非概率
常用抽样方法
使用了辅助信息,可以提高抽样方案的统计效率。
缺点:
如果研究指标与规模无直接关系时,不合适采取这种方法。
此外,在抽样方法划分上,还有多阶段抽样和两相抽样等,有兴趣的读者可参阅其他相关书籍。
前面谈到抽样方法的一些基本分类和各自特点,需要注意的是,在实际的运用中,一个调查方案常常不是只局限于使用某一种抽样方式,而根据研究时段的不同采用多种抽样方法的组鸽为实现不同的研究目的,有时甚至在同一时段综合运用几种抽样方法。
配额抽样(Quota sampling)
指先将总体元素按某些控制的指标或特性分类,然后按方便抽样或判断抽样选取样本元素。
相当于包括两个阶段的加限制的判断抽样。在第一阶段需要确定总体中的特性分布(控制特征),通常,样本中具备这些控制特征的元素的比例与总体中有这些特征的元素的比例是相同的,通过第一步的配额,保证了在这些特征上样本的组成与总体的组成是一致的。在第二阶段,按照配额来控制样本的抽取工作,要求所选出的元素要适合所控制的特性。例如:定点街访中的配额抽样。
缺点:
抽样偏差较大,不适用于要做总体推断的任何民意项目,对描述性或因果性研究最好不要采用方便抽样。
判断抽样(Judgment sampling)
指由专家判断而有目的地抽取他认为"有代表性的样本"。例如:社会学家研究某国家的一般家庭情况时,常以专家判断方法挑选"中型城镇"进行;也有家庭研究专家选取某类家庭进行研究,如选三口之家(子女正在上学的);在探索性研究中,如抽取深度访问的样本时,可以使用这种方法。
常用的非概率抽样方法有以下四类:
方便抽样(Convenience sampling)
指根据调查者的方便选取的样本,以无目标、随意的方式进行。例如:街头拦截访问(看到谁就访问谁);个别入户项目谁开门就访问谁。
非概率方法
非概率方法
非概率方法是一种研究方法,不采用概率抽样技术来选择研究样本。
它的目的是探索性地研究问题,并进一步理解某个现象的特点、因果关系或背后的机制。
非概率方法重视研究者主观观察和个体经验,通常会使用深度访谈、观察、内容分析、案例研究等方式进行数据收集。
具体来说,非概率方法适用于那些无法通过随机抽样或统计规律进行实证研究的问题。
它可以提供对现象的深入理解,并帮助研究者探索新的理论或观点。
非概率方法也适用于那些需要研究者主观判断和经验的情况,例如在定性研究中,研究者需要通过深入访谈、观察等方式获取数据,并运用自己的专业知识和经验进行分析和解释。
虽然非概率方法具有一定的局限性,例如样本的代表性和推广性可能不如概率抽样方法,但它在某些情况下仍然是一种非常有用的研究方法。
例如,在探索性研究和定性研究中,非概率方法可以帮助研究者深入了解现象的本质和特点,为后续的定量研究提供重要的参考和依据。
总之,非概率方法是一种重要的研究方法,适用于某些特定的情况和问题。
在选择使用哪种研究方法时,研究者需要根据研究目的、数据特点和研究条件等因素进行综合考虑。
非概率抽样方法
调查对象
本次调查以武汉市外 来务工、经商人员为 对象。具体做法如下 :在武汉市外来务工 、经商人员集中的地 方(汉正街)的几条主 街道发放调查问卷, 由调查员按照非随机 抽样中的偶遇抽样原 查问卷由58个 问题组成,主要询问 了外来务工、经商人 员的基本社会特征、 工作、收入与支出、 观念、社会交往以及 对现有生活的满意度 等方面的问题。实际 发放问卷280份,回 收有效问卷252份, 有效回收率90%。
.
采用判断抽样法应注意的 问题: 一要选好专家,二要应极 力避免挑选极端情况的样 本
[例]某企业要调查其自身产品与竞争对手产品的销售情 况,根据主观判断选择了一些同时对销售双方产品有影 响的、非常有代表性的零售商店作为判定样本(找典型)
[例]调查中国钢铁行业的产品和产量现状,只要对鞍钢、宝钢和 首钢等几家国有特大型钢铁企业进行调查,就足以大致掌握我国 钢铁工业的产品和产量情况了,因为这几家钢铁企业的钢铁产量 占全国的大半,把握了它们的生产情况就可以把握总体的生产情 况。
无法界定总体边界。例如:农民工研究、流浪儿 童研究
总体规模较小或同质性较强。例如:同性恋研 究、吸毒问题研究
时间、人力等条件有限。
.
目录
非概率抽 样方法
1 偶遇抽样 2 判断抽样 3 定额抽样 4 雪球抽样
.
一、偶遇抽样
1、含义
偶遇抽样又称作方便抽样或自然抽样,是指研究者根 据现实情况,以自己方便的形式抽取偶然遇到的人作为对 象,或者仅仅选择那些离得最近的、最容易的人作为对象。
[例]调查中国钢铁行业的管理机制、运营机制及改革等状 况,所挑选的样本单位一定得避开鞍钢、宝钢和首钢等几 家国有特大型钢铁企业,其原因是尽管它们的钢铁产量占 全国钢铁产量的大半,但是它们的管理水平、运营能力等 不能代表众多钢铁企业的现状。
概率模型和非概率模型
概率模型和非概率模型在机器学习领域中扮演着重要的角色,它们分别基于概率理论和非概率理论来建立模型,用于解决各种复杂的问题。
概率模型是建立在概率论的基础上的数学模型,能够通过概率分布来描述随机变量之间的关系,常见的概率模型包括朴素贝叶斯、高斯混合模型等;而非概率模型则是利用非概率分布来建模,主要用于处理数据集之间的关系,例如决策树、支持向量机等。
本文将从概率模型和非概率模型的定义、应用、优缺点等方面进行深入探讨,希望能为读者对这两种模型有更深入的了解。
一、概率模型概率模型是一种建立在概率论基础上的数学模型,它主要用于描述随机变量之间的关系,并通过概率分布来推断数据之间的概率关系。
概率模型在机器学习领域中被广泛应用,尤其是在数据挖掘、自然语言处理、图像识别等领域。
常见的概率模型包括朴素贝叶斯、隐马尔可夫模型、高斯混合模型等。
1. 朴素贝叶斯朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理和条件独立性假设的分类算法,它假设特征之间相互独立,通过计算每个特征的概率来推断数据类别。
朴素贝叶斯简单易实现,适用于处理大规模数据集,尤其在文本分类、垃圾邮件过滤等方面表现优异。
2. 隐马尔可夫模型隐马尔可夫模型是一种用来处理序列数据的统计模型,它假设系统中存在隐藏的马尔可夫链,通过观测数据推断隐藏状态序列。
隐马尔可夫模型在语音识别、生物信息学等领域有着广泛的应用,能够很好地解决序列数据的建模和预测问题。
3. 高斯混合模型高斯混合模型是一种利用多个高斯分布混合来表示数据分布的生成模型,它可以拟合各种复杂的数据分布,并通过最大似然估计或EM算法来估计分布参数。
高斯混合模型在图像处理、模式识别等领域有着广泛的应用,能够有效地处理高维数据和复杂数据分布。
概率模型的优点是能够较好地表达数据之间的概率关系,具有较强的泛化能力和鲁棒性;但其缺点是依赖于数据的概率分布假设,对数据的噪声和异常值敏感,且参数估计常常比较复杂。
二、非概率模型非概率模型是一种不基于概率分布的数学模型,它主要用于建立数据之间的关系,常用于分类、回归、聚类等问题。
非概率样本的统计推断方法研究
描述
非概率配额抽样的优点在于其简单易 行,适用于无法制定抽样框的情况。 但是,由于其样本代表性取决于配额 分配是否合理,因此需要谨慎操作。
应用场景
非概率配额抽样常用于探索性研究和 预研究,以及无法获取总体抽样框的 情况。特别是在社会科学、市场调查 和健康研究中应用较为广泛。
焦点群体抽样
01
定义
非概率焦点群体抽样是指从特定群体(如社交网络群体、社区群体等
VS
发展
随着计算机技术的发展和大数据时代的到 来,非概率抽样开始得到更多的关注和应 用。例如,在在线调查中,通过社交媒体 、在线社区等渠道进行非概率抽样,可以 快速收集大量数据。此外,在数据挖掘和 机器学习中,非概率抽样也得到了广泛的 应用。
02
非概率抽样方法分类
任意抽样
定义
非概率任意抽样是指在没有抽样 框的情况下,从总体中任意抽取 样本的抽样方法。
适用于存在大量零数据的样本数据 集,用以揭示零膨胀现象的成因和 影响。
模型建立
通过建立零膨胀模型,如零膨胀泊 松模型、零膨胀负二项式模型等, 对数据进行拟合和预测。
参数估计
利用极大似然估计法等参数估计方 法,对模型参数进行估计。
假设检验
根据假设检验原理,对模型进行显 著性检验,判断零膨胀现象是否存 在以及其影响程度。
样本质量无法保证
非概率抽样方法往往依赖于研究者的主观判断和经验,容易受到主观偏见的影响,样本质量难以保证。
推论性不强
由于非概率抽样方法不是基于概率抽样原则选取样本,因此不能进行有效的推论,无法估计推断结果的置信水 平和误差范围。
05
非概率样本的统计推断方法在实证研究中
的应用案例
案例一:利用任意抽样方法进行市场调研
概率模型和非概率模型
概率模型和非概率模型
概率模型是指利用概率论的方法来描述随机现象或事件的模型,它依靠概率论进行推理和预测。
概率模型通常用于对随机过程、随机变量和随机事件进行建模,如贝叶斯网络、高斯混合模型、隐马尔可夫模型和条件随机场等。
非概率模型则是指不使用概率论的方法建立的模型,它通常基于经验、逻辑和规则进行推理和预测。
非概率模型适用于描述确定性过程和事件,如支持向量机、决策树、神经网络和深度学习等。
总的来说,概率模型适用于不确定性较大的情况,涉及到事物的不确定性、难以建立确定规律的时候,而非概率模型适用于已知的规律的情况,顺应这个规律进行建模和预测。
非概率抽样方法
[例]一些大城市想做流动人口消费品购买力调研
[例]某市调研人员想了解市民对于规划的万达商圈的 停车位的满意程度
注意:偶遇抽样A ≠随机抽样
6
偶遇抽样的适用性
➢ 探索性调查 ➢ 同质性强的总体 ➢ 时效性要求较高的调查 ➢ 流动性大的总体
A
7
调查实例
“都市里的吉卜赛人——对武汉市 外来务工、经商人员的调查”,《青年 研究》2001年第6期,作者:刘玉等
无法界定总体边界。例如:农民工研究、流浪儿 童研究
总体规模较小或同质性较强。例如:同性恋研 究、吸毒问题研究
时间、人力等条件有限。
A
4
目录
非概率抽 样方法
1 偶遇抽样 2 判断抽样 3 定额抽样 4 雪球抽样
A
5
一、偶遇抽样
1、含义
偶遇抽样又称作方便抽样或自然抽样,是指研究者根 据现实情况,以自己方便的形式抽取偶然遇到的人作为对 象,或者仅仅选择那些离得最近的、最容易 由被调查者当场填 写回收,对一些没 有上过学不识字的 被调查者采取由调 查员根据问卷的内 容逐一访谈的方式 完成。
8
二、判断抽样
1、含义
判断抽样又称立意抽样或目的抽样,它是研究者根据自己主观 的分析来选择和确定研究对象的方法。
特点:典型、主观
例如,调查客户评价可以重点调查核心客户的评价。对全 国城市家庭平均消费支出的调查应该选择3口之家。
采用非概率抽样能 够便捷地收集被调 查者的各种信息, 有助于调研人员形 成想法,拓展思路, 得出结论。
A
缺点:
不能估计抽样误差 难以评价样本所具
有的代表性程度 非概率抽样的结果
不能推算出总体, 通常存在较大的偏 倚
第四讲非概率抽样方法与数据误差
一个单位有职工160人,其中业务人员 96人,管理人员40人,后勤服务人员 24人,现要从中抽取容量为20的一个 样本,请简述三种抽样方法的过程?
分层抽样
按20:160=1:8 的比例,从业务人员中抽取12人, 从管理人员中抽取5人从后勤服务人员中抽取3人, 都用抽签法从各类人员中抽取所需的人数,最后 合在一起
误差的控制
1. 抽样误差可计算和控制 2. 非抽样误差的控制
– – – –
• •
调查员的挑选 调查员的培训 督导员的调查专业水平 调查过程控制
调查结果进行检验、评估 现场调查人员进行奖惩的制度
本章小结
1. 2. 3. 4. 数据的来源 调查数据与问卷设计 实验数据 数据的误差
一个单位有职工160人,其中业务人员 96人,管理人员40人,后勤服务人员 24人,现要从中抽取容量为20的一个 样本,请简述三种抽样方法的过程?
– 主要用于对稀少群体的调查。 – 调查结果不能推断总体
概率抽样与非概率抽样的比较
概率抽样:可以根据调查的结果推断总体 非概率抽样:不能根据调查的结果推断总体 实际上每个抽样通常都可能是各种抽样方法 的组合。既要考虑精确度,还要根据客观情 况考虑方便性、可行性和经济性。不能一概 而论。 这些抽样方法的选择多半是种艺术,而不是 科学。
2.4 数据的误差
2.4.1 抽样误差 2.4.2 非抽样误差 2.4.3 误差的控制
数据的误差
数据的误差
抽样误差
非抽样误差
抽样框误差
回答误差
无回答误差
调查员误差
抽样误差
(sampling error)
1. 由于抽样的随机性所带来的误差 2. 所有样本可能的结果与总体真值之间的平 均性差异 3. 影响抽样误差的大小的因素
非概率抽样的方法是
非概率抽样的方法是非概率抽样方法是指在调查研究中,不依据概率原理进行样本选择的一种抽样方法。
相较于概率抽样方法,在实际应用中非概率抽样被广泛使用,尤其是在人文社科领域。
本文将介绍非概率抽样方法的定义、特点和常见的几种类型。
非概率抽样方法是指根据个人的判断和选择在总体中选择样品,而不是通过随机选择来确定样本。
这种方法一般不容易得到有代表性的样本,因此在实际调查中,必须考虑非概率抽样的局限性,并根据研究目的和可行性来选择适合的方法。
非概率抽样方法具有以下几个特点:1. 主观性较强:非概率抽样方法往往由调研人员或研究者主观决定样本的选择,容易受到主观认知、偏见和经验的影响。
因此,研究者需要具备较高的专业素养和经验,以减少主观因素对结果的干扰。
2. 选择灵活性大:与概率抽样不同,非概率抽样方法选择样本的灵活性更大。
研究者可以根据自身需求和实际情况选择合适的样本,灵活调整抽样方案。
3. 相对容易实施:非概率抽样方法一般不要求随机化和抽样框架,相对简单易行。
这使得非概率抽样方法在某些情况下更具可行性,可以节省时间和成本。
常见的非概率抽样方法包括以下几种:1. 便捷抽样:由于时间、金钱和人力等限制,研究者可能只能选择到自己所能方便接触到的个体作为样本。
这种抽样方法的缺点是样本可能存在着选择偏倚。
2. 判断抽样:该方法需要研究者根据自己的判断和经验,在总体中选择出认为适合或最具代表性的个体作为样本。
这种方法一般用于样本量有限、总体特征明显的研究中。
3. 雪球抽样:雪球抽样指的是通过初始个体的推荐,逐渐扩大样本规模的抽样方法。
这种方法适用于总体群体难以访问,或者没有明确的抽样框架的情况。
4. 极端抽样:该方法是通过选择个体中的极端情况作为样本,以便研究特殊情况下的现象和规律。
这种方法适用于研究离群点或特殊群体的情况。
在实际应用中,非概率抽样方法被广泛应用于人文社科领域的调查研究。
虽然非概率抽样方法存在一定的局限性,如样本的代表性和可比性问题,但在某些情况下,非概率抽样方法仍然是一种经济有效的调查手段。
非概率
处理不确定性的基本方法
主要有3种: 1、随机模型,以此为基础建立了比较完善的随机 有限元理论,主要用来解决具有随机性的问题,目 前已广泛应用于结构的概率可靠性设计中。 2、模糊模型,它是在模糊集合的基础上发展起来 的,利用模糊统计来研究不确定性,主要用来解决 工程分析中的模糊性信息,目前此模型研究发展速度 较快。 3、集合模型,基于凸分析的方法和基于区间分析 的方法来度量结构可靠性。
III.
IV.
体积法 构造函数法 容差法 最短距离法
体积法
取M=g(x)=g(x1,x2…,xn)为结构失效准则确定的功能函数. 对区间变量做 标准变换代入失效平面方程可得: M=g(x)=g(δ 1, δ 2…, δ n)=0 该平面称为标准化变量空间中的失效面。 此时可定义,非概率集合可靠度Rs为安全域体积与基本变量区域总体积 之比,非概率集合失效可能度Fs为失效域体积与基本变量区域总体积之 比: Rs=Vsafe/Vsum; Fs=Vfaliure/Vsum. 当不确定结构参量用区间描述时,从概率的意义上来讲,它们在区间内 的各个取值的可能性是相等的,即不确定结构参量是在已知区间内服从 均匀分布的随机变量.在此条件下,通过计算证明,在相同不确定性信息 条件下,分别采用非概率集合可靠性和概率可靠性两种不同可靠性模型 得到的结构可靠度是相同的,进一步验证了此非概率可靠性模型的可行 性.
非概率可靠性
从20世纪90年代初期,出现了结构可靠性的非概率度 量方法:基于凸分析的方法和基于区间分析的方法。 非概率可靠性思想是针对概率可靠性方法的若干局 限性而提出的。由于结构的非概率可靠性模型只需 知道不确定参量的界限,而不要求其具体的分布形式, 可大大降低对原始数据的要求且计算过程较为简便, 可有效降低计算工作量,具有较好的适用性。在所掌 握的原始数据较少的情况下,为结构的可靠性计算提 供了新的途径。
非概率抽样名词解释
非概率抽样名词解释非概率抽样(Non-Probability Sampling)是一种统计抽样方法,用于从总体中选择样本,其选择过程不依赖于概率分布或随机性。
相对于概率抽样方法,非概率抽样方法更加灵活,且适用于一些特殊的研究场景。
一、概述概率抽样方法是基于概率论原理的抽样方法,可以保证抽样结果具有一定的统计学意义,例如可以通过抽样结果来估计总体的均值、方差等参数。
但是,在实际应用中,有时难以使用概率抽样方法,因为样本选择过程不受概率分布的限制,例如在某些研究中,不可能具备全面或适应比例。
这时,非概率抽样就发挥了作用。
非概率抽样方法的特点是选择样本的概率不是根据总体的特征来决定的,而是根据研究者的主观判断、便利性或其他因素来确定的。
因此,非概率抽样方法的抽样结果不能代表总体,但可以根据样本的特征进行描述,为特定的研究提供有限的信息。
二、常见的非概率抽样方法1. 方便抽样(Convenience Sampling)方便抽样是一种基于研究者的便利性的抽样方法,选择离研究者较近或容易接触到的个体作为样本。
这种方法往往是研究者随意选择样本,因此样本的代表性较低。
方便抽样方法常用于初步的研究或者是开展一项较小规模的调查。
2. 判断抽样(Judgment Sampling)判断抽样是一种基于研究者的主观判断的抽样方法,根据研究者对问题的判断来选择样本。
这种方法适用于研究者具有丰富经验或对研究对象具有深入了解的情况。
判断抽样方法注重样本的代表性,但容易受到研究者主观主义的影响。
3. 意向抽样(Purposive Sampling)意向抽样是一种基于研究目的来选择样本的抽样方法,研究者根据自己的目的和需要来选择具有代表性的样本。
这种方法常用于研究特殊群体、个体或特定条件下的现象。
意向抽样方法可以确保研究的目的和需要得到满足,但样本的代表性较低。
4. 特定群体抽样(Targeted Sampling)特定群体抽样是一种基于特定群体的特征来选择样本的抽样方法,通过研究对象的特征来确定样本的选择。
非概率抽样包括哪些
非概率抽样包括哪些
非概率抽样的主要形式包括随意抽样、判断抽样、定额抽样、滚雪球抽样和流动总体抽样等几种。
(一)方便抽样
方便抽样又称偶遇抽样。
在这种抽样中,研究者选择那些最容易接近的人作为研究对象。
此法常用于干预试验或预调查时,也可用于调查收尾时补缺。
(二)立意抽样
立意抽样又称目的抽样和判断抽样。
根据研究目的的需要和研究者的主观判断,选择研究对象。
(三)雪球抽样
雪球抽样是指选择并调查几个具有研究目的所需要的特征的人,再依靠他们选择合乎研究需要的人,后者又可选择更多合乎研究需要的人,以此类推下去,样本就像滚雪球一样越来越大。
(四)定额抽样
定额抽样是先将要研究的人群按某种特征划分成几个组别,然后,按照一定的比例,从每组人群中任意选择一定量的样本作为研究对象。
由于抽样前先进行了分层处理,抽得的样本代表性比单纯的方便抽样要好。
非概率抽样是抽样中与概率抽样相对应的一种类型。
顾名思义,它不是基于概率判断而是凭借人们的主观判断或根据便利性原
则来抽取样本。
非概率抽样的最大特征是总体中每个个体被抽取的可能性难以用概率来计算,或者每一种样本组合被抽取的概率事先无法确定和计算。
《非概率抽样方法》课件
代表性差
由于样本不是随机抽取的,非概率抽样的样 本可能不具有广泛代表性。
与概率抽样的区别
概率抽样依赖于随机原则,确保每个潜在样本都有被选中的机会。而非概率抽样则基于主观判断或特 定目的进行选择。
概率抽样的目标是获得具有代表性的样本,而非概率抽样的主要目的是为了探索性研究和满足特定需求 。
概率抽样通常用于大样本、长期研究或需要精确估计的场合,而非概率抽样则适用于快速、低成本或探 索性的研究。
自愿者抽样
总结词
自愿者抽样是一种非概率抽样方法,它通过 招募自愿参与的样本,来进行调查研究。
详细描述
自愿者抽样通常用于探索性和定性研究,尤 其是在难以接触到目标总体的情况下。研究 者通过发布招募信息、社交媒体邀请等方式 ,吸引自愿参与的样本,然后对这些样本进 行调查和访谈。由于自愿者可能存在偏差, 因此自愿者抽样的结果需要谨慎解释,并在
THANKS
感谢观看
VS
社会趋势预测
通过非概率抽样方法,可以对社会趋势进 行预测,了解社会发展的方向和速度,为 政府和社会组织提供决策依据。
04
非概率抽样的优缺点
优点
高效性
非概率抽样方法通常比概率抽样方法更快、更高效,因为它们不 需要随机抽样或复杂的样本设计。
灵活性
非概率抽样方法更加灵活,可以根据研究目的和资源进行有针对性 的抽样。
快速反馈
由于非概率抽样方法通常涉及较小的样本量,因此可以更快地获得 初步结果和反馈。
缺点
代表性不足
由于非概率抽样方法不是基于概 率的,因此样本可能不具有广泛 代表性,其结果可能不适用于总 体。
误差控制困难
非概率抽样方法通常缺乏误差控 制机制,因此难以评估样本误差 或偏差。
非概率抽样方法
非概率抽样方法非概率抽样方法是一种用于数据收集的重要技术,它可以帮助研究人员从大概数据中提取准确和可靠的信息。
它在社会科学研究中拥有重要的作用,而且可以大大减少研究成本,提高研究水平。
非概率抽样(Non-probability Sampling)是一种基于研究过程中合理推断和可行性考量的样本选择方法。
在非概率抽样中,对象的选择是靠研究者的技术和专业知识完成的,所以研究者应该拥有充足的知识和经验,从而掌握合理的抽样方法。
与概率抽样不同,非概率抽样没有任何数学原则可以依据,而是基于研究人员在实际操作过程中的合理推断,从而得到有效的数据。
非概率抽样主要有三种形式:熵抽样、机会抽样和指定抽样。
熵抽样(Entropy Sampling)被认为是非概率抽样的一种。
它的样本数量比传统的抽样方法更少,但同时也更具泛化能力,因此在概率抽样和指定抽样之间受到青睐。
熵抽样的核心思想是根据样本的熵(即信息量)来评估对象的权重,从而挑选出合理的样本。
机会抽样(Opportunity Sampling)是非概率抽样中最普遍和最常用的抽样方法。
它是根据研究者的判断和可行性考量,从研究所在的社会中挑选出有代表性的样本进行抽样。
该抽样方法既能满足研究需求,又能为研究代表性提供有效性,因此在社会科学研究中大受欢迎。
指定抽样(Design Sampling)是一种非概率抽样,它的特点是根据指定的样本特征,从具有代表性的人群中挑选出有效的样本进行抽样。
指定抽样的重要性体现在,它能够确保研究的全面性和有效性,从而提高研究水平。
此外,非概率抽样方法也有一些不足之处,首先是无法保证样本抽取的全面性,从而无法从抽样质量上来保证研究的可靠性。
其次,研究者容易受到主观偏见的影响,因而无法保证研究结果的准确性。
况且,非概率抽样往往耗费的时间比概率抽样更长,这就意味着研究者必须花费更多的精力和资源来确保样本抽取的正确性。
此外,非概率抽样也会增加研究成本,使研究员面临更大的投入与收获的不平衡问题。
非概率抽样
非概率抽样四种类型:就近抽样、目标式或判断式抽样、滚雪球抽样、配额抽样就近抽样(偶遇抽样、方便抽样、自然抽样)定义:是指研究者根据现实情况,以自己方便的形式抽取偶然遇到的人作为调查对象,或者仅仅选择那些离得最近的、最容易找到的人作为调查对象。
举例:为了调查某市的交通情况,研究者到离他们最近的公共汽车站,把当时正在那里等车的人选作调查对象。
其他类似的偶遇抽样还有:在街口拦住过往行人进行调查;在图书馆阅览室对当时正在阅读的读者进行调查;在商店门口、展览大厅、电影院等公众场所向进出往来的顾客、观众进行的调查;利用报刊杂志向读者进行调查;老师以他所教的班级的学生作为调查样本的调查等等。
与随机抽样的相似点:都排除了主观因素的影响,纯粹依靠客观机遇来抽取对象。
与随机抽样的不同点:偶遇抽样没有保证使总体中的每一个成员都具有同等的被抽中的概率。
那些最先被碰到的、最容易见到的、最方便找的对象具有比其他对象大得多得机会被我们抽中。
优缺点:优点——方便省力;缺点——样本的代表性差,有很大的偶然性,我们不能依赖偶遇抽样得到的样本来推论总体。
实例:“都市里的吉卜赛人——对武汉市外来务工、经商人员的调查”,《青年研究》2001年第6期,作者:刘玉、方洋、晏德光这篇文章根据实地调查,从生活、工作、社会帮助与保障、观念等几个方面对武汉市外来务工、经商人员的生活状态进行了初步的描述分析,发现文化水平对城市外来人口的收入情况影响不大,但是对观念有一定的影响。
方法:调查对象。
本次调查以武汉市外来务工、经商人员为对象。
具体做法如下:在武汉市外来务工、经商人员集中的地方(汉正街)的几条主街道发放调查问卷,由调查员按照非随机抽样中的偶遇抽样原则抽取一定的人员进行调查。
资料的收集方法。
本次调查问卷由58个问题组成,主要询问了外来务工、经商人员的基本社会特征、工作、收入与支出、观念、社会交往以及对现有生活的满意度等方面的问题。
实际发放问卷280份,回收有效问卷252份,有效回收率90 0%。
概率抽样和非概率抽样分析
概率抽样和非概率抽样分析概率抽样是指在概率论的框架下进行的抽样方法。
其基本思想是通过将样本从总体中随机选择,使得样本具有代表性,从而能够通过对样本的分析来推断总体的特征。
常见的概率抽样方法有简单随机抽样、分层抽样、整群抽样和多阶段抽样。
简单随机抽样是指从总体中随机选择样本,以确保每个个体被选中的概率是相等的。
分层抽样是将总体分成若干层,再从各层中随机选择样本。
这样做可以使得总体中各个层的特征被充分反映在样本中。
整群抽样是将总体划分成若干个不相交的群体,再从中选择一个或多个群体作为样本。
多阶段抽样是将总体分为若干个阶段,先在每个阶段中进行抽样,再在最后一阶段中选择样本。
这样做可以减少抽样误差和成本。
相比之下,非概率抽样是指不以概率为基础进行的抽样方法。
其特点是样本的选择不是随机的,而是基于研究者的主观判断。
非概率抽样包括方便抽样、判断抽样、配额抽样和比率抽样等。
方便抽样是指根据研究者方便的原则选择样本。
这种抽样方法的优点是简单方便,成本低廉。
但其缺点在于样本的代表性无法得到保证,可能引入较大的抽样误差。
判断抽样是指根据研究者的主观判断选择样本。
这种抽样方法的优点是可以根据研究者的需求选择样本,但其缺点在于容易引入选择偏差,使得样本无法代表总体。
配额抽样是根据总体的特征设置若干配额,再根据配额要求选择样本。
比率抽样是通过先对总体进行分层,然后在各层中根据总体比例选择样本。
概率抽样的优点在于样本的代表性好,能够较为准确地反映总体的特征。
而非概率抽样的优点在于操作简单,成本较低。
概率抽样的缺点在于需要进行大量的计算和抽样过程,成本较高。
而非概率抽样的缺点在于样本的代表性可能差,结果的可信度较低。
在实际应用中,概率抽样主要适用于需要对总体进行精确推断的情况,如调查研究、统计推断等。
而非概率抽样主要适用于需要快速获得数据的情况,如市场调研、意见调查等。
综上所述,概率抽样和非概率抽样是统计学中常用的两种抽样方法。
非概率抽样方式
非概率抽样方式(三)非概率抽样方式非概率抽样,又称为不等概率抽样或非随机抽样,是调研者根据自己的方便或主观判断抽取样本的方法。
主要有偶遇抽样、主观抽样、滚雪球抽样、、定额抽样等类型。
1.偶遇抽样,也称就近抽样、方便抽样或自然抽样。
它是指研究者根据现实情况,以自己方便的形式抽取偶然遇到的人作为调查对象,或者仅仅选择那些离得最近的、最容易找到的人作为调查对象。
其优点是方便省力,其缺点是样本的代表性差,,有很大的偶然性。
2.主观抽样,也称目标式抽样、判断式抽样或立意抽样。
它是调查者根据自己的主观分析,来选择和确定调查对象的方法;。
主观抽样取得的样本.其代表性取决于研究者对总体的了解程度和判断能力。
主观抽样的优点是,可以充分发挥研究人员的主观能动性,其缺点是,样本的代表性难以判断,不能推论。
3.滚雪球抽样。
当我们无法了解总体情况时,可以从总体中的少数成员入手。
对他们进行调查向他们询问还知道哪些符合条件的人,再去找那些人并询问他们知道的人,如同滚雪球一样。
我们可以找到越来越多具有相同性质的群体成员。
4.定额抽样。
定额抽样从对总体性质的了解开始,在某一总体中考虑具有某种属性的人数所占的比例,然后从具有这种属性的人群中收集数据,并按各类人在总体中的比例赋予它的适当的比重。
这样收集数据,从理论上讲应当能够代表总体。
这种方法存在的问题是:定额的比例必须精确,但由于最新的关于总体性质变化的信息并不容易得到,往往造成抽样中的偏差。
(四)抽样中的误差问题进行抽样调查可产生两类误差,一类是抽样误差,另一类是非抽样误差。
1.抽样误差:由抽样的随机性产生,属于随机误差抽样误差是指主要指样本平均数与总体平均数之差、样本比率与总体比率之差。
抽样误差中通常运用最多的抽样平均误差,即指样本平均数或样本比率的标准差。
在重复抽样条件下,(1)样本平均数的抽样平均误差公式为其中, 为总体标准差,n为样本个案数。
(2)样本比率的抽样平均误差公式为:其中,P为总体比率,n为样本个案数实际计算时,则以样本标准差代替总体标准差,以样本比率代替总体比率。
非概率模型
非概率模型
非概率模型是指没有概率分布或概率联系在内的机器学习模型,它们不允许我们计算不确定性。
典型的非概率模型包括决策树,K近邻,SVM,神经网络等。
这些模型在对数据的理解上比概率模型更深刻,可以模拟与数据集有关联的复杂非线性函数。
它们在分类和回归任务中也有出色的表现。
此外,非概率模型还可以用来建立概率模型,例如,一个已训练好的决策树可以用来构建贝叶斯决策模型。
然而,由于非概率模型没有计算出关于结果不确定性的确切值,因此,在一些情况下,非概率模型的性能比概率模型差。
非概率抽样
抽样设计
10
年龄 18-29 30-40 41-55 56以上 合计
人数 40 60 70 30 200
性别 人数 男 100 女 100
合计 200
收入 高 中 低 合计
人数 36 74 90 200
抽样设计
11
从表可以看出,对年龄、性别、收人三个 控制特性分别规定了样本数额,而没有规 定三者之间的关系。
配额抽样是按照一定标准,分配样本数额,然后在规 定数额内由调查人员任意抽选样本的一种抽样方法。
抽样设计
6
配额抽样是非概率抽样中最流行的一种。运用配额抽样 技术进行抽样,要按照一定标准分配样本数额,并在规 定数额内由调查人员任意抽选样本。
抽样设计
7
按照配额的要求不同,配额抽样可分为独立控制配额抽 样和相互控制配额抽样两大类。
抽样设计
8
(1)独立控制配额抽样。独立控制配额抽样是根据调 研,总体的不同特性,对具有某个特性的调查样本分别 规定单独分配数额,而不规定必须同时具有两种或两种 以上特性的样本数额。因此,调查者就有比较大的自由 去选择总体中的样本。
抽样设计
9
例如,在某项调查中,确定样本总数为180个,可单独 选择消费者收入、年龄、性别三个标准中的一个进行抽 样。按独立控制配额抽样,其各个标准样本配额比例及 配额数如表所示。
抽样设计
3
2、判断抽样
判断抽样又称为目的抽样法。这是一种根据调查人员的 经验或某些有见解的专家选定样本的抽样方法。
抽样设计
4
判断抽样方法是凭调查人员的主观意愿、经验和知识, 从总体中选择具有典型代表性的样本作为调查对象的一 种抽样方法。这种方法在我国市场调研中得到了广泛的 运用。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
区间变量
通常在役结构的参数并不是确定的,如材料的强度 弹性模量或几何参数等。 若参数在一区间内变化,其上、下界分别为Xu 、 Xl , 则x∈Xi[Xl,Xu]称为区间变量令: x c=(xu+xl)/2 、 x r=(xu - xl)/2 称x c为均值(区间中点),xr为离差(区间半径)。则有 x l = x c - x r , x u = x c +x r 。区间和区间变量可表 示为: XI = x c + x r Δ, x = x c + x r δ 这里Δ=[-1,1]为标准化区间变量。这种表示方法称 为区间的中心区间表示法。
最短距离法
取M=g(x)=g(x1,x2…,xn)为由结构失效准则确定的功能函数, 其中x1,x2…,xn表示与结构有关的基本区间变量的集合.明显 当g为xi的连续函数时,M为一区间变量,设其均值和偏差分别 为Mc,Mr。令 η=Mc/Mr。 根据一般的结构可靠性理论,超曲面M=g(x)=g(x1,x2…,xn)=0 称为失效面.它将结构的基本参量空间分为失效域和安全域两 部分M<0 和M>0 分别表示结构失效和安全状态.显然,当η>1 时,结构安全可靠.当η<-1时,结构必然失效.当-1<η<1时,结 构可能安全也可能不安全. 同时η的值越大,结构安全程度越 高,因此可用作为结构安全可靠程度的度量.
评估模型分类
概率模型:随机模型和模糊模型。 非概率模型:集合模型。
随机模型
结构不能完成预定功能的概率称为失效概率,结构 的失效概率可以下列公式表达: Pf=P[g(X1,X2,…,Xn)<0] 结构的可靠度(即可靠概率)Ps与失效概率乃有以下 关系: Ps=1-Pf 结构可靠指标β与失效概率Pf有以下关系: β=-φ-1(pf) 式中φ-1(pf)——标准正态分布的反函数。
(1)随机性。事件发生的条件无法控制,因果律不成立的;事 物本身的性态和类属是确定的,概念的外延明确,内涵不确 定;从信息的观点看,它只涉及到信息的量;如结构承受的 载荷,结构材料参数,材料强度等。 (2)模糊性。事物本身的性态和类属上的不确定性,排中律 不成立,概念的内涵确定、外延模糊,如工程结构中“耐久 与不耐久”,“结构安全”,“应力比较大和比较小”;从信息 观点看,它关系到信息的意义。 (3)灰色性。又称事物知识的不完备性,是人类认识上的局 限性造成的,一般认为事物或其特性的“部分信息已知,部 分信息未知”。这种不完备性主要包括客观信息的不完 善性和人类主观知识的不完备性,客观信息不完善性是由 客观条件限制而造成的统计资料、信息不足,从而导致判 断结论的不确定性,而人类主观知识的不完备性,则是指人 类对一些问题认识不充分。
模糊模型
模糊可靠性度量方法就是考虑到结构应力或强度存在模糊性时使用的度量方法。大多数情 况下,得不到应力和强度的解析表达式,并且与之相关的变量不只是随机变量,同时会具有模 糊变量,如结构位移、载荷效应及结构抗力。因此结构可靠性分析时应该考虑实际存在的模 糊性。 1997年,Liu研究了影响结构性能的基本变量同时具有模糊性和随机性时结构的模糊随机可 靠性理论。定义结构的模糊极限状态方程为 M~=g(X~1,X~2,…,X~n)=B~(α) 式中:B~(α)∈F0(R),F0(R)是实数域上的所有闭区间的集合;X~i(i=1,2,…,n)是基本的模糊随 机变量。 结构状态分为: 1)M~>B~(α)时,结构可靠。 2)M~<B~(α)时,结构失效。 3)M~=B~(α)时,模糊随机极限状态。 假设结构的模糊随机失效函数M~服从模糊正态分布,A~表示“结构正常工作”,是模糊随 机事件,结构的模糊随机可靠性度量为 Re= μ~(A~)=supα∈ [0,1][α∧P(Aα)] =supα∈ [0,1]{[α∧ [a1Φ (β- (α)+a2Φ (β+(α)]} 式中:Aα={ω|ω∈Ω,M~(ω)≥B~(α)}。 上述的模糊随机可靠性度量可以看成是随机可靠性度量的推广。
随机方法将结构的状态分为: (1)R>S,安全状态。 (2)R<S时,失效状态。 (3)R=S时,极限状态。 失效面g(X)=0将结构的基本参量空间分为失效域 Ωf={(x1,x2,…,xn)|g(x1,x2,…,xn)<0}和安全域Ωs={(x1,x2,…,xn)| g(x1,x2,…,xn)>0}两部分。结构的可靠度Re定义为结构处于安全状态 的概率,即 Re=P(M≥0)=∫∫ g(x1,x2,…,xn)dx1dx2…dxn=∫gR(r)dr ∫ gs(s)ds(2) 式中:gR(r)和gs(s)分别是强度和应力的分布密度函数。 当应力、强度都服从正态分布且相互独立时,可以得到结构可靠度为 Re= Φ (β) (3) 式中:β为可靠度指标,β=μM/σM,μM=μR-μS,σM=σ2R+σ2S,μM,μR,μS和 σM,σR,σS分别是相应于M,R,S的均值和标准差。 通常由于影响结构应力的因素很多又比较复杂,结构功能方程通常是 关于基本随机变量的非线性函数,对此采用一次二阶矩法或改进的一 次二阶矩法计算结构可靠度。而当应力和强度随机变量分别服从不同 的概率分布时,计算结构可靠度的计算量会很大,有时也难以得到解析 解。
概率可靠性指标的求解例子
以应力-强度干涉模型为例。结构功能方程描述为 M=R -S=g(X)=g(X1,X2,…,Xn) 式中:R是结构的广义强度;S是结构承受的广义应 力;Xi(i=1,2,…,n)为影响结构性能的基本随机变量(如 载荷的大小和方向、作用位置、时间、几何形状和 尺寸、材料的性质和工作条件等)。
处理不确定性的基本方法
主要有3种: 1、随机模型,以此为基础建立了比较完善的随机 有限元理论,主要用来解决具有随机性的问题,目 前已广泛应用于结构的概率可靠性设计中。 2、模糊模型,它是在模糊集合的基础上发展起来 的,利用模糊统计来研究不确定性,主要用来解决 工程分析中的模糊性信息,目前此模型研究发展速度 较快。 3、集合模型,基于凸分析的方法和基于区间分析 的方法来度量结构可靠性。
构造函数法
取M=g(x)=g(x1,x2…,xn)为由结构失效准则确定的功能函数, 其中x1,x2…,xn表示与结构有关的基本区间变量的集合.明显 当g为xi的连续函数时,M为一区间变量,设其均值和偏差分别 为Mc,Mr。引入了二变量情况下的区间应力-区间强度干涉模 型,提出新的非概率可靠性指标,定义了具有非概率可靠度 意义的结构安全可靠度 η=Mc/Mr 为了对结构安全程度给出一个定量评估,定义结构的安全可 靠度Rs为结构区间强度R大于结构区间应力S, 的可能性: Rs=min{max[1/2(η+1),0],1} 文献中证明当 Rs=1 时,结构绝对安全; 当 Rs=1时,结构 绝对失效; 0<Rs<1时,结构可能安全也可能失效,且当 Rs 越趋近于1时,结构安全程度越高,当Rs越趋近于0时,结 构失效可能性越高,因此Rs可作为构的可靠性度量。
III.
IV.
体积法 构造函数法 容差法 最短距离法
体积法
取M=g(x)=g(x1,x2…,xn)为结构失效准则确定的功能函数. 对区间变量做 标准变换代入失效平面方程可得: M=g(x)=g(δ 1, δ 2…, δ n)=0 该平面称为标准化变量空间中的失效面。 此时可定义,非概率集合可靠度Rs为安全域体积与基本变量区域总体积 之比,非概率集合失效可能度Fs为失效域体积与基本变量区域总体积之 比: Rs=Vsafe/Vsum; Fs=Vfaliure/Vsum. 当不确定结构参量用区间描述时,从概率的意义上来讲,它们在区间内 的各个取值的可能性是相等的,即不确定结构参量是在已知区间内服从 均匀分布的随机变量.在此条件下,通过计算证明,在相同不确定性信息 条件下,分别采用非概率集合可靠性和概率可靠性两种不同可靠性模型 得到的结构可靠度是相同的,进一步验证了此非概率可靠性模型的可行 性.
非概率可靠性
从20世纪90年代初期,出现了结构可靠性的非概率度 量方法:基于凸分析的方法和基于区间分析的方法。 非概率可靠性思想是针对概率可靠性方法的若干局 限性而提出的。由于结构的非概率可靠性模型只需 知道不确定参量的界限,而不要求其具体的分布形式, 可大大降低对原始数据的要求且计算过程较为简便, 可有效降低计算工作量,具有较好的适用性。在所掌 握的原始数据较少的情况下,为结构的可靠性计算提 供了新的途径。
凸分析和区间分析
从几何意义上讲,闭区间是实数域上的凸集合,因而凸方法和区间方法并不 是完全独立的:在凸模型中,除了基于凸集理论进行结构可靠性的凸分析外, 还可以将结构参量的凸区域取值范围在空间坐标上投影得到其区间取值 范围,从而采用区间度量方法度量和分析结构可靠性。因而区间度量方法 可以看成是凸度量方法的特例;在区间模型中,可直接基于区间算法和区间 分析理论,进行结构可靠性的区间度量。根据需要可以将结构参量的区间 域进一步扩大,得到相应的凸域,进行结构可靠性的凸分析,因此基于凸模 型的度量方法可看成是区间度量的推广。 凸方法的结构鲁棒可靠性是通过响应域与失效域间的距离和变量的不确 定性程度作比较来度量的;区间可靠性度量中,3种等价的结构可靠性准则 是分别基于区间偏序关系、区间可靠度指标、将区间作为集合时进行集 合交运算的3种不同的可靠性度量方法。上述度量都可以看成是经过定 量分析得出结构可靠性的定性描述:可靠或不可靠。
凸分析和区间分析的结果比较
Hale Waihona Puke 两种方法下的非概率可靠性指标具有一致性,即区 问法非概率可靠性指标认为可靠,基于凸方法的非 概率可靠性指标必然认为可靠;凸方法的非概率可 靠性指标认为可靠,基于区间法的非概率可靠性指 标未必认为可靠. 基于区间法非概率可靠性指标对可靠性的判断比基 于凸方法的非概率可靠性指标对可靠性的判断偏保 守,而基于凸方法的非概率指标是一种更为经济、 合理的指标.