实操步骤1.确定研究目标：在进行抽样研究之前，需要明确研究目标和所需信息。

确定研究问题有助于选择合适的抽样方法和样本量。

2.确定总体和抽样框架：总体是研究对象的范围，而抽样框架是总体中个体的列表或划分。

总体和抽样框架的确定直接影响到样本的代表性。

3.选择抽样方法：根据研究目标和总体特点，选择合适的抽样方法。

常用的抽样方法包括简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、多阶段抽样等。

4.确定样本容量：样本容量的确定需要考虑抽样误差、置信水平和总体大小等因素。

通常，样本容量越大，抽样误差越小。

5.实施抽样：按照抽样方法进行样本的选择。

在实施抽样过程中，需要注意样本的随机性和代表性。

6.数据收集与分析：根据研究目标和设计，收集样本数据。

在数据分析中，需要使用合适的统计方法来推断总体参数。

三、抽样方法的优缺点1.简单随机抽样：优点是样本选择具有随机性，能够在一定程度上保证样本的代表性；缺点是不适用于总体存在分层特征的情况，且样本容量较大时工作量大。

2.分层抽样：优点是能够充分利用总体的分层特征，提高样本的代表性；缺点是需要提前了解总体分层特征，且分层抽样的过程相对复杂。

抽样理论课程设计

抽样理论课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解抽样理论的基本概念，掌握各种抽样方法的特点及适用场景。

2. 学生能描述抽样分布的性质，掌握中心极限定理及其在抽样中的应用。

3. 学生能运用抽样理论分析实际问题，解释数据收集与处理中的抽样误差和偏差。

技能目标：1. 学生能运用各种抽样方法进行数据收集，并能进行合理的样本容量估计。

2. 学生能运用统计软件或手工计算，对抽样数据进行处理和分析，得出可靠的统计结论。

3. 学生能运用抽样理论解决实际问题，提高解决实际问题的能力。

情感态度价值观目标：1. 学生通过学习抽样理论，培养严谨的科学态度，认识到数据收集和分析在科学研究中的重要性。

2. 学生通过实际操作和案例分析，增强合作意识和团队精神，培养沟通与表达能力。

3. 学生能关注社会热点问题，运用所学知识为社会发展提供有益的建议，提高社会责任感。

课程性质：本课程为统计学基础课程，旨在帮助学生掌握抽样理论的基本知识，提高数据分析能力。

学生特点：学生具备一定的数学基础和统计学知识，具有较强的逻辑思维能力和求知欲。

教学要求：结合学生特点和课程性质，注重理论与实践相结合，强调实际操作和案例分析，提高学生的实际应用能力。

将课程目标分解为具体的学习成果，便于教学设计和评估。

二、教学内容1. 抽样调查基本概念：介绍抽样的定义、分类及抽样调查的特点和作用。

教材章节：第二章第一节2. 抽样方法：系统抽样、简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等抽样方法的原理及操作步骤。

教材章节：第二章第二节3. 抽样分布：介绍抽样分布的概念、性质，中心极限定理及其应用。

教材章节：第二章第三节4. 样本容量估计：讲解如何根据总体特征、抽样方法和可靠性要求进行样本容量估计。

教材章节：第二章第四节5. 抽样误差与偏差：分析抽样误差的产生原因，解释抽样偏差的概念，探讨如何降低抽样误差和偏差。

教材章节：第二章第五节6. 抽样调查实践：结合实际案例，指导学生进行抽样调查操作，包括抽样设计、数据收集、处理和分析。

抽样检验理论和方法

产品批质量的抽样验收判断过程
• 对提交检验的产品批实施抽样验收，通常必须先合理地制定一个抽样方案。
在最简单的计数检验抽样方案中，通常要确定抽取的样本量n和产品接收准则(包括接收数A、拒收数R和判断规则)。
抽取一个容量为n的样本
统计样本中不合格品数（或不合格数）d
d≤A
批合格
d≥R
批不合格
接收概率
•极限质量水平：对于连续批系列，认为不满意的过程平均的最高质量水平；
•生产方风险α：对于给定的抽样方案，当批质量水平（如不合格品率）为某一指定的可接收值（如可接受质量水平）时的拒收概率。即好的质量批被拒收时生产方所承担的风险；
•使用方风险β：对于给定的抽样方案，当批质量水平（如不合格品率）为某一指定的不满意值（如极限质量水平LQL）时的接收概率，即坏的质量批被接收时使用方所承担的风险；
•使用方风险质量p1:对于给定的抽样方案，与规定的使用方风险相对应的质量水平
•生产方风险质量p0:对于给定的抽样方案，与规定的生产方风险相对应的质量水平；
•生产方风险点A：OC曲线上对应于规定生产方风险质量和生产方风险的点；
•使用方风险点B：OC曲线上对应于规定使用方风险质量和使用方风险的点；
• 不合格品的分类
不合格分类： 1. A类不合格：单位产品的极重要的质量特性不符合规定，或单位产品的质量特性极严重不符合规定； 2. B类不合格：单位产品的重要的质量特性不符合规定，或单位产品的质量特性严重不符合规定； 3. C类不合格：单位产品的一般质量特性不符合规定，或单位产品的质量特性轻微不符合规定。
9. 抽样计划：一组严格度不同的抽样方案和转换规则的组合。
产品批质量的表示方法

统计师如何进行数据抽样和调查设计

统计师如何进行数据抽样和调查设计在统计学中，数据抽样和调查设计是非常重要的环节。

统计师通过合适的抽样方法和科学的调查设计，能够准确地获取和分析数据，为决策者提供可靠的统计信息。

本文将探讨统计师在数据抽样和调查设计方面的工作方法和过程。

一、了解研究目的和背景在进行数据抽样和调查设计之前，统计师首先需要充分理解研究的目的和背景。

他们需要了解研究对象是什么，要回答的问题是什么，以及所需统计信息的具体用途。

只有明确了这些，才能制定出合适的抽样和调查方案。

二、确定抽样方法1. 简单随机抽样简单随机抽样是最基本的抽样方法，每个个体都有相同的被选中概率。

统计师可以通过随机数表、随机数生成器或者抽签等方式进行简单随机抽样。

2. 分层抽样分层抽样是将总体分成若干层次，然后从每个层次中独立抽取样本。

这样可以更好地保证样本的代表性。

统计师需要根据研究对象的特点和研究目的，选择合适的分层方法进行抽样。

3. 整群抽样整群抽样是将总体划分为若干互不重叠的群体，然后从一部分群体中进行抽样。

这种方法在数据收集效率和成本控制方面具有优势，适用于具有明显群体特征的研究对象。

4. 系统抽样系统抽样是按照一定的规则和顺序从总体中选择样本。

统计师需要根据抽样规则的设计和总体特点，确定合适的系统抽样方法。

三、制定调查设计1. 问卷设计问卷是常用的数据收集工具之一。

统计师需要根据研究目的，设计合适的问卷内容和结构。

问卷应该清晰明了，问题应该具有一定的逻辑顺序和合理的答案选择方式，以便受访者能够准确回答。

2. 访谈设计访谈是另一种常用的数据收集方法。

统计师需要确定访谈的对象和范围，制定访谈的提纲和流程。

访谈者需要在访谈中保持中立和客观的态度，鼓励被访者自由发言，并及时记录和整理访谈内容。

3. 实地观察设计实地观察是直接观察和记录研究对象的行为和现象。

统计师需要定义观察的内容和要点，并制定观察记录表格或者观察指南。

观察者需要保持客观、专注，并及时记录观察到的数据。

抽样技术课程设计

抽样技术课程设计课程背景抽样技术是统计学中重要的基本技能之一，包括随机抽样、分层抽样、整群抽样等。

这些技术在调查、实验和模型构建等领域中都扮演着重要的角色。

本课程旨在为学生提供系统的抽样技术学习，培养学生的数据处理和分析能力。

教学目标本课程旨在帮助学生：1.了解抽样技术的基本原理和应用；2.掌握常见的抽样技术，包括随机抽样、分层抽样、整群抽样等；3.学会运用抽样技术分析数据并得到可靠结果；4.能够理解并应用统计学基本概念和方法；5.培养独立思考和探究问题的能力。

教学内容第一部分：抽样理论1.抽样的基本概念和步骤；2.随机抽样与非随机抽样；3.抽样误差和样本大小；4.分层抽样、整群抽样和系统抽样。

第二部分：样本统计量1.样本均值、方差、标准差和中位数；2.样本相关系数和回归分析；3.置信区间和假设检验。

第三部分：应用实例本部分将通过实例演示如何运用抽样技术分析实际问题，包括：1.调查设计与分析；2.市场分析与预测；3.数据挖掘和大数据分析。

教学方法本课程采用“理论课+案例分析”教学模式，理论课程讲解抽样理论，案例分析部分则通过实例演示如何运用抽样技术解决实际问题。

教学方法包括：1.课堂演讲；2.讨论和分组活动；3.个人作业和小组项目。

评估方法本课程的评估方法包括：1.作业：总共三份，每次作业涵盖本部分所学知识，每份作业占总评成绩的20%；2.课堂参与度：包括讨论和分组活动，占总评成绩的10%；3.小组项目：每个小组需要选择一个应用实例并进行分析，占总评成绩的30%；4.期末考试：占总评成绩的40%。

参考教材•《统计学习基础》•《数据处理与分析》•《大数据分析与挖掘》总结通过本课程的学习，学生可以掌握常见的抽样技术和样本统计量，熟练应用相关统计方法分析数据并得到可靠结果，培养独立思考和探究问题的能力。

对于统计学、数据分析等相关专业的学生，本课程具有重要的实践意义。

抽样设计的理论与方法

抽样设计的理论与方法引言抽样是统计学中常用的一种方法，通过从总体中选择一部分个体进行研究或测量，可以从样本数据中推断总体的特征。

在统计学中，设计抽样方案是至关重要的，因为一个好的抽样设计方案可以保证样本数据的代表性和可靠性。

本文将探讨抽样设计的理论和方法，包括简单随机抽样、系统抽样、分层抽样和群集抽样等。

简单随机抽样简单随机抽样是最基本的抽样方法之一，它的特点是每个个体都有相同的机会被选入样本。

简单随机抽样通常需要使用随机数生成方法来选择样本，确保每个个体都有等概率的机会被选入样本。

简单随机抽样的优点是简单易用，缺点是在总体规模较大时，可能需要耗费较多时间和资源。

系统抽样系统抽样是一种每隔一定间隔选择一个个体作为样本的抽样方法。

系统抽样的优点是相对简单，适用于较大总体规模和较少资源的情况下。

但是，如果总体中存在周期性或规律性的特征，系统抽样可能导致样本的偏倚。

分层抽样分层抽样是将总体分为不同的层级，然后从每个层级中进行随机或系统抽样。

分层抽样的优点是能够更好地保证样本的多样性和代表性。

分层抽样通常用于总体中存在明显差异或特征的情况下，可以在不同的层级上进行单独的分析和比较。

群集抽样群集抽样是将总体分为多个群集，然后从选取部分群集进行研究或测量。

群集抽样适用于总体中的个体存在某种聚集性或社区性的特征的情况下。

群集抽样的优点是可以更好地利用资源和时间，缺点是可能导致样本的相关性增加。

抽样设计的考虑因素在设计抽样方案时，需要考虑以下因素：1.目标：需要明确研究或测量的目标和问题，确定需要从总体中抽取哪些特征和属性。

2.总体规模：需要考虑总体的规模和样本的大小，以保证样本的代表性和可靠性。

3.资源限制：需要考虑时间、人力和物力等资源的限制条件，选择合适的抽样方法和样本大小。

4.总体特征：需要了解总体的特征和分布情况，以选择合适的抽样方法和样本设计。

5.抽样误差：需要考虑抽样误差的大小和控制方法，以保证样本数据的准确性和可靠性。

抽样技术

配额抽样
1.
2.
3.
先将体中的所有单位按一定的标志(变量先将体中的所有单位按一定的标志变量) 变量分为若干类，分为若干类，然后在每个类中采用方便抽样或判断抽样的方式选取样本单位操作简单，操作简单，可以保证总体中不同类别的单位都能包括在所抽的样本之中，位都能包括在所抽的样本之中，使得样本的结构和总体的结构类似抽取具体样本单位时，不是依据随机原则，抽取具体样本单位时，不是依据随机原则，属于非概率抽样第八章Fra bibliotek抽样技术
第一节
抽样调查的一般理论
一、抽样调查的含义及其特点
（一）抽样调查的概念抽样调查也称为抽查，是指按照一定的程序，抽样调查也称为抽查，是指按照一定的程序，从调查总体中抽选出一部分单位作为样本，从调查总体中抽选出一部分单位作为样本，对样本进行调查或观察，对样本进行调查或观察，并根据样本统计量估计总体参数的一种专门性的活动。估计总体参数的一种专门性的活动。
第二节抽样技术的类别及其特点
一、抽样技术的类别
随机抽样非随机抽样
概率抽样
(probability sampling)
1. 2.
也称随机抽样特点
按一定的概率以随机原则抽取样本
抽取样本时使每个单位都有一定的机会被抽中
每个单位被抽中的概率是已知的，每个单位被抽中的概率是已知的，或是可以计算出来的当用样本对总体目标量进行估计时，当用样本对总体目标量进行估计时，要考虑到每个样本单位被抽中的概率
如果各层面样本大小与其在总体中的大小成比例，小成比例，则将此称为成比例分层抽样设对此不必使用加权公式，计，对此不必使用加权公式，因为每层面的权数正好与其样本大小相匹配。的权数正好与其样本大小相匹配。但是对于不成比例分层抽样，因每层大小与其占总体相应比例无关，大小与其占总体相应比例无关，故要使用加权公式。加权公式。

质性分析提要：抽样法(1)

二、概率抽样类型
1. 简单随机法：根据真正的随机程序抽取。
质性数据的分析
质性分析的循环性四个阶段：
通读资料
简化资料—编码分类，取舍，聚焦
展示资料—延伸性文本；组织化图表
引出掘其意义
质性数据分析的特点
质化研究并非线性的，而是循环的、整合的
数据的分析从第一次访谈就开始了。数据收集、分析和报告撰写是互动、结合，整合的。这是与实证主义研究的主要标志。
研究的两种基本范式：质性研究Vs量性研究
结论
（提出概念/命题）
理论
假设
分析质性研抽样/收集究
设计
概念化/操作化
量
抽样测量
性研究
分析
问题
结论
（证实/证伪假设）
抽样
一、非概率抽样是指并非根据概率抽样逻辑，而是根据研
究者特定研究目的需要而选取研究对象。
非概率抽样类型有以下类型：
1.随意抽样（就近抽样）
2、任何类型的质性研究，都必须依赖严格系统的数据收集与分析。运用多方检验，三角互证。
3. 阐明自己的立场，与被研究者合作。 4. 进行扩展性的跨个案研究 5. 努力将质性研究与量化研究恰当地结合
4.滚雪球法
通过一些被选个案的介绍选择个案，再通过得到的个案来介绍新的个案，如此不断选取下去。又称“网络抽样”、“关系抽样”或“声望抽样”。
思考：此法何时有用？
5.理论抽样
选取能够帮助揭示对于一个特定背景或者特定主题具有理论上的重要意义的特征对象。
常用于扎根理论的研究(Glaser and Strauss1967) 。
质性研究vs量性研究问题质性研究质性研究结论提出概念命题分析抽样收集设计理论量性研究量性研究结论证实证伪假设假设概念化操作化抽样测量分析抽样一非概率抽样是指并非根据概率抽样逻辑而是根据研究者特定研究目的需要而选取研究对象

抽样技术(统计学专业)

统计学专业硕士课
1.1.1. 非概率抽样
雪球抽样
在无法了解总体情况时，从少数成员入手调查并询问其他符合条件的人，再找这些人所知道的人。
统计学专业硕士课
1.1.2 概率抽样

。
概率抽样的程序简单随机抽样系统抽样分层抽样整群抽样多阶段抽样
统计学专业硕士课
1.1.2 概率抽样
统计学专业硕士课
1.3 抽样调查的发展简史
百年历史，全面调查——非全面，推论统计的发展——数理统计的分支。 1. 个别场合适用，1802法国数学家拉普拉斯，人口调查，两阶段（便利），比估计（出生人口） 2. 正式提出、推广、逐步普及。1894挪威统计局长凯尔，——代表性调查，退休金、疾病保险金调查。1895，瑞士ISI国际统计会议（五次）——1903年ISI（九次）统计学家认同.
统计学专业硕士课
1.1.2 概率抽样
系统抽样
等距抽样或机械抽样,将总体的单位编号排序后,按照固定的间隔抽取个体组成样本的方法. 步骤: 1.制定抽样框 2.计算抽样间隔:K=N/n 3.在第一组K个个体中随机抽取一个个体A. 4.在抽样框中每隔K个个体抽取一个个体. 5.将n个个体合起来构成样本. 注意2种情况: 1.抽样框中的个体排列具有某种次序或等级 2.抽样框中的个体排列具有与抽样间隔对应的周期性分布.
统计学专业硕士课
2.1.1 放回简单随机抽样
放回简单随机抽样(SRS with replacement)
当从总体N个抽样单元中抽取n个抽样单元时，如果依次抽取单元时，不管以前是否被抽中过，每次都从 N个抽样单元中随机抽取，这时， n 所有可能的样本为个(N 考虑样本单元的顺序 ), 每个样本被抽中的概率为 1n

第三章简单随机抽样(抽样调查理论与方法-北京商学院,

100，95，92，88，83，75，71，62，60，50
平均分为77.6。先从中任选3个为一组样本，其选法共有120种
每种选法都有概率1/120。以4组样本为例(100,95,92)，(100,83,
50)，(88,83,62)，(62,60,50)它们的样本平均数分别为95.67，
77.67，77.67，57.33。从抽样调查的角度来看，我们希望抽到第二或第三组样
(3.6)
N 1 n
Nn
对随机有放回抽样，由于各次抽取是相互独立的，由概率论的知识可以求得，此时：
2
Var( y) n
1 S2 （或 (1 ) ） (3.7)
Nn
比较(3.6)式与(3.7)式，发现同样用样本平均数来估计总体平均数，它们都是无偏估计，但随机无放回时的方差小于随机
有放回时的方差。 y 的方差表示新盒子的离散程度，也就是表示了 y 取值范围的大小，方差小表明 y 取值远离中心Y 的可能性较小，这样随机的一组样本得到 y 的实现值距Y 很近
相当小，此时(3.6)式告诉我们 y 的方差将随着 n 的减少而增大，此时 1－f 在 1 附近，对Var( y)的影响不大。事实上，
抽取样本越少，抽样误差越大。
可见实际抽样调查中用 y 估计Y 所产生的随机误差，也即 y 的方差，主要受到样本容量 n 的影响，因子1－f 的影响
几乎可以忽略。
当然，影响 y 的方差的另一个重要因素是 2或 S 2。设
通常取决于总体单元个数N，满足10m1 N 10m。记m个骰子按约定颜色而确定的顺序读得随机数R0，若R0 N，则此 R0即为一次合格的随机数；否则予以放弃，重新摇取，直
到取到n个合格的随机数为止。 ③利用计算机产生随机数：不少现成的统计软件都可提供此类服务。但必须指出，这样产生的随机数一般不能保证其随机性，称为“伪随机数”。因此，提倡前述方法产生随机数。

2012年统计学第8章抽样调查理论与方法

8-26
一、估计总体均值时样本容量的确定
重复抽样时
1. 估计总体均值时样本容量n为允许误差
n x
(z 2 )2 2
2
x
其中： x
z 2
n
2. 可见，样本容量
✓ 与总体方差成正比 ✓ 与允许误差成反比 ✓ 与置信度成正比
《统计学》第8章抽样调查理论与方法
8-27
不重复抽样时：
n x
NZ2 / 2 2
X
1 N
N i 1
Xi
N
X Xi N X
i 1
总体比例总体方差标准差
P N1 ,Q N0 N N1 1 P N NN
2
1 N
N
(Xi X )2
i 1
1 N
N
( Xi X )2
i 1
《统计学》第8章抽样调查理论与方法
8-9
统计量：是根据样本的n个单元的变量值计算出来一个量，也叫估计量
解：Q N 15000 n 150
p 147 98% 150
p
p(1 p) n
0.98 (1 0.98) 1.14% 150
若按不重复抽样方式：
p
p(1 p) (1 n ) 0.98 (1 0.98) (1 150 ) 1.1374%
n
N
150
15000
《统计学》第8章抽样调查理论与方法
8-24
8.5.1影响样本容量确定的主要因素
总体被研究标志的变异程度调查者对推断精确度的要求抽样调查的方式和方法人力、物力和财力的允许条件
《统计学》第8章抽样调查理论与方法
8-25
8.5.2 样本容量的确定
一、估计总体均值时样本容量的确定二、估计总体比率时样本容量的确定

设计抽样方案

设计抽样方案
目录：
1.1 为什么需要设计抽样方案？
1.1.1 研究的目的和重要性
1.1.2 确保研究结果的可靠性
1.1.3 避免抽样偏差
1.1.4 样本规模的确定
1.2 如何设计抽样方案？
1.2.1 确定研究对象
1.2.2 选择抽样方法
1.2.3 制定抽样框架
1.2.4 确定抽样比例
为什么需要设计抽样方案？
研究中的抽样方案起着至关重要的作用。

首先，通过设计合理的抽样方案，可以确保研究的目的和重要性得到充分体现，从而提高研究结果的可靠性。

其次，抽样方案的设计可以避免抽样偏差的发生，确保样本的代表性。

此外，抽样方案还需要根据所需的样本规模来确定，以确保研究结果具有统计学意义。

如何设计抽样方案？
在设计抽样方案时，首先需要明确研究对象是谁，确定好研究的范围和目标。

然后，根据研究的具体情况选择合适的抽样方法，例如简单随机抽样、分层抽样等。

接着，制定抽样框架，明确每个样本的基本属性和特征。

最后，根据研究的需求确定抽样比例，保证样本的充分性和多样性。

设计一个科学合理的抽样方案对研究的整体质量至关重要，只有在抽样方案设计得当的前提下，研究结果才能具有说服力和可信度。

因此，在进行研究时务必认真考虑和精心设计抽样方案。

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。

金勇进(第二版)抽样调查理论与方法-绪论

统计量是根据样本的n个单元的变量值计算出的一个量，也叫估计量，用于对总体参数的估计。常用的估计量: （1）均值估计；（2）总值估计；（3）比例估计；（4）比率估计。统计量是随机变量,结果取决于抽样设计和被选入样本的总体基本单元的特定组合。
估计量方差、偏差、均方误差（1）

估计量方差：估计量分布的方差，它是从平均意义上说明估计值与待估参数的差异状况，也是我们对抽样方案进行评价的标准之一。

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抽样误差与非抽样误差

抽样误差：抽样误差是由于抽取样本的随机性造成的样本值与总体值之间的差异，只要采用抽样调查，抽样误差就不可避免。抽样误差是一个一般的概念，它可以用不同的量值来表示。例如：估计量方差或估计量标准差。
抽样误差
样本量
非抽样误差：是相对于抽样误差而言的，它不是由于抽样的随机性，而是由于其它多种原因引起的估计值与总体参数之间的差异。 •包括：抽样框误差、计量误差、无回答误差等
多阶段抽样

例如，全国性调查，省；市或县；街道、镇、或乡，等等。在大规模的抽样调查中，特别是当抽样单元为各级行政单位时，通常都采用多阶段抽样。优点：

样本单位相对集中，实施调查比较方便，可以节省调查费用；抽样时并不需要全部低级单位的抽样框。
系统抽样

系统抽样是将N个总体单位按一定顺序排列，先随机抽取一个单位作为样本的第一个单元，然后按某种确定的规则抽取样本的其它单元。其中最简单也是最常用的规则是等间隔抽取。所以系统抽样又称等距抽样。

依赖研究者个人的经验和判断；无法估计和控制抽样误差，无法用样本的量化数据来推断总体。

抽样技术主要概念、术语与问题(兼作复习提纲)(参考答案) (1)

一、主要概念、术语1、（作为数据收集方法的）观察研究，普查与抽样调查，实验设计数据收集有三种类型：观察研究（observational investigations or studies ）、普查与抽样调查（censuses and sample surveys ）、实验设计（Experiment Designs ）。

在观察研究中，把观察到的事实都记录下来，而不考虑或很少考虑它们对总体的代表性。

在普查与抽样调查中，基于样本代表性的观念，把对总体或样本中的每一个成员进行观察得到的事实记录下来。

在实验设计中，涉及实验条件的控制。

一个有控制的实验应满足三个条件，而观察数据（observational data ）至少不满足其中一条：(a) 实验在相同的条件下重复进行，从而产生一个非控制误差（uncontrolled variation ）的测度；(b) 重复实验是相互独立的；(c) 重复实验所产生的非控制误差源于实验的随机化性质。

科克伦认为观察研究有两个显著的特征：(a) 其目的是研究可能存在的因果关系（cause-effect relationships ）；(b) 这种研究通过将研究对象以预先确定的非随机方式分成不同的处理组。

但事实上，来自观察研究的数据不能用于检验是否存在因果关系——它仅能暗示这种关系，其程度影响是否值得进一步的实验设计。

“观察研究”最一般的含义是“任何非实验研究”（any investigation that is not an experiment ），包括总体的描述性调查（即抽样调查），其基本特征即未对研究对象作任何方式的处理或操纵。

自Wold 与Cochran 始，“观察研究”则用于指称上述集合中的一个子集：即那些目的在于对假设的因果关系（cause-effect relationship ）的研究。

2、非概率抽样；判断抽样，方便抽样，自愿样本，配额抽样，滚雪球抽样偶遇抽样（方便抽样）（便利样本）即事先不预定样本，碰到即问或自动回答者。

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。

抽样设计的理论与方法(3)

缺点：（1）效率不如简单随机抽样；（2）通常不能提前知道最终的样本量；（3）调查的组织较整群抽样复杂；（4）估计值与抽样方差的计算较为复杂。
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（六）系统抽样
定义：又称等距抽样，对研究的总体按一定的顺序排列，每隔一定的间隔抽取一个单元的抽样方法。抽选方法：设总体单元数为N，要抽n个单元为样本，先计算抽样间隔k=N/n，在1到k之间抽取一个随机起点r，则被抽中单元的顺序位置是：r，r+k，r+2k，…。当N不能被n整除时，
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当样本量较大时，将相应的样本估计量代入上式，得相应的样本估计。对分层抽样，有相应的分别回归估计和联合回归估计。
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（三）与单元大小成比例的概率抽样
1、定义：根据单元的大小不同，入样概率不同的一种不等概率抽样。如农场的大小不同，其抽选概率可以根据面积大小成比例，也可以按人数多少成比例。用英文的字头简称为PPS抽样。
整群抽样的优点：
（1）能大大减低收集数据的费用；（2）当总体单元自然形成的群时，容易取得抽样框，抽样也更容易；（3）当群内单元差异大，而不同群之间的差异小时, 可以提高效率。
缺点：
（1）若群内个单元有趋同性，效率将会降低；（2）通常无法预先知道总样本量，因为不知道群内有多少单元；（3）方差估计比简单随机抽样更为复杂可以综合利用分层和整群抽样技术，采取分层整群抽样，比如人体尺寸调查，采用分层提高样本代表性，采用整群抽样，便于数据的收集。
可能降低；
（4）估计值的计算比简单随机抽样复杂

抽样调查理论与方法

抽样调查理论与方法引言抽样调查是社会科学研究中常用的一种数据收集方法。

其目的是通过从总体中选择一部分样本进行调查和研究，以推断总体的特征和关系。

抽样调查理论与方法对于数据收集的效率和准确性具有重要意义。

本文将介绍抽样调查的理论基础、常用的抽样方法以及其在实际应用中的一些注意事项。

理论基础总体与样本在抽样调查中，总体是指研究对象的全体，而样本是从总体中选取的一部分个体。

总体和样本的关系决定了抽样调查的推断性质。

为了保证样本的代表性，需要根据总体的特征和关系进行合理的抽样方法选择。

抽样误差抽样调查中存在着抽样误差，即样本估计结果和总体真值的偏离程度。

抽样误差的大小与抽样方法、样本容量等因素密切相关。

减小抽样误差需要选择合适的抽样方法和样本容量，并进行适当的抽样设计和统计处理。

常用的抽样方法简单随机抽样简单随机抽样是最基本的抽样方法之一。

其原理是从总体中随机选择n个个体作为样本，每个个体被选中的概率相等且相互独立。

简单随机抽样通常适用于总体单位数量较少且分布均匀的情况。

分层抽样分层抽样是将总体分为若干层次，然后从每个层次中抽取样本。

这种抽样方法能够保证不同层次的个体被充分代表，从而提高样本的代表性。

分层抽样常用于总体分布不均匀或包含多个子群体的情况。

整群抽样整群抽样是将总体划分为若干群体，然后随机选择若干群作为样本。

整群抽样的优势在于减少抽样过程中的操作步骤，节省时间和成本。

整群抽样常用于群体内相似性较高，但群体间差异较大的情况。

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，从总体中随机选定一个起始点，然后按照一定的间隔选取个体作为样本。

系统抽样适用于总体具有周期性结构的情况，可以有效地减少随机性对于样本选择的影响。

注意事项样本容量的确定样本容量的确定需要考虑到总体的大小、可接受的抽样误差、抽样方法的效率等因素。

通常使用公式或抽样效果评估来确定样本容量。

样本容量过小可能导致抽样误差较大，样本容量过大则可能造成浪费资源。

抽样调查的理论与方法参考答案

抽样调查的理论与方法参考答案一、填空题1 随机原则概率估计总体数量特征非全面调查2 调查对象的全部单位全及总体有限总体无限总体3 单位数目 30个4 总体数量特征确定()∑-=N i Y Y i N 1215 样本数量特征随机变量 ()∑-=-Ni y y i n 1211统计量6 有顺序不重复抽样无顺序不重复抽样7 比值比较差值比较8 偶然性规律性9 不可能事件必然事件10 常数统计规律性11 稳定性稳定值12 随机因素所有可能事件13 离散随机变量连续随机变量14 非负 115 统计量样本平均数16 不重复抽样重复抽样17 代表性误差反比关系18 正比关系反比关系19 概率度(平均误差μ的倍数) 固定误差范围(允许误差，误差置信限)20 总体相应指标值 {}αθθθ-=≤≤121P21 精确程度可靠程度置信系数可靠程度22 样本平均数区间估计所在区间抽样调查资料对比全面调查资料23 总体均值总体方差24 )1(2N n n -δ或)1(2N n n S -， )1(1)1()1(N n n P P n P P ----或， )1()1(N n n P P Z --或)1(1)1(Nn n P P Z ---25 总体的方差要求的概率保证程度给定的抽样误差范围26 样本方差27 固定的顺序和间隔选择排队标志28 有关标志排队法无关标志排队法29 抽取样本方便易行样本单位在总体中均匀地分布30 随机原则系统偏差31 随机原则较好的代表性32 各系统样本内部方差的平均值sy ωα2 sy ωα2 各系统样本的内部方差系统样本内部各单位的差别33 各部分K 个个体各个部分的差别系统样本内部的差异34 单纯随机抽样抽样原理35 总体在第i 层的权数或权重每一层的总体单位数总体单位数36 比较均匀层内方差37 选择分层标志调查的核心项目与调查项目关系密切的项目引起分散的主要原因 38 各个单位标志值的差异最小该层标志变异指标39 越少调查费用40 调查费用抽样误差41 层内方差层间方差42 调查变量层数的选择43 单纯随机抽样全面调查44 各群内部调查变量的各个标志值各个群内部各个标志值总体的群45 被调查总体均匀总体可能取到的值46 均匀分布在总体各个部分低于群内部差别大而群间差别小47 各个群内部单位数相等总体单位群平均数Y 随机抽样估计48 总体单位数49 大样本50 总体单位抽样群数抽样群数51 横向纵向52 有偏抽样分布53 增大相关系数ρ的值，X 、Y 的相关程度54 分别比估计组合比估计55 线性回归方程样本指标总体指标56 辅助变量的选择较好的线性有关资料57 性质不同密切线性关系基期指标58 回归系数b 样本相关系数越高59 r=0 r ≠060 等于小于61 小于分别回归估计组合回归估计62 居民家计调查居民家庭63 三阶段系统抽样系统抽样64 抽取各阶段样本实割实测推算产量65 近三年粮食平均亩产当年预计亩产相应总体各单位的累计播种面积累计播种面积样本单位数66 抽样误差调查误差实割实测67 系统抽样68 中轴对称69 多阶段抽样系统抽样双重抽样70 整群随机抽样系统抽样二、单项选择题1 C2 A3 B4 D5 A6 B7 A8 B9 C 10 C 11 B 12 B 13 D14 B 15 C 16 C 17 B 18 C 19 C 20 C 21 B 22 B 23 C 24 C 25 A 26 C 27 B 28 D 29 D 30 A 31 B 32 C 33 C三、简答题1 抽样调查是建立在随机原则基础上，从总体中抽取部分单位进行调查，并依据概率估计原理，应用所得到的资料，对总体的数量特征进行推断的一种调查方法。