随机抽样的基本方法和
用简单随机抽样方法
用简单随机抽样方法简单随机抽样（Simple Random Sampling）是一种常见的抽样方法，它被广泛应用于统计学、市场调查、研究和实验设计等领域。
简单随机抽样的基本原理是从总体中随机选择一定数量的样本，使得每个样本都有相等的机会被选中，从而保证了样本具有代表性。
下面将详细介绍简单随机抽样的步骤、特点以及优缺点。
简单随机抽样的步骤如下：1. 确定总体：首先，需要明确研究的总体，即需要抽取样本的群体或对象。
例如，如果我们要研究某个城市的市民满意度，那么这个城市的所有居民就是我们的总体。
2. 确定样本大小：根据研究目的和总体规模，确定所需的样本大小。
通常情况下，样本大小需要根据统计学的原理进行计算，以确保具有一定的置信水平和可靠性。
3. 编制抽样框架：将总体分为若干个互不重叠的部分，构成抽样框架。
例如，如果要进行全市居民的抽样调查，可以将城市划分为各个行政区，每个行政区再细分为不同社区或街道等层级，构成抽样框架。
4. 随机抽样：利用随机数发生器或随机数表，根据事先制定的抽样规则，从抽样框架中随机选择样本。
确保每个样本都有被选中的机会，并且样本之间是独立的。
5. 数据收集与分析：对所抽取的样本进行数据收集，可以通过问卷调查、访谈、实地观察等方式获取样本的信息。
然后对收集到的数据进行统计分析，得出研究结论。
简单随机抽样的特点如下：1. 简单性：简单随机抽样是最基本、最简单的一种抽样方法，容易实施。
2. 无偏性：每个个体都有相等的机会被选中，因此样本具有代表性，可以反映总体的特征。
3. 可靠性：经过统计学的计算，可以确定所需的样本大小，以保证样本结果的可靠性。
4. 独立性：简单随机抽样的样本之间是独立的，每个样本都是独立观察的结果，不会相互影响。
简单随机抽样的优点包括：1. 适用性广：适用于各种总体和研究目的，可以应用于不同领域的调查研究。
2. 可行性强：不需要对总体有太多的先验知识，只需要获得总体的名单或抽样框架即可。
抽样的四种基本方法
抽样的四种基本方法
1.单纯随机抽样
单纯随机抽样是在总体中以完全随机的方法抽取一部分观察单位组成样本（即每个观察单位有同等的概率被选入样本）。
常用的办法是先对总体中全部观察单位编号，然后用抽签、随机数字表或计算机产生随机数字等方法从中抽取一部分观察单位组成样本医`学教育网搜集整理。
其优点是简单直观，均数（或率）及其标准误的计算简便；缺点是当总体较大时，难以对总体中的个体一一进行编号，且抽到的样本分散，不易组织调查。
2.系统抽样
系统抽样又称等距抽样或机械抽样，即先将总体中的全部个体按与研究现象无关的特征排序编号；然后根据样本含量大小，规定抽样间隔k；随机选定第i （i＜k）号个体开始，每隔一个k，抽取一个个体，组成样本。
系统抽样的优点是：易于理解，简便易行；容易得到一个在总体中分布均匀的样本，其抽样误差小于单纯随机抽样。
缺点是：抽到的样本较分散，不易组织调查；当总体中观察单位按顺序有周期趋势或单调增加（减小）趋势时，容易产生偏倚。
3.整群抽样
整群抽样是先将总体划分为K个“群”，每个群包含若干个观察单位，再随机抽取k个群（k＜K），由抽中的各群的全部观察单位组成样本。
整群抽样的优点是便于组织调查，节省经费，容易控制调查质量；缺点是当样本含量一定时，抽样误差大于单纯随机抽样医`学教育网搜集整理。
4.分层抽样
分层抽样是先将总体中全部个体按对主要研究指标影响较大的某种特征分成若干“层”，再从每一层内随机抽取一定数量的观察单位组成样本。
分层随机抽样的优点是样本具有较好的代表性，抽样误差较小，分层后可根据具体情况对不同的层采用不同的抽样方法。
四种抽样方法的抽样误差大小一般是：整群抽样≥单纯随机抽样≥系统抽样≥分层抽样。
随机抽样方法
随机抽样方法
随机抽样方法是一种常用的统计学方法，它通过随机抽取样本来代表整体总体，从而进行统计分析和推断。
在实际应用中，随机抽样方法被广泛运用于调查研究、市场调研、医学实验等领域。
本文将介绍随机抽样方法的定义、特点、常见类型以及应用注意事项。
首先，随机抽样方法是指在总体中，每个个体被抽取为样本的概率是相等的，
且相互独立。
这意味着每个个体都有被抽取为样本的机会，从而能够代表整体总体。
随机抽样方法的特点是能够减小抽样误差，提高样本的代表性和可靠性。
随机抽样方法有多种类型，常见的包括简单随机抽样、分层随机抽样、整群随
机抽样等。
简单随机抽样是指从总体中随机抽取样本，每个个体被抽到的概率相等，相互独立。
分层随机抽样是将总体按照某种特征分成若干层，然后在每一层中进行简单随机抽样。
整群随机抽样是将总体按照某种特征分成若干群，然后随机抽取若干群作为样本。
不同类型的随机抽样方法适用于不同的研究对象和目的，研究者需要根据实际情况选择合适的抽样方法。
在应用随机抽样方法时，需要注意一些事项。
首先，抽样前需要对总体进行充
分的了解，包括总体特征、分布规律等。
其次，抽样时需要保证样本的代表性和随机性，避免抽样偏差。
最后，对于不同类型的随机抽样方法，需要根据实际情况进行灵活运用，选择最适合的抽样方法。
总之，随机抽样方法是一种重要的统计学方法，它能够有效地代表总体，提高
统计分析的准确性和可靠性。
在实际应用中，研究者需要根据实际情况选择合适的抽样方法，并注意抽样过程中的各项细节，以确保研究结果的科学性和可信度。
初中了解随机抽样的基本方法知识点
初中了解随机抽样的基本方法知识点随机抽样是统计学中常用的一种抽样方法，通过随机选择样本，可以有效地代表总体，并且减少因抽样误差而引起的统计结论偏差。
在初中阶段，学生需要了解随机抽样的基本方法，以便在未来的学习和实践中能够正确地进行抽样调查和数据分析。
本文将介绍初中学生应该了解的随机抽样的基本方法知识点。
一、简单随机抽样简单随机抽样是一种最基本的抽样方法，它的特点是每个样本有相等的机会被选中。
简单随机抽样的步骤如下：1.首先，确定总体。
总体是指我们要进行抽样调查的对象或群体。
2.然后，确定样本量。
样本量是指我们从总体中随机选择的样本个数。
3.接下来，给总体中的每个个体或元素赋予编号，编号应该是唯一且有序的。
4.使用随机数表或随机数发生器产生随机数，根据随机数选择对应的编号，选中对应的样本。
5.重复步骤4，直到选够所需的样本量。
6.最后，对选中的样本进行调查和分析。
二、系统抽样系统抽样是一种按照一定规则从总体中选择样本的方法，它比简单随机抽样更加高效。
系统抽样的步骤如下：1.确定总体和样本量。
2.给总体中的每个个体或元素赋予编号。
3.计算出总体容量与样本量的比值，得到抽样间距。
4.随机选择一个起始个体，然后按照抽样间距选取样本。
5.重复步骤4，直到达到所需的样本量。
6.最后，对选中的样本进行调查和分析。
三、分层抽样分层抽样是将总体划分为若干层，在每一层中进行抽样。
分层抽样的步骤如下：1.确定总体和样本量。
2.根据总体的特点和目的，将总体划分为若干个层。
3.确定每个层的样本量，并计算出各层的比例或者确定样本量的比例。
4.分别从每个层中进行简单随机抽样或者其他抽样方法抽取样本。
5.对选中的样本进行调查和分析。
四、整群抽样整群抽样是将总体划分为若干个互不重叠的群组，然后从群组中进行抽样。
整群抽样的步骤如下：1.确定总体和群组。
2.将总体划分为互不重叠的群组。
3.确定每个群组的样本量，并计算出各群组的比例或者确定样本量的比例。
随机样本调查方法
随机样本调查方法随机样本调查是社会科学研究中常用的一种数据收集方法，它通过从总体中随机选择样本的方式，获取代表性的数据以推断整个总体的特征。
本文将介绍随机样本调查的基本原理、常用的抽样方法以及优缺点。
一、随机样本调查的原理随机样本调查基于概率统计的原理，通过从总体中随机选择样本的方法，确保样本具有代表性，从而推断总体的特征。
随机样本调查的主要目的是通过观察样本的数据，得出总体的特征，并对总体进行推断。
在随机样本调查中，样本的大小和选择方式对结果的准确性起着重要的作用。
二、随机样本调查的抽样方法1. 简单随机抽样简单随机抽样是最基本的抽样方法，它要求从总体中选择的每一个样本具有相同的机会被选中。
抽样过程中每个样本的选择是独立的，相互之间没有任何联系。
简单随机抽样可以通过随机数表、随机数发生器等方式进行，从而保证样本的随机性。
2. 分层抽样分层抽样是将总体划分为若干个层次，根据不同层次的特点分别抽取样本。
每个层次中通过简单随机抽样的方法选择样本，保证了每个层次的代表性。
分层抽样可以使得样本更加多样化，提高调查结果的准确性。
3. 整群抽样整群抽样是将总体划分为若干个互不重叠的群组，然后随机选择若干个群组作为样本。
样本中的每个个体都被包括在选中的群组中。
整群抽样可以减少样本选择的复杂性，提高调查的效率。
4. 串联抽样串联抽样是将抽取的样本在调查过程中再次进行抽样。
首先从总体中随机选取样本，然后对选中的样本进行进一步的抽样。
串联抽样可以提高样本的多样性，增加调查的丰富度。
三、随机样本调查的优缺点1. 优点（1）代表性：随机样本调查可以通过随机选择样本的方法，保证样本具有代表性，从而可以推断总体的特征。
（2）可比性：随机样本调查可以获得可比的数据，使得研究者可以进行跨时间、跨地区的比较分析。
（3）客观性：随机样本调查减少了主观的干扰和偏见，结果更客观可信。
2. 缺点（1）成本高：随机样本调查需要大量的人力、物力和财力投入，成本较高。
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。
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简单随机抽样方法
有放回简单随机抽样
01
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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。
简单随机抽样
随机数表的制作
随机数表是人们根据需要编制出来的,由0,1,2,3,4, 5,6,7,8,9十个数字组成,表中每一个数字都是用随机方法 产生的(称为"随机数").随机数的产生方法主要有抽签法、 抛掷骰子法和计算机生成法 . (1)抽签法:用0,1,2,3,4,5,6,7,8,9十个数字做十个签, 放入一个箱中并搅拌均匀,再从箱中每次抽出一个签并记 下签的数码,再放回箱中,如此重复进行下去即可得到一 个随机数表 . 若需要两位数表,则将所得的各个数码按顺序两两连 在一起.如01,07,15,34,76,93, ··· 若需要三位数表,就三三连在一起,如012,321,249, 460,634,105,···
一般地,用抽签法从个体个数为N的总体中抽取一 个容量为k的样本的步骤为:
(1)将总体中的所有个体编号(号码可以从1到N); (2)将1到N这N个号码写在形状、大小相同的号签上; (3)将号签放在同一箱中,并搅拌均匀; (4)从箱中每次抽取一个号签,并记录其编号,连续抽 取k次; (5)从总体中将与抽到的签的编号相一致的个体取出.
抽签法简单易行 , 适用于总体中个体数不多的情形 .
例1.（1）简单随机抽样中，对于每一个个体被抽取的 可能性的判断正确的是（ B ） A.与每次抽样有关，第一次抽中的能性要大一些； B.与每次抽样无关，每次抽中的可能性相等； C.与每次抽样有关，最后一次抽中的可能性要大一些； D.与每次抽样无关，每次都是等可能性抽取，但各次抽 取的可能性不一样.
(3) 从选定的数开始按一定的方向读下去, 得到的数码 若不在编号中,则跳过;若在编号中, 则取出;如果得到 的号码前面已经取出, 也跳过;如此继续下去,直到取满 为止 ; (4) 根据选定的号码抽取样本 .
抽样的方案有哪些方法和技巧
抽样的方案有哪些方法和技巧抽样的方案有哪些方法和技巧摘要：抽样是统计学中常用的一种数据收集方法，能够在大规模数据中获取代表性样本。
本文将介绍抽样的概念，以及常用的抽样方法和技巧，包括简单随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样、多阶段抽样和非随机抽样，希望能够帮助读者更好地设计和实施抽样方案。
1. 简单随机抽样：简单随机抽样是最基本的一种抽样方法，适用于总体中的每个个体具有相同概率被选中的情况。
实施简单随机抽样的步骤包括：确定总体和样本的定义、编制总体名单、确定样本容量、使用随机数表或随机数发生器选取样本。
在实施简单随机抽样时，需要注意随机性和代表性的保证，以及样本容量的确定。
2. 系统抽样：系统抽样是按照固定的间隔或规则从总体中选取样本的方法。
它比简单随机抽样更具操作性，且样本的代表性较好。
实施系统抽样需要确定总体和样本的定义、计算抽样间隔、确定起始点、按照抽样间隔选取样本。
在实施系统抽样时，需要注意抽样间隔的合理性、起始点的选择和样本的代表性。
3. 分层抽样：分层抽样将总体划分为若干个层次，然后在每个层次中进行抽样。
这种方法可以提高样本的代表性，并减小样本误差。
实施分层抽样的步骤包括：确定总体和样本的定义、划分层次、确定每个层次的样本容量、使用相应的抽样方法选取样本。
在实施分层抽样时，需要注意层次的划分准确性、样本容量的确定和样本的代表性。
4. 整群抽样：整群抽样是将总体划分为若干个群组，然后从选取的群组中抽取全部个体作为样本。
这种方法可以降低抽样误差，提高效率。
实施整群抽样的步骤包括：确定总体和样本的定义、划分群组、确定每个群组的样本容量、从每个群组中抽取全部个体作为样本。
在实施整群抽样时，需要注意群组的划分准确性、样本容量的确定和样本的代表性。
5. 多阶段抽样：多阶段抽样是将总体分层，然后在每个层次中采用不同的抽样方法进行抽样。
这种方法可在保证样本代表性的同时减小抽样误差和成本。
实施多阶段抽样的步骤包括：确定总体和样本的定义、划分层次、确定每个层次的样本容量和抽样方法，在各层次中进行抽样。
初中了解随机抽样的基本方法知识点
初中了解随机抽样的基本方法知识点随机抽样是统计学中常用的一种数据采集方法，通过从总体中选择一部分样本来进行研究和分析。
了解随机抽样的基本方法对于初中生来说是很重要的，因为它可以帮助他们更好地理解和应用统计学知识。
本文将介绍随机抽样的基本方法知识点，以便初中生能够掌握这一重要的统计学概念。
一、什么是随机抽样？随机抽样是指从总体中按照一定的概率方法选择样本的过程。
在随机抽样中，每个个体被选入样本的概率是相等的，这样可以保证样本的代表性，进而推断出总体的特征。
随机抽样是进行统计研究的基础，能够减小样本误差，提高统计结果的可靠性。
二、随机抽样的基本方法1. 简单随机抽样简单随机抽样是最基本、最常用的抽样方法。
它的特点是每个个体都有相等的机会被选为样本，且样本之间相互独立。
简单随机抽样的步骤如下：（1）确定总体：首先确定要进行抽样研究的总体，比如某个班级的学生。
（2）编制抽样框架：将总体按特定的顺序编号，形成一个抽样框架，比如按学号编号。
（3）确定样本容量：确定需要抽取的样本容量，比如抽取20名学生作为样本。
（4）使用随机数表或随机数发生器：根据抽样框架的编号，利用随机数表或随机数发生器来随机选择样本。
（5）抽取样本：按照随机选择的结果，从抽样框架中抽取样本。
2. 系统抽样系统抽样是在抽样框架上按照一定的规律选择样本的方法。
它的特点是通过均匀地按一定步长选取样本，保证了样本的代表性。
系统抽样的步骤如下：（1）确定总体：同样需要确定要进行抽样研究的总体。
（2）编制抽样框架：同样要将总体按特定的顺序编号，形成一个抽样框架。
（3）确定抽样间隔：确定需要的抽样间隔，即每隔多少个样品抽取一个样本。
（4）随机开始：使用随机数表或随机数发生器，在抽样框架的某个位置上随机选择一个起始点。
（5）抽取样本：从起始点开始，按照抽样间隔，依次选取样本。
3. 分层抽样分层抽样是根据总体的某种特征将总体划分为若干个层次，然后在每个层次中进行独立的随机抽样，最后将不同层次的样本合并在一起。
随机抽样方法
随机抽样方法随机抽样是统计学中常用的一种抽样方法，用于从总体中选择一部分样本进行研究和分析。
在进行数据收集时，随机抽样可以保证样本的代表性和可靠性。
本文将介绍随机抽样方法的定义、实施过程以及优缺点，并探讨了一些常见的随机抽样技术。
1. 随机抽样方法的定义随机抽样是指通过一定的方法，将总体中的个体按照一定的概率选择出样本的过程。
在随机抽样中，每个个体被选中的概率应该是相等的，这样可以避免抽样的偏倚性，并且能够获得对总体的准确估计。
2. 随机抽样方法的实施过程随机抽样方法需要依据一定的步骤和原则进行实施，具体过程如下：2.1 确定总体：首先要明确研究或调查的总体是什么，总体可以是一个人群、一个机构或者其他有研究价值的对象。
2.2 制定抽样方案：根据调查目的和实际情况，确定抽样的具体步骤和抽样比例。
抽样方案可以包括抽样容量、抽样层次、抽样方法等内容。
2.3 确定抽样方法：根据总体的特点和研究需求，选择合适的抽样方法。
常见的抽样方法包括简单随机抽样、分层随机抽样、整群抽样、多阶段抽样等。
2.4 进行抽样：按照抽样方案，进行实际的抽样工作。
可以利用计算机程序生成随机数或者使用随机数表等工具进行抽样。
2.5 数据收集和分析：获取到样本后，进行数据收集和分析。
可以使用各种统计学方法对数据进行处理，获取所需的研究结果。
3. 随机抽样方法的优缺点随机抽样方法有其独特的优势，但同时也存在一些限制和缺点。
3.1 优点：- 代表性：随机抽样方法可以确保样本的代表性，从而能够更准确地进行总体的估计和推断。
- 固定性：随机抽样方法可以保证抽样的过程具有一定的规律性，使得研究结果更加可靠和稳定。
- 计算简便：随机抽样方法的计算过程相对简单，易于实施和理解。
3.2 缺点：- 耗时：随机抽样需要编制抽样方案、进行抽样调查等多个步骤，相对耗费时间和人力。
- 成本高：因为随机抽样需要对整个总体进行研究，所以在成本上相对较高。
- 可能出现抽样误差：即使采用随机抽样方法，由于样本容量的限制，仍然会存在一定的抽样误差。
随机选取样本的方法
随机选取样本的方法1. 介绍在研究和实践中，为了获得对总体的全面认识和准确判断，我们需要从总体中选取一部分样本进行分析和研究。
随机选取样本的方法是一种常用的样本抽样方法，它可以确保样本的代表性和可靠性，从而提高研究和分析的可信度。
本文将详细介绍随机选取样本的方法，包括简单随机抽样、系统抽样、分层抽样和整群抽样四种常见的抽样方法，以及它们的优缺点和适用场景。
2. 简单随机抽样简单随机抽样是最基本也是最常用的一种抽样方法，它的核心思想是从总体中随机选取一部分样本，确保每个样本有相同的被选中的概率。
2.1 简单随机抽样的步骤简单随机抽样的步骤如下：1.确定总体：首先需要明确研究的总体是什么，总体可以是一个人群、一个地区或一个产品等。
2.确定样本大小：根据研究的需要和可行性确定所需样本的大小。
3.编制总体名单：将总体中的个体进行编号，构成总体名单。
4.进行随机抽样：利用随机数表、随机数生成器或抽样软件等工具，从总体名单中随机选择样本。
5.进行样本研究和分析：对选取的样本进行研究和分析，得出相应的结论。
2.2 简单随机抽样的优缺点简单随机抽样的优点如下：•简单易操作：抽样过程相对简单，不需要太多的统计学专业知识。
•代表性强：每个样本被选中的概率相同，可以保证样本的代表性。
•可信度高：样本的随机性保证了研究和分析的可信度。
简单随机抽样的缺点如下：•耗时耗力：如果总体较大，抽样时需要编制总体名单，耗时且工作量大。
•抽样误差无法估计：简单随机抽样无法估计抽样误差，对于抽样结果的置信度无法量化。
3. 系统抽样系统抽样是一种按照一定的规则从总体中选取样本的方法，它可以减少抽样过程中的主观性，确保样本的代表性。
3.1 系统抽样的步骤系统抽样的步骤如下：1.确定总体：同简单随机抽样方法一样，首先需要确定研究的总体。
2.确定样本大小：根据研究的需要和可行性确定所需样本的大小。
3.确定抽样间隔：抽样间隔是指在总体名单上每隔多少个个体选取一个样本。
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。
流行病学调查与卫生统计学基础抽样方法与样本大小计算
流行病学调查与卫生统计学基础抽样方法与样本大小计算在流行病学调查和卫生统计学中，抽样方法和样本大小计算是非常重要的基础环节。
正确选择适当的抽样方法和合理的样本大小，对于获得准确可靠的结果至关重要。
本文将探讨流行病学调查与卫生统计学中常用的抽样方法以及样本大小计算的原则和方法。
1. 抽样方法抽样是从总体中选择部分个体进行研究的一种方法。
以下是一些常用的抽样方法：1.1 简单随机抽样简单随机抽样是最基本的抽样方法之一，通过从总体中随机地选择个体，确保每个个体被选中的概率相等。
这种抽样方法不仅简单易行，而且具有较低的抽样偏倚。
1.2 系统抽样系统抽样是按照事先规定的间隔选取样本。
例如，从总体中随机选择一个起始点，然后以一定间隔选择后续的个体作为样本。
这种抽样方法适用于总体有规律排列的情况。
1.3 分层抽样分层抽样是将总体按照某些特征进行划分，然后从每个子群体中采取抽样。
通过分层抽样，可以更好地代表总体的各个子群体，提高研究结果的代表性和可靠性。
1.4 整群抽样整群抽样是将总体划分为若干个群体，然后随机选择部分群体作为样本。
这种抽样方法常用于群体较大且难以分散的情况，可以减少调查的工作量。
2. 样本大小计算在进行流行病学调查和卫生统计学研究时，样本大小的确定是一个关键问题。
样本大小的大小直接影响到研究结果的可靠性和推广性。
以下是一些样本大小计算的原则和方法：2.1 效应量效应量是指所研究的变量之间的差异程度或关联程度的度量。
样本大小的计算需要基于所关注的效应量。
通常情况下，效应量越大，样本大小需要的个体就越少。
2.2 显著性水平与统计功效显著性水平和统计功效是样本大小计算中需要考虑的两个重要概念。
显著性水平是犯错误的概率，通常设定为0.05。
统计功效是研究能够检测到真实效应的概率，通常设定为0.8或0.9。
2.3 抽样分布与计算公式样本大小计算需要根据抽样分布和计算公式进行。
根据所研究的变量类型和参数类型，选择合适的抽样分布和计算公式进行样本大小计算。
统计抽样的方法和技巧
统计抽样的方法和技巧引言在统计学中，抽样是指从总体中选择部分样本进行研究以得出总体的特征和规律的一种方法。
正确的抽样方法和技巧可以保证样本的代表性和可靠性，从而提高研究的准确性和可信度。
本文将介绍几种常用的统计抽样方法和一些抽样技巧，并探讨它们的优缺点以及使用时应注意的事项。
一、简单随机抽样简单随机抽样是一种最基本的抽样方法，它是在总体中随机选择具有相同概率的样本。
简单随机抽样的主要步骤包括以下几个方面：1.列出总体中每个个体的编号；2.使用随机数表或计算机生成的随机数进行抽样；3.根据生成的随机数，选择对应编号的个体作为样本。
简单随机抽样的优势在于样本的选择具有随机性，有利于避免选择偏差，保证样本的代表性。
但是，在总体规模较大时，实施简单随机抽样可能会导致抽样过程繁琐，时间和成本较高。
二、系统抽样系统抽样是在总体中按照一定的系统性规律选择样本，常用的方式有等距抽样和等比抽样。
系统抽样的步骤如下：1.确定样本量和总体规模，计算得到抽样间隔，即每隔多少个个体抽取一个样本；2.随机选择一个起始点；3.从起始点开始每隔抽样间隔抽取一个样本直到达到样本量。
系统抽样相较于简单随机抽样的优势在于，它在保持随机性的基础上，减少了样本选择的时间和成本，并且可以很好地避免抽样偏差。
但是，若总体呈现某种周期性规律，使用系统抽样可能会使得样本不够随机，从而引入一定误差。
三、整群抽样整群抽样又称为区域抽样，它将总体分为若干个互不相交的群体，然后从每个群体中抽取一个或多个样本。
整群抽样的步骤包括以下几个方面：1.将总体划分为若干个群体；2.根据群体的特征选择合适的抽样方法；3.从每个群体中抽取一个或多个样本进行研究。
整群抽样能够更好地保持群体之间的相关性，提高样本的代表性。
它适用于总体分布不均匀的情况，但是若群体内部差异较大，则可能导致样本的代表性有所下降。
四、分层抽样分层抽样是将总体划分为若干个层次，然后从每个层次中分别抽取样本进行研究。
随机选取样本的方法
随机选取样本的方法一、随机选取样本的概念和意义随机选取样本是指从总体中以随机的方式抽出一部分个体作为观察对象，用于研究总体特征的一种方法。
其目的是通过对样本进行统计分析，推断总体的特征，并且减小研究误差。
二、随机选取样本的原则1. 随机性原则：每个个体被抽中的概率应该相等且完全随机。
2. 代表性原则：所选样本应该能够代表整个总体。
即在样本中所包含的个体应该与总体在某些方面具有相似性。
3. 大小原则：所选样本应该足够大，以保证可靠地反映出总体特征。
三、随机选取样本的方法1. 简单随机抽样法简单随机抽样法是指从总体中按照完全随机的原则，以相同的概率抽出若干个个体作为样本。
这种方法适用于总体规模较小，且各个部分没有明显差异时使用。
2. 分层抽样法分层抽样法是将总体根据某些特征划分为若干层，然后从每一层中按照相同的比例随机抽取样本。
这种方法适用于总体具有明显差异的情况。
3. 整群抽样法整群抽样法是将总体按照某些特征划分为若干个群体，然后随机选取若干个群体作为样本。
这种方法适用于总体规模较大，且各部分之间具有较大差异的情况。
4. 系统抽样法系统抽样法是指从总体中随机选取一个起始点，然后以一定的间隔依次选取个体作为样本。
这种方法适用于总体比较均匀分布的情况。
5. 整数倍抽样法整数倍抽样法是指将总体按照某些特征划分为若干个部分，然后从每一部分中按照相同的倍数选取个体作为样本。
这种方法适用于总体规模较大，但又需要考虑各部分之间的差异情况。
四、随机选取样本的注意事项1. 样本容量应该足够大，以保证数据可靠性和有效性。
2. 在选择采样方法时，应该根据总体特征和研究目的进行选择。
3. 在随机抽样过程中，应该保证随机性和代表性原则的实现。
4. 在进行数据分析时，应该注意样本与总体之间的差异，以及样本误差的影响。
五、结语随机选取样本是进行统计研究中非常重要的一步。
通过合理的采样方法和注意事项，可以保证数据可靠性和有效性，并且减小研究误差。
随机抽样的方法有哪些
随机抽样的方法有哪些随机抽样是统计学中常用的一种抽样方法，通过随机抽取样本来代表总体，以此来进行统计分析和推断。
在实际应用中，有多种随机抽样的方法，每种方法都有其适用的场景和特点。
接下来，我们将介绍几种常见的随机抽样方法。
首先，最简单的随机抽样方法是简单随机抽样。
简单随机抽样是指从总体中随机地抽取n个样本，每个样本被选中的概率相同且相互独立。
简单随机抽样的优点是抽样过程简单，结果具有客观性和可比性。
但是在实际应用中，由于简单随机抽样需要从总体中完全随机地选取样本，因此可能会存在一定的困难。
其次，分层随机抽样是一种常见的随机抽样方法。
在总体中，根据某些特征将总体划分为若干个层，然后从每个层中进行简单随机抽样。
这种方法可以保证每个层的代表性，同时也可以减小抽样误差。
分层随机抽样的缺点是需要提前对总体进行分层，且需要知道总体的分层特征。
另外，整群随机抽样是针对总体中若干个群体进行抽样的方法。
在总体中，将群体划分为若干个群，然后从每个群中进行抽样。
整群随机抽样的优点是可以减小抽样误差，同时也可以提高效率。
但是在实际应用中，由于需要提前对总体进行群体划分，因此可能会存在一定的困难。
此外，系统抽样是一种有规律地从总体中抽取样本的方法。
系统抽样的优点是抽样过程简单，同时也可以保证样本的代表性。
但是在实际应用中，由于需要事先确定抽样的规律，因此可能会存在一定的偏差。
最后，多阶段抽样是一种将总体分为若干个阶段进行抽样的方法。
在每个阶段中，可以采用不同的抽样方法。
多阶段抽样的优点是可以减小抽样误差，同时也可以提高效率。
但是在实际应用中，多阶段抽样需要对总体进行复杂的划分和抽样设计，因此可能会存在一定的困难。
综上所述，随机抽样的方法有很多种，每种方法都有其适用的场景和特点。
在实际应用中，我们需要根据具体的情况选择合适的抽样方法，以确保样本的代表性和统计分析的准确性。
希望本文介绍的内容对大家有所帮助。
随机抽样的方法有哪些
随机抽样的方法有哪些随机抽样是一种常用的统计方法，用于从总体中抽取样本以进行统计推断。
在实际调查和研究中，随机抽样方法的选择对于结果的准确性至关重要。
下面将介绍几种常见的随机抽样方法。
1. 简单随机抽样。
简单随机抽样是最基本的抽样方法之一。
它的特点是从总体中以等概率的方式随机抽取样本，每个样本都有相同的机会被选中。
简单随机抽样通常通过随机数生成器来实现，确保每个样本都是独立且随机选择的。
2. 分层随机抽样。
分层随机抽样是将总体按照某种特征分成若干个层次，然后从每个层次中分别进行简单随机抽样。
这种方法能够保证每个层次都能得到充分的代表，适用于总体结构复杂、差异较大的情况。
3. 系统随机抽样。
系统随机抽样是按照一定的规则从总体中选取样本，通常是按照一定的间隔或序号来选择。
例如，从一个队列中每隔五个人选取一个样本。
系统随机抽样简单易行，适用于总体有序的情况。
4. 整群随机抽样。
整群随机抽样是将总体按照某种特征分成若干个群体，然后随机选择若干个群体作为样本。
这种方法适用于总体结构复杂，群体内部差异较小的情况。
5. 多阶段随机抽样。
多阶段随机抽样是将总体分成若干个阶段，然后在每个阶段进行随机抽样。
这种方法适用于总体结构复杂，难以直接进行抽样的情况。
以上是几种常见的随机抽样方法，每种方法都有其适用的场景和特点。
在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的抽样方法，以确保样本的代表性和统计推断的准确性。
同时，在进行随机抽样时，还需要注意样本量的确定、抽样误差的控制等问题，以提高抽样的效果和可靠性。
随机抽样的四种方法
随机抽样的四种方法在统计学中，随机抽样是一种常用的数据采集方法，通过随机抽样可以有效地代表总体，从而进行统计推断。
随机抽样的方法有很多种，本文将介绍四种常用的随机抽样方法，分别是简单随机抽样、分层抽样、整群抽样和系统抽样。
首先，我们来介绍简单随机抽样。
简单随机抽样是最基本的抽样方法之一，它要求从总体中随机地抽取若干个样本，且每个样本被抽中的概率相等。
简单随机抽样通常可以通过随机数表或随机数发生器来实现，它的优点是抽样过程简单，结果具有客观性和可比性。
然而，简单随机抽样也存在着一定的局限性，比如在总体分布不均匀的情况下，可能导致样本代表性不足。
其次，是分层抽样。
分层抽样是将总体按照某种特征分成若干个层次，然后从每个层次中分别进行简单随机抽样。
这种抽样方法可以保证各层次的代表性，同时可以根据实际情况对不同层次的样本进行加权处理，从而更好地反映总体特征。
分层抽样的优点是能够减小抽样误差，但是需要对总体有较为准确的了解，才能进行有效的层次划分和抽样。
第三种方法是整群抽样。
整群抽样是将总体按照某种特征分成若干个群体，然后随机地抽取若干个群体作为样本。
整群抽样的优点是能够简化抽样程序，减少调查工作量，同时可以更好地控制样本的代表性。
但是，整群抽样也存在着群体内部差异较大的问题，可能导致样本代表性不足。
最后，是系统抽样。
系统抽样是按照一定的规则从总体中抽取样本，例如每隔若干个单位抽取一个样本。
系统抽样的优点是抽样过程简单，适用于大样本的抽样工作，同时也能够保证样本的随机性。
但是，如果总体的排列规律与抽样规则相吻合，可能会导致样本的偏倚。
综上所述，随机抽样是统计学中常用的数据采集方法，而简单随机抽样、分层抽样、整群抽样和系统抽样是常用的四种抽样方法。
每种抽样方法都有其优点和局限性，需要根据具体的调查对象和调查目的来选择合适的抽样方法。
在实际应用中，可以根据抽样的目的、调查对象的特点和调查条件的限制来灵活选择合适的抽样方法，以确保样本具有代表性和可靠性。
随机抽样的基本方法
随机抽样的基本方法随机抽样是统计学中非常重要的一个方法，它能够帮助研究人员从总体中选择一个代表性的样本，并通过对样本的分析来推断总体的特征。
本文将介绍随机抽样的基本方法，包括简单随机抽样、分层抽样、整群抽样和多阶段抽样。
简单随机抽样是最常用的一种抽样方法，它是通过从总体中随机地选择一定数量的个体作为样本。
简单随机抽样的步骤如下：首先，确定研究的总体；然后，为总体中的个体编号；接着，使用随机数表或随机数发生器生成一组随机数；最后，按照随机数选择对应编号的个体作为样本。
简单随机抽样的优点是简单易行，具有代表性，但缺点是可能出现抽样误差。
分层抽样是将总体划分为若干个层次，然后从每个层次中分别进行简单随机抽样。
分层抽样的目的是保证样本更具代表性，减小误差。
分层抽样的步骤如下：首先，将总体分为若干个互不重叠的层次；然后，确定每个层次的样本容量；接着，对每个层次进行简单随机抽样；最后，将各层次的样本合并为总体样本。
分层抽样的优点是可以保证每个层次的代表性，但缺点是分层划分需要准确把握。
整群抽样是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。
整群抽样的步骤如下：首先，将总体划分为互不重叠的群组；然后，随机选择一部分群组作为样本；接着，对选中的群组进行全抽样或抽样调查；最后，将各群组的调查结果合并为总体的结果。
整群抽样的优点是简化了调查的复杂性，但缺点是可能增加了误差。
多阶段抽样是将总体依次分层，从而形成多级样本。
多阶段抽样的步骤如下：首先，将总体进行分层；然后，依次进行简单随机抽样，生成多个样本；接着，对各阶段的样本进行分析；最后，将各阶段的样本结果进行合并，得出总体的特征。
多阶段抽样的优点是在总体分层复杂、样本容量大的情况下，可以有效地减小调查成本和时间，但缺点是可能导致抽样误差。
总之，随机抽样是统计学中常用的一种抽样方法，包括简单随机抽样、分层抽样、整群抽样和多阶段抽样。
每种方法都有自己的优缺点，研究人员在选择抽样方法时，应根据具体情况合理选取，以保证样本的代表性和研究结果的准确性。
随机抽样中最基本的方法
随机抽样中最基本的方法
随机抽样是研究统计学中常用的一种采样方法，它是从总体中按照一
定抽样方法以达到随机性，以准确反映总体的一种方法。
它的优点有：
1、统计效果好：采用随机抽样，可以降低样本偏差，准确地反映总体
的情况，提高研究结果的可信度；
2、经济性好：随机抽样的样本量没有严格的要求，可以有效的节约成本；
3、容易把握：只要抽样方案完备，在采用随机抽样时只要把握概率抽
样及其方法，就能有效地把握采样过程，实现精确抽样；
4、实践性好：随机抽样采用的是统计上的绝对随机，它的实现比较容易，手段较简单，采样实施起来不需要太多的人力物力；
5、可控性强：由于采用随机抽样采样，因此抽样大小及方法可以比较
有效地控制，可以改变抽样方法，并对抽样结果有较好的控制能力；
6、可以实行补抽：采用随机抽样，可以根据情况实行补抽，只要掌握
抽样原则，就可以准确快捷地补充样本。
总之，随机抽样是统计学中非常有用的一种采样方法，它可以精准、有效地反映总体的信息，能够更加准确把握统计结果，为研究结果达到更高水准提供可靠的保障。
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基础诊断
考点突破
课堂总结
A．6
B．8
C．12
D．18
基础诊断
考点突破
课堂总结
解析
20 全体志愿者共有： ＝50(人)， （0.24＋0.16）×1
所以第三组有志愿者：0.36×1×50＝18(人)，
∵第三组中没有疗效的有6人， ∴有疗效的有18－6＝12(人)，故选C. 答案 C
基础诊断
考点突破
按从小到大的顺序写，相同的数据可以只记一次． ( × )
基础诊断
考点突破
人数进行了
统计，得到样本的茎叶图(如图所示)，则
该样本的中位数、众数、极差分别是( A．46，45，56 C．47，45，56 解析 B．46，45，53 D．45，47，53 )
由题意知各数为12，15，20，22，23，23，31，
基础诊断
考点突破
课堂总结
诊 断 自 测
1．判断正误(在括号内打“√”或“×”) 精彩PPT展示 (×) (√ )
(1)在频率分布直方图中，小矩形的高表示频率． 的集中趋势．
(2)平均数、众数与中位数从不同的角度描述了一组数据
(3)从频率分布直方图得不出原始的数据内容，把数据表 示成直方图后，原有的具体数据信息就被抹掉了． ( √ ) (4)茎叶图一般左侧的叶按从大到小的顺序写，右侧的叶
基础诊断
考点突破
课堂总结
5．(人教A必修3P82A6改编)甲乙两台机床同时生产一种零 件，10天中，两台机床每天出的次品数分别是： 甲 0 1 0 2 2 0 3 1 2 4
乙
2
3
1
1
0
2
1
1
0
1
则机床性能较好的为________．
解析
2 ∵x甲＝1.5，x乙＝1.2，s2 甲＝1.65，s乙＝0.76，
－
(4)样本方差、标准差
－ － － 1 2 2 [（x1－x） ＋（x2－x） ＋…＋（xn－x）2] n 标准差s＝__________________________________________ ．
其中xn是样本数据的第n项，n是样本容量，是平均数． 标准差是反映总体波动大小的特征数，样本方差是标准差的 平方．通常用样本方差估计总体方差，当样本容量接近总体 容量时，样本方差很接近总体方差．
－ －
2 ∴ s2 乙＜s甲，∴乙机床性能较好．
答案
乙
基础诊断
考点突破
课堂总结
考点一
频率分布直方图
【例1】 (2014· 新课标全国Ⅰ卷)从某企业生产的某种产品中
抽取100件，测量这些产品的一项质量指标值，由测量结
第2样总体
最新考纲 1.了解分布的意义和作用，会列频率分布表，会
画频率分布直方图、频率折线图、茎叶图，理解他们各自的 特点；2.理解样本数据标准差的意义和作用，会计算数据标 准差；3.能从样本数据中提取基本的数字特征(如平均数、标 准差)，并作出合理的解释；4.会用样本的频率分布估计总体 分布，会用样本的基本数字特征估计总体的基本数字特征， 理解用样本估计总体的思想；5.会用随机抽样的基本方法和
(1)众数：在一组数据中，出现次数最多的数据叫做这组
数据的众数． (2)中位数：将一组数据按大小依次排列，把处在最中间
位置的一个数据(或最中间两个数据的平均数)叫做这组数
据的中位数．
基础诊断 考点突破 课堂总结
(3)平均数：样本数据的算术平均数，即 x ＝
1 (x1＋x2＋…＋xn) n _________________．
课堂总结
4．由正整数组成的一组数据x1，x2，x3，x4，其平均数和中 位数都是2，且标准差等于1，则这组数据为________(从 小到大排列)． 解析 不妨设x1≤x2≤x3≤x4，由中位数及平均数均为2，
得x1＋x4＝x2＋x3＝4，故这四个数只可能为1，1，3，3
或1，2，2，3或2，2，2，2，由标准差为1可得这四个数 只能为1，1，3，3. 答案 1，1，3，3
者进行临床试验．所有志愿者的舒张压数据(单位：kPa) 的分组区间为[12，13)，[13，14)，[14，15)，[15，16)，
[16，17]，将其按从左到右的顺序分别编号为第一组，第
二组，……，第五组．下图是根据试验数据制成的频率 分布直方图．已知第一组与第二组共有20人，第三组中 没有疗效的有6人，则第三组中有疗效的人数为 ( )
基础诊断
考点突破
课堂总结
频率 组距 ，数据落在各小 在频率分布直方图中，纵轴表示______
组内的频率用_________________ 各小长方形的面积 表示，各小长方形的面 积总和等于__. 1
(3)总体密度曲线
①频率分布折线图：连接频率分布直方图中各小长方形 上端的中点，就得到频率分布折线图．
32，34，34，38，39，45，45，45，47，47，48，48，
49，50，50，51，51，54，57，59，61，67，68，中位 数是46，众数是45，最大数为68，最小数为12，极差为
68－12＝56.
答案 A
基础诊断 考点突破 课堂总结
3．(2014· 山东卷)为了研究某药品的疗效，选取若干名志愿
样本估计总体的思想解决一些简单的实际问题．
基础诊断
考点突破
课堂总结
知 识 梳 理
1．用样本的频率分布估计总体分布
(1)频率分布：样本中所有数据(或者数据组)的频数和样
频率 ，所有数据(或者数据 本容量的比，就是该数据的_____
频率分布 ． 组)的频率的分布变化规律叫做__________ (2)作频率分布直方图的步骤：①求极差，即一组数据中 最大值 与_______ 最小值 的差；②决定组距与组数 的_______ __________；③将 数据分组 ；④列___________ 频率分布表 ；⑤画频率分布直方图． _________
②总体密度曲线：随着样本容量的增加，作图时所分的
组数增加，组距减小，相应的频率分布折线图就会越来 越接近于一条光滑的曲线，统计中称之为总体密度曲 线．
基础诊断 考点突破 课堂总结
(4)茎叶图：统计中还有一种被用来表示数据的图叫茎叶
图，茎是指中间一列数，叶是从茎的旁边生长出来的数．
当样本数据较少时，用茎叶图表示数据的效果较好，它不 但可以保留所有信息，而且可以随时记录，给数据的记录 和表示都带来方便． 2．用样本的数字特征估计总体的数字特征