企业抽样调查知识与实例分析(ppt 84页)

抽样框并不十分完备，一方面，要改进和完善，如 更新和维护；另一方面调查的设计者要认真分析抽 样框的状况，以评价框的不完整对调查结果产生的 影响，并尽可能采取一些补救的办法。
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调查单位与抽样单位
调查单位（survey unit）：抽样调查要通过 对样本单位的观察或调查来取得有关数据或 记录有关特征，这些单位称为调查单位。如 企业和个体户。
为了避免权数调整，调查中可规定： • PSU和个体户不允许无回答； • 合并和分开的PSU，维持原状； • 对样本PSUs维护个体户数。
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权数（续5）
整群抽样：与目录抽样方法类似，只不过是 将一个群当作一个样本单位对待。基础权数 =N/n，最终权数在基础权数基础上进行调整 （无回答、范围涵盖不全）。
Yˆ wi*yi

w
* i
为回答单位的最终权数，y i
是样本单位论
两个极限定理 估计量的优良性
不用怀疑 要遵守抽样原则
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两个极限定理
大数定理：随机事件的规律总是在对大量随 机现象的观察中才能显现出来，随着观察次 数的增大，随机影响将相互抵消，而使规律 性有稳定的性质。
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抽样框误差
遗漏单位与新增单位； 重复； 辅助信息是否准确。
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无回答误差
单位无回答； 项目无回答； 部分无回答。
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设计误差
问卷设计引起的误差； 抽样设计(选用的方法、分层合理性)及抽选
过程(随机)引起的误差。
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调查员引起的误差
调查员的责任心和态度； 调查员水平。
抽样总体（sampling population）：是用作抽样的总 体，也就是抽样框。
二者应一致，实际难做到。如目标总体是2006年所有从 事居民服务业的企业和个体户，但很难做到对在调查时 （2007年1月）已消亡的单位的调查，尽管在调查时消 亡，但可能在2006年全年营业。
先定义目标总体，再根据条件进行修订得到抽样总体。
企业抽样调查
来自 www. 中国最大的资料库下载
主要内容
抽样调查基本知识 服务业抽样调查概况 企业抽样调查实例
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抽样调查基本知识
来自 www. 中国最大的资料库下载
主要内容
抽样调查的基本概念 抽样调查的基本理论 基本抽样方法 抽样方法的选择 对抽样调查的基本认识
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非概率抽样（续1）
通常我国的典型调查和重点调查,西方国家称为的 有目的抽样或判断抽样等都属于非概率抽样。
如果调查的目的是用样本数据推断总体的目标量， 并以一定的把握程度保证总体目标量落在目的范围， 这时非概率抽样是不合适的。
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总体和样本
总体（population）：总体就是全部被研究的单 位,也称研究总体。按研究的总体不同，总体单位 可以是人、户或企业。在服务业抽样调查中，总 体就是这些行业的企业和个体户。
抽样目的是样本（样本统计量）推断总体（总体参 数）。如用800家的平均营业收入作为总体平均营 业收入的估计值。
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抽样框
抽样框(sampling frame)：抽样框是指包含 所有抽样单位的名单或名册。由于抽样方法 不同,可有目录框和区域框,分级抽样框。
名单中的每个单位都有可识别的基本信息； 名单的范围应是完整的，不重不漏。现实中使用的
大型
200
200 200/200=1
中型
3000
300 300/3000=1/10
小型
7000
350 350/7000=1/20
基础 权数
1
10
20
合计
10200
850 850/10200=1/12
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权数（续2）
最终权数与基础权数之间的关系 最终权数等于基础权数：如果一项抽样调查不存在
设计效果(design effect,，简写为Deff)： 就是把一个设计方案的方差与简单随机抽样 的方差进行比较。Deff小于1时，表示设计方 案的效率高于简单随机抽样，反之，效率低 于简单随机抽样。
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三种性质的分布
总体分布（population distribution）：是指研 究对象这一总体的各个单位标志值的分布状况。
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权数（续1）
100个企业中抽10个企业，每个企业被抽中 的概率就是10/100=1/10，权数就是 100/10=10，即一个样本企业代表了总体中 的10个企业。
分层抽样中，要在层内计算权数。如企业分 成大、中、小3层。
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分层抽样基础权数计算方法
企业按规 总体中企 样本 抽中概率
模分层 业单位数 企业个数
sampling 整群抽样（cluster sampling）) 不等概率抽样（sampling with unequal
probabilities） 二重抽样（double sampling）或双相抽样(two
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总体参数与样本统计量
无论对总体还是样本，统计中通常使用平均数和标 准差等这样一些数量关系进行描述，它们被用于描 述总体特征时，称为总体参数，用于描述样本特征 时，称为样本统计量。如：居民服务业抽取800家 企业，调查结果计算出企业平均营业收入400万元 （样本统计量），总体平均营业收入（总体参数） 未知。
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永久随机数
随机数就是按随机方法而生成的数码。即0，1， 2……9这十个数字出现的机会是等概率的，但排列 的顺序是随机的。永久随机数（Permanent Random Numbers）则是指长久使用、不改变的随机数。比 如一个企业一旦被赋予了一个随机数，则在以后的 调查中都使用这个随机数，它类似企业法人代码， 具有唯一和终身性。
础上进行调整（无回答、范围涵盖不全）。 二阶段目录抽样：基础权数等于两个阶段权数之积。
最终权数在基础权数基础上进行调整（无回答、范 围涵盖不全），在两个阶段分别调整。如服务业个 体抽样，第一阶段抽居／村委会，基础权数等于层 内居／村委会个数÷样本居／村委会个数；
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权数（续4）
第二阶段抽部分个体户，基础权数等于样本居 ／村委会中个体户总数÷抽取的个体户数。
非概率抽样（non-probability sampling）是相对 于概率抽样而言，并无严格的定义，不是按随机原 则来抽选的。这种抽样效果的好坏在很大程度上依 赖于抽样者的主观判断能力和经验，而且不能计算 抽样误差，不能从概率意义上控制误差并以此来保 证推断的准确性。此外，即使经验可能已表明某种 非概率方法过去曾有较好效果，但这并不能保证该 方法一直如此。不过尽管有其理论上的弱点，各种 形式的非概率抽样仍在实践中广泛采用，主要原因 是节省费用和方便。
无回答或涵盖不全等情况，基础权数等于最终权数， 可以直接用于估计 。 最终权数在基础权数基础上进行调整： • 存在无回答情况（无回答多与少）； • 范围涵盖不全； • 企业分开； • 企业重复。
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权数（续3）
不同的抽样方法，权数是不一样的，即推算方法是 不一样的。
目录抽样：基础权数=N/n，最终权数在基础权数基
样本(sample)：是总体的一部分，从总体中按一
定程序抽得的那部分个体或抽样单位。样本量n对
总体总单位数N的比称为抽样比(sampling
fraction)：
f

n
N
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目标总体与抽样总体
目标总体（target population）：是真正作为研究对 象的全体。如要研究山西省居民服务业的情况，目标总 体就是所有从事居民服务业的企业和个体户。
抽样单位(sampling unit)：抽样单位是指将 总体划分成不重叠的有限多个部分的每个部 分。区域、企业和个体户。
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误差
抽样误差（sampling error）：是由于用样 本估计总体而产生的误差，也叫代表性误差。
非抽样误差（non—sampling error）：是指 除抽样误差以外的，由于各种原因而引起的 误差，在各种方式的调查中都存在。
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被调查者引起的误差
无意识回答误差； 有意识回答误差。
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处理误差
编码； 编辑录入； 加权； 做表。
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点估计和区间估计
点估计：抽样调查用样本统计量直接作为总体参数 的估计值，称点估计。如用样本计算得到的企业平 均营业收入作为总体企业的平均营业收入的估计值， 就是点估计。
为了避免权数调整，调查中可规定： • PSU和个体户不允许无回答； • 合并和分开的PSU，维持原状； • 对样本PSUs维护个体户数。
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总量估计方法
各种抽样方法都有自己的总量估计计算方法， 一些复杂抽样的总量估计计算公式比较复杂， 但利用权数，各种抽样方法总量估计计算公式 可统一、简单地表述为样本权数与指标值乘积 的关系。
样本分布（sample distribution）：样本单位标 志值的的分布，就称为样本分布 。随着样本的增 多，样本分布逐渐接近总体分布。
抽样分布：是指样本估计量的分布。如采用同样的 抽样方法和同等的样本量，在居民服务业企业中抽 取多套样本，每套样本都能计算出一个估计量，所 有可能的估计量形成的分布就是抽样分布。
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概率抽样(续)
每个单位被抽中的概率是已知的，或可计算 出来。
当用样本对总体目标量估计时，要考虑到该 样本抽中的概率，也就是说，估计量不仅与 样本观测值有关,也与被抽中的概率有关。
通常所提到的抽样调查实际上指的就是概率 抽样。
国际交流：企业抽样调查包括本行业所有规 模的企业。
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非概率抽样
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一、抽样调查的基本概念
抽样调查 概率抽样与非概率抽样 总体与样本 目标总体与抽样总体 抽样框 调查单位与抽样单位 误差 误差限与置信度 抽样效率与设计效果