抽样调查实验
抽样调查方法
抽样调查方法抽样调查是社会科学研究中常用的一种数据收集方法，通过对样本进行调查和研究，来推断总体的特征和规律。
在实际调查中，选择合适的抽样方法对于研究结果的准确性和可靠性至关重要。
本文将介绍几种常见的抽样调查方法，并对它们的特点和适用范围进行简要分析。
一、简单随机抽样。
简单随机抽样是最基本的抽样方法之一，其特点是每个样本被选中的概率是相等的，且相互独立。
这种方法适用于总体中各个个体的特征分布均匀的情况，操作简单，且具有较好的代表性。
但是在总体分布不均匀或者样本容量较大时，可能会导致抽样误差较大，需要较大的样本容量来保证结果的可靠性。
二、分层抽样。
分层抽样是将总体按照某种特征分成若干层，然后在每一层中进行简单随机抽样，最后将各层的样本组合在一起，形成最终的样本。
这种抽样方法可以有效控制样本的代表性，保证各个层次的特征都能得到充分的反映。
但是在实际操作中，需要提前了解总体的分层情况，并对各层样本的比例进行合理的确定，操作相对复杂一些。
三、整群抽样。
整群抽样是将总体分成若干个群体，然后随机抽取其中的若干个群体作为样本。
这种方法在总体分布不均匀，且群体内部差异较大的情况下比较适用，可以减小抽样误差，提高调查效率。
但是需要注意的是，群体内部的差异也可能会影响样本的代表性，需要根据实际情况进行合理的选择。
四、系统抽样。
系统抽样是按照一定的规则从总体中选择样本，例如每隔若干个个体进行抽样。
这种方法操作简单，适用于总体有序排列的情况，且样本容量较大的情况下比较有效。
但是需要注意的是，如果总体的周期性规律与抽样规则相吻合，可能会导致样本的偏倚，需要进行合理的调整。
综上所述，不同的抽样调查方法各有特点，适用于不同的调查对象和研究目的。
在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的抽样方法，并结合其他调查技术和分析方法，以确保研究结果的准确性和可靠性。
同时，对于抽样调查过程中可能出现的偏倚和误差，也需要进行合理的控制和修正，以提高研究的科学性和实用性。
抽样调查实验报告(1)
抽样调查实验报告(1)抽样调查实验报告一、实验介绍本次实验旨在通过抽取样本，对于指定群体的某一特定问题进行调查，并得出相应的结论。
本次实验的对象为全校1000名学生。
二、实验步骤1.确定研究问题本次实验的研究问题为：近两年，哪个学科的成绩提高最为明显？2.设计调查方案通过学校教务处的数据，我们得到了每个学生的三门主要学科（语文、数学、英语）的成绩情况。
我们将抽取100名学生，通过调查其三门主要学科的成绩情况，来得出哪门学科的成绩提高最为明显。
3.抽取样本通过随机数生成器，我们抽取了100名学生进行调查。
样本中涵盖了不同年级、性别、班级的学生，具有代表性。
4.收集数据调查员通过量化问卷的方式，对样本学生进行了调查，收集了他们在近两年三门主要学科的成绩情况，并将数据录入电子表格中，方便后续数据处理。
5.数据分析通过对收集的数据进行分析，我们得出了以下结果：语文成绩提高明显的人数：35人数学成绩提高明显的人数：30人英语成绩提高明显的人数：25人6.结论通过数据分析，我们得出了哪个学科的成绩提高最为明显：语文。
其中，有35%的样本学生在近两年中语文成绩上涨，而数学和英语分别只有30%和25%。
三、实验结论的探讨1.分析研究结论背后的原因为什么样本学生在语文学科中的提高明显呢？我们可以从以下几个方面进行探讨：（1）学科属性。
语文与数学、英语不同，它更具有文学性和情感性，学生在学习语文的过程中更容易投入到其中，从而提高兴趣，有更好的体验和感悟。
（2）学科难度。
相比于数学和英语，语文学科的难度更低，内容也更有趣，学生更容易获取高分，故提高明显。
2.实验局限性和改进措施本次实验受限于样本数量、时间、调查方法等多方面因素，仍存在不足之处。
为提高实验质量，我们应针对以下问题进行改进：（1）对样本进行有效的筛选，提高代表性。
（2）增加数据收集的全面性和精确性，尝试使用多样的数据收集方法，如面谈、问卷、小组讨论等。
（3）对调查过程中可能出现的误差成因进行详细分析，制定合理的措施予以纠正。
分层抽样(计算详解)
实验题目：1、某居委会辖有三个居民新村，居委会欲对居民购买彩票的情况进行调查。
调查者考虑以新村分层，在每个新村中随机抽取了10个居民户并进行了调查每户最近一个月购买彩票花费的金额（元），下表为每个新村及调查的情况：请估计该小区居民户购买彩票的平均支出，并给出估计的标准差。
给出95％的置信区间，并与简单随机抽样进行精度比较。
2、随着经济发展，某市居民正在悄悄改变过年的习惯，虽然大多数居民除夕夜在家吃年夜饭、看电视节目，但是有些家庭到饭店吃年夜饭，或逛夜市，或用过年的假期到外地旅游。
为研究这种现象，某研究机构以市中心165万居民户作为研究对象，将居民户按6个行政区分层，每个行政区随机抽取了30户居民户进行了调查（各层抽样比可以忽略），每个行政区的情况以及在家吃年夜饭、看电视节目的居民户比例如下表：试估计该市居民在家吃年夜饭的比例，并给出估计的标准差。
9.030273011===a p933.030283022===a p9.030273033===a p 867.030263044===a p933.030283055===a p 967.030293066===a p867.0*09.09.0*14.0933.0*21.09.0*18.0+++==∑pw p hHhst923.0967.0*22.0933.0*16.0≈++06.0*933.0*301*1.0*9.0*301*)1(1)(ˆ21.018.0222+=--=∑p p nf w p hhhhhhstV067.0*933.0*301*133.0*867.0*301*1.0*9.0*301*16.009.014.0222+++838.322.042033.0*967.0*301*-=+P:[)(ˆ96.1p pststV±]=[0.923±1.96*838.34-]=[0.866,0.979]。
抽样调查方法实验报告
抽样调查方法实验报告
《抽样调查方法实验报告》
摘要：本实验旨在探讨抽样调查方法在社会科学研究中的应用。
通过随机抽样和分层抽样两种方法对一定人群进行调查，分析调查结果并比较两种抽样方法的优缺点，以期为社会科学研究提供参考。
引言：在社会科学研究中，抽样调查方法是一种常用的数据收集手段。
不同的抽样方法会对调查结果产生影响，因此对不同抽样方法进行比较和分析具有重要意义。
方法：本实验采用随机抽样和分层抽样两种方法对一定人群进行调查。
随机抽样是通过随机数生成器从总体中随机选取样本，而分层抽样是根据总体的不同层次进行分层，然后在每一层中随机选取样本。
在调查过程中，我们使用问卷调查的方式收集数据，并对数据进行统计分析。
结果：通过对调查数据的分析，我们发现随机抽样方法得到的样本具有较好的代表性，能够较好地反映总体的特征。
而分层抽样方法在样本的代表性上也表现出较好的效果，尤其适用于总体中不同层次具有较大差异的情况。
在实际应用中，研究者需要根据研究目的和总体特点选择合适的抽样方法。
讨论：本实验结果表明，不同抽样方法在社会科学研究中具有各自的优势和适用范围。
研究者需要根据研究目的和总体特点选择合适的抽样方法，以确保调查结果的准确性和代表性。
结论：抽样调查方法在社会科学研究中具有重要意义，不同抽样方法在实际应用中具有各自的优势和适用范围。
研究者需要根据研究目的和总体特点选择合适的抽样方法，以确保调查结果的准确性和代表性。
希望本实验结果能为社会
科学研究提供参考，促进研究方法的改进和发展。
抽样调查-分层抽样实验报告
实验报告实验思考题：1、某调查员欲从某大学所有学生中抽样调查学生平均生活费支出情况，假设该调查员已经完成了抽样，并获得样本情况（见样本文件），请根据此样本分别按性别、家庭所在地分层，并计算各层的样本量、平均生活费支出、生活费支出的方差及标准差。
（1）先对数据按照家庭所在地进行排序：【数据】→【排序】，选择“家庭所在地”（2）再对数据进行分类汇总：【数据】→【分类汇总】，“分类字段”选择“家庭所在地”，“汇总方式”选择“平均值”，“选定汇总项”选择“平均月生活费”，在对话框下方选择“汇总结果显示在数据下方”；再做两次分类汇总，“汇总方式”分别选择“计数”和“标准偏差”。
最后得到表1-1所示结果：表1-1家庭所在地平均月生活费大型城市平均值614.5348837大型城市计数86大型城市标准偏差300.0849173乡镇地区平均值529.4117647乡镇地区计数68乡镇地区标准偏差219.0950339中小城市平均值618.6440678中小城市计数118中小城市标准偏差202.5264159总计平均值595.0367647总计数272总计标准偏差243.4439223（3）在SPSS软件中得出的计算结果：选择————，然后在出现的对话框中分别在“Dependent list”框中选入“家庭所在地”，在“IndependentList”框中选入“平均月生活费”，得到如表1-2所示结果：表1-2Report平均月生活费家庭所在地Mean NStd. Deviation大型城市614.5386300.085乡镇地区529.4168219.095中小城市618.64118202.526Total595.04272243.444选择——，在出现的对话框中选择“function”选择估计量，得到如图1-2所示结果：图1-1图1-2选择————，出现如下图所示对话框，并按照下图1-3中所选项进行操作：得到如下图表的结果:Case Processing Summary家庭所在地CasesValid Missing TotalNPercent NPercent NPercent平均月生活费大型城市86100.0%0.0%86100.0%乡镇地区68100.0%0.0%68100.0%中小城市118100.0%0.0%118100.0%Descriptives家庭所在地Statis Std.for Mean5% Trimmed Mean518.46Median500.00Variance48002.634Std. Deviation219.095Minimum200Maximum1000Range800Interquartile Range200.00Skewness.996.291Kurtosis.172.574中小城市Mean618.6418.64495% Confidence Interval for Mean Lower Bound581.72 Upper Bound655.575% Trimmed Mean612.34 Median600.00 Variance41016.949Std. Deviation202.526 Minimum200 Maximum1200Range1000 Interquartile Range300.00 Skewness.686.223 Kurtosis.168.4421186886N =家庭所在地中小城市乡镇地区大型城市平均月生活费300020001000-10001991249789867740352462、 教材129页第3.3题层 样本1 10 102 0 20 10 0 10 30 20 220351050405010202030200303050400300（1）数据结构、运用Excel的计算步骤及结果如下：样本11010202010010302203510500405010203020030305040030m844156.70.379752.545.965 2.87769.472117241249.9404415.35520.06789.472123.077681.0483∑N S Wh h/20.29614总样本量 比例分配 185.907 奈曼分配175.381比例分配 奈曼分配奈曼分配层权 n1 56.3888 33.659 w1 0.192 n2 92.5129 98.853 w20.564 n3 37.0051 42.869 w30.244sum185.907175.381第h 层的层权：NN W hh =第h 层的样本均值：∑==hn i hihh yn y 11第h 层的样本方差： )1/()(122--=∑=h n i h hi hn y y s h总体均值方差：h 2Lh hh 2h n 1W )(ˆ)(s f y V Y V st ∑-===9.472 0483.1)96.10678.20*%10()()(222/==⋅=αu Y r y V st 下面计算两种分配方法的样本量及每层要抽的样本量：1.比例分配：比例分配的层权为：h h W w =故：n w n ⨯=21=56.3888 取整得1n =57n w n ⨯=22=92.5129 取整得2n =93 n w n ⨯=33=37.0051 取整得3n =382.奈曼分配：奈曼分配的层权为：∑==Lh hh h h h S W S W w 1/故：n w n ⨯=21=33.659 取整得1n =34n w n ⨯=22=98.853 取整得2n =99 n w n ⨯=33=42.869 取整得3n =43（2）在SPSS 中的计算均值与方差的结果如下：DescriptivesIntervalfor MeanBound5% Trimmed Mean25.00Median20.00Variance294.444Std. Deviation17.159Minimum0Maximum50Range50InterquartileRange32.50Skewness.330.687Kurtosis-1.001 1.334 3样本Mean20.00 5.96395% Confiden ce Interval for Mean LowerBound6.51 UpperBound33.495% Trimmed Mean19.44 Median25.003、教材130页第3.4题Wh ah0.18270.21280.14270.09260.16280.2229sum1165 5.50.4522220.17820.50.0003970.25838总体比例估计0.924比例分配层权总体比例估计方差0.000396981w10.18总体比例估计标准差0.019924378w20.21V 2.60308E-05w30.14w40.09w50.16总样本量w60.22比例分配 2662.655644 奈曼分配 2564.651673比例分配奈曼分配 奈曼分配层权 n1 479.278016 535.9991 w1 0.208995 n2 559.1576853 519.9509 w2 0.202737 n3 372.7717902 416.8882 w3 0.162552 n4 239.639008 303.6744 w4 0.118408 n5 426.0249031 396.1531 w5 0.154467 n6 585.7842418 391.9861 w60.152842SUM 2662.655644 2564.6521公式：（1）总体比例P 的简单估计量：P Y =,h h P Y =,h p y st =.按照总体均值估计量的公式，可推出总体比例（成数）Ｐ的估计量为：h hhh h h ˆˆp W P W P LLst ∑∑===0.924（2）总体比例P 的方差为∑---=Lst n p p f W P V hh h h h 2h 1)1()1()ˆ(ˆ=∑---Lhh h h h h h 21)1()(1n p p n N NN（3）第h 层的样本方差为：h h h h hhh q p def q p n n S 12-=（4）样本总量：若h N 较大，则2h S ≈)1(h h P P -,此时可进一步求出估计P 时对给定的分配形式(h h nw n =)有：∑∑-+-=Lhh h h hh h h P P W N V w P P W n )1(1)1(2计算抽样的样本量：在此题中，总体数量N 非常大，故，0)1(11≈-∑=Lh hhhpP W N，因此：由公式（4）得：（比例分配的层权为：h h W w =）各层的样本量为：n w n ⨯=21=479.278016 取整得1n =480n w n ⨯=22=559.1576853 取整得2n =560 n w n ⨯=33=372.7717902 取整得3n =373=⨯=n w n 44239.639008 取整得4n =240 =⨯=n w n 55426.0249031 取整得5n =427 =⨯=n w n 66585.7842418 取整得6n =586（奈曼分配的层权为：∑==Lh h h h h h S W S W w 1/）各层的样本量为：n w n ⨯=21=535.9991 取整得1n =536n w n ⨯=22=519.9509 取整得2n =520 n w n ⨯=33=416.8882 取整得3n =417=⨯=n w n 44303.6744 取整得4n =304 =⨯=n w n 55396.1531 取整得5n =397 =⨯=n w n 66391.9861 取整得6n =392。
统计研究的基本方法5种
统计研究的基本方法5种
统计研究是一种科学的研究方法，它通过对数据的收集、整理、分析和解释，来揭示事物之间的关系和规律。
在统计研究中，有许多基本方法可以使用，下面将介绍其中的5种。
1. 抽样调查法
抽样调查法是一种常用的统计研究方法，它通过从总体中随机抽取一部分样本，来代表整个总体。
在抽样调查中，样本的选择要具有代表性和随机性，以确保研究结果的可靠性和有效性。
2. 实验研究法
实验研究法是一种通过对实验组和对照组进行比较，来探究因果关系的方法。
在实验研究中，实验组和对照组要尽可能相似，只有在实验组中引入了某种变量，才能比较出这种变量对结果的影响。
3. 相关分析法
相关分析法是一种通过计算两个或多个变量之间的相关系数，来探究它们之间关系的方法。
在相关分析中，相关系数的取值范围为-1到1之间，当相关系数为正数时，表示两个变量之间呈正相关关系，当相关系数为负数时，表示两个变量之间呈负相关关系。
4. 回归分析法
回归分析法是一种通过建立数学模型，来探究自变量和因变量之间关系的方法。
在回归分析中，自变量和因变量之间的关系可以用线性回归模型或非线性回归模型来表示，通过对模型进行拟合和检验，可以得出它们之间的关系。
5. 统计推断法
统计推断法是一种通过对样本数据进行统计分析，来推断总体特征的方法。
在统计推断中，通过对样本数据的均值、标准差等统计量进行计算，来推断总体的均值、标准差等特征。
同时，还可以通过假设检验和置信区间等方法，来对推断结果进行检验和评估。
以上5种方法是统计研究中常用的基本方法，它们各有特点，可以根据研究目的和数据类型的不同，选择合适的方法进行分析和解释。
自-项目四：抽样调查实验项目(学生版)
抽样调查
一、实验目的
抽样推断是指按随机原则从总体中抽取部分单位组成样本，对样本单位进行分析得出统计量(样本指标),并运用数理统计方法，对参数（总体指标)作出一定可靠程度的估计。
其常用的抽样组织方式有简单随机抽样（纯随机抽样）、类型抽样（分层抽样）、等距抽样(机械抽样或系统抽样）、整群抽样和多阶段抽样等。
本章内容主要通过运用统计软件(ＳPSS），对研究对象按照不同的组织形式进行抽样，计算其抽样误差并对总体作出一定可靠程度的推断。
通过学习：（1)学会运用不同的抽样组织方式抽取样本;（2）掌握不同抽样组织方式抽样误差的计算及总体参数的推断；(３)能熟练地运用统计方法和统计软件（SPSS）解决抽样调查中可能遇到的一系列实际问题。
二、实验资料和要求
我国2７7个地级城市某年人均教育费支出的有关资料如下表：
要求:
１.按简单随机抽样的方式以20%的比例抽取样本；
2.先将总体各单位(各城市)按照地理位置分为东部地区、中部地区和西部地区,然后按类型抽样的方式以20%的比例抽取样本；
3．以省份为单位进行整群抽样,抽取比例仍为20%；
４．分别计算上述不同抽样组织方式的抽样误差，并以9５%的概率保证程度推断全国人均教育费支出的范围。
（注:城市按地理位置分组：①东部地区：北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、广西、海南12个省、自治区和直辖市；②中部地区:山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南9个省和自治区;③西部地区：四川、重庆、贵州、云南、西藏——数据缺失、陕西、甘肃、宁夏、青海、新疆10个省和自治区。
)。
抽样调查技术——简单随机抽样报告
抽样调查课程实验报告姓名：____学号：___班级：__ _ 成绩：______实验报告实验思考题：1.根据下边抽样框，用函数 RANDBETWEEN重复抽取容量为10的简单随机样本表1：抽样框序号Y i1 9332 10753 1624 7085 10046 667 5028 1899 38610 5711 120612 154313 116714 154315 186716 15517 63918 100319 33820 160621 193522 172324 153625 182726 65827 6728 139829 65430 181531 78532 159033 182634 145835 147136 181137 178238 176639 140840 32441 174242 146743 166644 56845 102546 87647 77148 107549 162650 93751 148652 56153 99454 170655 195556 146657 189958 146559 25560 68461 79062 18663 90164 164265 53366 65268 195669 152470 197371 27772 59373 113574 4075 55576 191977 79878 69779 61980 176481 113782 35783 127784 118285 49886 138087 74188 140889 94090 45191 196192 132993 5994 146395 53096 86297 5898 196399 1016 100 1260 101 580 102 3 103 796 104 1606 105 1508 106 682 107 625 108 123 109 77 110 1809111 1809 112 382 113 979 114 1838 115 505 116 1245 117 899 118 1960 119 1197 120 1938 121 1945 122 1426 123 1416 124 1758 125 524 126 240 127 1643 128 1633 129 1976 130 363 131 409 132 1897 133 1479 134 20 135 1184 136 691 137 1518 138 1178 139 905 140 404 141 1586 142 1493 143 632 144 426 145 1081 146 222 147 1926 148 425 149 523 150 865 151 636 152 1851 153 269 154 1615156 1246 157 362 158 1222 159 116 160 1897 161 1060 162 1807 163 1758 164 220 165 1186 166 1065 167 1107 168 1399 169 621 170 1442 171 984 172 829 173 59 174 1228 175 1290 176 486 177 1788 178 63 179 1431 180 1316 181 1044 182 1289 183 715 184 1190 185 1551 186 1447 187 621 188 448 189 311 190 417 191 1082 192 362 193 508 194 956 195 1008 196 1081 197 257 198 1337200 1741步骤：通过以上数据为例，先将所需抽取的总体复制到excel中，选择“插入”—“函数”，出现“插入函数”菜单，在“或选择类别”中选择“全部”，然后在“选择函数”中选择“RANDBETWEEN”这一函数，如下图所示：点击“确定”，出现如下图所示框：然后在bottom中输入1，在top中输入200。
抽样调查实验一
实验（实训）报告项目名称R语言初步
所属课程名称抽样调查
项目类型综合性实验
实验(实训)日期2013年4月1日
班级
学号
姓名
指导教师
浙江财经学院教务处制
实验名称: R语言初步
实验目的: 熟悉R语言
实验要求:会以下操作:
1.安装R并导入程序包
2.查询函数帮助
3.数据读取和t检验
4.方差分析和箱线图绘制
5.下标和条件筛选
6.了解工作路径
7.R脚本运行
8.绘图练习
9.编写函数
作业: 画出三大抽样分布2 分布、t分布、F分布的概率密度函数，并比较参数不同时，概率密度函数的不同形态。
作业说明：作业用word 编辑，以唯一附件的方式上传。
作业中要包含程序及图形。
实验过程: 1．2χ分布。
抽样调查实验报告(两篇)2024
引言概述：抽样调查是研究中常用的一种数据收集方法，通过从总体中选择一部分样本进行观察和测量，从而得出总体特征的推断。
本文是关于抽样调查实验报告的第二部分，主要探讨了抽样调查的五个大点，分别是样本选择、实施调查、数据收集、数据分析和结果解释。
每个大点中还包括了5-9个小点的详细阐述，以便更好地理解抽样调查的过程和结果。
正文内容：一、样本选择1. 研究目标与总体定义：明确研究的目标和总体范围，以便确定样本的代表性。
2. 抽样方法的选择：评估各种抽样方法的优劣，根据研究目标选择最适合的抽样方法。
3. 样本容量的确定：根据总体大小、抽样误差和置信水平等因素，确定需要的样本容量。
4. 抽样框的构建：根据总体的特征，建立合适的抽样框，确保样本能够覆盖总体。
5. 抽样过程的随机性：确保样本选择过程中的随机性，以减少抽样偏差。
二、实施调查1. 调查问卷设计：设计合适的调查问卷，包括问题的选择和顺序，以及回答方式等。
2. 调查员培训：对调查员进行培训，确保他们正确理解和执行调查任务。
3. 调查指导：提供清晰的调查指导，例如如何与被访者建立联系、保持中立等。
4. 调查过程的监控：对调查过程进行监控，确保数据的质量和准确性。
5. 调查时机的选择：选择适当的调查时机，以避免干扰因素对调查结果的影响。
三、数据收集1. 数据收集工具的选择：选择合适的数据收集工具，例如调查问卷、观察记录等。
2. 数据收集方式的确定：选择合适的数据收集方式，如面对面访谈、电话调查等。
3. 数据录入和清理：对收集到的数据进行录入和清理，以确保数据的准确性和完整性。
4. 数据保存与保密：制定合适的数据保存和保密政策，保护被访者的隐私和数据安全。
四、数据分析1. 数据描述统计：对收集到的数据进行描述性统计，包括平均数、标准差、频数等。
2. 推断统计分析：利用抽样数据对总体进行推断，例如利用置信区间估计总体参数。
3. 数据关联分析：分析数据之间的关联程度，例如利用相关系数评估变量之间的相关性。
整群抽样实验报告
一、实验背景整群抽样是一种概率抽样方法，其基本思想是将总体划分为若干个群，每个群内部个体之间具有某种相似性或相关性。
通过随机抽取若干个群，然后对所抽取的群内的所有个体进行调查或测试，从而推断出总体的特征。
整群抽样在市场调查、社会研究等领域有着广泛的应用。
本实验旨在通过整群抽样方法，对某城市中学生课外阅读情况进行调查。
二、实验目的1. 了解该城市中学生课外阅读的现状；2. 分析不同年级、性别、家庭背景等群体在课外阅读方面的差异；3. 为提高中学生课外阅读水平提供参考依据。
三、实验方法1. 确定总体：某城市所有中学生；2. 划分群：以学校为单位，将中学生划分为若干个群；3. 抽取样本：随机抽取5所学校，每所学校随机抽取3个班级；4. 数据收集：对抽取的班级内所有学生进行问卷调查；5. 数据分析：运用统计软件对数据进行描述性统计、方差分析等。
四、实验过程1. 确定总体：某城市所有中学生，共10万人；2. 划分群：根据学校分布情况，将中学生划分为100个群，每个群包含1000名学生；3. 抽取样本：随机抽取5所学校，每所学校随机抽取3个班级，共15个班级；4. 数据收集：设计调查问卷，包括学生基本信息、课外阅读习惯、阅读频率、阅读材料等；5. 数据分析：运用SPSS软件对数据进行描述性统计、方差分析等。
五、实验结果1. 描述性统计结果：（1）阅读频率：每天阅读的学生占30%，每周阅读的学生占50%，每月阅读的学生占20%；（2）阅读材料：课外书籍占60%，教材占30%，网络文章占10%；（3）阅读时间：每天阅读1小时以下的学生占40%，1-2小时的学生占50%，2小时以上的学生占10%。
2. 方差分析结果：（1）不同年级学生在阅读频率、阅读材料、阅读时间方面存在显著差异；（2）不同性别学生在阅读频率、阅读材料方面存在显著差异；（3）不同家庭背景学生在阅读频率、阅读材料、阅读时间方面存在显著差异。
六、实验结论1. 该城市中学生课外阅读水平整体偏低，阅读频率、阅读材料、阅读时间等方面存在一定差异；2. 不同年级、性别、家庭背景的学生在课外阅读方面存在显著差异，需针对性地进行引导和培养；3. 为提高中学生课外阅读水平，应从以下几个方面入手：（1）加强阅读教育，提高学生对课外阅读的认识；（2）丰富阅读资源，为学生提供更多优质阅读材料；（3）营造良好的阅读氛围，激发学生的阅读兴趣；（4）关注不同群体学生的阅读需求，提供个性化阅读指导。
统计学中的抽样调查实验设计与分析
统计学中的抽样调查实验设计与分析在统计学中，抽样调查实验设计与分析是一项重要的研究方法。
通过抽取样本代表总体，进行调查实验，得出结论，从而推断总体的特征。
本文将介绍抽样调查实验设计与分析的基本概念、常用方法和注意事项。
一、抽样调查实验设计1. 研究目的确定：在设计实验之前，首先需要明确研究目的和研究问题，明确要调查的总体和需要推断的特征。
2. 抽样方法选择：根据研究目的和调查对象的特点，选择合适的抽样方法。
常见的抽样方法包括简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等。
3. 样本容量确定：根据总体大小、可接受的抽样误差、置信水平等因素来确定样本容量。
一般来说，样本容量越大，结果的可靠性越高。
4. 抽样过程实施：根据已选择的抽样方法和样本容量，进行样本的抽取工作。
抽样过程需要严格按照设计进行，以确保样本的随机性和代表性。
二、抽样调查实验分析1. 数据收集：在实施抽样调查实验过程中，需要收集样本的相关数据。
数据可以通过问卷调查、观察、实验等方式获得。
2. 数据整理与描述：对收集到的数据进行整理与描述，比如计算频数、均值、标准差等统计指标。
通过数据的整理与描述，可以初步了解数据的分布情况。
3. 参数估计与假设检验：基于样本数据，对总体特征进行推断。
参数估计可以获得总体特征的估计值，而假设检验可以判断样本数据是否支持研究假设。
4. 结果解释与推断：根据参数估计和假设检验的结果，对研究问题进行解释与推断。
结合实际情况和统计学知识，找出统计学上的显著结果，并对研究问题给出合理的解释。
三、抽样调查实验设计与分析的注意事项1. 样本的随机性和代表性：样本的随机性和代表性是保证实验结果可靠性的重要前提。
在进行抽样过程中，应该尽量避免主观性和偏见，确保样本能够真实反映总体的特征。
2. 样本容量的确定：样本容量的确定关系到实验结果的可信度。
在确定样本容量时，需要综合考虑多种因素，并进行合理的估计。
3. 数据的有效性与可靠性：收集的数据应该具有一定的有效性和可靠性。
抽样调查实验报告-V1
抽样调查实验报告-V1（正文开始）抽样调查实验报告是一种常见的实验报告形式，主要用于描述实验中采用的抽样技术和数据分析方法，并通过实验结果得出结论。
在撰写抽样调查实验报告时，需要按照一定的结构来组织内容，以确保文章的逻辑清晰、条理分明。
以下是一份完整的抽样调查实验报告，包含了各个部分的内容及其组织方式。
一、实验目的在实验报告的开头部分，需要明确实验的目的，即对问题进行明确定义，并解释为何需要进行这项实验。
在本次抽样调查实验报告中，我们的实验目的是通过对抽样数据的分析，对人们对某个新产品的满意度进行评估，并得出结论。
二、实验方法实验方法部分需要详细描述实验过程中采取的抽样技术和数据分析方法。
在本次抽样调查实验中，我们采用了简单随机抽样方法，即随机从人群中抽取一定数量的样本，并对其进行调查问卷。
我们对样本进行了以下数据分析：1.统计平均数、中位数、众数等中心位置指标；2.计算标准差、方差等离散程度指标；3.绘制频率分布直方图、箱线图等图表，以便更好地展示数据。
三、实验结果在实验结果部分，需要对采集到的数据进行详细地分析，并得出相应的结论。
在本次抽样调查实验中，我们得出以下结果：1. 根据问卷结果，我们发现大多数被调查者对新产品感到满意，且满意度较高，符合我们的预期结果。
2. 根据数据分析结果，我们发现人们对新产品的满意度存在一定的差异性，其中有些人给出的评价比较高，有些人则较低，这与我们的预期结果略有不同。
3. 我们对样本数据进行了显著性检验，并发现满意度的差异并不具有显著性差异。
这表明，样本数量较少，无法代表整个人群的看法，数据结果仅供参考。
四、实验结论在实验结论部分，需要对实验结果做出总结，并为实验结果提供解释。
在本次抽样调查实验中，我们得出以下结论：1. 人们对新产品的满意度总体较高，符合我们的预期。
2. 不同被调查者之间存在一定的差异，其原因可能是他们对产品的使用方式和频率不同，或者对产品设计和价格的看法不一致。
抽样调查方法实验报告
抽样调查方法实验报告抽样调查方法实验报告引言：抽样调查是社会科学研究中常用的一种数据收集方法。
通过从总体中选取一部分样本，对其进行调查和观察，以推断总体的特征和规律。
本实验旨在探讨不同的抽样方法对调查结果的影响，并对其优缺点进行分析。
一、实验设计在本实验中，我们选取了一所大学的学生群体作为总体，通过随机抽样和分层抽样两种方法，分别进行了调查。
每种抽样方法各选取了100名学生作为样本，并使用问卷调查的方式进行数据收集。
问卷包括了有关学生的个人信息、学习情况和生活习惯等方面的问题。
二、随机抽样方法随机抽样是一种简单随机抽样的方法，即每个样本都有相同的概率被选中。
在本实验中，我们使用了随机数表来进行样本的选取。
随机抽样的优点在于能够确保样本的代表性，避免了主观偏见的产生。
然而，由于随机抽样的过程是完全随机的，样本之间可能存在一定的差异，导致结果的波动性较大。
三、分层抽样方法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。
在本实验中，我们将学生群体按照不同的年级进行分层，然后从每个年级中随机抽取一定数量的样本。
分层抽样的优点在于能够保证每个层次的代表性，提高了结果的准确性和可靠性。
然而，分层抽样需要提前对总体进行划分，并且需要对每个层次进行相应的样本量计算，增加了实验设计的复杂性。
四、实验结果分析通过对两种抽样方法的实验结果进行比较，我们发现随机抽样和分层抽样在总体特征的推断上有所不同。
随机抽样的结果可能存在一定的误差，但能够较好地反映总体的整体情况。
而分层抽样则能够更加准确地描述每个层次的特征，但对总体的整体情况推断可能存在一定的局限性。
此外，我们还发现在实际操作中，抽样方法的选择还需考虑实验的目的和资源的限制。
如果实验目的是对总体的整体情况进行推断，可以选择随机抽样方法；如果需要对总体的不同层次进行比较和分析，可以选择分层抽样方法。
同时，实验资源的限制也会对抽样方法的选择产生影响，如时间、人力和经费等。
社会调查问卷如何抽样分析
社会调查问卷如何抽样分析社会调查问卷是一种常用的社会科学研究工具，通过收集大量的调查数据来了解社会现象及其相关因素。
然而，在进行社会调查时，研究者往往很难对整个人群进行全面调查，因此需要采用抽样方法来代表整体人群进行分析。
下面将介绍一些常见的抽样方法及其分析原理。
首先，简单随机抽样是最基本的抽样方法之一。
在进行调查时，研究者从总体中随机选择一定数量的样本进行调查。
这种抽样方法的优点是简单易行，样本具有代表性。
在分析时，可以使用统计学中的方法，如平均数、比例等，来推断整体人群的特征。
其次，系统抽样是另一种常用的抽样方法。
研究者将总体按照一定的规则排列，然后从中随机选择一个起始点，然后按照固定的间隔选择样本。
这种抽样方法适用于总体有一定的规律性分布的情况。
在分析时，可以根据样本的特征，进行类似于简单随机抽样的分析。
另外，分层抽样也是常见的抽样方法之一。
研究者将总体按照某些特征进行分层，然后从每个层中随机选择一定数量的样本进行调查。
这种抽样方法可以保证不同层次的样本都能得到充分的代表性。
在分析时，可以对每个层次进行单独的分析，并综合得出整体人群的特征。
此外，整群抽样是一种适用于特定情况的抽样方法。
研究者将总体分为若干个互不重叠的群体，然后随机选择一部分群体进行调查。
这种抽样方法适用于群体内部差异较小的情况。
在分析时，可以根据群体的特征进行分析，并推断整个总体的特征。
最后，需要强调的是，不同的抽样方法适用于不同的调查对象和研究目的。
在实际应用中，研究者应根据具体情况选择合适的抽样方法，并且在分析时要注意样本的代表性和可靠性。
同时，还应注意抽样误差的控制，以提高研究结果的准确性和可信度。
总之，社会调查问卷的抽样分析是一项重要的研究工作。
通过合理选择抽样方法，并在分析时考虑样本的代表性和误差控制，可以提高研究结果的可靠性和有效性。
希望本文能对读者理解和应用社会调查问卷的抽样分析方法有所帮助。
抽样调查与试验设计
拉丁方设计
利用拉丁方排列来安排试验对象和处理，以 减少试验误差。
试验设计的步骤与注意事项
明确研究目的和假设
在试验设计之初，应明确研究目的和 研究假设，以确保试验结果能够回答 研究问题。
选择合适的试验设计类型
根据研究目的和研究问题，选择合适 的试验设计类型，以确保试验结果的 准确性和可靠性。
确定试验因素和水平
01
了解社会问题
通过抽样调查，了解社会问题的 现状和原因，为政策制定和社会 改革提供依据。
02
评估社会影响
03
监测社会变化
通过抽样调查，评估政策和项目 对社会的影响，为决策者提供反 馈和改进建议。
通过抽样调查，监测社会变化和 趋势，为社会发展规划提供数据 支持。
学术研究抽样
验证理论假设
通过抽样调查，验证理论假设和研究假设，为学术研 究提供实证支持。
农业试验设计
总结词
农业试验设计是评估农业技术、作物品种和种植方法的有效手段。
详细描述
通过合理地选择试验地、设置对照组、控制变量等方法，农业试验设计可以准确 地评估不同技术、品种和种植方法对农作物产量和品质的影响，为农业生产提供 科学依据。
医学试验设计
总结词
医学试验设计是验证新药、医疗设备和 治疗方法安全性和有效性的关键步骤。
抽样误差与样本大小
抽样误差
由于样本是总体的一个子集，因此样 本结果可能与总体真实值存在偏差。 抽样误差越小，样本的代表性越高。
样本大小
样本大小直接影响到抽样误差的大小 。一般来说，样本越大，误差越小， 但同时调查成本也越高。需要根据研 究目的和资源合理确定样本大小。
随机抽样方法
系统抽样
按照固定的间隔从总体中抽取样本， 如每隔10个人抽取一个。
抽样实地查看工作情况汇报
抽样实地查看工作情况汇报一、调查目的本次抽样实地查看工作情况的目的是为了了解企业员工的实际工作情况，发现存在的问题，制定相应的改进措施，提高员工的工作效率和工作满意度，为企业的发展提供有力支持。
二、调查范围和对象本次抽样实地查看工作情况的范围涵盖了企业的各个部门和岗位，调查对象为企业所有正式员工。
三、调查方法本次调查采用抽样实地查看的方式，由专业调查人员带领小组对企业内部各个部门和岗位进行随机抽样实地查看，观察员工的工作环境、工作状况、工作状态等情况，并进行现场采访，了解员工的工作体验和感受。
四、调查内容1.员工工作环境实地查看员工的工作场所，包括办公室、工作车间、生产线等，观察环境整洁度、通风情况、光线明暗、噪音水平等情况。
2.员工工作状态实地观察员工的工作状态，包括工作时间、工作方式、工作效率等，了解员工对工作的投入程度和工作态度。
3.员工工作设备实地查看员工使用的工作设备和工具，包括计算机、办公桌椅、生产设备等，观察设备的性能、使用情况以及员工对设备的满意度。
4.员工工作流程实地观察员工的工作流程，了解工作任务分配、工作流程协调、工作效率等情况，发现工作中的瓶颈和需要改进的地方。
5.员工工作情绪通过观察员工的面部表情、肢体语言等，了解员工的工作情绪和心理状态，探究员工面临的心理压力和工作压力等情况。
六、调查结果分析1.员工工作环境通过实地查看发现，部分办公室缺乏足够的通风和光线，导致员工在长时间工作后容易疲劳。
另外，生产车间部分设备噪音较大，影响员工的工作效率和健康。
因此，需要对办公室和生产车间的工作环境进行改善。
2.员工工作状态观察员工工作状态时发现，一些员工在上班时间内使用手机、聊天等非工作行为，导致工作效率较低。
有些员工工作时态度不积极，影响了工作氛围。
因此，需要加强员工的工作纪律教育和督促。
3.员工工作设备查看员工使用的工作设备时发现，一些设备老化严重、性能较差，导致员工的工作效率低下。
实验二：害虫种群密度的田间抽样调查方法
附表1表示的是一块棉田某年7月15日绿盲蝽的发生情况。
每个小方格代表一株棉花，小方格中的数字代表该株棉花上绿盲蝽的若虫数量。
请根据你所掌握的昆虫抽样调查方法，对该棉田绿盲蝽的种群密度进行估计，并提出防治建议。
（注：该棉田东西宽30行，南北长45行，共有1350株，全田种群数量1341头。
绿盲蝽的参考防治指标为12头/百株）
北
附表某地棉田7月20日三点盲蝽的发生情况（头/株）
五个点绿盲蝽的数量分别为：31、25、17、23、25。
因为每个点取的棉花株数为20株，五个点共100株，所以可估计此块棉田的绿盲蝽种群密度为：121头/百株。
七个点绿盲蝽的数量分别为：15、18、14、12、15、23、21。
因为每个点取的棉花株数为16株，七个点共112株，所以可估计此块棉田的绿盲蝽种群密度为：107头/百株。
17个点绿盲蝽的数量分别为：14、11、15、11、6、6、14、13、11、11、4、10、9、6、8、10、7。
因为每个点取的棉花株数为8株，17个点共136株，所以可估计此块棉田的绿盲蝽种群密度为：129头/百株。
五个点绿盲蝽的数量分别为：30、35、26、25、28。
因为每个点取的棉花株数为30株，七个点共150株，所以可估计此块棉田的绿盲蝽种群密度为：96头/百株。
抽样调查实验报告
6．你对手机失窃的现象有何看法？ 7．你希望学校有关管理部门采取措施吗？你觉得应该采 取何种措施? 谢谢你的配合，祝你寒假愉快！ ！ ！
学院 年级 样本量 有手机失窃历史的人数 一年级 73 18
信息工程学院 二年级 75 16 三年级 77 20 四年级 75 23 总计 300 77
失 窃 地 点
食堂 寝室 公交车 其他
5 3 6 4
5 2 6 3
7 3 8 2
7 5 9 2
24 13 29 11
五．数据分析
从上表可以得出，数学院学生失窃手机的比例 33/100 =33% 。其 中失窃地点在食堂的占失窃人数的比例为 10/33 30.3% ， 失窃地点在 寝室的占 6/33 18.2% ，失窃地点在公交车的占 12/33 36.4% ，失窃 地点在寝室的占 5/33 15.1% 。由此得出学生手机失窃的主要场所为 公交车。信息工程学院学生失窃手机的比例 77/300 25.7% 。其中失 窃地点在食堂的占失窃人数的比例为 24/77 31.2% ， 失窃地点在寝室 的占 13/77 16.9% ，失窃地点在公交车的占 29/77 37.7% ，失窃地点 在寝室的占 11/77 14.3% 。由此得出学生手机失窃的主要场所为公交 车。 当今社会，手机已成为人们必不可少的联络工具，几乎人人配 备手机，大学生更是如此。而手机失窃现象也随之频频发生。作为学 生，还属于消费者，一部手机的费用对于我们来说，也属不易。通过 以上调查，学生在公交车上应倍加注意自身的财产安全。另外，在食 堂、 宿舍的失窃现象也要求学校相关部门足够重视学校内部人员流动 情况，防止外来人员窃取学生的财产。 更多的同学表示自己有其他重要财产失窃的历史，如钱包、电
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实验三 πPS抽样的实现
Durbin抽样方法
1、以概率pi pi 抽取第一个样本单元
2、取出第一个样本单元后不放回，当第一个样本 单元为U j时，以概率pi抽取第二个样本单元
实验四 分层抽样的实现
实验题
某中学有 1003 名学生，已知其期末考试成绩， 现在需要调查学生对课外辅导的需求情况，考虑到 该项指标与学生成绩有关，为提高估计精度，计划 将学生按照学习成绩分为五个层进行分层抽样，根 据分层的原则给出五个层的划分结果。 实验报告完成要求：只需提交EXCEL文档(命名为 姓名+学号.xls)，说明分层结果，保留操作痕迹。
实验三 πPS抽样的实现
实验题
一村庄有8个果园，分别有果树50，30，65， 80，140，44，20，100棵，要调查该村庄水果总 产量，取一个容量为2的 πPS样本. 实验报告完成要求：只需提交EXCEL文档(命名为 姓名+学号.xls)，说明抽中样本，保留操作痕迹。
实验四 分层抽样的实现
如何适当分层
j 1 j 1 j 1 i 1 i 1 i
则第i个单元入样，i =2,3,…, N 3、重复2，直至抽得n个单元.
pi
Xi
X
实验二 PPS抽样的实现
累积和法的另一种形式
从[0,1]中取均匀分布随机数r，
若r [0, p1 ], 第 1个单元入样;
若 r ( p j , p j ], 第i个单元入样, i 2,3,, N
对数据分组，计算各组频数N与组距d 计算各组 dN 与累积 dN 计算各层层限
dN 2 dN ( K 1) dN , , , , dN K K K 从累积 dN 中寻找各层层限的近似值，即得分 层结果
可以进一步计算实际各层的 dN 对分层结果进 行调整 实际分层一般是对辅助变量进行，各层界限1 pi pi 1 2 p 1 2 p i j 1 1 pk k j 1 2 pk 1 2 p j
N
,i j
实验三 πPS抽样的实现
Sen-Midzuno抽样方法
大体思路 解决样本量超过2的麻烦,使πi近似地正比于Xi 实现步骤
某县有 32 个乡，要调查各乡总收入，以各乡参 与分配的人数 ( 已知 ) 为规模测度进行 PPS 抽样，抽 取一个容量为 8 的 PPS 样本，根据抽样结果估计各 乡总收入与标准差。
实验三 πPS抽样的实现
Brewer抽样方法 （1963年由Brewer提出）
Xi 实现步骤 令pi , i 表示U i的入样概率 X pi (1 pi ) 1、以概率pi D 抽取第一个样本单元 (1 2 pi ) N N pi pi (1 pi ) 1 1 i 1,2,, N , D 2 1 2 p ( 1 2 p ) i 1 i i 1 i
j 1 j 1 i 1 i
重复以上步骤，直至抽得n个单元.
实验二 PPS抽样的实现
最大规模法 （由统计学家Lahiri最先提出）
1、求规模测度的最大值 M max{ X 1 , X 2 ,, X N } 2、从{ 1,2, … , N }抽取随机数a,同时独立地从 {1,2,…,M}中抽取随机数b,若
实验五 多阶抽样的实现
实验课题
使用多阶抽样对我校学生的某个时段的到课率 进行调查。 实验完成步骤与要求： 分4 个小组进行 , 每个小组各调查一节课的到课率 , 样本量不小于10; (1)制定抽样方法，根据抽样设计抽出样本; (2)各小组成员分工合作，对抽中样本进行调查; (3)根据抽样结果估计到课率95%的置信区间； (4)提交实验报告。
实验一 简单随机抽样的实现 实验二 PPS抽样的实现
实验三 πPS抽样的实现
实验四 分层抽样的实现 实验五 多阶抽样的实现
实验一 简单随机抽样的实现
简单随机样本的抽取方法
利用SPSS抽样工具 ——无重复样本 利用EXCEL抽样工具 重复样本， 需剔除
利用EXCEL随机数发生器
利用EXCEL随机数函数rand
实验二 PPS抽样的实现
累积和法
1、求规模测度的累积和 X
X
i 1
N
i
2、对自然数集合{ 1,2, … , X }作有放回简单随机抽 样，根据抽得随机数a决定入样单元.若
a {1,2,, X1}, 则第一个单元入样
若a { X j 1, X j 2,, X j },
1、以概率pi 抽取第一个样本单元
2、从剩下的N-1个单元中，抽取容量为n-1的简单随 机样本(不放回)
n 1 i pi (1 pi ) pi ( f很小时) N 1 n 1 N n n2 ij ( pi p j ) N 1 N 2 N 2
EXCEL的操作技巧
列与行的快捷操作 数据筛选工具的应用 公式编辑格式与常用便捷函数
实验一 简单随机抽样的实现
实验题
某中学有 1003 名学生，假设其期末成绩未知， 现欲抽取部分学生调查期末考试平均分， (1) 采用简单随机抽样，要使估计的绝对误差不超 过3分，应抽取多少学生？采用合适方法抽取样本， 根据抽得样本估计平均分及其标准差； (2) 若已知这些学生的期中考试成绩，采用比估值 法和回归估值法又应该抽取多少样本？根据抽得样 本估计平均分及其标准差。
b Xa
则第a个单元入样，否则此次抽取无单元入样. 3、重复2，直至抽得n个单元.
Xi pi Xi NM
实验二 PPS抽样的实现
目录抽样
X 1、计算抽样间隔 K （假定K为整数）; n
2、从{ 1,2, … , K }抽取随机数R1,由K确定R2=R1+K， R3=R1+2K，…，Rn=R1+(n-1)K ; 3、根据Ri所在位置确定入样单元：
Ri [1,2, , X 1 ]时，U1入样
m 1 m m 1 Ri X j 1, X j 2, , X j 时，U m 入样 j 1 j 1 j 1 i 1,2, , n, m 2,3,, N
实验二 PPS抽样的实现
实验题