第九讲抽样设计
《抽样调查设计》课件
社会调查中的抽样调查应用
总结词
社会调查中，抽样调查常用于研究社会现象 、评估政策和预测趋势等方面。
详细描述
在社会调查中，抽样调查通常采用分层抽样 或聚类抽样的方法，以降低调查成本和提高 样本代表性。通过抽样调查，可以了解社会 现象的现状、变化趋势和影响因素，为政府 制定相关政策提供科学依据。
学术研究中的抽样调查应用
抽样误差
由于抽样是随机的，因此存在一定的抽样误差， 会影响结果的精度。
改进方向
加强样本设计
通过更加科学的样本设计和分层抽样等方法，提高样本的代表性 和精度。
优化抽样方法
采用更加科学的抽样方法和技术，如系统抽样、分层抽样等，降低 误差。
完善统计分析方法
采用更加科学的统计分析方法和技术，如回归分析、因子分析等， 提高结果的准确性和可靠性。
控制抽样误差的方法
控制抽样误差的方法包括增加样本量、改进抽样技术、提高样本代表性等。此 外，还可以通过分层抽样、整群抽样等技术来降低随机误差。
非抽样误差的来源与控制
非抽样误差的来源
非抽样误差主要来源于调查设计和实施过程中的各种因素，如样本框误差、无回 答误差、测量误差等。
控制非抽样误差的方法
控制非抽样误差的方法包括完善调查设计、提高调查员的素质和技能、加强数据 审核和质量控制等。此外，还可以通过采取适当的措施来减少无回答误差和测量 误差。
分层抽样
将总体按照一定标准分 成不同的层次，然后在 每一层内进行随机抽样
。
系统抽样
按照一定的顺序和间隔 从总体中抽取样本，如
等距抽样。
集群抽样
将总体分成若干个集群 ，然后从每个集群中抽
取一定数量的样本。
抽样调查的应用场景
抽样设计ppt课件
3、选择调查方法 抽样框确定之后，还要确定具体的抽样 方法，例如，是选择纯随机抽样、分层 抽样，系统抽样还是整群抽样等等。
14
• 4、确定样本容量即确定样本数量的大小。
15
5、计算误差、测算结果 抽样误差的大小与样本容量的大小和概率把 握程度直接相关。 测算结果指用样本指标推断总体指标的结果 。用样本的调查结果推断总体是调研的最后 一个步骤，也是调研的目的所在。
Part.06 抽样设计
1
第一节 抽样调查的基本思想
• 一、抽样调查的概念 • 二、抽样在市场营销调研中的意义 • 三、抽样调查的适用范围 • 四、抽样调查的一般程序
2
• 绝大多数市场调研工作的目标是获取研 究总体的各类信息及其特征。一般来说 ，有两种方法可以采用：
• 一是普查； • 二是抽样。
间抽样法”是任意抽样的两种最常见的
方法。
21
• “街头拦人法”是在街上或路口任意找某个行 人，将他（她）作为被调查者，进行调查。例 如，在街头向行人询问对市场物价的看法，或 请行人填写某种问卷等。
• “空间抽样法”是对某一聚集的人群，从空间 的不同方向和方位对他们进行抽样调查。例如 ，在商场内向顾客询问对商场服务质量的意见 ；在劳务市场调查外来劳工打工情况等。
大提高
8
三、抽样调查的适用范围
抽样调查的特点决定了它的适用范围，主要表 现在： 1、对一些不可能或不必要进行全面调查的项 目，最 宜用抽样调查方式解决。
9
• 2、在经费、人力、物力和时间有限的情况下， 采用抽样调查方式，可节省开支，争取时效， 达到满意的调查效果。
• 3、运用抽样调查对全面调查或普查进行验证。 • 4、对某种总体的假设进行检验，
抽样设计_
总体与总体单位
• 目标总体(target population)或总体
– 按照内容、范围(extent)和时间三重标准定义的全部个 体的集合。
• 总体单位(element)
– 构成目标总体的每一个单元。
• 抽样单位
– 进行抽样调查的单位，与总体单位可能相同或不同。
• 例1：百货商场顾客惠顾调查的总体、总体单位与 调查单位（P237）
• 样本单位(a sampling unit)为抽样总体 中的基本成员单位。
• 统计指标(statistics)是总体参数的样本 估计值。
• 例：当代商城顾客满意度研究
Fig. 11.2 Classification of Sampling Techniques
Sampling Techniques
• 例2：古龙香水的目标总体是什么？
抽样框架
• 抽样框架(sampling frame)是目标总体的可 操作的定义。总体单位的名单或名录。
• 抽样框误差:由抽样框与目标总体的差异造成
– 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。
Reducing Refusals
Reducing Not-at-Homes
Prior
Motivating Incentives Questionnaire Follow-Up Other
Notification Respondents
Design
Facilitators
and
Administration
nc = nN/(N+n-1)
估计比例时样本量的确定
• 对于简单随机抽样：
抽样调查的抽样设计
交通基础设施建设投融资模式探索与思考近年来，我国交通基础设施建设不断提速，但在建设模式方面仍需不断探索与完善。
本文将重点分析目前我国交通基础设施建设投融资模式，并提出一些思考和建议。
一、我国交通基础设施建设的现状随着经济发展和城市化进程的加速，我国的交通基础设施建设也越来越重要。
据统计，2010年至2019年，我国的交通固定资产投资总额超过了60万亿元，其中公路、铁路、民航等领域投资规模巨大。
这些投资主要用于建设公路、铁路、城市轨道交通等设施，以满足人们对交通便利性的需求。
然而，在我国交通基础设施建设中，还存在着一些瓶颈和难点。
例如，资金短缺、规划不合理等问题持续困扰着交通建设发展。
因此，在当前的形势下，必须积极开展交通基础设施建设，同时探索新的投融资模式，来弥补上述问题。
在我国的交通基础设施建设中，投融资模式主要包括政府投资、企业投资、社会资本投资、PPP等方式。
1.政府投资政府投资是我国交通基础设施建设最主要的融资方式。
政府通过财政资金、政府债券等方式直接进行投资，用于基础设施建设。
政府投资的优点在于资金来源稳定、风险较小。
但政府资金有限，难以满足所有建设的需求。
同时，由于政府对于建设项目的相关决策和管理较严格，可能导致项目建设周期长、效率低下的问题。
2.企业投资企业投资是指企业通过自身财力或借款等方式，为自身或他人的基础设施建设提供资金，从中获利。
企业投资的优点在于资金充足、建设效率高、具有更好的灵活性。
但企业投资也存在一些问题，如工程项目通常需长期投资回报周期长、风险较大等。
3.社会资本投资社会资本投资是指社会上各类机构、个人投资，通过持有相应股份，享有项目利益。
社会资本可以为建设项目提供融资，并获得一定的收益。
社会资本投资的优点在于保障建设和运营质量，实现社会共享和市场化运作，同时社会资本也可以更好地发挥投资者的专业优势。
但社会资本投资也存在较大风险，需要建立合理的风险分担机制和监管体系。
抽样设计课程设计
抽样设计课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解抽样调查的基本概念，掌握不同抽样方法的优缺点；2. 学生能运用概率抽样和非概率抽样设计简单的调查方案；3. 学生了解样本容量对调查结果的影响，能合理确定调查中的样本大小。
技能目标：4. 学生能够根据研究问题选择合适的抽样方法，并解释选择原因；5. 学生能够操作简单随机抽样和分层抽样等方法，进行实际数据的收集；6. 学生能够使用统计软件或手工方式对抽样数据进行基本的统计分析。
情感态度价值观目标：7. 学生能够认识到抽样调查在科学研究和社会调查中的重要性，培养严谨的科学态度；8. 学生通过参与抽样调查的实践，增强合作意识和团队协作能力；9. 学生能够理解调查数据的真实性、客观性，树立正确的数据伦理观和信息素养。
本课程针对初中年级学生设计，旨在帮助学生通过具体案例和实践活动，掌握抽样调查的基本知识，形成解决问题的能力，同时培养其科学态度和合作精神。
课程设计注重理论与实践相结合，鼓励学生主动探索与思考，使学生在达成上述具体学习成果的同时，对数据科学产生兴趣和认识。
二、教学内容本章节教学内容主要包括以下部分：1. 抽样调查基本概念：介绍抽样调查的定义、作用和分类（概率抽样、非概率抽样）。
2. 概率抽样方法：- 简单随机抽样：讲解其原理及操作步骤；- 分层抽样：阐述如何根据总体的层次结构进行分层，并进行抽样；- 系统抽样：解释系统抽样的实施方法及优缺点；- 整群抽样：介绍整群抽样的概念及其在实际调查中的应用。
3. 非概率抽样方法：- 方便抽样：讨论其特点和适用场景；- 判断抽样：解释如何根据研究者的主观判断选择样本；- 雪球抽样：描述其逐步扩展样本的方法。
4. 样本容量的确定：介绍影响样本容量的因素，以及如何根据研究需求和预算确定合适的样本大小。
5. 抽样调查实践：组织学生进行实际调查活动，运用所学抽样方法设计调查方案，收集并分析数据。
教学内容依据教材相关章节进行编排，结合课程目标，确保学生能够循序渐进地掌握抽样调查的知识和技能。
抽样设计
抽样设计二、抽样设计（一）抽样调查概述1．概念：从研究对象的总体中抽取一部分单位作为样本进行调查，据此推断有关总体的数字特征。
“总体”是所要调查对象的全体组成的集合，必须具备大量性、同质性、变异性三个特征。
组成总体的各研究对象称为“总体单位”。
“样本”是总体的一部分，是由从总体中按一定程序抽选出来的那部分总体单位所组成的集合。
2．特点有5项：是非全面调查、样本按随机的原则抽取（代表性强）、以抽取的全部样本单位作为一个“代表团”代表总体、样本数量有保证、调查结果的准确程度较高。
因此，抽样调查被认为是非全面调查方法中推算和代表总体最完善、最有科学根据的方法。
3．步骤：界定总体——制订抽样框——分割总体——决定样本规模——确定调查的信度和效度——决定抽样方式——实施调查并推测总体。
（二）概率抽样方法：让总体中的每个单位都有一个已知的、不为零的概率进入样本。
有三个特点：概率抽样以随机原则为基础、必须通过一定的随机化程序来实现、抽样误差是可计算和可控制的。
因此，可排除调查者的主观影响。
具体有以下五种方法：1．简单随机抽样——最基本的抽样也称纯随机抽样，对总体单位不进行任何分组排列，仅按随机原则直接从总体中抽取样本，使总体中的每一个单位均有同等的被抽取机会。
理论上最容易处理，适用于总体规模不太大的情况。
2．等距抽样——广泛应用的抽样也称为系统抽样或机械抽样。
首先它将总体中各单位按一定顺序排列，根据样本容量的要求确定抽选间隔，然后随机确定起点，每隔一定的间隔抽取一个单位。
排序（可按有关标志、无关标志及自然状态排，例如在购买力调查中，按收入多少由低至高排序，也可按户口册、姓氏笔划排。
）——定间隔——随机定起点——等间隔抽样。
按照具体实施等距抽样的做法，等距抽样可分为：直线等距抽样、对称等距抽样和循环等距抽样三种。
等距抽样的主要优点是：第一，易于实施，工作量少。
第二，样本在总体中的分布比较均匀，故而抽样误差小于或至多等于简单随机抽样，即较为精确；因此，等距抽样成为的一种抽样方法。
抽样设计和方法
样本量的确定依赖对总体参数的估计
总体参数的区间估计
1-α置信度下的总体均值μ的置信区间：
µ = X ± t α SE
2
简单随机抽样时，总体均值的置信度为1-α的置信区间
自由度df=n-1
µ = X ± tα SE = X ± tα
2
2
N−n S N −1 n
样本量足够大时，t分布可用相应的Z分布代替
用样本估计总体而产生的误差；抽样误差越小，估计的精度越 高；一般用估计量的方差表示；可以计算并加以控制。
非抽样误差:
在抽样调查中由于人为的差错所造成的误差。
统计过程
总体
抽 样统计样本来自推断计算描
统计量
述
统计量
抽样
总体
推断过程
总体参数估计
样本统计量 (X)
总体 样本
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。
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。
整群抽样的样本量
设计效应：2
例：中央电视台的北京地区观众调查网 要求置信度90%，误差不超过3%，按照简单随机抽 样所需最小样本含量：756人。 采用整群抽样，取设计效应为2，并以调查卡回收率 95%作为修正系数，因此求得样本规模为： 756*2/95%=1591.6 北京地区每户4岁以上人员平均为3.2人，因此实际 抽样时是抽取 1600/3.2=500户
比较适用于所给条件的调查方式
抽样调查
全面调查
低
高
短
长
大
小
小
大
小
大
大
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。
第九讲抽样设计-PPT精选文档
• 非概率抽样
– 偶遇抽样（accidental sampling） – 立意抽样（judgemental sampling/purposive sampling ） – 定额抽样（quota sampling) – 滚雪球抽样(snowball sampling)
概率抽样方式
• • 简单随机抽样
– 样本框完整，受访对象容易接触时用得多。 – 总体规模相对较小。
整群抽样
– 将总体分为完备互斥的小单位。优先适用于每个单位之间相似、内部异质性明显 。 – 设计效应大于1，扩大标准误，降低精度，但节省成本。
•
分层抽样
– – – – 先将总体分为完备互斥的次类型，然后在次类型的样本框中分别进行抽样。 通过分层将异质性大的总体划分为内部异质性小而彼此之间差异大的次类型。 设计效应通常小于1，减少抽样误差。但需要获取分层变量信息，成本较大。 等和不等比例分配。
• 立意抽样
– 根据研究者主观确定的标准进行的抽样。与研究者的 学识、能力及对于情况的了解把握程度相关。
• 定额抽样
– 根据总体的主要结构划分不同的层，然后逐层选取样 本，但最终样本中每一层的比例与总体中各层的比例 相一致。不过，具体抽取对象时采用的是偶遇法，只 要满足特征，碰到谁调查谁。此法可以有较好代表性 。
抽样的类型
• 概率抽样（等概率和不等概率）
– – – – – 简单随机抽样（simple random sampling） 系统抽样（systematic sampling） 分层抽样（stratified sampling） 整群抽样（cluster sampling） 多阶段抽样（multistage sampling）
第九-十一讲 抽样设计、抽样误差 与统计推断
《抽样设计及》课件
五、总结
本节课的主要内容
总结了课程中涵盖的抽样设计基础知识和常用方法。
抽样设计的优势和局限
讨论了抽样设计的优势和局限，并提供了相应的解决方案。
抽样设计的未来发展方向
展望抽样设计在数据分析和实际应用中的未来发展趋势。
六、参考资料
列出一些有关抽样设计的参考资料，供学习者进一步探索。
1
抽样设计在调查研究中的应用
探讨如何在调查研究中利用抽样设计获取准确的数据。
2
抽样设计在品质控制中的应用
介绍如何使用抽样设计来检测产品质量并实施改进措施。
3
抽样设计在市场营销中的应用
讨论如何利用抽样设计确定目标市场和制定有效的营销策略。
4
抽样设计在医学实验中的应用
解释如何使用抽样设计进行临床试验，确保研究结果的可靠性。
三、抽样方法
简单随机抽样
介绍最基本的抽样 方法，即每个个体 被选入样本的概率 相等。
分层抽样
解释如何将总体分 为若干层次，并在 每一层中采用简单 随机抽样。
系统抽样
描述通过系统性地 选择个体来构建样 本的方法。
整群抽样
探讨将总体划分为 若干个群组，并从 每个群组中选取所 有个体作为样本的 方法。
四、抽样设计的应用
1 什么是抽样？
2 抽样设计的步骤
解释抽样的概念以及它在数据分析中的作 用。
探讨从问题定义到样本容量确定的抽样过 程中需要遵循的步骤。
3 抽样过程中需要考虑的因素
4 抽样误差与样本容量的关系
介绍在设计抽样方案时需要考虑的抽样误 差、代表性和效率等因素。
讨论抽样误差与样本容量之间的关系以及 如何选择合适的样本容量。
《抽样设计及》PPT课件
第九讲 抽样设计
覆盖误差
抽样框 抽样误差
无应答误差
应答者 调整误差 调后调整 抽样统计
Error and quality in the steps of a survey (Groves et al. 2004, p. 48)
整理的数据
抽样误差的来源• 总体不存在变Fra bibliotek时，无需抽样。
– 总体中所有元素取值一样，总体均值等于元素 取值。任意元素的均值将等于总体均值。
•
抽样误差的影响因素
• 抽样误差受：总体的方差（即总体的异质 性）与抽样规模、抽样方案影响。
– 在样本规模相同的情况下，总体异质性越大， 抽样误差越大 – 在总体异质性一定的情况下，样本规模越大抽 样误差越小。 – 在总体异质性一定、样本规模一定的情况下， 分层抽样和隐含分层的系统抽样比随机抽样及 整群抽样要好。
第九-十一讲 抽样设计、抽样误差 与统计推断
李丁
第一小节 主要内容
1
2 3
为什么要抽样
抽样中的基本概念 抽样的程序与原则 概率抽样类型
4 5
非概率抽样类型
为什么要抽样？
• 社会研究的目的是什么？ – 了解社会事实：平均收入是多少？平均受教育年限多高？
– 揭示或解释社会规律：教育与收入存在正向关系。 – 预测变化或发展趋势：随着教育程度的提高，人们的收入水平将会提高。
如，一所大学女生比例估计为40%左右的情况下。要使我们有95%的把握通过 抽样调查将总体中的比例框定在上下5%的区间内，所需的样本数。
4 0.4 0.6 （ ） 384 0.052 总体方差越大（女生比例为50%时），所需样本需要扩大。 n
设定的误差区间，如均值估计
•有限总体无重复抽样修正
抽样设计讲稿
就是等概率抽样，每个个体以相同的概率被 抽中。
步骤：1）发展一个准确的抽样框； 2）把抽样框中的所有元素编号； 3）利用数学软件（随机数表等）选择元素
（2）、系统抽样（Systematic Sampling）
★概念：是把总体中的个体进行随机编号并排序，再 计算出某种间隔，然后按这一固定的间隔抽取个体 的号码来组成样本的方法。 ★具体步骤：
（1）给总体中的每一个个体随机编上号码并按号码排 序，即制作抽样框； （2）计算出抽样间距，公式为：
K=N/n
（K—抽样间隔，N—总体规模，n—样本规模）；
（3）在最前面的K个个体中，随机抽取一个个体，并 记号其编号（假定为A），作为随机起点；
（4）在抽样框中，自A开始，每隔K个个体抽取一个个 体，即所抽取个体的编号分别为A，A＋K，A＋ 2K，．，A＋（n－1）K；
（四）实际抽取样本
即在前进几个步骤的基础上，严格按照所选定的抽 样方法，从抽样框中抽取一个个抽样单位，构成调 查样本。
（五）评估样本质量
所谓样本评估，就是对样本的质量、代表性、偏差 等进行初步的检验和衡量，其目的是防止由于前面 步骤中的失误而使样本偏差太大，进而导致整个调 查的失误。
﹠评估样本的基本方法：将可得到的反映总体
量一定的条件下，变异大的层样本容量也大，变异
小的层样本容量也小。每层的样本容量为
nh n
Wh Sh
W S
4.抽样单元(Sampling Unit)
一次直接的抽样所使用的基本单位。抽样单元和 构成总体的元素有时相同，有时不同。 5.抽样框（Sampling Frame） 也称抽样范围，指抽取样本的所有抽样单位的名 单。 如：从某所大学全体学生中直接抽取200名学生作为样 本—该校全体学生的名单 从某一所大学所有班级中抽取3个班级作为样本—该 校所有班级的名单
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。
抽样设计
随机数字表 87181 98837 10085 47905 93053 57007 17015 80704 63731 10307 37794 89093 76621 71821 34180 91238 95924 64868 35041 45235 48139 00064 58761 27551 74133 35596 14120 71486 02492 93522 41924 14365 59531 28046 68952 57151 92547 15221 75344 39235
6
分析：总体单位数目为300，样本单位数目为10。利用 随机数表进行抽样，其程序如下： 第一步：给总体各单位编号，号码的位数要一致，都 是三位，不够位的在前加“0”，总体各单位编号是从 001-300。 第二步：以随机数表中第二行，第三列的数字“0”作 起点，往后取两位数字，构成一个与总体单位具有相 同位数的号码“093”作为起始号码。 第三步：从起始号码开始，从左到右依次抽取10个不 重复的位于001-300之间的号码，分别是：093，240， 006，120，143，254，085，047，164，148。
9
二、等距抽样
1、定义
系统抽样（Systematic sampling）：又称等距抽样，就是 先将调研总体的各个体按一定标志排列起来，然后按照固定 顺序和一定间隔来抽取样本个体。
2、排队标志、抽样间隔、抽样起点
排队标志 按与调查项目无关的标志排队。 抽样间隔（距离）=调研总体数（N）/样本数（n） 抽样起点确定 在第一段距离中，用简单随机抽样方式抽取第一个样 本。 从距离的1/2处抽取第一个样本。
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系统抽样的优缺点
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。
第9讲 大学统计学课件-抽样调查
总体方差(δ2)和总体标准差(δ)——测定全及总体标 志变异程度的指标
抽样指标 —— 根据抽样总体各个单位标志值计 算的综合 指标，与全及指标相对应
抽样平均数 (x)——抽样总体中某一变量 值(观测值)的算术平均数
抽样成数(p)——具有某种标志的单位数 在抽样总体 中所占的比重 样本方差 (s2) 和样本标准差 (s)—— 说明 抽样总体标志变异程度的指标
2.5 3.0 4.0 4.5 5.0
0.98760 0.99730 0.99940 0.99993 0.99999
例 6.3 某大学有 500 人进行高等数学统考，随机抽查 20% ， 所得有关成绩数据如表。 试以95.45%的概率保证：
(1)估计全部学生的平均成绩；
(2)确定成绩在80分以上学生所占的比重和估计人数。
区间推断的可靠程度(置信度)
令 x t则 t x x
x
p
p
则
t 则 p t p
式中：t — 概率自由度（极限误差为平均误 差的倍数）
x t x X x t x
依据中心极限定律，当 n≥30，抽样平均指标近似服从 正态分布，全及指标所落范围就可以用曲线所围成的面积大 小来计算。
x
s n
x
p
s2 n (1 ) n N
p(1 p) n (1 ) n N
抽样成数 p 平均误差
p(1 p) n
应用条件
n 5% N
n 5% N
影响抽样误差的因素
全及总体标志变动程度 ——与抽样误差的大小成正比关系
样本单位数
——与抽样误差的大小成反比关系 抽样组织形式 ——抽样组织形式不同，抽样误差的大小不同
抽样设计
12
5.3.2 非隨機抽樣
1.便利抽樣:如街頭訪問、商場訪問。 便利抽樣: 便利抽樣 2.判斷抽樣:又稱「立意(purposive)抽樣」， 判斷抽樣: 判斷抽樣 它是依據研究者的主觀認定，選取最能適合其 研究目的之樣本。 3.配額抽樣：如按各地區人口比例分配。 配額抽樣： 配額抽樣 4.滾雪球抽樣 滾雪球抽樣: 4.滾雪球抽樣:例如追蹤AIDS病人之行為，可 先找有得到AIDS病犯者為「初始」樣本，再進 一步找尋其性伴侶，如此滾雪球般的抽樣，以 找出所有的樣本。
2.樣本代表性的問題 如果樣本的代表性有 樣本代表性的問題: 樣本代表性的問題
問題，則此研究的概化或所謂的外部效度會受 到很大的質疑。
3.樣本大小 樣本大小問題：一般來說，樣本數愈多愈 樣本大小
好，樣本數增至100至200間，精準性將大為提 高，大於200後邊際量下降。
16
樣本大小的考量準則
1.研究特殊性。 2.研究類型：試探性研究、前測
8
隨機抽樣
1.簡單隨機抽樣：完全依機遇的方式抽取樣 簡單隨機抽樣： 簡單隨機抽樣 本，如摸彩法(歸還抽樣、不歸還抽樣)、亂數 表。適用於母體中個體的同質性高的調查。 2.系統(間隔)抽樣 從抽樣名單中，有系統 系統( 系統 間隔)抽樣：
地每間隔若干個抽樣單位，就抽取一個樣本， 如此一直等間隔抽樣。例如，從(某年/某地區) 出生名單或電話簿中，每間隔20名就抽一位。 優點：步驟循序漸進，不致在母群中前後跳躍， 減輕工作負擔。
1
抽樣設計的重點
「抽樣」(sampling)是自母群體中選取 部份元素/基本單位(elements)為樣本， 並且認為從選取的樣本可得知母群體的 特徵。 1.有那些機率抽樣方法？特性為何？ 2.有那些非機率抽樣方法？特性為何？ 3.抽樣時應考慮那些要素？ *
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尽量保证概率性和随机性，保证统计推断的能够进行。
❖ 可行性原则
具备实践可行性。
❖ 经济性原则
节省各种资源
❖ 实际上需要在各种追求之间保持平衡。以服务于研究目的为 基础，一定要可行，尽量节省成本。
第九讲抽样设计
抽样的类型
❖ 概率抽样（等概率和不等概率）
简单随机抽样（simple random sampling） 系统抽样（systematic sampling） 分层抽样（stratified sampling） 整群抽样（cluster sampling） 多阶段抽样（multistage sampling）
❖ 非概率抽样
偶遇抽样（accidental sampling） 立意抽样（judgemental sampling/purposive sampling ） 定额抽样（quota sampling) 滚雪球抽样(snowball sampling)
第九讲抽样设计
概率抽样方式
❖ 简单随机抽样
样本框完整，受访对象容易接触时用得多。 总体规模相对较小。
❖ 如何进行社会研究？ 测量——比较——归纳与逻辑推导
❖ 那么，首要的问题是如何选取观察或调查的对象？ 选取所有个体都作为观察或调查的对象：普查
❖ 成本高（人财物、时间、可控制性低）
选取部分个体来作为观察或调查的对象：抽样调查 普查与抽样调查的比较：适用范围、调查内容、时效性、经济成本 抽样调查的代价——抽样误差 ❖ 抽样调查在学术研究、政策研究、商业研究中普遍存在。
❖ 滚雪球抽样
第九讲抽样设计
概率抽样 v.s. 非概率抽样
❖ 概率抽样和非概率抽样的区分
依据：总体中的单元是否按照一定概率进入样本。
• 概率抽样按照概率原则从总体中选取一定量的单位 来构成样本。
• 非概率抽样则以研究者的方便、主观判断或个人经 验来选取样本。
区别一：个体是否被随机地抽选出来。 区别二：样本对总体是否具有代表性。
❖ 整群抽样
将总体分为完备互斥的小单位。优先适用于每个单位之间相似、内部异质性明显。 设计效应大于1，扩大标准误，降低精度，但节省成本。
❖ 分层抽样
先将总体分为完备互斥的次类型，然后在次类型的样本框中分别进行抽样。 通过分层将异质性大的总体划分为内部异质性小而彼此之间差异大的次类型。 设计效应通常小于1，减少抽样误差。但需要获取分层变量信息，成本较大。 等和不等比例分配。
估，对抽样质量进行评价。
❖ 确定抽样方法
简单随机？整群？分层的？多阶段？ 确定样本规模和主要变量的精度
❖ 构建抽样框
花名册？GPS地图？要求无重复无遗漏
❖ 样本质量的评估
将样本的统计信息与已知的总体信息进行对照比较。
第九讲抽样设计
抽样设计的基本原则
❖ 目的性原则：
以课题研究目的为依据，从研究问题出发，最有利于资料收集。
第九-十一讲 抽样设计、抽样误差与 统计推断
第九讲抽样设计
第一小节 主要内容
1
为什么要抽样
2
抽样中的基本概念
3
抽样的程序与原则
4
概率抽样类型
5
非概率抽样类型
第九讲抽样设计
为什么要抽样？
❖ 社会研究的目的是什么？ 了解社会事实：平均收入是多少？平均受教育年限多高？ 揭示或解释社会规律：教育与收入存在正向关系。 预测变化或发展趋势：随着教育程度的提高，人们的收入水平将会提高。
第九讲抽样设计
概率抽样 v.s. 非概率抽样
• 概率抽样具有两项独特的优势：
☺ 通过随机性避免人为因素对抽样的干扰，往往能够得 到比非概率抽样下更具有代表性的样本。
PPS抽样
❖ Sampling with probability proportional to size。
因为实际的多阶段抽样中各个阶段的子样本规模 并不一样的。为了保证最终的样本具有相同的概 率，必须采取一定的加权策略。
基本的思想是，各个层次的规模越大，就给之有 更大的被抽中概率。
第九讲抽样设计
❖ 立意抽样
根据研究者主观确定的标准进行的抽样。与研究者的学 识、能力及对于情况的了解把握程度相关。
❖ 定额抽样
根据总体的主要结构划分不同的层，然后逐层选取样本， 但最终样本中每一层的比例与总体中各层的比例相一致。 不过，具体抽取对象时采用的是偶遇法，只要满足特征， 碰到谁调查谁。此法可以有较好代表性。
单。 ❖ 参数值（parameter）：总体的特征或属性取值。如平均值，中位数，众
数，方差等等。 ❖ 统计量（statistic）：样本统计量的取值。如样本均值，中位数、众数，
方差等等。
第九讲抽样设计
抽样的基本程序
❖ 定义总体（分析单位，调查单位）
小孩？家庭户？公司？县？ 一定要事先界定好，只有界定清楚才能对样本框进行评
❖ 多阶段抽样
设计效应通常大于1，但好于整群抽样。大规模调查中用得比较多。
❖ 一种特殊的抽样方式：系统抽样
确定随机起点，然后按照某一相同间隔抽取样本。 系统抽样应该避免清单排布的内部循环性，或者某种排序。 在清单随机排布的情况下，系统抽样相当于随机抽样。 在清单按照某些变量顺序排列的第情九况讲下抽，样相设当计于分层抽样。
PPS抽样
❖ PPS的实现方式
使群单位的中选概率与其规模成比例的具体方法 是将各单位排列起来，然后对它们的规模进பைடு நூலகம்累 计，这样各单位都有一个对应的选择号码范围， 该范围的大小等于单位规模，选择的随机号码落 入哪个群对应的范围，哪个群就被选中 。
第九讲抽样设计
非概率抽样
❖ 偶遇抽样
方便抽样、自然抽样、”随缘“抽样。“见谁逮谁”。
第九讲抽样设计
抽样调查的原理示意图
参数值
统计量
元 抽素样 单位 抽
样
框
总体
统计 推论
抽 样
样本
抽样调查的目的或功能：管中窥豹！
第九讲抽样设计
抽样中的基本概念
❖ 总体（population）：构成它的所有元素的集合。而元素指构成总体的 基本单位——通常就是调查单位。
❖ 样本（sample）：以一定方式从总体中抽出的部分元素。总体的子集。 ❖ 抽样（sampling）：从总体中抽取样本的过程。 ❖ 抽样单位（sampling unit）：一次直接抽样所用的基本单位。 ❖ 抽样框（sampling frame）：一次直接抽样时总体中所有抽样单位的名