抽样技术概述
抽样技术
小结
一、抽样调查的一般理论 二、随机抽样 四种方法：简单随机抽样 类型抽样 机械抽样 整群抽样 三、非随机抽样法 三种方法： 任意抽样法 判断抽样法 配额抽样法 四、抽样误差和样本容量确定
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（三）配额抽样法 1.含义：是指按照一定的标准确定地区别和职业别等不同群体的 样本配额，然后由调查人员主观地抽取配额内样本的方法。 2.适用范围：通常适用于小型的市场调查 3.步骤：（1）选择“控制特征”作为细分总体的标准； （2）将总体按“控制特征”组成 若干子总体； （3）决定各子总体样本的大小； （4）选择样本单位。
什么是抽样技术？？？ 最通俗的理解就是从统计调查总体中 抽取样本进行调查，获取数据，然后 对总体数量特征作出推断的技术。抽 样技术是一种非全面统计调查的技术， 运用抽样技术所进行的调查称为抽样 调查。
抽样调查的概念
总体和 抽样总体
抽样框 抽样调查
总体指标与 样本指标
抽样指标
总体方差 和均方差
一、重要术语：
（二）判断抽样法
1.含义：又称立意抽样法，它是指由市场调查的专家依据 自己的判断来选取样本的一种方法。 2.适用范围：总体的构成单位差异较大而样本数又很小的 情况 3. 优缺点： 优点因为是按照调查人员的需要来选定样本，所以较好 地满足了特殊的调查需要。 缺点：如果调查人员在选取样本时主观判断出现偏差， 则判断抽样极易发生较大的抽样误差。 4.采用判断抽样法应注意的问题:一要选好专家，二要应极 力避免挑选极端情况的样本，“多数型”、“平均型”
样本设计 1．总样本数：1500个。 2．样本分配方案 第一阶段分层后样本分配（见下表）：
地区 广州、珠三角 粤东、粤西、粤北
样本比例
70%
统计学中的抽样技术
统计学中的抽样技术统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解释的学科。
而抽样技术则是其中最基础的技术之一。
在进行统计分析前，必须先通过抽样技术从样本中取得代表性的数据，才能从中推断出总体的各项指标。
一、抽样技术的基本概念抽样是从大量样本中选取一定数量的个体作为观测对象的过程。
选择的个体必须具有代表性，能够反映总体的特征。
这样才能保证分析出来的数据有效可靠。
随机抽样是一种常用的抽样方法。
在随机抽样中，每个个体被选中的概率是相等且独立的。
也就是说，每个个体被选中的概率是不受其它个体选中与否的影响的。
这样能够保证选出来的样本具有代表性，反映总体的特征。
二、抽样技术的类型1. 简单随机抽样简单随机抽样是从总体中随机抽取若干个体作为样本的方法。
在简单随机抽样中，每个个体被选中的概率是相等的。
2. 分层抽样分层抽样是将总体分成若干层（或区）后，分别从每一层中随机抽取若干个体作为样本的方法。
在分层抽样中，每层中个体的特征相近，能够更好地反映总体的特征。
3. 系统抽样系统抽样是从总体中按照某个规则选择若干个体作为样本的方法。
例如，在一个有序的样本中，每隔一定的间隔选择一个个体。
这种方法适用于总体比较规律的情况。
4. 分组抽样分组抽样是将总体分成若干组，然后从每组内随机抽取若干个体作为样本的方法。
分组抽样能够更好地反映总体的特征，避免某一组内的个体被选取过多或过少。
三、抽样技术的优缺点1. 优点抽样可以减少实验的时间和成本，节省资源。
抽样能够反映总体的真实情况，避免了统计结果的误差。
抽样的结果能够更好地解释，便于进行数据分析和预测。
2. 缺点抽样可能会造成样本数据的偏差，不能完全代表总体的情况。
抽样的过程需要一定的技术和方法，需要经过专业的培训和指导。
抽样的样本容量可能会受到客观条件的限制，从而影响结果的准确性。
四、结语抽样技术在统计学中有着重要的作用。
不同的抽样技术适用于不同的场景，需要根据实际情况进行选择和使用。
抽样技术及其重要性
抽样技术及其重要性在现代科学研究和数据分析中，抽样技术是一种至关重要的工具。
面对庞大的数据集，完整调查所有数据不仅耗时耗力，而且成本高昂。
因此，抽样成为解决这一问题的有效手段。
本文将探讨抽样技术的基本概念、方法以及其在研究和实际应用中的重要性。
一、抽样技术基本概念抽样的定义抽样是从总体中选取一部分个体（称为样本），以期通过对样本的研究来推断总体特征的一种统计方法。
在许多情况下，由于时间、费用或者其他限制条件，研究者无法对整个总体进行调查或测试，这时就需要采用抽样技术。
总体与样本总体是研究对象的全体，而样本是从总体中随机选取出来的一部分。
一个好的样本应该能够代表总体，使得通过样本所得出的结论能够推广到整体。
例如，在对某一地区居民饮食习惯的调查中，若能随机选取一定数量的居民作为样本，并保证其多样性和代表性，则可以更准确地反映该地区居民的饮食习惯。
二、抽样方法随机抽样随机抽样是最基本的抽样方法，它确保每个个体都有相同的被选中机会。
这种方式可以消除选择偏差，从而提高结果的可信度。
随机抽样又可分为简单随机抽样、系统抽样和分层抽样。
简单随机抽样：从总体中每个个体都有同等概率被选中的方式。
比如将所有个体编号，然后随机抽取。
系统抽样：按一定规则选取个体，如每隔一定数量选择一次。
假设要从100个个体中选取10个，可以每10个选择1个。
分层抽样：总体被划分为不同的层次（如年龄、性别等），然后从每一个层次中进行随机抽取，以保证各层次特征都能被涵盖。
整群抽样整群抽样是将总体划分为若干群体（集群），然后随机选择一些群体进行全面调查。
这种方法适合于总体现象高度一致且因子差异较大的情况。
比如对某一地区学校教育质量进行研究，可以选择某些学校作为群体进行研究。
非随机抽样非随机抽样方法则不保证每个个体有相等机会，被选中的机会可能因各种因素而不同。
这种方法通常用于探索性研究或对少数群体特征进行初步了解。
常见的非随机抽样方法包括便利抽样、判断抽样和配额抽样。
抽样技术及其重要性
抽样技术及其重要性在科学研究、市场调查、社会调查等领域，我们经常需要从一个庞大的总体中选取一部分个体作为样本，通过对样本的研究和观察来推断总体的特征和规律。
而抽样技术就是为了从总体中选取样本而设计的一系列方法和工具。
本文将介绍抽样技术的定义、分类及其在各个领域的重要性。
抽样技术的定义抽样技术是为了从总体中选择样本而设计的一系列方法和工具。
通过合理使用这些方法和工具，我们可以在总体规模庞大且多种多样的情况下，准确地从中获取代表性的样本。
抽样技术主要包括随机抽样、分层抽样、整群抽样等方法。
抽样技术的分类根据不同的目标和情况，抽样技术可以分为以下几类：随机抽样随机抽样是指在总体中每个个体都有相等机会被选中为样本的抽样方法。
这种方法可以消除选择偏差，使得每个个体都有同等机会成为样本。
常见的随机抽样方法有简单随机抽样、系统抽样等。
分层抽样分层抽样是指将总体按照一定属性进行划分，然后分别从每个层次中选取一定比例的个体作为样本。
这种方法可以保证不同层次特征的充分反映，并控制属性差异对结果影响的程度。
整群抽样整群抽样是指将总体按照某种特定分类方式划分成若干群体，然后从每个群体中选取全部或部分个体作为样本。
这种方法适用于总体群体内部差异较大，并且群体间相对较为均匀的情况。
便捷抽样便捷抽样是指根据自身方便和可行性选择个体作为样本的抽样方法。
这种方法虽然容易引入选择偏差，但在某些情况下也能提供重要的参考信息。
抽样技术在科学研究中的重要性科学研究是通过对代表性样本进行观察和实验，来推断总体规律和特征的过程。
而正确使用和应用抽样技术可以有效提高研究结果的准确性和可靠性：代表性：合理使用抽样技术可以确保所选取的样本具有代表性，能够全面反映总体特征。
节约成本：通过合理选择合适的抽样方法，在保持结果可靠性的前提下，节约人力、物力和时间成本。
可行性：在某些情况下，直接对整个总体进行观察或实验是不可行或困难的，而使用合适的抽样技术可以更加灵活地进行研究。
第五章 抽样
• 二是抽样要求不同：配额注重量的分配， 而判断抽样注重质的分配 • 三是抽样方法不同：配额抽样的方法复杂 精密，而判断抽样的方法简单、易行。
（二）独立控制配额抽样
• 独立控制配额抽样规定按独立的控制特征 分配并抽取样本。 • 例如，假设某调查项目需要对客户进行调 查，选定的控制特征为年龄、性别、和收 入三种，确定的样本数为360个。其独立控 制配额抽样如下表：
五、抽样数目的确定
• 第一，总体中各单位之间标志值的变异程 度； • 第二，允许误差的大小，允许误差又称为 极限误差或最大可能误差，是抽样误差的 范围。用 ∆ 来表示，公式为 ∆ =tµ ，式中t代 表概率度是指扩大或缩小抽样误差范围的 倍数， µ 代表抽样误差。 • 第三，不同的抽样方法也会影响抽样数目。
• 2、分层随即抽样：是把调查总体按其属性不 、分层随即抽样： 同分为若干层次然后在各层中随即抽取样本的 技术。例如：调查人口，可按年龄、收入、职 业、居住位置等标志划分不同的阶层。 • 3、分群随即抽样：又称整群抽样，是把调查 、分群随即抽样： 总体区分为若干个群体，按后用单纯随机抽样 法，从中抽取某些群体进行全面调查的技术。 • 4、系统随即抽样 、系统随即抽样：又称等距离抽样，它是在 总体中先按一定标志顺序排列，并根据总体单 位数和样本单位数计算出抽样距离，然后按相 同的距离或间隔抽选样本单位的技术。
四、固定样本连续抽样调查法
• （一）固定样本连续调查法的含义和特点 • 定义：是把选定的样本单位固定下来，长 期进行调查。 • 优点：调查对象稳定，可以及时、全面取 得各种可靠的资料；费用低效果好。 • 缺点：调查对象登记、记账的工作量很大， 长年累月记录，负担较重。
• • • • • • • •
二、分层随即抽样技术及其应用
抽样技术。
抽样技术 6.28一、名词解释1.抽样调查技术：抽样调查技术是一门应用广泛的学科，它是以概率论和数理统计为基础，专门研究抽样理论、抽样方法及其应用的学科。
2.简单随机样本：从含有N个单元总体中，随机、独立的抽取n个单元组成样本，这种方法叫简单随机抽样。
3.等距抽样：从含有N个单元的总体中，随机地确定起点后，按照预先规定的间隔抽取n个单元组成样本，用以估计总体的方法称为等距抽样，亦称系统抽样。
4.分层随机抽样：按照总体各部分的特征，把总体划分成若干个层（或类型），然后在各层中进行简单随机抽样，借以估计总体的方法。
5.回归抽样估计：应用回归统计分析的原理进行抽样推断。
6.比估计：利用一个辅助变量对所调查的目的变量的特征值进行抽样估计的一种方法。
二、简答题1、抽样调查方法的优点：（1）费用较低（2）速度快（3）精度高，有概率保证（4）抽样方法的灵活性（5）应用范围广：①无限总体。
②包括未来时间序列的总体。
③破坏性的产品质量检验。
2、总体与样本（1）总体①总体：我们把调查对象的全体称为总体。
②总本单元：组成总体的每个基本单位。
③标志：为说明总体单元在某一方面的特征而采用的名称即为标志。
④每个总体单元在数量标志上所观察到的数值称为单元标志值。
⑤总体特征数：总体特征数是指描述总体所有单元在某标志上数量特征的数值。
（2）样本①样本：从全部总体单元中，按照预先规定的方法抽取一部分单元，则被抽出的这部分单元之集合称为样本，又称子样。
②样本单元：样本单元是总体单元的一部分。
3、简答随机抽样样本大小的设计，主要从以下几个方面考虑：(1)总体变异情况。
一般的说，总体各单元标志值变动越大，即总体方差越大，则需样本单元数越多；反之则少些。
总体方差S2与抽样及样本单元数n的大小无关，当n愈大，S2愈接近于σ2，故S2的大小是由σ2即总体变异的大小这一客观情况决定的。
(2)调查精度要求。
允许误差范围，即误差限越小，抽样估计精度越高，则要求样本单元数越多，反之则少。
抽样调查技术
学术研究应用案例
总结词
在学术研究中，抽样调查技术被广泛用于 研究各种社会现象和科学问题。
详细描述
例如，一项关于气候变化的研究可能会通 过随机抽样选择一部分气候观测站的数据 进行分析。通过收集和分析这些数据，研 究者可以了解气候变化的趋势和影响因素 ，为政策制定者和科学家提供有价值的研 究成果。
THANKS
对调查过程进行严格的质量控制 ，包括对调查员进行培训、实施 现场督导等措施，以确保数据的 准确性和可靠性。
05
抽样调查技术的应用案例
市场调查应用案例
总结词
在市场调查中，抽样调查技术被广泛应用于了解消费者的需求和行为模式。
详细描述
例如，一家饮料公司想要了解其产品的市场接受程度和销售情况，可以通过对消费者进行随机抽样，然后收集 和分析这些消费者的购买行为数据和反馈意见。通过这种方式，饮料公司可以获得对市场趋势的准确理解，从 而做出更明智的商业决策。
制定抽样方案
确定抽样框
根据调查目的和调查对象的特点，确定合适 的抽样框，即包含所有可能被调查的个体的 名单。
确定样本量
根据抽样框的大小和抽样方法，计算所需的样本量 ，以确保样本的代表性和统计推断的准确性。
制定抽样方案
根据抽样框和样本量，制定具体的抽样方案 ，包括如何选取样本、如何分配样本等。
实施抽样调查
社会调查应用案例
总结词
社会调查中，抽样调查技术被用于研究人口群体的特征和行为。
详细描述
例如，一项关于教育水平与职业发展的研究可能会通过随机抽样选择一部分人口进行调查。通过收集 和分析这些人的教育背景、职业选择和工作满意度等数据，研究者可以了解教育水平与职业发展的关 系，为政策制定者和教育机构提供有价值的参考信息。
第四章 抽样技术
• (五)多阶段抽样
– 含义：multistage sampling-----即先抽大的调 查单元，在大单元中抽小单元，再在小单元 中抽更小的单元。如：我国的城市职工家计 调查，采用三阶段抽样，先城市-基层单位调查户。
第四章 抽样技术
– 应用：在复杂、大规模的市场调查中。
• (六)抽样技术的选用原则
• (四)常用术语
– 1.总体(population)与样本(sample) – 2.总体指标和样本指标
• 总体指标-------反映总体数量特征的指标，有总 体平均数µ，总体比例P, 总体方差 σ 2
第四章 抽样技术
– 样本指标------又称样本估计量或统计量，用 以估计和推断相应总体指标的综合指标，有 样本平均数 x ,样本比例p ,样本方差S2。
第四章 抽样技术
• 成数------分总体成数与样本成数 • 含义------总体中具有某种特征的单位占全部单 位的比例，称总体成数(总体比例) • 如：产品的合格率，市场占有率等。 • 样本成数的抽样分布
– 当从总体中抽出一个容量为n的样本时，样本中具有 某种特征的单位数x服从二项分布，即有x~B(n, π),且 有E(x)=n π V(x)=n π(1- π). – 因而样本比例p=x/n也服从二项分布，且有： – E(p)=E(x/n)= π – V(p)=V(x/n)=1/n π(1- π)
第四章 抽样技术
第四章 抽样技术
第四章 抽样技术
本章要点
• 1.抽样调查的含义、特点与程序； • 2.随机抽样技术的类型及其各自的特点、 方法； • 3.非随机抽样技术的类型及其各自的特 点、方法； • 4.抽样误差的含义及其计算方法 。
第四章 抽样技术
质量控制中的抽样技术与抽样计划
抽样计划是确保产品质量和生产过程 稳定性的关键工具，通过合理地选择 抽样方案，可以有效地检测出产品的 不合格率，预防批量问题发生。
制定抽样计划的原则
代表性
抽样计划应确保抽取的样本能够 代表整个批次或生产过程，以便 准确反映产品质量状况。
经济性
抽样计划的制定应考虑成本和效 率，在保证质量的前提下尽量减 少抽样数量，降低检测成本。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
总结词
严格遵循法规
详细描述
该食品企业按照国家食品安全法规要求，制定了食品安 全抽样检测计划。计划中明确规定了各类食品的抽样频 率、样本大小以及检测项目。企业还加强了对食品生产 过程的监控，确保从原料采购到产品出厂的每个环节都 符合食品安全标准。同时，企业还定期对食品安全标准 进行更新，以适应法规变化和市场要求。
客户要求
根据客户对产品质量的要求和检验标准，制 定满足客户需求的抽样计划。
03
抽样方法与技术
简单随机抽样
总结词
从总体中随机抽取一定数量的样本， 每个样本被选中的概率相等。
详细描述
简单随机抽样是最基本的抽样方法， 适用于总体容量较小或对总体单元无 任何先验知识的情形。它保证了每个 样本单元被选中的概率相同，从而确 保了样本的代表性。
集群随机抽样
总结词
将总体分成若干集群，从每个集群中随机抽 取一定数量的样本。
详细描述
集群随机抽样适用于总体内部存在一定组织 结构的情形，如企业、学校等。通过以集群 为单位进行抽样，能够更好地反映集群的特 点，提高样本的代表性。
04
抽样计划的实施与监控
实施抽样计划的过程
确定抽样计划
根据产品特性和质量要求，制定合理的抽样 计划，包括抽样频率、样本大小、抽样方式 等。
抽样调查技术概述
2023/12/29
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（四）简单随机抽样的优缺点
方法简单直观，当总体名单完整时，可直 接从中随机抽取样本，由于抽取概率相同 ，计算抽样误差及对总体指标加以推断比 较方便。
尽管简单随机抽样在理论上是最符合随机 原则的，但在实际应用中则有一定的局限 性。
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二、等距抽样
（一）等距抽样法的具体操作 （二）等距抽样的实施办法 （三）等距抽样的参数估计 （四）等距抽样的优缺点
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（二）等距抽样的实施办法
1.随机起点等距抽样 2.循环等距抽样 3.中点等距抽样 4.对称等距抽样法 （1）塞蒂（Sethi)的方法——两两对称等距抽样。 （2）辛（Singh)等人的修正方法——中心对称等距
抽样。 5.总体有周期性变化时的等距抽样
2023/12/29
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一、普查
概念： 普查是指为了某一特定调查目的而专门组织
的一次性全面调查，即为了了解调查对象的基本 情况而一次性地对调查对象中的全部单位逐一进 行登记的调查。 特点：
同其它调查形式相比，涉及面大、调查的内 容和项目比较简单，但所收集的资料全面准确、 可靠、误差比较小。同时，普查需要占用较多的 人力、花费较多的财力和物力才能完成。
第三，多阶段抽样是多种抽样方法的结合物。
（二）二级抽样和分层抽样、整群抽样的比较
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（二）二级抽样和分层抽样、整群抽样的比较
名称 一级 二级 精度（样本含 提高精度的办法 单元 单元 量相同时）
分层 抽取 抽取 高于简单随机 扩大层间差异，缩
抽样 全部 部分 抽样
小层内差异
第二步，确定在每个层次上总体的比例。
第5章 市场调查的抽样技术
二、抽样调查的特点
抽样调查数据之所以能用来代表和推算总体，主要是因 为抽样调查本身具有其他非全面调查所不具备的特点， 主要是： （1）调查样本是按随机的原则抽取的，在总体中每一个 单位被抽取的机会是均等的，因此，能够保证被抽中的 单位在总体中的均匀分布，不致出现倾向性误差，代表 性强。 （2）是以抽取的全部样本单位作为一个“代表团”，用 整个“代表团”来代表总体，而不是用随意挑选的个别 单位代表总体。
二、系统抽样技术
系统抽样又称机械抽样或等距抽样，是指先将总 体各个单位按某一标志值的大小排列，再分成若 干个组，每个组的样本数基本相等，依照时间或 空间上相等的间隔来抽取调查单位。
抽样间隔（样本距离） ＝总体单位数/样本单位 数
系统抽样的步骤： 第一步：将总体中每一个个体按顺序排列并加以编号 第二步：计算抽样距离 第三步：抽取第一个样本 第四步：抽取所有的样本 系统抽样优缺点 优点：
即应包括全部总体单位。 例如：名单抽样框、区域抽样框、时间表抽样框 抽样单元：构成抽样框的基本元素。 抽样单元可以分级：初级单元、二级单元、三级单元等。 例如：抽取学校、抽取班级、抽取学生 （五）抽样误差和非抽样误差
抽样误差：指在遵守随机原则条件下，样本指标与总体指标之间的差异，是抽样 调查中不可避免的误差。
域之内
（3）群内差异大，而群间差异小
五、几种概率抽样方案的选择和比较
抽样技术
优点
缺点
简单随机抽样
易理解；结果可投影，可推广 到总体
抽样框难于构制；费用高； 精度低；不一定能保证代表
长文详解统计学中的抽样技术
长文详解统计学中的抽样技术每当我们遇到统计学研究，都会听到很多不同的统计学术语，其中一个就是抽样。
在本文中，我们将向您展示什么是采样，然后深入讨论不同采样技术的细节。
抽样Sampling简单来说，抽样就是从总体中选取一个群体(样本)，从中收集可以用于研究的数据。
取样是研究的一个重要部分，因为研究结果在很大程度上取决于所使用的取样技术。
因此，为了得到准确的结果，或者很好地预测总体结果，需要选择合理的抽样技术。
我们先从统计学的角度来了解，究竟什么是样本和总体。
总体（Population）是我们从中抽取统计样本进行研究的元素或个体资源的集合，最终我们要对这一整个总体作出结论。
总体中包含的元素或个体的数量被称为群体大小（population size）。
注：在统计研究中，总体（Population）并不总是指的人。
它可以是任何东西，比如印度的羊的数量；美国所有小学生的人数；互联网上所有博客网站的数量。
另一方面，样本又是总体的一个子集，它是你收集数据的特定组。
样本中元素或个体的数量称为样本容量（sample size），选择样本的过程就称为抽样（sampling）。
例如，印度拉贾斯坦邦州的绵羊样本；美国纽约的小学生样本；互联网上的数据科学博客相关的网站样本。
注：样本的大小总是小于总体的大小。
那么，我们为什么需要样本呢？这是个好问题，我们先了解一下。
为什么我们需要样本？答案很简单，也很直接。
几乎不可能从总体中的每一个个体(或元素)收集数据，因此，抽样有助于我们获得关于整个总体的信息。
很明显，结果不可能完全准确，但会接近于整体。
此外，重要的是，所选的样本应该要代表总体，不能带有任何偏见。
这是一个简单的从人群中抽取样本的例子。
图片来源：抽样技术其实有很多，但我们在这里只讨论一些统计中常见的抽样技术，也不会对这些技术进行太多的比较。
抽样技术Sampling techniques简单随机抽样（Simple Random Sampling---SRS）假设一共20个人，我们需要取7个人作为样本。
抽样调查技术概述
抽样调查技术概述一、抽样调查的基本概念抽样调查是以总体中的一部分样本作为调查对象，通过对样本进行调查，从而推断总体的特征和参数的统计方法。
在抽样调查中，通过合理地选择样本，可以减少数据收集的成本和工作量，同时也可以提高数据的准确性和可靠性。
二、抽样调查的步骤抽样调查一般包括以下几个步骤：1.确定调查目标和研究问题：在进行抽样调查之前，需要明确调查的目标和具体研究问题，以便制定合适的调查方案和样本设计。
2.确定总体和样本：根据调查的目标和研究问题，确定所要调查的总体，即研究对象的总体范围。
然后根据总体的特征和参数，设计合适的样本规模和抽样方法。
3.抽样：按照设计好的样本规模和抽样方法，从总体中随机选择出符合条件的样本。
抽样方法包括简单随机抽样、系统抽样、整群抽样、分层抽样等。
5.数据分析和推断：对收集到的数据进行整理、汇总和分析。
根据样本的调查结果，推断总体的特征和参数，包括平均数、比例、方差等。
6.结果解释和报告：根据数据分析的结果，对调查结果进行解释和解读，并将研究结果报告给相关人员或组织。
三、常用的抽样方法1.简单随机抽样：是指从总体中随机抽取样本，使得每个个体被选入样本的概率相等。
简单随机抽样是最基础的抽样方法，也是最常用的方法之一2.系统抽样：是按照一定的规则，从总体中按顺序选择样本。
例如，每隔一定的间隔选择一个个体作为样本。
3.整群抽样：是将总体划分为若干个群体（或称为簇），然后随机选取部分群体作为样本。
整群抽样常用于调查地理区域性的问题。
4.分层抽样：是将总体划分为若干个层次，然后根据每个层次的特点选择样本。
分层抽样可以确保每个层次的特征得到足够的覆盖，提高了样本的代表性。
5.多阶段抽样：是将总体划分为若干个阶段，在每个阶段进行抽样。
多阶段抽样常用于总体很大或分布复杂的情况下，可以通过减少抽样层次降低抽样误差。
四、抽样调查的优缺点抽样调查作为一种常用的数据收集方法，具有以下一些优点：1.节约成本和时间：相比于全面调查，抽样调查可以减少调查的成本和工作量，节约时间和人力资源。
第三章_市场调研的抽样技术
案例：美国总统竞选中的市场调研
罗斯福新政：实行美元贬值，刺激对外贸易；行政干预， 实行缓慢的通货膨胀；维持农产品价格；扩大就业等等。 广受下层人士拥戴。而兰登则主要维系的是中上层人士。
《文学文摘》（Literary Digest）杂志对结果进行了调查 与预测．他们根据当时的电话号码簿、汽车登记册及该杂 志俱乐部会员名单，邮寄1千万份问卷调查表，回收约 240万份。工作人员对此进行了精确计算，根据分析结果， 他们断言：在总统选举中，兰登将以57%比43%，领先 14个百分点击败罗斯福．
一条定理——大数定理 四点考虑 （1）总体中的差异程度。差异越大，样本容量就
要相对扩大。 （2）调查项目的多少。调查项目多则样本容量大 （3）调查质量。质量好可适当减少样本容量 （4）抽样方法。方法越科学、组织越严密，样本
容量要求越低
代表性误差与测定
代表性误差 指在抽样过程中，由于选取的样本对总体
缺点：这种抽样方法需要预先设定每个总 体成员，且需为每个总体成员提供唯一标 志。在总体范围很广时，难度大，可行性 差。
3.2.2 等距离抽样
等距离抽样，又称机械随机抽样，或称系 统抽样（systematic sampling）法，就是 将总体各单位按一定的标志依次排列，然 后按照固定的顺序和间隔抽取样本。按排 列顺序是否与调研项目有关可分为：
第三章 市场调研的抽样技术
抽样调查的含义和类型 抽样调查常用的概念 掌握各种抽样调查样本的选取技巧
3.1 抽样技术的概述及基本概念
3.1.1 抽样调查的概念
抽样调查是一种专门组织的非全面调查。它是按照一 定方式，从调查总体中抽取部分样本进行调查，用所得的 结果说明总体情况的调查方法。抽样调查是现代市场调查 中的重要组织形式，是目前国际上公认和最普遍采用的科 学的调查手段。抽样调查的理论 原理是概率论与数理统计。
统计学中的抽样技术概述
统计学中的抽样技术概述统计学中的抽样技术是一种重要的数据收集方法，通过从总体中选择一部分样本来推断总体的特征。
在实际应用中，由于总体往往很大或难以完全观测，因此采用抽样技术可以更加高效地获取数据，并且可以减少成本和时间。
本文将对统计学中常用的抽样技术进行概述，包括简单随机抽样、分层抽样、整群抽样和系统抽样等，以及它们的应用场景和特点。
1. 简单随机抽样简单随机抽样是最基本的抽样技术之一，其核心思想是从总体中随机选择样本，确保每个样本被选择的概率相等且相互独立。
简单随机抽样通常适用于总体较小且各个个体之间没有明显差异的情况。
在实际操作中，可以通过随机数表或随机数生成器来实现简单随机抽样，确保样本的代表性和可靠性。
2. 分层抽样分层抽样是将总体按照某种特征分成若干层，然后从每一层中分别抽取样本，最终组成总体的样本。
分层抽样可以有效地考虑到总体的不同特征，确保样本的代表性和多样性。
在实际应用中，可以根据实际情况选择不同的分层方式，如按地区、年龄、性别等进行分层，以更好地反映总体的特点。
3. 整群抽样整群抽样是将总体按照一定的群组划分，然后随机选择若干群组作为样本，对选定的群组进行全面调查或抽样调查。
整群抽样适用于总体中存在明显群组效应的情况，可以减少样本选择的复杂性和成本，提高数据的可靠性和稳定性。
在实际操作中，可以根据总体的特点选择合适的群组划分方式，确保样本的代表性和有效性。
4. 系统抽样系统抽样是按照一定的规律从总体中选择样本，通常选择第一个样本后，按照一定的间隔选择后续样本。
系统抽样相对于简单随机抽样更加方便和高效，可以减少随机性带来的误差，同时保持样本的代表性和多样性。
在实际操作中，需要注意选择合适的抽样间隔，避免规律性对样本选择的影响。
综上所述，统计学中的抽样技术是一种重要的数据收集方法，通过合理选择抽样方式可以更好地获取数据并推断总体特征。
不同的抽样技术适用于不同的情况，需要根据实际问题选择合适的抽样方法，确保数据的准确性和可靠性。
抽样技术知识点总结
抽样技术知识点总结一、引言抽样是统计学的重要内容之一，它是指从总体中选取出一部分个体，通过对这部分个体的观察和研究来推断总体的性质和规律的一种统计方法。
抽样技术的合理性和科学性对于统计结果的准确性和可靠性具有重要的保障作用。
抽样技术的研究涉及概率论、数理统计等领域，是统计学中的一个重要分支。
二、抽样技术的基本概念1. 总体和样本总体是指研究对象的全体，样本是指从总体中抽取出来的一部分个体。
抽样研究的目的是通过对样本进行观察和研究，得出关于总体的统计推断。
2. 抽样误差抽样误差是指由于抽样方法的随机性和样本容量的有限性而导致的估计值与总体参数之间的差异。
减小抽样误差是抽样研究的一个重要目标。
3. 抽样框架抽样框架是指总体中每一个个体在抽样过程中都有明确的身份和位置的集合，这是进行抽样的前提条件之一。
4. 抽样概率抽样概率是指进行抽样的每一个个体被选中的概率。
抽样概率对于抽样结果的合理性和可靠性具有重要的影响。
三、抽样方法1. 简单随机抽样简单随机抽样是指从总体中按完全随机的原则抽取出相同容量的样本的方法。
简单随机抽样是抽样方法中最基本的一种方法，它具有抽样误差小、可比较性强的特点。
2. 分层抽样分层抽样是指将总体按照某种特征分成若干层，然后从每一层中分别抽取样本的方法。
分层抽样能够有效地减小抽样误差，提高估计的准确性。
3. 整群抽样整群抽样是指将总体按照某种特征分成若干群，然后选择其中的若干群作为样本的方法。
整群抽样能够简化抽样过程，提高抽样效率。
4. 系统抽样系统抽样是指按照一定规则从总体中选择个体的方法。
系统抽样能够简化抽样过程，减小抽样误差。
5. 整群分层抽样整群分层抽样是指将总体按照某种特征首先分成若干群，然后再从每一群中按照某种分层方法抽取样本的方法。
整群分层抽样是一种比较复杂的抽样方法，但具有较高的抽样精度。
6. 多阶段抽样多阶段抽样是指在抽样过程中采用多个抽样阶段的方法。
多阶段抽样能够逐步缩小抽样范围，提高抽样效率。
抽样技术--课程上机指导书
抽样技术--课程上机指导书.抽样技术--课程上机指导书一、引言1.1 目的本指导书旨在向学生介绍抽样技术的基本概念和常用的抽样方法，并指导其在课程上机实践中如何应用这些抽样技术。
1.2 背景抽样技术是统计学中非常重要的一部分，通过从总体中抽取少量样本，可以推断出总体的特征。
在实际应用中，常常需要使用抽样技术来进行数据分析与决策支持。
二、抽样技术概述2.1 概念抽样是从总体中选择一部分个体进行观察和测量，以求对总体的某些属性进行估计或推断的一种方法。
2.2 抽样误差抽样误差是指样本结果和总体结果之间的差异，它是由于样本选择过程引起的。
抽样误差的大小取决于样本的大小和抽样方法的选择。
三、简单随机抽样3.1 概念简单随机抽样是一种抽样方法，每个个体都有相同的机会被选为样本，且个体的选择是相互独立的。
3.2 步骤①确定总体和样本容量②编制个体名单③使用随机方法选取样本3.3 优缺点①优点：简单易行，适用于各种类型的总体②缺点：样本大小要求较大，不能保证抽样误差最小四、系统抽样4.1 概念系统抽样是一种抽样方法，将总体按照一定的规则分成若干个等距段，然后从中随机选择一个个体作为样本的起始点，然后按照相同的间隔选择其他样本。
4.2 步骤①确定总体和样本容量②编制个体名单③使用随机方法选取起始点④按照指定间隔选取其他样本4.3 优缺点①优点：比简单随机抽样更具效率，样本覆盖面广②缺点：样本一旦选择，将无法改变，可能导致抽样偏差五、分层抽样5.1 概念分层抽样是一种抽样方法，根据总体的特征将其分为若干个层，然后从每个层中分别抽取样本。
5.2 步骤①确定总体和样本容量②根据总体的特征划分层次③对每个层次使用相应抽样方法抽取样本5.3 优缺点①优点：能够保证不同层次的样本分布均衡，提高估计的准确性②缺点：需要提前了解总体的层次划分，实施起来较为复杂六、群组抽样6.1 概念群组抽样是一种抽样方法，将总体按照某种特定的分类指标分成若干个群组，然后从中随机选择若干个群组作为样本，对每个群组进行研究。
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• 学习要点
一、理解和掌握抽样调查的概念、特点和作用。 二、掌握抽样技术中常用的基本概念。 三、熟练掌握抽样平均误差的概念、影响因素和计算方法 四、熟练掌握极限抽样误差的概念和计算方法。 五、掌握必要抽样数目的意义和计算。 六、了解全及总体总量指标的推算和抽样调查组织方式。
第一节 抽样技术概念
一、抽样技术的涵义
抽样技术是统计学的重要分支，它已经成为当今世界上最重 要的统计方法。它广泛应用于社会、经济、科技和自然等各个领 域，成为现代统计学中发展最快、最活跃的一个分支。
抽样技术的完整概念应包括对样本的调查和对总体数据的估 计两个方面。这里首先介绍抽样调查，然后介绍总体数据估计的 基本理论和方法。
2.区域抽样框，按自然地域划分并排列出总体所有单位。如， 一片土地划分为若干地块并编号、一片森林划分为若干林区并编 号等。
3.时间表抽样框，按时间顺序排列总体单位。如，流水线生 产的产品质量检验，把一天划分为若干时段并按顺序排列。
抽样框的编制是抽样调查的前提条件，要求不重不漏来保证 样本对总体的代表性。
（三）用于采集灵敏度高、时效强、时间要求紧迫的资料。
如市场动态、商品交易额、股市行情、抢险救灾和战时物资 质量检验等。
（四）与其他调查方式结合运用，互相补充与核对。
如，抽样技术与普查相结合可以检查核对普查数据的准确 性；与重点调查相结合，有利于掌握总体数量特征。
（五）进行假设检验，判断真伪。
如，某项新工艺、新配方或农业新品种在生产中的推广是否 具有显著价值，可通过抽样推断进行假设检验，决定是采用还是 放弃。
（三）在推断手段上，以概率估计方法进行总体推断。
抽样估计是以概率论为基础的估计方法，用样本数据估计总 体数据时，其可靠性用一定概率保证程度来说明。例如，用城市 居民样本数据估计某电视节目的收视率、用居民样本数据估计全 市居民家庭收支情况等等。
（四）在推断理论上，用大数定律的中心极限定理为基础。
中心极限定理证明随着样本单位数的增加，样本变量分布趋 向正态分布，样本平均数接近总体平均数、样本标准差接近总体 标准差，从而为用样本数据估计总体相应数据提供了科学的理论 依据和方法。
（二）抽样估计
抽样估计是在抽样调查的基础上，利用样本数据根据概率论 来估计总体相应数据的统计分析方法。
（三）抽样技术
总体、总体指标、样本、样本指标、抽样误差、概率估计等 概念构成了抽样技术中的最基本范畴。它们的关系如图4-1。
图4-1
总体
反 映
总体指标
抽样技术关系图 随机取样
样本
概率估计
调查 整理 汇总
（四）参数和统计量
1.参数 总体平均数用 X 表示，总体标准差用σ2表示，总体成数用P 表示，这些数据在抽样技术称为参数。由于总体是唯一确定的， 总体参数也是唯一确定的。
2.统计量
样本平均数用 x表示，样本标准差用s表示，样本成数用p表
示，这些数据在抽样技术称为统计量。
成数指总体或样本中具有某种属性的单位数占全部单位数的 比重。如，一片森林中病株数的比重、一批产品中合格品比重、 一片农作物中缺苗断垄数比重、某市居民拥有电脑户比重、某电 视节目收视率等等。
（二）总体和样本
总体指所要研究现象的整体用字母N表示。如，从一万平方 米小麦中抽取500平方米进行产量调查，则N=10000平方米。
样本，指从总体中抽取的样本单位数，用字母n表示。如， 上例中n=500平方米
（三）大样本和小样本
大样本和小样本是根据样本容量多少来划分。n≥30时为大 样本，n<30时为小样本。
四、抽样技术中的几个基本概念
（一）抽样框
是指供抽样所使用的所有调查单位的详细名单。如，从5万 名职工中随机抽取300名职工组成一个样本，则5万职工的名册就 是抽样框。
抽样框有以下形式：
1.名单抽样框，即以名册或清单形式列出总体所有单位。如， 学生名册、企业名录、职工名单、住户名单、村庄名单、社区名 单等等。
二、抽样技术的特点
（一）在调查单位的抽取上，遵循随机原则。
随机原则使样本单位的抽取不受任何主观因素影响，使所抽 取的样本变量分布与总体变量分布相类似，从而保证样本的代表 性和估计的无偏性。
（二）在调查功能上，用样本数据估计总体数据。
抽样调查是非全面调查，它具有从部分到总体、由具体到一 般的推断功能。
本节小结：
（一）样本是从总体中随机的一部分单位。
（二）参数是总体数量特征，是用样本统计量估计出来的。 （三）统计量是由样本变量直接计算得到的。
第二节 抽样调查和抽样误差
（五）在推断效果上，抽样误差可以计算并加以控制。
用样本数据估计总体相应数据会存在一定误差，根据中心极 限定理和正态分布规律，抽样误差可以事先计算出来并可以控制， 从而使抽样估计具有一定的可靠程度。
三、抽样技术的作用
由于抽样技术具有费用低、时效强、准确度高、应用范围广 等优点，抽样技术广泛应用于众多领域。
（一）用于那些不能或难以采用全面调查的情况。
无限总体，如宇宙探测、大气监测或生态保护等的调查；动 态总体，如产品质量监测、物价管理等的调查；范围大，分布过 散的有限总体，如居民收支调查、水中鱼苗调查、森林木材蓄积 量等调查。
（二）用于不宜全面调查，而须了解总体数据的情况。
如，灯泡、轮胎等产品的耐用时间破坏性质量检验；饮料食 品等品尝性检验；人体血液等健康性检验等。
样本指标
（四）抽样设计
是指从研究总体中抽取样本之前，预先确定抽样方案。将调 查资料使用者、抽样专家、活动组织者和数据处理人员召集起来 协商探讨共同确定抽样方案。基本内容有：1.确定目的、任务和 要求；2.确定抽样框和样本单位；3.确定组织方式和抽取样本单 位的方法；4.确定估计精度要求；5.确定抽样数目和估计方法； 6.确定总体方案和工作程序。
（一）抽样调查
它是一种非全面调查，是根据随机原则从总体中抽取部分单 位进行调查。这部分单位称为样本。而这部分单位数目的多少不 是随心所欲确定的，是根据一定原则和要求用科学的方法计算来 确定。所谓随机原则，就是可能性原则，是指在抽取样本单位时， 完全排除人们的主观愿望，使总体中的每个单位机会均等，抽中 与否全凭偶然。