抽样方法及技巧培训教材ppt
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《抽样方法》课件
分层抽样
抽样方法:根据总体的特 征将样本划分为若干层, 从每一层中随机选择样本。
系统抽样
抽样方法:按照固定的间 隔从总体中选择样本。
抽样方法的种类与适用范围
整群抽样
抽样方法:将总体划分为若干群体,从每一群中选择样本。
多阶段抽样
抽样方法:将样本选取分为多个阶段进行,每个阶段都是简单随机抽样或其他抽样方法。
无反应偏差是指样本中的一部分个体拒绝 参与调查或无法联系到的情况,需采取合 适的补偿方法。
常见问题及解决方法
1 采样偏倚
采样偏倚是指抽样过程中对某些特定人群的过度采样或忽略采样的情况,可通过调整抽 样方法或纠正数据进行解决。
实例分析
利用抽样方法进行问卷调查的实例分析
通过抽样方法进行问卷调查,可以获得一定规模的样本数据,用于分析人群的意见、行为等。
总结
1 抽样方法的重要性
2 合理运用抽样方法的必要性
抽样方法是统计学和市场研究中必不可少 的工具,能够在合理范围内推断总体的情 况。
需要根据不同场景和目的合理选择和运用 抽样方法,以获得准确、有效的样本数据。
样本容量的确定
1 样本容量的计算公式
2 影响样本容量的因素
样本容量的计算需要考虑总体大小、置信 水平、抽样误差等因素。
样本容量受到总体大小、置信水平、抽样 误差、预测精度等因素的影响。
常见问题及解决方法
1 抽样误差
2 无反应偏差
Байду номын сангаас
抽样误差是由于抽样过程中的随机变异导 致的误差,可通过增加样本容量来减小误 差。
《抽样方法》PPT课件
抽样方法是从样本中选择部分个体以推断总体的一种可行方法。本课件将介 绍抽样方法的种类、适用范围,样本容量的确定,常见问题及解决方法等内 容。
简单随机抽样ppt完整版
实现方式
优点与局限性
简单随机抽样具有操作简单、易于理 解等优点;但在总体个体差异较大或 样本量较小时,可能导致抽样误差较 大。
通过随机数生成器或随机表等方式, 从总体中随机抽取一定数量的样本。
02
简单随机抽样方法
有放回简单随机抽样
01
02
03
抽样过程
每次从总体中随机抽取一 个样本,记录后将其放回 总体,再进行下一次抽取。
参数估计 利用样本数据对总体参数进行估计, 包括点估计和区间估计。
假设检验
提出原假设和备择假设,通过计算检 验统计量和P值,判断原假设是否成 立。
方差分析
研究不同因素对因变量的影响程度, 通过计算F值和P值,判断因素对因 变量是否有显著影响。
回归分析
探究自变量和因变量之间的线性关系, 建立回归方程并检验其显著性。
结果可视化呈现技巧
图表类型选择
数据标签使用
根据数据类型和分析目的,选择合适的图表 类型,如柱状图、折线图、散点图等。
在图表中添加数据标签,使观众能够快速了 解数据点的具体数值。
颜色搭配
动画效果运用
运用合适的颜色搭配,突出重要信息,提高 图表的视觉效果。
适当使用动画效果,引导观众关注重点信息, 增强演示的吸引力。
调研目的
了解消费者对某品牌手机的认知度和购买意愿。
调研对象
该品牌手机的目标消费群体,即18-35岁的年轻人。
调研方法
采用简单随机抽样的方法,在目标消费群体中抽 取一定数量的样本进行调查。
调研过程回顾
样本抽取 根据目标消费群体的特征,确定抽样框,并按照一定的抽 样比例进行简单随机抽样,最终抽取了500个样本。
分层抽样等。
《常用的抽样方法》课件
可能会受到随机误差的影响, 导致样本结果不稳定。
非随机抽样的优点和缺点
优点 可以根据研究目的和要求,有针对性地选择样本。
可以利用已有资料或数据进行抽样,节省时间和成本。
非随机抽样的优点和缺点
• 在某些特定情况下,非随机抽样可能更符合实际 情况。
非随机抽样的优点和缺点
缺点 难以控制样本质量和数量,可能导致结果不准确。
但同时也需要研究者具备一定的专业知识和经验。
THANKS
容易受到主观因素的影响,导致样本偏差。 在某些情况下,可能存在抽样难度较大的问题。
不同抽样方法的比较和选择
比较
随机抽样和非随机抽样各有优缺点, 适用于不同的情况和目的。
随机抽样更适用于大规模、全面的调 查,而非随机抽样更适用于有针对性 的调查和研究。
选择
根据研究目的、资源、时间和成本等 因素综合考虑选择合适的抽样方法。
判断抽样
定义
适用范围
判断抽样依据研究者的主观判断和经验选 择样本,通常基于对总体特征的了解和对 样本的初步观察。
适用于总体规模较小、内部差异较大或具 有特定特征的群体。
优点
缺点
能够根据研究目的和范围选择有针对性的 样本。
依赖于研究者的主观判断,可能存在偏见 和误差。
配额抽样
定义
配额抽样是根据总体中某些特征的比例分配一定 数量的样本,以满足特定的代表性要求。
制定调查问卷或指导语
数据收集
根据研究目的设计调查问卷或指导语 ,确保问题清晰、简洁且无歧义。
在调查过程中收集所需的数据,并确 保数据的准确性和完整性。对于无法 直接获取的数据,考虑使用替代方法 进行估算。
实施调查
按照抽样计划进行调查,确保每个样 本单位都有被选中的机会。同时,遵 守伦理和法律规范,保护受访者的隐 私和权益。
抽样调查第2章简单随机抽样ppt课件
记录样本
将读取到的随机数对应的个体作为样本,并记录其编号。
计算机模拟法
编号
选择随机数生成器
设置参数
生成随机数
筛选样本
将总体的个体编号,并将 编号数据输入计算机。
在计算机中选择一个合适 的随机数生成器。
根据需要设置随机数生成 器的参数,如生成随机数 的范围、数量等。
使用随机数生成器生成 一定数量的随机数。
详细记录每个被抽中样本的信息和特征,如 姓名、性别、年龄、职业等。
处理异常情况
保密原则
如遇到无法联系或拒绝接受调查的样本,需 按照预先设定的方案进行处理,如替换或重 新抽取等。
在整个抽样过程中,需严格遵守保密原则, 确保被调查者的隐私不被泄露。
05
数据分析与结果解读
数据整理与初步分析
1 2
数据来源与采集方式
根据生成的随机数,从总 体中筛选出对应的个体作 为样本,并记录其编号。 如果需要,还可以对样本 进行进一步的处理和分析。
03
样本容量确定与误差控制
样本容量确定原则及方法
原则
在满足调查精度和可靠性的前提下, 尽可能减少样本容量,以节约成本和 提高效率。
方法
根据总体大小、总体方差、调查精度要 求等因素,采用适当的统计公式或经验 法则来确定样本容量。
01
介绍点估计和区间估计的概念、方法和应用场景,并比较其优
缺点。
假设检验的基本原理
02
阐述假设检验的基本原理和步骤,包括原假设和备择假设的设
定、检验统计量的选择、显著性水平的确定等。
常用统计检验方法
03
介绍常用的统计检验方法,如t检验、F检验、卡方检验等,并
说明其应用场景和注意事项。
将读取到的随机数对应的个体作为样本,并记录其编号。
计算机模拟法
编号
选择随机数生成器
设置参数
生成随机数
筛选样本
将总体的个体编号,并将 编号数据输入计算机。
在计算机中选择一个合适 的随机数生成器。
根据需要设置随机数生成 器的参数,如生成随机数 的范围、数量等。
使用随机数生成器生成 一定数量的随机数。
详细记录每个被抽中样本的信息和特征,如 姓名、性别、年龄、职业等。
处理异常情况
保密原则
如遇到无法联系或拒绝接受调查的样本,需 按照预先设定的方案进行处理,如替换或重 新抽取等。
在整个抽样过程中,需严格遵守保密原则, 确保被调查者的隐私不被泄露。
05
数据分析与结果解读
数据整理与初步分析
1 2
数据来源与采集方式
根据生成的随机数,从总 体中筛选出对应的个体作 为样本,并记录其编号。 如果需要,还可以对样本 进行进一步的处理和分析。
03
样本容量确定与误差控制
样本容量确定原则及方法
原则
在满足调查精度和可靠性的前提下, 尽可能减少样本容量,以节约成本和 提高效率。
方法
根据总体大小、总体方差、调查精度要 求等因素,采用适当的统计公式或经验 法则来确定样本容量。
01
介绍点估计和区间估计的概念、方法和应用场景,并比较其优
缺点。
假设检验的基本原理
02
阐述假设检验的基本原理和步骤,包括原假设和备择假设的设
定、检验统计量的选择、显著性水平的确定等。
常用统计检验方法
03
介绍常用的统计检验方法,如t检验、F检验、卡方检验等,并
说明其应用场景和注意事项。
211简单随机抽样(三种抽样方法)ppt课件
确定抽取的样本量n,通常要求n远小 于N,且n和N都是已知的;
对样本进行必要的检查和调整,确保 样本的代表性。
简单随机抽样优缺点
优点
简单易行,样本具有较好的代表性,能够客观地反映总体情况;每个单位被抽 中的概率相等,保证了抽样的公正性;
缺点
当总体容量N较大时,样本的抽取比较困难;需要对总体中的所有单位进行编 号,工作量较大;如果总体中单位特征差异较大,简单随机抽样可能导致样本 的偏差。
整群抽样
将总体分成若干群,随机抽取部 分群,对抽中群进行全面调查。
优点
便于组织和管理,节省人力物力。
缺点
抽样误差可能较大,样本代表性可 能较差。
抽样方法选择依据
研究目的
明确研究目的和需求, 选择最合适的抽样方法
。
总体特征
了解总体的分布、异质 性等特征,以便选择合
适的抽样方法。
资源限制
考虑时间、人力、物力 等资源限制,选择可行
分层抽样步骤
确定分层变量
选择能够反映总体个体差异的变量作为分层 变量。
确定各层的样本量
根据各层的权重、样本量分配比例等因素, 确定各层的样本量。
对总体进行分层
根据分层变量的取值范围,将总体分成若干 个互不重叠的层。
在各层内进行随机抽样
在各层内分别采用简单随机抽样、系统抽样 等方法抽取样本。
分层抽样优缺点及适用场景
02
03
简单随机抽样
每个样本被选中的概率相 等,完全随机。
优点
简单易行,无偏性,一致 性。
缺点
可能产生较大抽样误差, 样本分布可能不均匀。
三种抽样方法比较
分层抽样
将总体分成若干层,每层 内进行简单随机抽样。
抽样的基本步骤与方法PPT(39张)
第
三
章
市
第三节 抽样设计和方法
场
调
查
策
划
技
巧
本章内容
抽样设计的基本概念 两种抽样的基本形式 抽样的主要步骤 抽样的基本方法 样本量的确定
抽样调查与普查
抽样调查就是从总体中抽取能代表总体的一部分/样本, 然后根据样本中所包含的信息对总体的状况进行估计和推算。
样本
统计量
样本均值X 样本比例 P 样本方差 S2 样本相关 r
置信度95%下,最小样本量
置信度95% 最大容许相对误差
5% 10% 20% 30%
1%
152127 38032 9508 4225
5%
29196 7299 1852 811
10%
13830 3457 864 384
50%
1537 384 96 43
——本课结束——
文案作业命题
• “电影不好看可以退票吗?” ——电影院营销管理调查方案与设计
N 50000
N1 53
N2 50
N3 58
N4 48
……
Ni 45
N1
N4
N30
N68
N98
53
48
52
50
47
n 250
整群抽样的特点
1. 在调查组织工作方面方便 2. 抽样误差比较大
抽样原则: 为提高精度要尽可能扩大各层间的差异,
而缩小层内的差异。
多级抽样
1. 把整个抽样过程分成几个阶段完成。 2. 在大规模的社会调查中应用广泛。 3. 一般分为三、四个阶段。
抽样
专科生
样本n=1000 n1=300
本科生 n2=500
三
章
市
第三节 抽样设计和方法
场
调
查
策
划
技
巧
本章内容
抽样设计的基本概念 两种抽样的基本形式 抽样的主要步骤 抽样的基本方法 样本量的确定
抽样调查与普查
抽样调查就是从总体中抽取能代表总体的一部分/样本, 然后根据样本中所包含的信息对总体的状况进行估计和推算。
样本
统计量
样本均值X 样本比例 P 样本方差 S2 样本相关 r
置信度95%下,最小样本量
置信度95% 最大容许相对误差
5% 10% 20% 30%
1%
152127 38032 9508 4225
5%
29196 7299 1852 811
10%
13830 3457 864 384
50%
1537 384 96 43
——本课结束——
文案作业命题
• “电影不好看可以退票吗?” ——电影院营销管理调查方案与设计
N 50000
N1 53
N2 50
N3 58
N4 48
……
Ni 45
N1
N4
N30
N68
N98
53
48
52
50
47
n 250
整群抽样的特点
1. 在调查组织工作方面方便 2. 抽样误差比较大
抽样原则: 为提高精度要尽可能扩大各层间的差异,
而缩小层内的差异。
多级抽样
1. 把整个抽样过程分成几个阶段完成。 2. 在大规模的社会调查中应用广泛。 3. 一般分为三、四个阶段。
抽样
专科生
样本n=1000 n1=300
本科生 n2=500
抽样的基本步骤与方法(ppt 39页)
概率抽样调查总结
1. 采取什么样的调查方式? 2. 估计经费是多少? 3. 估计的精度有什么要求? 4. 样本量是多少? 5. 采取什么样的抽样方法? 6. 样本框是否可以搞到,全吗?新吗? ……
五、样本量的确定
涉及到的一些基本概念:
• 费用 • 精度 • 误差 • 标准差(方差) • 置信度(置信水平) • 最大容许误差 • 最大容许相对误差 • 所要估计总体的比例 • 抽样方法 • 访问方法 • 拒访率
中国
抽样单元
一级抽样单元:省 二级抽样单元:区 三级抽样单元:街道 三级抽样单元:居委会 四级抽样单元:家庭户 五级抽样单元:被访者
北京 朝阳区 官庄街道 广院居委会 17楼2门101室 男主人
抽样框
抽样框是包含全部抽样单元的资料。
1. 一般说来,普查可以提供抽样框资料 2. 表现形式名单、地图、统计年鉴等 3. 很多时候,很难获得完整的抽样框资料
个体是相互独立被抽取得。 有放回的抽样,独立从总体中抽取一个个体,
记录,放回总体,抽取第二个个体,记录,放回总 体,以此类推,直到抽足n个为止。
简单随机抽样的实施方法
1. 抽签法 2. 随机数字表(随机乱码表) 3. 随机正态数字表
简单随机抽样的优缺点
优点: • 是最基本的抽样方法 • 最符合随机原则 • 抽样误差容易计算 • 复杂抽样设计的基础 • 衡量其它抽样方法的标准
样本量的确定
非常简单随机抽样最小样本量
置信度 最大容许误差
1%
90% 6806
95% 9604
99% 16641
2%
1702
2401
4160
3%
756
1067
1846
AQL抽样计划培训教材ppt课件
5.不合格(缺陷):单位产品中任何一个质量特性不能满足规范要求的现象,按不 合格(缺陷)的严重程 度不一样,根据缺陷后果的严重性予以分级:
1.)A类不合格(致命缺陷):根据判定或经验,对使用、维护产品或与此有关 的人员可能造成危害或不安全状况的缺陷,或可能损坏重要产品的基本功能 的缺陷;如904F/G产品的端子拉脱力、波宽;
目:
1.品管的发展史 2.基本概念与符号 3. 抽样检验实施方法
2024/2/23
感恩、知足、珍惜、快乐每一天!
1
一、品管发展史
质量管理发展历史主要有3个阶段,第1个阶段强调是否检验, 第2个阶段是数理统计和检验相结合,第三个阶段强调全员参 与和缺陷预防:
1. 操作者、领班式或检验员质量管理: 18世纪,产品从头到尾,由同一个负责制作,因此产品的好坏 也就由同一人来处理 19世纪开始,生产方式开始变为将多数人集合在一起,置于 一个领班的监督之下,由领班来负责每一个作业员的质量 第一次大战期间,工厂开始变得复杂,原有的一个领班除了要 管理大量的工人以外,还要负责管理质量,显得力不从心,因而 发展出指定专人来负责产品检查
2. MIL-STD-105E: 美国军方标准,是美国军方于1989年公布实施的抽样检验标准,也是国际上 通用的抽样标准,在我国,经过一些修改,称为GB-2828.1-2003。但进行国 际贸易时,为避免国际贸易上不接收GB,多数公司抽样标准还是声称应用 MIL-STD-105E,但该标准于1995年废止,改为MIL-STD-1916。 MIL-STD-105E和GB2828.1-2003属于适用于计数性调整型的抽样检验,共有 一次抽样,二次抽样,五次抽样三种类型,和正常检验、放宽检验、加严检 验三种检验严格程度。一般使用一次正常抽样方案。
1.)A类不合格(致命缺陷):根据判定或经验,对使用、维护产品或与此有关 的人员可能造成危害或不安全状况的缺陷,或可能损坏重要产品的基本功能 的缺陷;如904F/G产品的端子拉脱力、波宽;
目:
1.品管的发展史 2.基本概念与符号 3. 抽样检验实施方法
2024/2/23
感恩、知足、珍惜、快乐每一天!
1
一、品管发展史
质量管理发展历史主要有3个阶段,第1个阶段强调是否检验, 第2个阶段是数理统计和检验相结合,第三个阶段强调全员参 与和缺陷预防:
1. 操作者、领班式或检验员质量管理: 18世纪,产品从头到尾,由同一个负责制作,因此产品的好坏 也就由同一人来处理 19世纪开始,生产方式开始变为将多数人集合在一起,置于 一个领班的监督之下,由领班来负责每一个作业员的质量 第一次大战期间,工厂开始变得复杂,原有的一个领班除了要 管理大量的工人以外,还要负责管理质量,显得力不从心,因而 发展出指定专人来负责产品检查
2. MIL-STD-105E: 美国军方标准,是美国军方于1989年公布实施的抽样检验标准,也是国际上 通用的抽样标准,在我国,经过一些修改,称为GB-2828.1-2003。但进行国 际贸易时,为避免国际贸易上不接收GB,多数公司抽样标准还是声称应用 MIL-STD-105E,但该标准于1995年废止,改为MIL-STD-1916。 MIL-STD-105E和GB2828.1-2003属于适用于计数性调整型的抽样检验,共有 一次抽样,二次抽样,五次抽样三种类型,和正常检验、放宽检验、加严检 验三种检验严格程度。一般使用一次正常抽样方案。
抽样检验培训课程(ppt 54页)
0 . 0299
P( 3 )
5
3
0 . 06
3( 0 . 94 )2
0 . 0019
泊松分布
计算公式
P a
=
Ac d=0
n p d e -np d!
(e = 2.71828)
P( 0 )
(5 0 . 06 )0 e 5 0.06
0!
0 . 7428
按照国际惯例,通常默认设定值为5%,即是把一批合格品错判为不合格批的概 率是5%,或者说是每的 显形检验P值所设定的临界值0.05。
(2)第Ⅱ类错误 (取伪错误) 发生概率为
= Pa (p1)
所谓犯第Ⅱ类错误是指将该拒收的批误判为接收
计数抽样包括: 1.计点(不合格数)——泊松分布 2.计件(不合格品数)——“超几何分布”或“二项式分布”
泊松分布
P a
=
Ac d=0
n p d e -np d!
(e = 2.71828)
【例2】今对批量为 50 的外购产品批作抽样验收,其中包含 3 个不 合格品,求采用的抽样方案为(5,1)时的接收概率 Pa 是多少?
挑选型
检测后,凡达到抽样方案判定基准合格的就接收;达不到判 定基准的,则进行挑选检验
标准型
是在抽样方案中对供、购双方都规定质量保护和质量保证值 ,具有可满 足供、购双方要求的特点的抽样检验
三、批可接受性的判断
批质量的判断过程是:
从批量N中随机抽取n 个单位产品组成一个样本,然后对 样本中每一个产品进行逐一测量,记下其中的不合格品数d, 如果d≤Ac,则认为该批产品质量合格,予以接收;如果 d≥Ac+1,则认为该批产品质量不合格,予以拒收
《常用的抽样方法》课件
添加标题
分类:简单随机抽样、 分层抽样、整群抽样、 系统抽样、多阶段抽 样等
添加标题
简单随机抽样:从总 体中随机抽取个体, 每个个体被抽中的概 率相等
添加标题
分层抽样:将总体按 某种特征分层,然后 在各层中独立随机抽 取个体
添加标题
整群抽样:将总体分 为若干群,然后随机 抽取若干群进行研究
添加标题
系统抽样:按照一定 的规则从总体中抽取 个体,如每隔一定距 离抽取一个
分层抽样
定义和特点
定义:分层抽样是一种将总体分为若干个互不重叠的子集,然后从每个子集中独立地抽取样本的 方法。
特点:分层抽样可以保证样本的代表性,提高抽样的效率,降低抽样的误差。
应用:分层抽样广泛应用于市场调查、人口普查、教育评估等领域。
注意事项:在进行分层抽样时,需要保证每个子集的样本量足够大,以保证抽样的准确性。
抽样方法的选择依据和原则
研究目的:根据研究目的选择合适的抽样方法 样本量:根据样本量选择合适的抽样方法 抽样误差:根据抽样误差选择合适的抽样方法 抽样成本:根据抽样成本选择合适的抽样方法 抽样效率:根据抽样效率选择合适的抽样方法 抽样可行性:根据抽样可行性选择合适的抽样方法
感谢您的耐心观看
确定总体范围和目标
添加标题
确定抽样框,即包含 所有可能被抽样的元 素的集合
添加标题
确定抽样单位,即被 抽样的基本单位
添加标题
确定抽样方法,如简 单随机抽样、分层抽 样等
添加标题
实施抽样,从抽样框 中随机抽取样本
添加标题
记录抽样结果,包括 样本的选取过程和样 本的基本信息
添加标题
分析抽样结果,评估 抽样方法的有效性和 准确性
添加标题
抽样调查-系统抽样培训课程(ppt 71页)
行政村编号 人数(Mi)
累计人数
抽中代码
1
103
103
100
2
432
535
3
96
631
4
246
877
723
5
84
961
6
73
1034
7
205
1239
8
168
1407
1346
9
146
1553
10
317
1870
M 0 iN 1M i 18 ,n 73 ,k 0M n062返3回
也是最简单的不等概系统抽样是PS抽样.即入样概率
与单元大小
i
M
成比例的系统抽样.令
i
N
M0 Mi
i1
表示总体所有单元大小的总和,则
i
n
Mi M0
实施不等概系统抽样最简单的方法是代码法:
下面以例7.1来说明
【例7.1】设总体由10个行政村组成,N=10,每个行政村
的人数 M i 见下表.利用PS系统抽样抽取n=3个行政村.
返回
五、系统抽样、整群抽样和分层抽样的关系
系统抽样既可以看成一种特殊的整群抽样, 又可以看成一种特殊的分层抽样。下面以一般 的等距抽样为例说明:
假设抽样间距为k,总体单元数为N=nk。将总体 的N个单元排列成k行n列,如下表所示。表中的每 一行单元都是系统抽样的一个样本。
返回
系统抽样的总体单元
12
系统抽样中最简单也是最常用的规则是等间隔 抽取,这种系统抽样又称等距抽样。
返回
二、系统抽样的一般方法 1.直线等距抽样 假设总体单元数为N,样本容量为n,N是n的整数倍.
累计人数
抽中代码
1
103
103
100
2
432
535
3
96
631
4
246
877
723
5
84
961
6
73
1034
7
205
1239
8
168
1407
1346
9
146
1553
10
317
1870
M 0 iN 1M i 18 ,n 73 ,k 0M n062返3回
也是最简单的不等概系统抽样是PS抽样.即入样概率
与单元大小
i
M
成比例的系统抽样.令
i
N
M0 Mi
i1
表示总体所有单元大小的总和,则
i
n
Mi M0
实施不等概系统抽样最简单的方法是代码法:
下面以例7.1来说明
【例7.1】设总体由10个行政村组成,N=10,每个行政村
的人数 M i 见下表.利用PS系统抽样抽取n=3个行政村.
返回
五、系统抽样、整群抽样和分层抽样的关系
系统抽样既可以看成一种特殊的整群抽样, 又可以看成一种特殊的分层抽样。下面以一般 的等距抽样为例说明:
假设抽样间距为k,总体单元数为N=nk。将总体 的N个单元排列成k行n列,如下表所示。表中的每 一行单元都是系统抽样的一个样本。
返回
系统抽样的总体单元
12
系统抽样中最简单也是最常用的规则是等间隔 抽取,这种系统抽样又称等距抽样。
返回
二、系统抽样的一般方法 1.直线等距抽样 假设总体单元数为N,样本容量为n,N是n的整数倍.
简单随机抽样(三种抽样方法).ppt
笑一笑,十年少
一天,爸爸叫儿子去买一盒火柴,临出 门前,爸爸嘱咐儿子要买能划燃的火柴,儿 子拿着钱出门了,过了好一会儿,儿子才回 到家。
“火柴能划燃吗?”爸爸问。 “都能划燃。” “你这么肯定?” 儿子递过一盒划过的火柴,兴奋地说: “我每根都试过啦。”
问:这则笑话中,儿子采用的是什么调查方式? 这其中的全体是什么?这种调查方式好不好?
一个著名的案例1936年美国总统选举前,一份颇有名气的杂志 的工作人员做了一次民意测验,调查兰顿(时任堪萨斯州州长) 和罗斯福(时任总统)中谁将当选下一任总统。为了解公众意向, 调查者通过电话和车辆登记薄上的名单给一大批人发了调查表 (注意1936年电话和汽车只有少数富人拥有)。通过分析收回的 调查表,显示兰顿非常受欢迎,于是杂志预测兰顿将获胜。
实际选举结果正好相反,罗斯福在选举中获胜!
你认为预测结果出错的原因是什么?
那么,怎样从总体中抽取样本呢?如何表示样本数 据?如何从样本数据中提取基本信息(样本分布、样本 数字特征等),来推断总体的情况呢?这些正是本章要 解决的问题。
抽样方法 2.1.1简单随机抽样
要了解全国高中生的视力情况,在全国抽取了 15所中学的全部高中生15000人进行视力测试。
谈谈你的看法:
统计的基本思想:
用样本估计总体,即通常不直接去研究总 体,而是通过从总体中抽取一个样本,根据 样本的情况去估计总体的相应情况。
妈妈:“儿子,帮妈妈买盒火柴去。” 妈妈:“这次注意点,上次你买的火柴好多划不着。” ……… 儿子高兴地跑回来。 孩子:“妈妈,这次的火柴全划得着,我每根都试过了。”
N
简单随机抽样法之一——抽签法
步骤: 1、把总体中的N个个体编号;
2、 把号码写在号签上,将号签放在一个容器中 搅拌均匀;
抽样和抽样分布培训课件(PPT 49张)
0.07 0.5279 0.5675 0.6064 0.6443 0.6808 0.7157 0.7486 0.7794 0.8078 0.8340 0.8577 0.8790 0.8980 0.9147 0.9292 0.9418 0.9525 0.9616 0.9693 0.9756 0.9808 0.9850 0.9884 0.9911 0.9932 0.9949 0.9962 0.9972 0.9979 0.9985 0.9989
7
自有限总体的抽样
• 无放回抽样:一个元素一旦选入样本,就从总体中剔除, 不能再次被选入。 • 放回抽样:一个元素一旦选入样本,仍被放回总体中。
先前被选入的元素可能再次被选,并且在样本中可出现
多次(多于一次)。
8
自无限总体的抽样
• 无限总体经常被定义为一个持续进行的过程,总体的元 素由在相同条件下过程无限运行下去产生的每一项构成。 在这种情况下,对总体内所有项排列是不可能的。
14
点估计
样本均值 51814.00美元 样本标准差
3347.72美元
样本比率 0.63
点估计的 统计过程
15
由30名管理人员组成的简单随机样本的点估计值
16
由30名管理人员组成的500个简单随机样本的点估计值
17
由30名管理人员组成的500个简单随机样本的抽样分布
• 抽样分布:样本统计量所有可能值构成的概率分布。
0.04 0.5160 0.5557 0.5948 0.6331 0.6700 0.7054 0.7389 0.7704 0.7995 0.8264 0.8508 0.8729 0.8925 0.9099 0.9251 0.9382 0.9495 0.9591 0.9671 0.9738 0.9793 0.9838 0.9875 0.9904 0.9927 0.9945 0.9959 0.9969 0.9977 0.9984 0.9988
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(4)在第一部分中,随机以i为起点抽出第一个样本后,继续在第二 部分中抽出第i+K单位为样本;如此类推,在第n部分则抽取第i+(n1)K单位为样本 。
概率抽样
系统抽样(等距抽样)
此抽样方法可应用于下列包装方式(或产品类型):
概率抽样
系统抽样(等距抽样)
实际操作中以下几种方式供参考:
层次抽样:
来货若为分层摆放 或次序排列的,如 电阻、电容等贴片 料多卷摆放在一起, 卡通箱等分层叠放 等。
整群抽样又称聚类抽样。是将总体中各单位归并成若干个互不交
叉、互不重复的集合,称之为群;然后以群为抽样单位抽取样本的一
种抽样方式。
•
应用整群抽样时,要求各群有较好的代表性,即群内各单位的差
异要大,群间差异要小。
整群抽样的优缺点 整群抽样的优点是实施方便、节省
经费; 整群抽样的缺点是往往由于不同群 之间的差异较大,由此而引起的抽样误
抽样方法及技巧培训
Powell 2011/7/18
主要培训内容
一、抽样基本概念 二、概率抽样 三、非概率抽样 四、案例讲解
抽样基本概念 抽样基本概念
抽样:就是从总体中抽取样本的过程。 抽样的目的和作用:在于科学地挑选总体的部分作为总体的 代表,以便通过对这局部的研究,取得能说明总体的足够 可靠的资料,准确地推断总体的情况,从而认识总体的特 征或规律性。为了使统计推断正确可靠,抽样的样本对于 总体来说必须具有代表性。
的群数。
•
例如,调查中学生患近视眼的情况,抽某一个班做统计;
进行产品检验;每隔8h抽1h生产的全部产品进行检验等。
整群抽样与分层抽样的区别 整群抽样与分层抽样在形式上有相似之处,但 实际上差别很大。
分层抽样要求各层之间的差异很大,层内个体 或单元差异小,而整群抽样要求群与群之间的差异 比较小,群内个体或单元差异大;
概率抽样应满足的要求
随机性—— 总体中的所有个体都有同样被抽出的机会。
可行性—— 抽样的方法在实际中是可实施的。 信息性—— 抽得的样本尽可能反映出分析时所期望的各种
信息。
概率抽样
简单随机抽样
简单随机抽样是一种一步抽样法,它要求在调查总体N中 不加任何分组、划类、排队等 ,完全随机抽取n个调查单 位作为样本。在简单随机抽样中,总体中的每个单位都有 相同的被抽中的概率 。 此抽样方法可应用于下列包装方式(或产品类型):
概率抽样
系统抽样(等距抽样)
系统抽样方法
是等间隔法的机械抽样。它把总体中所有个体按一定顺序编号,然后 依固定间隔取样,间隔的大小视所需样本容量与总体中个体数目的比 率而定,起始数字必须是随机决定的。
等距抽样:有直线等距抽样,对称等距抽样和循环等距抽样三种。
注意:这种抽样方法在名单排列中,如果存在周期性部分,则会造成 偏差。因此,在等距抽样间距确定以后,选择起点时,应根据掌握的
抽样基本概念
抽样方法
简单随机抽样
概率抽样 抽样方法
非概率抽样
系统抽样
分层抽样
整群抽样 方便抽样 定额抽样 空间抽样 立意(判断)抽样 滚雪球抽样
抽样基本概念
抽样误差
因为在抽样研究中,只取总体中的一部分作为直接研究的 对象,然后根据样本结果去推算总体的一般情况,而这样 的推算与总体的实际有着偏差,这种偏差称为抽样误差。
概率抽样
分层抽样(类型抽样)步骤
(1)分层:按某种特征将总体分成若干部分。 (2)按比例确定每层抽取个体的个数。 (3)各层分别按简单随机抽样或系统抽样的方法抽取。 (4)综合每层抽样,组成样本。 此抽样方法可应用于下列包装方式(或产品类型): 一模多穴、一送货批有不同生产批
• 什么是整群抽样
•
分层抽样的样本是从每个层内抽取若干单元或 个体构成,而整群抽样则是要么整群抽取,要么整 群不被抽取。
非概率抽样-非概率抽样的定义 非概率抽样,又称为不等概率抽样或非随机 抽样,就是调查者根据自己的方便或主观判断抽
取样本的方法。
它不是严格按随机抽样原则来抽取样本,所 以失去了大数定律的存在基础,也就无法确定抽 样误差,无法正确地说明样本的统计值在多大程 度上适合于总体。虽然根据样本调查的结果也可 在一定程度上说明总体的性质、特征,但不能从
信息,尽量避开总体可能存在周期的点。
概率抽样
系统抽样(等距抽样)步骤
(1)设总体共有N个单位,现需要从中抽出n个单位作为样本。先将 总体的N个单位按与总体特征标志无关的标志进行排队。
(2)确定取样间隔,将N划分为n个单位相等的部分,每部分间隔为 K=N/n(取整数部分)。 (3)决定起点,抽样起点的选定有多种方式,通常是在第一部分顺 序为1,2,3,…,i…,K个单位中随机取一个单位i作为抽样的起点。 对于总体单位N是奇数时,也可按R=(K+1)/2算出R值,就按某一部 分的第R个单位作为抽样起点。对于总体单位N是偶数时,则按R= (K+2)/2算出起点位置 。
对角抽样:
来货摆放横竖分明、 整齐一致的,如使 用托盘等盛装或平 铺放置的来料等
三角抽样:
来货若摆放在同一 平面时。
S行抽样:
来货若摆放在同一 平面时。
概率抽样
分层抽样(类型抽样)
分层抽样是先把总体按一定标志分成不同类型或层次,然 后从各种不同类型中随机抽取若干单位组成样本 。
分层标准
⑴以调查所要分析和研究的主要变量或相关的变量作为分 层的标准。 ⑵以保证各层内部同质性强、各层之间异质性强、突出总 体内在结构的变量作为分层变量。 ⑶以那些有明显分层区分的变量作为分层变量。
差往往大于简单随机抽样
• 整群抽样的实施步骤
•
先将总体分为i个群,然后从i个群中随机抽取若干个群,对
这些群内所有个体或单元均进行调查。抽样过程可分为以下几
个步骤:
•
一、确定分群的标注
•
二、总体(N)分成若干个互不重叠的部分,每个部分为一群。 Nhomakorabea•
三、据各样本量,确定应该抽取的群数。
•
四、采用简单随机抽样或系统抽样方法,从i群中抽取确定
抽样偏差
当一个样本未能代表它所要代表的总体时,偏差就进入了。 偏差可能是由多种原因造成的。只要使用了非随机抽样, 或者随机抽样使用的总体源有偏差时,抽样偏差就会发生。 抽样偏差是一种歪曲,这种歪曲是由选择或形成样本的方 式引起的,所以样本对于总体就不再有代表性。
概率抽样 概率抽样概念
遵循随机化原则的抽样称为概率抽样。
概率抽样
系统抽样(等距抽样)
此抽样方法可应用于下列包装方式(或产品类型):
概率抽样
系统抽样(等距抽样)
实际操作中以下几种方式供参考:
层次抽样:
来货若为分层摆放 或次序排列的,如 电阻、电容等贴片 料多卷摆放在一起, 卡通箱等分层叠放 等。
整群抽样又称聚类抽样。是将总体中各单位归并成若干个互不交
叉、互不重复的集合,称之为群;然后以群为抽样单位抽取样本的一
种抽样方式。
•
应用整群抽样时,要求各群有较好的代表性,即群内各单位的差
异要大,群间差异要小。
整群抽样的优缺点 整群抽样的优点是实施方便、节省
经费; 整群抽样的缺点是往往由于不同群 之间的差异较大,由此而引起的抽样误
抽样方法及技巧培训
Powell 2011/7/18
主要培训内容
一、抽样基本概念 二、概率抽样 三、非概率抽样 四、案例讲解
抽样基本概念 抽样基本概念
抽样:就是从总体中抽取样本的过程。 抽样的目的和作用:在于科学地挑选总体的部分作为总体的 代表,以便通过对这局部的研究,取得能说明总体的足够 可靠的资料,准确地推断总体的情况,从而认识总体的特 征或规律性。为了使统计推断正确可靠,抽样的样本对于 总体来说必须具有代表性。
的群数。
•
例如,调查中学生患近视眼的情况,抽某一个班做统计;
进行产品检验;每隔8h抽1h生产的全部产品进行检验等。
整群抽样与分层抽样的区别 整群抽样与分层抽样在形式上有相似之处,但 实际上差别很大。
分层抽样要求各层之间的差异很大,层内个体 或单元差异小,而整群抽样要求群与群之间的差异 比较小,群内个体或单元差异大;
概率抽样应满足的要求
随机性—— 总体中的所有个体都有同样被抽出的机会。
可行性—— 抽样的方法在实际中是可实施的。 信息性—— 抽得的样本尽可能反映出分析时所期望的各种
信息。
概率抽样
简单随机抽样
简单随机抽样是一种一步抽样法,它要求在调查总体N中 不加任何分组、划类、排队等 ,完全随机抽取n个调查单 位作为样本。在简单随机抽样中,总体中的每个单位都有 相同的被抽中的概率 。 此抽样方法可应用于下列包装方式(或产品类型):
概率抽样
系统抽样(等距抽样)
系统抽样方法
是等间隔法的机械抽样。它把总体中所有个体按一定顺序编号,然后 依固定间隔取样,间隔的大小视所需样本容量与总体中个体数目的比 率而定,起始数字必须是随机决定的。
等距抽样:有直线等距抽样,对称等距抽样和循环等距抽样三种。
注意:这种抽样方法在名单排列中,如果存在周期性部分,则会造成 偏差。因此,在等距抽样间距确定以后,选择起点时,应根据掌握的
抽样基本概念
抽样方法
简单随机抽样
概率抽样 抽样方法
非概率抽样
系统抽样
分层抽样
整群抽样 方便抽样 定额抽样 空间抽样 立意(判断)抽样 滚雪球抽样
抽样基本概念
抽样误差
因为在抽样研究中,只取总体中的一部分作为直接研究的 对象,然后根据样本结果去推算总体的一般情况,而这样 的推算与总体的实际有着偏差,这种偏差称为抽样误差。
概率抽样
分层抽样(类型抽样)步骤
(1)分层:按某种特征将总体分成若干部分。 (2)按比例确定每层抽取个体的个数。 (3)各层分别按简单随机抽样或系统抽样的方法抽取。 (4)综合每层抽样,组成样本。 此抽样方法可应用于下列包装方式(或产品类型): 一模多穴、一送货批有不同生产批
• 什么是整群抽样
•
分层抽样的样本是从每个层内抽取若干单元或 个体构成,而整群抽样则是要么整群抽取,要么整 群不被抽取。
非概率抽样-非概率抽样的定义 非概率抽样,又称为不等概率抽样或非随机 抽样,就是调查者根据自己的方便或主观判断抽
取样本的方法。
它不是严格按随机抽样原则来抽取样本,所 以失去了大数定律的存在基础,也就无法确定抽 样误差,无法正确地说明样本的统计值在多大程 度上适合于总体。虽然根据样本调查的结果也可 在一定程度上说明总体的性质、特征,但不能从
信息,尽量避开总体可能存在周期的点。
概率抽样
系统抽样(等距抽样)步骤
(1)设总体共有N个单位,现需要从中抽出n个单位作为样本。先将 总体的N个单位按与总体特征标志无关的标志进行排队。
(2)确定取样间隔,将N划分为n个单位相等的部分,每部分间隔为 K=N/n(取整数部分)。 (3)决定起点,抽样起点的选定有多种方式,通常是在第一部分顺 序为1,2,3,…,i…,K个单位中随机取一个单位i作为抽样的起点。 对于总体单位N是奇数时,也可按R=(K+1)/2算出R值,就按某一部 分的第R个单位作为抽样起点。对于总体单位N是偶数时,则按R= (K+2)/2算出起点位置 。
对角抽样:
来货摆放横竖分明、 整齐一致的,如使 用托盘等盛装或平 铺放置的来料等
三角抽样:
来货若摆放在同一 平面时。
S行抽样:
来货若摆放在同一 平面时。
概率抽样
分层抽样(类型抽样)
分层抽样是先把总体按一定标志分成不同类型或层次,然 后从各种不同类型中随机抽取若干单位组成样本 。
分层标准
⑴以调查所要分析和研究的主要变量或相关的变量作为分 层的标准。 ⑵以保证各层内部同质性强、各层之间异质性强、突出总 体内在结构的变量作为分层变量。 ⑶以那些有明显分层区分的变量作为分层变量。
差往往大于简单随机抽样
• 整群抽样的实施步骤
•
先将总体分为i个群,然后从i个群中随机抽取若干个群,对
这些群内所有个体或单元均进行调查。抽样过程可分为以下几
个步骤:
•
一、确定分群的标注
•
二、总体(N)分成若干个互不重叠的部分,每个部分为一群。 Nhomakorabea•
三、据各样本量,确定应该抽取的群数。
•
四、采用简单随机抽样或系统抽样方法,从i群中抽取确定
抽样偏差
当一个样本未能代表它所要代表的总体时,偏差就进入了。 偏差可能是由多种原因造成的。只要使用了非随机抽样, 或者随机抽样使用的总体源有偏差时,抽样偏差就会发生。 抽样偏差是一种歪曲,这种歪曲是由选择或形成样本的方 式引起的,所以样本对于总体就不再有代表性。
概率抽样 概率抽样概念
遵循随机化原则的抽样称为概率抽样。