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分层抽样的案例（文档3篇）
分层抽样的案例（文档3篇）以下是网友分享的关于分层抽样的案例的资料3篇，希望对您有所帮助，就爱阅读感谢您的支持。
第一篇某市有300所小学，共有240000名学生，这些小学分布在全市5个行政区中，其中重点小学有30所，一般小学有240所，较差的小学有30所。
现在要从全市小学生中抽取1200名学生进行调查，以了解全市小学生的学习情况。
请设计一份抽样方案。
答：分层抽样方案：1、因为有300所小学，240000名学生，假设每所小学的学生人数相同，所以每所小学有学生人数800名。
2、又因为有重点小学30所，一般小学240所，较差小学30所，所以重点小学有学生人数24000名，一般小学有学生人数192000名，较差小学有学生人数24000名。
3、因为要从240000名学生中抽取1200名学生进行调查，所以1200:240000=1:200，即每200名学生中抽取1名学生进行调查，所以由第2步得出24000×1/200=120名；192000×1/200=960名；24000×1/200=120名，然后按照简单随机抽样的方法分别抽取相应的人数。
4、综上所述，要从240000名学生中抽取1200名学生进行调查，应当从30所重点小学中抽取120名学生，从240所一般小学中抽取960名学生，从30所较差小学中抽取120名学生，共计1200名学生。
第二篇作者：金勇进石可统计研究2000年02期一、问题的提出分层抽样中样本量在各层中如何分配，这是抽样设计中的一个重要问题。
计算各层的样本量需要一些辅助信息，如各层中目标变量的方差。
在抽样调查的实践中，特别是一次性的抽样调查中，上述所需的辅助信息常常不具备，因此，我们面临着在信息量最小的条件下如何在各层中分配样本量的问题。
本文产生于作者在美国NORC（National Opinion Research Center）进行研究期间所做的调查设计中的一个实例，这里对其进行了归纳，，加工，提炼与析，希望能够就极小信息量条件下如何在分层抽样中进行样本量的分配这一问题提供一种思考的途径。
企业抽样调查知识与实例分析(ppt 84页)
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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。
• fgtybn37.xls
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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。
第二章抽样方法-PPT文档资料
上面的例子中有三个层次的抽样单位：学校、班 级、学生，则对应的抽样框也应有三个：全部学校的 名单、抽取的学校样本中的全部班级的名单、抽取班 级中的所有学生的名单。
4、参数值与统计值： 参数值也称总体值，它是关于总体中某一变量的 综合描述，或者说是总体中所有个体的某种特征的 综合数量表现。 在统计中最常见的总体值是某一变量的平均值 例如：平均年龄、平均收入等。 总体值只有通过对总体中的每一个个体都进行调 查或测量才能得到。
5、抽样误差： 总体的异质性和样本与总体范围的差异性，在用 样本的统计值去推算总体的参数值时总会有偏差， 这种偏差就是抽样误差。它是样本代表性大小的一 个标准。
当总体相当大时，可能被抽取的样本非常多，不 可能列出所有的实际抽样误差，而用平均抽样误差来 表征各样本实际抽样误差的平均水平。
抽样误差是指样本指标值与被推断的总体指标值 之差。主要包括：样本平均数与总体平均数之差；样 本成数与总体成数之差。
2、可测性原则。
可测性原则指的是抽样设计能够从样本自身计算 出有效的估计或者抽样变动的近似值。在研究中通常 用标准误来表示。通常，只有概率样本在客观上才是 可测的，即概率样本可以计算出有效的估计值或抽样 变动的近似值。但是，概率抽样也并不自动保证可测 性。比如，从一个具有周期性变化的总体中选出一个 系统样本，就不能保证这种可测性。
一、抽样的基本术语
抽样：是通过抽取总体中的部分单元，收集这些 单元的信息，运用数理统计的原理和方法，对总体进 行推断的一种手段。
总体
抽取样本 推断总体
样本
1、总体与样本。总体是指研究对象的全体，它 是由研究对象中的单元组成的。总体中单元的数目 称作总体容量。
抽样调查报告案例
抽样调查报告案例1. 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。
通过对样本数据的收集和分析，可以推断出总体的特征和规律。
本报告旨在通过一个具体案例，介绍抽样调查的步骤和方法，并分析得出的结果。
2. 调查目标本次抽样调查的目标是了解大学生对校内图书馆的使用情况和满意度。
通过这次调查，我们希望了解以下问题：•大学生们对校内图书馆的使用频率；•大学生们对图书馆藏书品种和数量的满意程度；•大学生们对图书馆的空间环境和设施的评价。
3. 调查方法3.1 抽样方式本次调查采用了简单随机抽样的方式。
我们从全校的学生名单中随机抽取了200名学生作为调查对象。
3.2 调查工具为了保证调查结果的客观性和可靠性，我们设计了一个包含多个问题的调查问卷。
调查问卷包括以下内容：1.你每个月在图书馆的平均使用频率是多少次？2.你对图书馆的藏书品种和数量感到满意吗？请给出评价。
3.你对图书馆的空间环境和设施满意吗？请给出评价。
3.3 数据收集通过线上问卷的形式，我们向抽样的学生发送了调查问卷。
在一个周的时间内，共收集到了150份有效问卷。
4. 调查结果分析4.1 使用频率根据收集到的问卷数据，我们计算出了大学生在图书馆的平均使用频率如下：•40%的学生每个月使用图书馆超过5次；•30%的学生每个月使用图书馆3-5次；•20%的学生每个月使用图书馆1-2次；•10%的学生几乎不使用图书馆。
4.2 藏书品种和数量的满意度我们让学生从1-5分对图书馆的藏书品种和数量进行评价，1代表非常不满意，5代表非常满意。
根据收集到的问卷数据，我们得出了以下结果：•55%的学生给图书馆的藏书品种和数量评分为4或5，表示比较满意；•30%的学生给图书馆的藏书品种和数量评分为3，表示一般满意；•15%的学生给图书馆的藏书品种和数量评分为1或2，表示不满意。
4.3 空间环境和设施的评价同样，我们让学生从1-5分对图书馆的空间环境和设施进行评价。
抽样调查举例.doc
抽样调查举例.doc抽样调查举例一、教材分析（一）本节知识在教材中的地位社会在向信息时代迈进，数据日益成为一种重要的信息，统计概率所提供的“运用数据进行推断”的思维方法已成为现代社会一种普遍并且强有力的思维方式。
从“课标”看，“统计与概率”领域主要学习收集、整理、描述、分析数据及处理数据的基本方法和概率的初步知识。
本章内容是第三学段统计部分的第一章，主要内容是收集数据和整理数据的常用方法，是第三学段“统计与概率”的起始章节，起着承上启下的作用，是今后学习的基础。
（二）重点难点分析1．重点抽样调查收集数据的方法和数据整理的方法。
2．难点抽样调查收集数据的方案设计、数据分析以及根据数据的分析结果作出合理的判断。
（三）总体目标1．知识目标通过抽样调查举例的学习，了解抽样调查的两种方法，能从事调查过程，能从事收集、整理、描述、分析数据，作出判断并进行交流活动，感受抽样的必要性，体会用样本估计总体的思想，掌握抽样调查收集数据的方法，会用表格、析线图反映数据信息。
2．能力目标会设计简单的调查问卷，在收集、整理、描述和分析数据的统计活动中，能合理地处理数学信息，逐步学会用数据事实说话，并作出合理的推断或大胆的猜测。
体会在解决问题的过程中与他人合作的重要性。
3．情感目标通过对中小学生视力情况的抽样调查过程，培养学生乐于接触社会环境中的数学信息，激发学生在活动中发挥积极作用，敢于面对活动中的困难，并有独立克服困难和运用知识去解决问题的勇气和信心。
体验统计与生活的联系，感受统计在生活和生产中的作用，养成用数据、用事实说话的习惯和事实求是的科学态度。
二、设计理念现代课程观认为，课程不仅是文本课程，更是体验课程；课程不再是知识的载体，而是探求新知的过程。
教学活动要充分体现学生的自主意识和个性差别，要充分尊重学生的主体地位，使学生在主动与创造中获得发展。
本节课在设计时遵循新“课标”，贯彻新理念，着眼于学生知识与技能，情感与态度的和谐发展，为学生提供大量实践活动的机会，促进学生积极主动地参与活动。
抽样调查案例
趣味小案例1．频率与概率Dewey G. 统计了约438023个英语单词中各字母出现的频率， 发现各字母出现的频率不同：小等等结果，而且这些字母的频率可以大致看成它们出现的概率。
对于计算机键盘的设计与文字的研究，这些结果都有重要意义。
2．彩票问题我们知道彩票的发行数额巨大，其实质如何呢？请看一则实例：发行彩票10万张，每张1元。
设头奖1个，奖金1万元；二等奖2个，奖金各5仟元；三等奖10个，奖金各1仟元；四等奖100个，奖金各1佰元；五等奖1000个，奖金各10元。
这里的分布列为由此可以算出其获奖金额的期望值为5555512101001000()10000500010001001000.988871010101010E X =⨯+⨯+⨯+⨯+⨯+⨯ ＝0.5元，即大约能收回一半。
3．投资与风险投资总具有一定风险，因此在选择投资方向时，计算其期望收益常是可代考虑的决策方法之一。
现某人有10万元现金，想投资于某项目，预估成功的机会为30%，可得利润8万元，失败的机会为70%，将损失2万元。
若存入银行，同期间的利率为5%，问是否应作此项投资？以X记投资利润，则()80.320.71E X=⨯-⨯=（万元）而存入银行的利息为10⨯5%＝0.5（万元），因此从期望收益的角度看，应选择投资，当然这里要冒一定的风险。
4．保险某保险公司的老年人寿保险共有1万人参加，每人每年交200元。
若老人在该年内死亡，公司付给家属1万元。
设老年人死亡率为0.017，试求保险公司在一年的这项保险中亏本的概率。
设X为一年中投保老年人的死亡数，则易知~(,)X B n p，其中==，所以n p10000,0.017利用中心极限定理，有保险公司亏本的概率为5．市场调查麦当劳餐馆在7星期内抽查49位顾客的消费额（元）如下，求在概率90%的保证下，顾客平均消费额的估计区间。
15243826304218302526344420352426344818284619303642243245362147262831424536242827323647 53 22 24 32 46 26第一步：通过Excel 进行统计计算可得到：32==∑n x X ，1)(2--=∑n x x S =9.45，35.14945.9===n S x σ点估计：麦当劳餐馆总体顾客平均消费额为32元。
抽样调查案例分析汇总
总体中有N个个体
从总体中随机 抽取n个个体 简单随机抽样图示
样本抽取方法
对总体单位不编号、不编制抽样框，
⑴直接抽选法 直接随机抽选调查单位
⑵抽签法
是将总体中每个单位的编号写在外 形完全一致的签上，将其搅拌均匀， 从中任意抽选，签上的号码所对应 的单位就是样本单位。
将总体中每个单位编上号码，然后
⑶随机数码表法 使用随机数表，查出所要抽取的调
无序抽样：指每次抽样的先后不进行排序的 抽样方法。有无序重复抽样和无序不重复抽 样。
六、样本容量和样本个数
样本容量：是指一个样本所包含的单位数。 用n表示。
n ≥ 30 大样本 n < 30 小样本
样本个数：是指一个总体可能抽取的样本个 数，根据抽样方法的不同，同样的总体所可 能抽取的样本个数是不同的。
收视率在中国
央视－索福瑞公司 AGB尼尔森公司
尼尔森公司2008春晚收视率调查
出口民调
出口民调，是私营调查机构在投票站出口 处对刚刚走出投票站的选民进行的一项调 查，通过直接询问选民投给谁来预估选举 结果。
案例2：电视收视率调查
收视率是指：收视人数除以整个市场电视人口数 的百分比（如：收视率2％，意味着100个人中 有2个人收看）
收视率影响广告商愿意花多少钱来买某节目 的广告，以及该节目播不播下去。
第一节 抽样调查与抽样推断 的相关概念
一、抽样调查与抽样推断
抽样调查：是一种科学的非全面调查。 它是按照随机原则从调查对象的总体中 抽取部分单位进行调查，并根据这部分 单位的调查结果推断总体的数量特征。
抽样推断：广义上的抽样调查其实已包 含了抽样推断，它是在按照随机原则从调 查对象的总体中抽取部分单位进行抽样调 查的基础上，根据这部分单位的调查结果 推断总体的数量特征的一种由局部推导全 局的统计分析方法。
抽样调查案例分析(二)
抽样调查案例分析（二）引言概述：抽样调查是社会科学研究中常用的一种研究方法，其通过对样本数据的分析，从而推断出总体的规律与特征。
本文将通过分析一个具体的抽样调查案例，探讨在实际应用中如何进行抽样设计、样本选择以及数据分析等方面的问题。
正文：1. 抽样设计a. 研究目的与问题：具体界定研究的目标和关注的问题。
b. 抽样框架的建立：确定总体范围，制定抽样框架，包括目标样本、抽样单元和抽样方法。
c. 抽样单位的确定：确定研究的基本单位，如个人、家庭或组织等。
d. 样本容量的确定：根据研究目的、资源限制和抽样误差要求等因素，确定样本容量。
2. 样本选择a. 抽样方法的选择：根据研究问题和资源条件，选择合适的抽样方法，如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等。
b. 样本抽取的具体步骤：根据抽样方法和抽样框架，按照一定的程序和规则抽取样本。
c. 非随机抽样的使用：若资源和时间限制无法进行随机抽样，可使用非随机抽样方法，如方便抽样、判断抽样等。
d. 样本的可达性考虑：确保样本能够被调查和获取所需信息。
3. 数据收集和处理a. 数据的收集方式：确定合适的数据采集方式，如面访、电话访问、网上调查等。
b. 数据收集工具的设计：制定合适的问卷或访谈指南，确保所收集数据的准确性和完整性。
c. 数据的录入与清理：对收集的数据进行录入，并进行清理和校验，确保数据的质量和准确性。
d. 数据的分析方法：根据研究问题和研究设计，选择适当的统计方法和分析工具，如描述性统计、相关性分析、回归分析等。
4. 数据分析和结果解释a. 描述性统计分析：对样本数据进行统计描述，包括频数分析、平均值计算、标准差分析等。
b. 探索性数据分析：通过图表和图形等方式，对数据进行初步观察和探索。
c. 推断性统计分析：使用适当的统计方法，从样本推断总体特征和规律，例如抽样误差分析、显著性检验等。
d. 结果的解释与讨论：对分析结果进行解释和讨论，分析限制和一致性，提出对研究问题的结论和建议。
抽样调查案例主题
• 了解消费者需求和喜好：帮助企业制定更有效的市场策略 • 研究社会现象的现状和趋势：为政策制定者提供有针对性的政策建议 • 评估疾病流行状况和防控措施效果：为公共卫生政策制定提供依据
抽样调查的方案设计与实施步骤
方案设计
• 确定抽样方法：根据研究背景和目标，选择合适的抽样方法 • 确定样本量：根据研究目的和精度要求，确定合适的样本量 • 设计调查问卷：根据研究目的和数据需求，设计调查问卷
案例改进方法
• 抽样方法改进：根据案例问题，改进抽样方法，提高案例的准确性 • 测量方法改进：根据案例问题，改进测量方法，提高案例的可靠性 • 数据分析方法改进：根据案例问题，改进数据分析方法，提高案例的有效性
抽样调查的案例总结与启示
案例总结方法
• 经验总结：总结案例中的成功经验和教训，为今后类似研究提供参考 • 规律发现：从案例中发现抽样调查的规律和方法，为今后类似研究提供理论支持 • 改进建议：提出案例改进的建议，为今后类似研究提供指导
• 样本量的确定：根据研究目的和精度要求，确定合适的样本量 • 抽样方法的选择：根据研究背景和目标，选择合适的抽样方法 • 测量方法的改进：提高测量工具的准确性和可靠性 • 数据分析方法的选择：根据研究目的和数据特点，选择合适的数据分析方法
抽样调查的误差来源
• 抽样误差：由于从总体中抽取样本而导致的误差，可以通过增加样本数量来减小 • 测量误差：由于调查过程中的测量误差而导致的误差，可以通过改进测量方法来减小 • 非抽样误差：由于总体分布、样本选择等因素而导致的误差，可以通过改进抽样方法和设计来 减小
抽样调查在社会科学 研究中的应用
• 社会科学研究中的应用 • 社会现象研究：通过抽样调查了解社会现象的现状和趋势，为 政策制定提供依据 • 社会问题调查：了解社会问题的现状和原因，为政策制定提供 依据 • 社会政策评估：通过抽样调查评估社会政策的实施效果，为政 策调整提供依据
随机抽样案例
随机抽样案例随机抽样是一种常用的统计方法，通过随机抽取样本来代表整体群体，从而进行统计分析和推断。
在各种研究和调查中，随机抽样都扮演着至关重要的角色。
下面我们将通过几个实际案例来说明随机抽样的应用和重要性。
案例一，市场调研。
某公司打算推出新产品，为了了解潜在消费者的需求和偏好，他们进行了一项市场调研。
通过随机抽样的方式，他们从不同年龄、性别、职业、地域的人群中抽取了一定数量的样本，并进行了问卷调查。
通过对样本数据的分析，他们得出了消费者对新产品的喜好程度、购买意愿以及可能的改进建议。
这些数据为公司后续的产品设计和营销策略提供了重要参考。
案例二，健康调查。
一家医疗机构想要了解某种疾病在某地区的发病率和相关因素，他们进行了一项健康调查。
通过随机抽样的方法，他们从目标地区的居民中选取了一部分作为调查对象，对他们进行了健康状况、生活习惯、家族病史等方面的调查。
通过对样本数据的分析，他们得出了该地区该疾病的发病率、易感人群以及可能的病因。
这些数据为该地区的疾病防控工作提供了重要依据。
案例三，教育评估。
一所学校想要评估学生的学习成绩和教学质量，他们进行了一次教育评估活动。
通过随机抽样的方法，他们从不同年级、不同班级的学生中抽取了一定数量的样本，对他们的学习成绩、学习习惯、教师教学质量等方面进行了评估。
通过对样本数据的分析，他们得出了学生的整体学习水平、教学质量的优劣势以及可能的改进方向。
这些数据为学校的教学改进提供了重要参考。
通过以上案例可以看出，随机抽样在各个领域都有着重要的应用价值。
它能够通过小样本代表整体，从而降低调查成本，提高调查效率，同时也能够准确地反映整体的情况，为决策提供科学依据。
因此，在进行各类研究和调查时，合理使用随机抽样方法是非常必要的。
抽样调查案例分析
抽样调查案例的未来展望
拓展应用领域
随着科技的进步和社会的发展， 抽样调查的应用领域将进一步拓 展，涉及更多复杂和专业的领域
。
提高数据质量
随着数据重要性的不断提升，提 高抽样调查数据的质量和可靠性
将成为未来的重要发展方向。
用于了解市场需求、消费者行为、品 牌知名度等，为企业制定营销策略提 供数据支持。
抽样调查案例的发展趋势
多元化 精准化 标准化 电子化
随着社会和经济的发展，抽样调查的应用领域越来越广泛，涉 及的领域和主题也更加多元化。
随着统计技术和数据分析方法的不断发展，抽样调查的数据处 理和推断更加精准。
为了提高抽样调查的可比性和可靠性，各国都在制定和推广抽 样调查的标准化操作规程和指标体系。
核心思想和意义。
内容分析
对文本内容进行分类、编码和计数， 以揭示文本中隐含的主题、趋势和模中的权力关系、意识 形态和话语策略。
定量分析方法
推断性统计
通过样本数据推断总体特征，如回归分析 、因子分析、聚类分析等，以揭示数据之
间的关联和因果关系。
集群抽样
将总体分成若干个群体，然后 从每个群体中随机选取一定数
量的样本。
案例选择的注意事项
样本规模
应根据研究目的和要求确定适当的样本规模，避 免过大或过小。
样本保密性
应确保样本的个人隐私和商业机密得到保护，避 免泄露个人信息和企业机密。
ABCD
样本多样性
应考虑样本的地区、行业、组织等方面的多样性 ，以提高调查结果的普遍性和适应性。
03
02
社会调查
评估政策效果、民意调查、社会问 题研究等。
简单的随机抽样和相关案例分析
简单的随机抽样和相关案例分析摘要在数据分析和统计学中，随机抽样是一种重要的方法，用于从种群中获取代表性的样本。
本文将介绍简单的随机抽样方法，并以实际案例进行分析，以说明其在实践中的应用和效果。
引言随机抽样是统计学中常用的一种抽样方法，它可以从总体中以概率的方式选择样本，以代表性的方式进行数据分析和推断。
在数据采集和样本调查中，随机抽样是确保可靠性和有效性的重要手段，同时也可以减少抽样偏差和数据误差的影响。
简单的随机抽样方法简单的随机抽样又被称为纯随机抽样，它是一种不分层、不分组、不分级别的抽样方法。
其基本原理是从一个定义良好的总体中，以等概率的方式抽取样本，使样本具有代表性。
简单的随机抽样的步骤如下：1.定义总体：明确需要进行抽样的总体，并给出合适的总体定义。
2.确定样本容量：确定抽样样本的大小，即需要抽取的样本数量。
3.编制总体框架：根据总体的定义，编制总体框架，包括所有个体的清单或标识。
4.抽取样本：使用随机数生成器，按照一定的抽样概率从总体框架中抽取样本。
5.收集数据：对抽取的样本进行数据采集和记录。
6.数据分析：基于样本数据进行统计分析和推断。
案例分析：消费者调查为了说明简单的随机抽样在实践中的应用，我们以一项消费者调查为例进行分析。
假设一家电商公司想要了解其在线购物平台的用户满意度，并进行改进。
为了实现这一目标，他们决定进行一项简单的随机抽样调查。
首先，他们定义了总体为所有购买过该电商平台产品的用户。
然后，他们确定抽样样本的大小为1000人。
接下来，他们按照总体的框架，使用随机数生成器从中抽取样本。
在抽样过程中，他们采集了样本用户的购物体验、客户服务、产品质量等方面的评价数据。
然后，他们对样本数据进行了统计分析，包括计算平均值、标准差、置信区间等指标。
通过对样本数据的分析，他们得出了一些重要的结论和发现。
例如，他们发现用户对于电商平台的客户服务普遍较满意，但对于产品质量存在一定的不满意。
抽样调查典型案例
• 消费者满意度调查：通过抽样调查了解消费者对产品和
以便调整自身策略
服务的满意度，以便改进产品和服务质量
社会统计与公共政策评估
社会统计
公共政策评估
• 人口统计：通过抽样调查了解人口特征，例如年龄、性
• 政策效果评估：通过抽样调查评估公共政策的效果，以
别、教育水平等
便调整政策方向和力度
• 经济统计：通过抽样调查了解经济发展状况，例如GDP、
• 控制非抽样误差：通过改进调查方法、提高数据质量等方式降低非抽样误差
02
抽样调查的典型应用场景
市场调查与消费者研究
市场调查
消费者研究
• 了解消费者需求：通过抽样调查了解消费者对产品的需
• 消费者行为分析：通过抽样调查分析消费者的购买行
求，以便制定相应的市场策略
为，以便制定有效的营销策略
• 评估竞争对手：通过抽样调查评估竞争对手的市场表现，
• 整群抽样：适用于总体具有群状特征的情况
实施抽样调查并分析结果
实施抽样调查
分析调查结果
• 设计调查问卷：根据调查目的和指标设计调查问卷，以
• 数据清洗：对收集到的数据进行清洗，去除无效数据和
便收集数据
异常数据
• 收集数据：按照抽样方法从总体中抽取样本，并进行数
• 数据分析：对清洗后的数据进行统计分析，提取关键信
• 可行性：在某些情况下，全面调查可能无法进行，而抽样调查则可以提供有价值的信息
抽样调查是一种统计调查方法
• 通过从总体中抽取一部分样本进行调查
• 以便对总体进行估计和推断
抽样调查的基本原理与方法
抽样调查的基本原理
• 随机性：从总体中抽取样本时，每个样本都有相同的被选中机会
抽样调查案例分析.
市场调查与分析
职业教育市场营销专业 教学资源库建设项目
• 4、受访者平均步行7.5分钟乘上公共交通 • 按公共交通工具分组来看，乘坐公交车上下 班的受访者单程平均花费的交通时间为53.7 分钟， 其中在车上时间为 40.7 分钟；乘坐轨道交通的单 程平均花费的交通时间为 58.5 分钟，其中在车上 时间为 42.8 分钟；公交车加轨道交通的单程平均 花费的交通时间为 68 分钟，其中在车上时间为 53.4 分钟。这表明，目前受访者上下班两头的平 均步行时间约15分钟，平均步行7.5分钟就能到达 公交站点或轨道交通站点。
市场调查与分析
职业教育市场营销专业 教学资源库建设项目
• 3、受访者上下班交通单程平均时间为50.4分钟 • 有 9.3% 的受访者上下班单程耗时在 15 分钟以 内， 16.4% 耗时在 15-30 分钟， 18.7% 耗时在 30-45 分钟， 24.2% 耗时在 45-60 分钟， 22.4% 耗时在 6090 分钟， 9% 耗时在 90 分钟以上。经加权平均计算， 受访者上下班单程平均时间为 50.4 分钟。按居住 地到单位距离的分组来看，距离越长，相对耗时 越多。
市场调查与分析
职业教育市场营销专业 教学资源库建设项目
• •
5、近八成以公共交通出行的受访者每天上下班交通花费在5元以上 在选择公共交通出行的受访者中，有20.2%每天上下班交通费用 在 4 元以内， 57.3% 在5-10元，22.5% 在10 元以上。从居住地到单位的 距离分组来看，距离越长，相对花费越多。从公共交通工具分组来看， 公交车成本较低，而乘坐轨道交通的花费相对较高。
本次调查通过网上调查形式，在“上海统计” 和“中国上海”门户网站发布问卷。调查收到回 答问卷 2598 份，剔除非上海地区的 IP 地址及回答 不全的问卷后，共获得有效样本 2331 份，样本有 效率为89.7%。从调查对象的分布看，居住在各个 环线间与不同出行距离的受访者均占一定比重。 因此，样本的分布情况比较符合上海的实际，具 有一定的代表性。
抽样调查案例分析
目标总体：指开展一项调查时，希望从中获取信息的总体，也就是根据调查目标确定的调查对象的全体，它是获取信息的全部单元组成的，目标总体是概念性的，并不需要一个实际存在的名录，通常包括以下因素:总体单元的类型和特征、单元的地理位置和调查的时点和时期。
调查总体：实际调查对象所代表的总体，在抽样调查中，抽样框是用来代表总体的，即调查总体或者称为抽样总体。
案例：4.6美国斯坦福大学对生命科学和医学科学的学者电子杂志使用者的调查
教学目标
1.掌握目标总体和抽样框的概念
2.掌握如何在案例中应用抽样框
教学重点
难点
在实际工作中，抽样框如何确定
课程类别
必修课
教学方法
面授
教具
黑板
幻灯片
教学过程
时间分配
复习第三章内容
1.什么是调查目的
2.调查目的和作用
3.通过案例3.4如何确定调查目的
调查总体应该和目标总体一致，但在实际抽样中，由于抽样框的原因或有些单元调查困难而放弃，使得调查总体与目标总体往往是有差别的。
抽样框的类型：一类是名录框（所有总体单元的实际或概念名录清单）；一类是区域框（由地理区域构成的一种特殊名录框，例如：地图）；还有一类是概念名录框
案例4.6
（20分钟）
课程小结
（15分钟）
如何做调查方案设计
课程引入
提问:假设欲调查北京城镇居民日常家计情况，目标总体是什么？观察总体是什么？如何确定抽样框呢？
举例：想调查我们班级的上课人数，目标总体是什么？与观察总体一致吗？
抽样框是啥？如何确定，有几种？
复习上一节课内容
（10分钟）
课程引入
（10分钟）
教学过程
时间分配