社会调查方法—— 抽样
社会调查研究方法
社会调查研究方法1、抽样调查的概念：抽样调查就是从研究对象的总体中选择一部分代表加以调查研究,然后用所得的结果推论和说明总体特征,这种由总体中选取一部分代表的过程就是抽样,所选取的这一部分代表就称为样本。
选取样本的方法分为两大类:一类是依据研究任务的要求和对调查对象的分析,主观地,有意识地在研究对象的总体中进行选择，叫非概率抽样。
另一类是依据概率理论,按照随机原则选择样本,完全不带调查者的主观意识,称为概率抽样。
2、抽样调查的特点、；抽样调查与普查相比具有如下特点:（1）.调查费用较低.（2.）速度快（3）.应用范围广（4）.可获得内容丰富的资料（5）.准确性高3、抽样调查的理论依据：部分包含于整体之中,部分与整体有同样的特征,现象,关系及过程。
抽样调查的成功与否首先要求所选取的样本能够代表总体, 既所抽取出来的样本的总特征能够再现总体的结构。
怎样能够保证呢?概率抽样。
4、抽样调查的应用：（1）不可能进行全面调查时（2）不必要进行全面调查时（3）来不及进行全面调查时（4）对全面调查资料进行补充修正时（5）用于工业生产过程中的产品质量控制和管理5 、抽样的基本术语：（1）总体，通常与构成它的元素(element)共同定义;总体是构成它的所有元素的集合而元素则是构成总体的最基本单位.总体中所包含元素的数目通常用大写字母 N 表示（总体指标：参数，未知量）。
（2）样本，就是从总体中按一定方式抽取出的一部分元素的集合（样本指标：统计量，已知量）。
（3）抽样，是指从组成某个总体的所有元素的集合中,按一定的方式选择或抽取一部分元素的过程,或者说,抽样是从总体中按一定方式选择或抽取样本的过程。
（4）抽样单位，就是一次直接的抽样所使用的基本单位。
抽样单位有时与构成总体的元素（分析单位）是相同的。
（5）抽样框，也叫抽样范围，是指一次抽样时总体中所有抽样单位的名单。
（6）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元素的某种特征的综合数量表现。
社会调查研究中抽样主要解决的是
社会调查研究中抽样主要解决的是社会调查研究中抽样主要解决的是样本代表性的问题社会调查研究是科学分析社会现象和问题的一种重要方法。
在进行社会调查的过程中，我们往往无法对整个人群进行全面、详尽的观察和调查，因此需要采用抽样方法来选择代表性样本。
而抽样的主要目的就是解决样本代表性的问题。
抽样是从总体中选取部分个体或单元作为观察对象的过程。
在进行社会调查研究时，总体往往是人群、社会组织、地区等，抽样的目的是基于样本的代表性，使得样本能够准确地反映总体的特征和情况。
首先，社会调查研究中抽样可以解决样本数量的问题。
在面对庞大的总体时，我们无法对所有个体进行调查，因此通过抽样的方式，选取一定数量的样本进行观察和研究，从而减少调查的难度和成本。
通过合理的抽样设计，可以保证样本的数量足够大，使得调查结果具有一定的统计学意义。
其次，抽样可以解决样本多样性的问题。
社会现象复杂多样，涉及不同的人群、地区和组织等，如果只选择少数样本进行调查，那么结果可能会受到局限性的影响，不能全面而准确地反映总体的情况。
因此，通过抽样的方式，可以在样本中包含多样性的个体或单元，使得调查结果更具代表性，能够更好地反映总体的特征和差异。
再次，抽样可以解决样本偏倚的问题。
在抽样过程中，如果没有科学合理的抽样设计，很容易导致样本的偏倚，使得调查结果不够准确。
例如，如果在调查某个问题时，只选择了特定群体的个体作为调查对象，那么调查结果就不能代表整个总体。
因此，在抽样设计过程中，需要注意样本的随机性和代表性，尽量避免样本的偏倚，确保调查结果的准确性和可靠性。
最后，抽样可以解决样本选择的问题。
在面对庞大的总体时，如果不采取抽样方法，我们很难从中选择出具有代表性的样本。
抽样可以通过一系列科学的统计技术，根据总体的特征和需求，选择出能够代表总体的样本。
通过合理的抽样方法，可以充分考虑到总体的各种特征和差异，确保样本的代表性。
综上所述，社会调查研究中抽样主要解决的是样本代表性的问题。
社会调查方法：抽样
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续地以随机方式抽出,并按其先后顺序编制而成。利用随机数表进行抽样的具体步骤为:
(1)先取得一份包含总体所有元素的名单(抽样框);
(2)将总体中所有元素一一按顺序编号;
(3)根据总体规模是几位数来确定从随机数表中选几位数码,如总体规模是4位数,则在随机数表中选
取4位数码;
(4)以总体规模为标准,从随机数表的任一地方开始,按任一方向(横向或竖向)对随机数表中的数码逐
一进行衡量并决定取舍(选取比样本规模小的那些数码);
(5)根据样本规模的要求选择出足够的数码个数;
(6)依据从随机数表中选出的数码,从抽样框中找出它所对应的元素。
社会调查方法
具体做法
先从总体中随机抽取若干大群（组） 再从这几个大群（组）内抽取几个小群（组） 一层层抽下去，直至抽到最基本的抽样元素。
五、多段抽样
如何确定每一级抽样的单位数目：
各个抽样阶段中的子总体同质性程度 各层子总体的人数 研究者所拥有的人力和经费
例子
调查某市青年工人的状况 以企业为单位抽样 以全市企业为抽样框，随机抽取一部分企业 在抽中企业，以车间为抽样单位，随机抽取若干车间 在抽中车间，随机抽取青年工人。
分层抽样适用于总体由差异明显的几部分组成的情况，每 一部分称为层，在每一层中实行简单随机抽样。这种方法较充 分地利用了总体己有信息，是一种实用、操作性强的方法。 分层抽样的一个重要问题是一个总体如何分层。分层抽样中 分多少层，要视具体情况而定。总的原则是：层内样本的差异要 小，而层与层之间的差异尽可能地大，否则将失去分层的意义。
一、抽样的概念与类型
抽样的类型
概率抽样
简单随机抽样 系统抽样 分层抽样 整群抽样 抽样方法 多段抽样 偶遇抽样
判断抽样
非概率抽样 定额抽样 雪球抽样
二、概率抽样的原理与程序
概率抽样的原理
在社会各种总体都普遍存在异质性的现实面前，严 格的概率抽样程序与方法就必不可少。 概率样本所要放映的正是总体本身所具有的那种内 在的异质性。
四、整群抽样
整群抽样与分层抽样的使用条件
分层抽样：不同子群之间差别很大，每个子群内部 差异不大。 整群抽样：不同子群之间差异不大，每个子群内部 异质性程度比较大。
五、多段抽样
适用条件
适用于范围大、总体多的社会调查。
含义
又称多级或分段抽样，是按抽样元素的隶属关系或层次 关系，把抽样过程分为几个阶段进行。
社会调查研究中抽样主要解决的是
社会调查研究中抽样主要解决的是社会调查研究中抽样主要解决的是样本代表性问题及其影响社会调查研究是对人类社会现象进行科学观察和分析的方法之一，其目的是了解社会、揭示规律、解决问题。
而抽样是社会调查研究中非常重要的环节，主要解决的是样本代表性问题及其影响。
一、抽样作为调查的基础社会调查研究中，抽样是获取研究所需数据的一种方法，依托于抽样可以方便地收集大量的信息，从而研究者能够基于样本得出对总体的推断。
因此，抽样作为调查的基础，其研究对象从总体中选取，确保样本的代表性是关键。
二、样本代表性的重要性在社会调查研究中，研究者往往无法对整个人群或总体进行研究，而只能通过对一部分样本进行观察和分析，然后推断到整个人群或总体。
因此，样本的代表性问题十分关键。
样本不具备代表性，研究结果的普遍性就会受到严重的质疑，甚至无法推广到整个人群。
所以，样本的代表性是社会调查研究中一个非常重要的问题。
三、抽样方法的选择为了保证样本的代表性，社会调查研究中有多种抽样方法可供选择。
常见的抽样方法有随机抽样、系统抽样、分层抽样等。
其中，随机抽样是应用最为广泛的抽样方法之一，其主要特点是每个人口个体被选择为样本的概率相等。
通过随机抽样，可以有效避免“雪崩效应”和“选择性偏差”，提高样本的代表性。
四、样本代表性受影响的因素除了抽样方法的不同，样本代表性还受到众多因素的影响。
例如，样本容量的大小、样本选择时的时间点、调查对象的特征等都会影响到样本的代表性。
样本容量的大小直接决定了样本所反映的信息量，样本容量越大，样本代表性越高；样本选择的时间点也很重要，因为不同时期的人群特征可能有所变化；此外，调查对象的特征，如性别、年龄、职业等，也需要考虑，以充分代表整个人群。
五、样本选择的策略为了确保样本的代表性，一种常用的策略是采用多层次的样本选择方法。
首先，根据总体的特征，将人群分成若干个层次；然后，在每个层次中进行随机抽样，使得每个层次内的个体在样本中的概率相等。
社会调查研究中抽样主要解决的是
社会调查研究中抽样主要解决的是样本选择问题。
社会调查研究是一种重要的方法，用于了解和解决社会问题。
而在社会调查研究中，抽样是一个关键的环节，它主要解决的是样本选择问题。
为了进行社会调查研究，我们需要从整个人群中选择一部分人作为研究对象，这就是样本。
样本的选择对于研究结果的准确性和代表性具有重要影响。
如果样本选择不当，那么研究结果可能不具备普遍适用性，无法准确反映整个人群的特征和态度。
那么，如何进行样本选择呢？在社会调查研究中，抽样是一种常用的方法。
抽样是从整体中选择一部分个体作为样本，通过对样本的研究，推断出整体的特征和态度。
抽样的目的是使样本能够代表整体，从而使研究结果具有普遍适用性。
在抽样中，抽样框是一个重要的概念。
抽样框是指包含了整个人群的一个清晰的定义，它是样本选择的基础。
在社会调查研究中，抽样框可以是人口普查数据、电话号码目录、会员名单等。
抽样框的选择应当具备代表性和可获得性，以确保样本的准确性和可行性。
在抽样中，还需要考虑抽样方法。
常见的抽样方法包括随机抽样、分层抽样、整群抽样等。
随机抽样是一种常用的抽样方法，它通过随机选择个体作为样本，使得每个个体被选择的概率相等。
分层抽样是将人群按照某种特征进行分类，然后从每个分类中随机选择一部分个体作为样本。
整群抽样是将人群划分为若干群体，然后随机选择部分群体进行研究。
在抽样中，样本容量也是一个重要的考虑因素。
样本容量是指样本的大小，即研究对象的数量。
样本容量的确定需要考虑到研究目的、研究资源和研究精度等因素。
样本容量较大可以提高研究的准确性和代表性，但同时也会增加研究的成本和工作量。
除了样本选择，还需要注意样本的响应率。
响应率是指被选择为样本的个体实际参与研究的比例。
样本的响应率对于研究结果的可靠性和有效性具有重要影响。
如果样本的响应率较低，那么研究结果可能不具备代表性，无法准确反映整个人群的特征和态度。
综上所述，社会调查研究中抽样主要解决的是样本选择问题。
社会调查方法03抽样一
不等概率抽样的后期统计一般要做特殊处理。
举例：20000户居民，按经济收入高低分类，高收 入居民4000户，占总体20%；中等收入12000户， 占总体60%；低收入户4000户，占总体20%，从 中抽取200户，进行购买力调查。
等比例分层抽样 高收入层样本数：200× 20%=40户 中收入层样本数：200× 60%=120户 低收入层样本数：200× 20%=40户
★ 划分 ●★ ■ 子群 ■▼■●● ★■ ▼▼ ★
★● ★● ▼★ ■ ■ ▼ ■ ★● ▼■
随机 抽样
★● ▼■
N
5000 R1 R2 R3 R4 48 …… R130 45 R98 R110
总体
确定分群 特征
53
R1
50
R4
58
R33
群（互不
重叠）
子群
53
48
52
50
47
n
样本
250
等距抽样与简单随机抽样相比，样本分布更为 均匀，抽样误差更小 注意: 等距抽样是以总体的随机排列为前提的， 如果总体的排列出现有规律的分布时，会使等距抽 样产生极大的误差,降低样本的代表性 等距抽样最适用于同质性较高的总体，当总体 内个体类别之间的数目悬殊过大时，样本的代表性 可能较差。在这种情况下应采用另一种分层抽样方 法。
直线等距抽样练习题:
某大学有12000名学生，欲了解 其生活态度，决定采用系统抽样的方法 从中抽查200名学生，用简单随机抽样 的方法抽出第一名学生序号为12，请计
算第十位，第十五位学生的序号是多少?
（二）循环等距抽样(k不为整数)
方法1. 1. 将总体N首尾相连， N K=——，取接近K的整数; 2. 随机起点r从1-N中随机抽取 n 方法2. 调整直线等距抽样 1. 将K的小数点后移，便为整数[K] 2. 确定整数的随机起点[r]，从10-[K]中选 3. 确定非整数的随机起点r，即将[r]的小数点移回来 4. 从r开始，每隔K各单位抽取一个单位 5. 再将所有抽取的号码的小数点略去 特点：所有单位有相同的中选概率1/K
社会调查研究方法之抽样
社会调查研究方法之抽样在社会调查研究中，抽样是一种常见且重要的研究方法。
由于资源和时间的限制，研究人员很少能够对整个受众人群进行调查，而是通过抽样方法从总体中选择一部分样本进行研究。
正确选择和使用抽样方法对于研究的准确性和可靠性都至关重要。
本文将介绍几种常见的抽样方法及其优缺点。
一、简单随机抽样：简单随机抽样是最基本、最常用的抽样方法之一、研究人员通过随机抽取样本的方法，使样本的每个个体有相同的机会被选入研究。
这样可以保证样本具有统计推断的可靠性。
但是，在样本容量较小时，简单随机抽样可能会导致样本与总体之间存在较大的误差。
二、分层抽样：分层抽样是将总体分为若干个层次，然后在每个层次中进行随机抽样。
这种抽样方法能够保证每个层次中的样本都能得到代表，从而更好地反映总体特征。
但是，分层抽样需要依靠研究人员对总体分层的准确性，如果分层不准确，可能导致样本的偏差。
三、整群抽样：整群抽样是指将总体划分为若干个研究单位，然后随机抽取一些研究单位作为样本。
这种抽样方法适用于总体结构复杂，且需要考察整体特征的情况。
整群抽样可以降低调查成本，并且提高了调查的效率。
但是，如果总体的分组不合理，可能会导致样本的偏差。
四、整段抽样：整段抽样是指将总体按照一定的顺序进行排列，然后抽取若干段进行研究。
这种抽样方法适用于总体特征差异较大，且相邻个体之间具有一定的相关性的情况。
整段抽样可以减少误差，并且在一些特定的研究情况下具有独特的优势。
但是，整段抽样在样本容量较小时，可能会导致样本不够代表性。
五、多阶段抽样：多阶段抽样是一种结合多种抽样方法的抽样方式。
研究人员通过先选择大的抽样单位，再从选中的单位中抽取更小的抽样单位，以此类推。
多阶段抽样可以在保证样本代表性的同时，降低调查成本。
但是，多阶段抽样需要仔细设计每个阶段的抽样比例和方法，否则可能导致样本的偏差。
综上所述，抽样是社会调查研究中常见且重要的方法之一、研究人员需要根据研究目的和研究对象的特点，选择合适的抽样方法，并合理设计样本容量和抽样过程，以确保研究结果的准确性和可靠性。
社会调查方法——抽样法
1.如果总体的排列出 如果总体的排列出 优点 现规律分布时， 现规律分布时，就会 使等距抽样产生极大 的误差， 的误差，降低样本的 1.易于实施，工作量 易于实施， 易于实施 代表性。 代表性。 较少。 较少。 2.它适用于同质性高 它适用于同质性高 2.样本在总体中分布 样本在总体中分布 的总体。 的总体。当总体内个 更为均匀， 更为均匀，因而它的 体类别之间的数目悬 抽样误差小于或至多 殊归大时， 殊归大时，样本的代 等于简单随机抽样。 等于简单随机抽样。 表性可能较差。 表性可能较差。
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主观抽样
第六节 抽 样
第四节 非 概 率 抽 样
定额抽样与滚雪球抽样
定额抽样
定额抽样又称配额抽样，它与分层随机抽样相似， 定额抽样又称配额抽样，它与分层随机抽样相似， 也是按调查对象的某种属性或特征间总体中所有个体 分成若干累或层，然后在各层中抽样。 分成若干累或层，然后在各层中抽样。样本中各层所 占的比例与他们在总体中所占的比例一样。 占的比例与他们在总体中所占的比例一样。但不同的 分层抽样中各层的子样本是随机抽取的， 是，分层抽样中各层的子样本是随机抽取的，而定额 抽样中的各层子样本是非随机抽取的。 抽样中的各层子样本是非随机抽取的。 定额抽样是以代表总体为目的的，因此， 定额抽样是以代表总体为目的的，因此，必须对总体 的性质有充分的了解
第一篇 社会调查研究的原理
第六章
第一节 第二节 第三节 第四节 第五节
抽
样
抽样与抽样调查 抽样的术语与程序 概率抽样 非概率抽样 样本大小
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第六节 抽 样
第一节 抽 样 与 抽 样 调 查
第一节 抽 样 与 抽 样 调 查
抽样是一种选择调查对象的程序和方法
抽样调查方法有哪些
抽样调查方法有哪些抽样调查是社会科学研究中常用的一种数据收集方法。
它通过从总体中选择一部分样本，对这些样本进行观测、测量和调查，再通过统计分析来推断全体的特征和规律。
抽样调查方法有很多种类，下面将对一些常见的抽样调查方法进行详细介绍。
1. 简单随机抽样：简单随机抽样是指从总体中随机抽取样本，使得每个个体被选中的概率是相等的。
这种方法适用于总体的特征均匀分布、个体之间相互独立的情况。
2. 分层抽样：分层抽样是将总体划分为若干个层次，然后在各个层次上进行抽样。
这种方法可以保证不同层次的特征和规律都能得到充分的反映。
例如，我们想要对某个城市的人口进行调查，可以先按照不同的年龄、性别、职业等因素进行划分，然后在每个层次上进行抽样。
3. 整群抽样：整群抽样是将总体划分为若干个群体，然后随机抽取其中的几个群体作为样本。
这种方法适用于群体内部的个体相似度较高，而群体之间差异较大的情况。
例如，我们想要对一个大学的学生进行调查，可以先将学生按照不同的学院或专业划分成若干个群体，然后随机抽取其中的几个群体作为样本。
4. 系统抽样：系统抽样是指将总体中的个体按照一定的规则进行编号，然后按照一定的间隔选取个体作为样本。
这种方法适用于总体个体的编号规律存在一定规则的情况。
例如，我们想要对某个学校的学生进行调查，可以将学生按照学号进行编号，然后按照一定的间隔选取样本。
5. 效率抽样：效率抽样是指根据样本的费用、时间等成本因素，选择一个相对较小的样本，但能够尽可能准确地反映总体特征和规律。
例如，我们想要对某个公司的员工进行调查，由于采访每个员工都需要一定的时间和成本，可以通过一些方法（如分层、整群等）选择一个相对较小的样本，以降低调查成本。
6. 随意抽样：随意抽样是指根据研究者的主观意愿随意选择样本。
这种方法一般不具备统计学意义，但在一些探索性研究和个别案例分析时，可以作为一种初步收集数据的方法。
例如，我们想要对某个商场的顾客进行调查，可以通过观察和询问商场内的顾客进行随意抽样。
《社会调查研究方法》 第六章 抽样
《社会调查研究方法》第六章抽样在社会研究中，最常见的总体是由社会中的某些个人组成的，这些个人便是构成总体的元素，比如，当我们对某省大学生的择业倾向进行研究和探讨时，该省所有在校大学生的集合就是我们研究的总体，而每一个在校大学生便是构成总体的元素。
又比如，我们打算研究某城市居民的家庭生活质量，那么，该市所有的居民家庭就构成我们研究的总体，而其中的每一户家庭都是这个总体中的一个元素。
样本(sample)就是从总体中按一定方式抽取出的一部分元素的集合。
或者说，一个样本就是总体的一个子集。
比如，从某省总数为12．8万人的大学生总体中，按一定方式抽取出1 000名大学生进行调查，这1 000名大学生就构成该总体的一个样本(当然，从一个总体中可以抽取出若干个不同的样本)。
在社会研究中，资料的收集工作往往是在样本中完成的。
明白了总体和样本的概念，再来理解抽样的概念就十分容易了。
比如，从3 000名工人所构成的总体中，按一定方式抽取200名工人的过程；或者从1 000户家庭构成的总体中，按一定方式抽取一个由100户家庭构成的样本的过程，都叫做抽样。
比如，上面所举的例子中，单个的大学生既是构成某省12．8万名大学生这一总体的元素，又是我们从总体中一次直接抽取出1000名大学生的样本时所用的抽样单位；但是，当我们从这一总体中一次直接抽取出40个班级，而以这40个班级中的全部学生(假定正好1000名)作为我们的样本时，抽样单位(班级)与构成总体的元素(学生)就不是一样的了。
比如，从一所中学的全体学生中，直接抽取200名学生作为样本，那么，这所中学全体学生的名单就是这次抽样的抽样框；如果是从这所中学的所有班级中抽取部分班级的学生作为调查的样本，那么，此时的抽样框就不再是全校学生的名单，而是全校所有班级的名单了。
因为此时的抽样单位已不再是单个的学生，而是单个的班级了。
在统计中最常见的总体值是某一变量的平均值，比如，某市待业青年的平均年龄、某厂工人的平均收入等等，它们分别是关于某市待业青年这一总体在年龄这一变量上的综合描述，以及某厂工人这一总体在收入这一变量上的综合描述。
抽样调查方法
社会调查方法——抽样总体●总体，通常指所要调查研究对象的全体。
在抽样调查中，总体则是能从中抽取样本的那个集合体。
●全及总体，也称目标总体，即所需要研究说明的全部单位的集合体。
不论人们认识与否，所有符合所规定的属性或数量特征的单位全在一起，就构成一个全及总体。
●全及总体也叫母体，简称总体，是指所要调查对象的全体。
总体是由具有某种共同性质的所有单位组成的。
抽样框●编制抽样单位的目录，称为抽样框。
●抽样框可以有以下几种形式：(1)名单抽样框，即以名单一览表形式列出总体的所有单位，如职工名单等。
(2)区域抽样框，即按地理区域划分并排列出总体的所有单位，如一块土地划分为若干地块单位并编号、一片森林划分为若干区域单位并编号等。
(3)时间表抽样框，即按时间顺序排列总体单位，如在流水线生产的产品检验抽样调查中,把一天时间划分为许多抽样时间单位并按先后顺序排列。
抽样时可能遇到的问题●遗漏——这种情况是在抽样框的编制过程中，遗漏了某些样本单位，使得这些样本不可能被调查，他们的态度与行为也就不可能在调查中反映出来。
在市场调查与社会调查中，这种情况经常出现。
比如我们采用多阶段抽样，第一阶段为北京市的居委会名单抽样，这时，由于北京市城市建设速度快，在抽样框编制时，一些新建的居委会没有被纳入抽样框，就会出现此种情况。
遗漏的情况也叫做抽样框不完整。
●一个名单里有两个或多个样本单位——这种情况是在抽样框编制过程中，将两个或多个样本单位用一个名单来代表而出现的问题。
这种情况一旦产生，会使得这些样本在实际抽样调查时没有与其他抽样单位同样的中选概率，违背了随机原则。
在实际调查过程中,这种情况出现的频率也是很多的。
比如我们在进行上海市音像制品调查时，采用门牌号作为抽样单位，结果发现，有一些居委会的一个门牌号中，最多有10多户家庭，迫使我们改变了抽样单位。
●空缺——这种情况是在抽样框中有样本单位的名单，但是在实际中没有。
这种情况如果出现比例较大，会使其他所有的样本的中选概率下降，直接影响样本对总体的推断。
社会调查的样本选择与抽样方法
社会调查的样本选择与抽样方法引言本文旨在探讨社会调查中的样本选择和抽样方法。
在进行社会调查时，为了能够得出准确的结论和普遍化的推断，必须选择合适的样本和采用适当的抽样方法。
样本选择样本选择是社会调查中的重要一步。
样本应当具有代表性，即能够很好地代表整个目标群体。
以下是一些常用的样本选择方法：1. 简单随机抽样（Simple Random Sampling）：按照每个个体被选中的概率相等的原则进行抽样，以确保每个人都有被选中的机会。
2. 系统抽样（Systematic Sampling）：根据一定的规则，如每隔k个个体选择一个个体，进行抽样。
这种方法在样本容量较大时较为常用。
3. 分层抽样（Stratified Sampling）：将目标群体按照某种特征（如性别、年龄、职业等）分成若干层，然后在每一层中进行随机抽样，以确保每一层都被合理地代表。
抽样方法正确的抽样方法对于社会调查的可靠性至关重要。
以下是一些常见的抽样方法：1. 随机抽样（Random Sampling）：根据一定的概率规则随机选择样本，以确保每个个体都有被选中的机会。
2. 整群抽样（Cluster Sampling）：将目标群体分成若干个群体，然后随机选择一部分群体作为样本。
这种方法在目标群体分布不均匀时较为常用。
3. 分段抽样（S tratified Sampling）：将目标群体按照某种特征（如地理位置）分成若干段，然后在每一段中进行随机抽样。
这种方法在目标群体分布不均匀且需要考虑某种特征时较为常用。
结论在进行社会调查时，选择合适的样本和采用适当的抽样方法至关重要。
样本选择要具有代表性，抽样方法要符合调查的实际需求。
只有这样，才能得出准确的结论和普遍化的推断，从而提高调查的可靠性和有效性。
社会调查方法04抽样
社会调查方法04抽样社会调查的抽样是指从总体中选择一部分个体进行调查的过程，目的是通过样本数据对总体进行估计和推断。
在社会调查中，抽样是一个关键的环节，合理的抽样方法能够保证样本的代表性和可靠性。
本文将介绍社会调查中常用的抽样方法之一，随机抽样和分层抽样。
随机抽样是最常用的抽样方法之一，也是最容易理解和操作的一种方法。
它是在总体中随机选择个体作为样本，每个个体被选中的概率相等。
随机抽样能够避免主观因素，保证样本的公正性和客观性。
随机抽样有以下几种具体方法：一、简单随机抽样：从总体中随机抽取若干个个体作为样本。
这种抽样方法简单直接，适用于总体比较小的情况。
二、系统抽样：按一定规则从总体中选择个体作为样本，例如每隔若干个个体选择一个个体作为样本。
系统抽样相对简单，但样本可能不具有代表性。
三、整群抽样：将总体按照其中一种特征分为若干个群体，再从群体中随机选择个体作为样本。
整群抽样适用于总体结构复杂的情况，可以减小样本数目。
分层抽样是将总体按照其中一种特征分为若干层，再从每层中随机选择一部分个体作为样本。
分层抽样能够更好地反映总体的特征，提高样本的代表性。
分层抽样有以下几种具体方法：一、按比例分层抽样：按照总体中不同层的比例确定每层的个体数目，再从每层中按照比例抽取个体作为样本。
这种抽样方法能够保证每层的权重，适用于不同层之间差异较大的情况。
二、聚类抽样：将总体划分为若干个聚类，再从聚类中随机选择个体作为样本。
聚类抽样适用于总体属性差异较小的情况，可以减小调查成本。
三、多阶段抽样：将总体按照不同的阶段进行抽样，先从大的单位抽取样本，再从小的单位抽取样本。
多阶段抽样适用于总体结构复杂的情况，可以减小样本数目及调查成本。
在社会调查中，抽样是获取样本数据的重要步骤，合理的抽样方法能够保证样本的代表性和可靠性。
随机抽样和分层抽样是常用的抽样方法，具体的选择需要根据调查目的和总体特征进行。
同时，抽样过程中需要注意抽样误差的控制和样本的质量保证，以提高调查结果的准确性。
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。
社会调查报告的调查方法
社会调查报告的调查方法社会调查报告作为社会科学研究中极为重要的一环，无论是政府、学者还是民间组织，都需要通过调查报告来了解社会现状，发现问题和提出解决方案。
而调查报告的可信度和准确度往往决定了这些报告的影响力和价值。
因此，调查方法的选择和应用对于社会调查报告的质量具有重要影响。
本文将介绍一些常见的社会调查报告的调查方法，并分析它们的优缺点以及应用场景。
一、抽样调查法抽样调查法是一种基于统计学原理的调查方法，通过对样本人群的调查，推断出整个人群的情况。
这种方法的优点是可以节省人力、物力和财力，并且可以根据所需的置信水平和抽样误差控制样本规模，从而提高整个调查的精度。
在抽样调查法中，选取优质样本是关键，有一些常见的抽样方法如下：1. 简单随机抽样：所有个体有等概率地进入样本。
2. 分层抽样：将人群根据某种特征划分成若干层，每一层中再按照简单随机抽样的方法选取若干个体作为样本。
3. 分层整群抽样：将人群根据某种特征划分成若干层，并且每一层随机选取若干个整群，再在每个整群中进行全员调查。
抽样调查法的缺点是只能针对已知问题进行调查，无法挖掘未知问题，并且抽样过程中可能存在抽样误差，导致样本不能完全代表整个人群。
二、问卷调查法问卷调查法是将研究者所需了解的问题通过书面形式提供给受访者，并收集他们的答案来了解问题的调查方法。
这种方法的优点是可以同时调查大量的受访者，而且收集到的数据具有可比性，方便进行数据处理和分析。
问卷调查可以通过面对面访问、电话调查、在线调查等方式进行。
问卷调查的缺点是由于问题设定和选项设定的不确定性以及受访者回答问题的主观性，可能会产生一些偏差或误差。
三、深度访谈法深度访谈法是一种把一组开放性问题提出并让受访者详细叙述的调查方法。
深度访谈法的优点是可以深入了解受访者的想法、感受和经验，挖掘出难以通过问卷和抽样调查法得到的信息。
此外，深度访谈法还对受访者的状况作出评估并确定关键问题。
深度访谈法的缺点是受访者可能只代表一个群体的特定部分，因此需要注意样本选择的代表性。
现代社会调查方法之抽样
当样本容量为2个时，根据组合公式计算总共可以抽取45个不同的样 本，这些样本的平均数范围从6.5年（当）到14.5年，其中会产生一 些相同的平均数，比如6-14，7-13，8-12，9-11这四个样本的平均 数都是10年。
当样本容量为3个时，可以抽取120个样本，这些样本的 平均数范围从7年到14年，其中相同的平均数更多。
一、抽样的意义与作用
•抽样单位（sampling unit） 一次直接的抽样所使用的基本单位。 抽样单位与构成总体的元素有时是相同有时又不同。 如12.8万大学生，当以1000名大学生作为样本时？当以40个班级 作为样本时？
•抽样框（sampling frame） 抽样范围，指一次直接抽样时总体中 所有抽样单位的名单 。
制定抽样框：依据已经明确界定的总体范围，收集总体 中全部抽样单位的名单，并通过对名单进行统一编号来 建立起供抽样使用的抽样框
决定抽样方案：选择抽样方法，确定样本规模
实际抽取样本：1.先抽好样本，再调查 一边调查（样本规模较大时）
2.一边抽样
评估样本质量:对样本的质量、代表性、偏差等进行初 步的检验和衡量
• 4、在抽样框中，自A开始，每隔K个元素抽取一个元素， 即所抽元素编号为A，A+K，A+2K，…A+（n-1）K。
• 5、将这n个元素合起来，就构成了该总体的一个样本。
• 系统抽样例子： • 某校3000名新生中抽取100名样本。 • 3000/100=30 • 每隔30人取1名。起始值是2号，下一个就是32号。依次类推。
三、概率抽样的方法
（一）简单随机抽样：
又称纯随机抽样，是按照等概率原则直接从含有N个元素的总体 中抽取n个元素组成样本（N>n），常用的办法是抽签。概率抽样 的最基本形式 。
社会调查研究方法之 抽样.
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4.1. 抽样概念和专有名词
要素：人或一定类型的群体。 总体：研究要素的特定集合体。 研究总体：从中抽出样本的全体要素总和。 抽样单位：抽样各阶段考虑选取的某个要素或者某组要素。 抽样框：抽样单位的实际名单，样本或某些阶段的样本从抽样框 中选取。 参数值：关于总体中某变量的综合描述 统计值：样本中某变量的综合描述 置信水平：样本统计值落在参数值某一正负区间内的概率。置信区间 是某个统计值的扩展，可使我们的置信度提高。
9
2.1.3 托马斯· 杜威总统
盖洛普和美国民意测验中心利用配额抽样方法在 1936 、 1940 与 1944 年，成功地预测了当年的总统当选人。但在 1948 年他们错误地预测纽约市长杜威 (Thomas Dewey) 能 击败当时在位的哈利· 杜鲁门(Hany Tmman)而当选总统。 1948年的预测失败包含了多种因素 十月初就停止了民意测验的工作 不少选民在竞选阶段保持着尚未决定的态度 样本不具代表性，盖洛普的抽样依据的是1940年的人口 普查资料——农村人口涌入城市。
即使最仔细的抽样也不可能提供对总体的完全代表性，一定程度的 抽样误差总是存在的。 概率抽样能让研究者估测样本的抽样误差。
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5抽样设计的类型
简单随机抽样 系统抽样 分层抽样 多级整群抽样 概率比例抽样
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5.1 简单随机抽样
简单随机抽样任何要素都具有同等的、独立于任何其 他事件的被抽到的概率。 从逻辑上讲，简单随机抽样是概率抽样最基本的技巧， 尽管实际中这种方法很少被使用。 要素名单、随机数表
样本是总体的一个具体子集，用以观察并对总体的特 征进行推论。 民意抽样调查关注的是研究人员评估民意 ( 像投票倾 向)的能力。 社会研究者已发展出适合不同研究情境的抽样技术。 虽然目前的技术已十分精确，仍然需要关注曾经有过 的错误。
社会调查研究中抽样主要解决的是
社会调查研究中抽样主要解决的是社会调查研究中抽样主要解决的是样本代表性问题在社会科学研究中，抽样是一种常见的研究方法，用于从整体中选择一部分样本进行调查或观察，以便了解整体情况。
抽样的核心目标是确保样本的代表性，即能够准确反映整体的特征和情况。
因此，在社会调查研究中，抽样主要解决的是样本代表性问题。
1. 什么是样本代表性问题样本代表性问题是指在抽样过程中，所选取的样本是否能够很好地代表整体。
如果样本代表性不足，那么研究的结论就可能不够准确或具有误导性。
因此，确保样本的代表性是社会调查研究中非常重要的一环。
2. 抽样方法的选择为了解决样本代表性问题，研究人员需要选择合适的抽样方法。
常见的抽样方法包括随机抽样、分层抽样、整群抽样等。
其中，随机抽样是最常用的抽样方法之一，它可以保证每个个体被选入样本的概率相等，从而增加样本的代表性。
3. 样本容量的确定在进行社会调查研究时，研究人员还需要确定样本的容量大小。
样本容量的确定需要考虑到研究目的、研究对象的多样性程度以及研究资源的限制等因素。
一般来说，样本容量越大，样本的代表性越高，但也会带来更高的调查成本和工作量。
4. 样本分布的均衡在进行社会调查研究时，样本分布的均衡也是样本代表性的重要方面。
研究人员需要确保样本在各个关键变量上的分布与整体人群的分布相似，以保证样本的代表性。
如果样本分布不均衡，可能导致研究结果的偏倚。
5. 抽样误差的控制在社会调查研究中，抽样误差是无法避免的。
抽样误差是指样本结果与总体结果之间的差异。
为了控制抽样误差，研究人员可以通过增加样本容量、提高抽样方法的精确性以及进行数据加权等方法来减小误差。
同时，研究人员还可以利用统计方法进行抽样误差的估计和可信区间的计算。
总结：社会调查研究中，抽样主要解决的是样本代表性问题。
通过选择合适的抽样方法、确定适当的样本容量、保持样本分布的均衡以及控制抽样误差，研究人员可以提高样本的代表性，确保研究结果的准确性和可靠性。
社会调研中的样本调查方法
社会调研中的样本调查方法社会调研是一种系统性收集和分析社会现象、问题和趋势的方法，对研究人员来说，样本调查是一种重要的数据收集方法。
本文将探讨社会调研中常用的样本调查方法，包括随机抽样、分层抽样和整群抽样。
一、随机抽样随机抽样是社会科学研究中最常用的抽样方法之一。
它通过随机选择被调查对象，确保每个人有相等的机会参与调查，从而提高研究结果的代表性和可靠性。
随机抽样方法包括简单随机抽样和系统抽样。
简单随机抽样是指从总体中随机地选择样本。
研究人员可以使用现代科技手段，如随机数生成器，来确定抽样样本。
对于简单随机抽样，需要确保每个样本都是独立的，且每个样本有相等的机会被选中。
系统抽样是一种根据一定的规则选择样本的方法。
例如，在一名研究人员每天调查十个人的任务中，可以通过每隔五个人选择一个样本的方式进行抽样。
二、分层抽样分层抽样是将总体分成不同的层次，并从每个层次中抽取样本。
这种方法可以确保研究结果对总体具有代表性，并提高研究的效率。
分层抽样可根据不同的特征进行分类，如按性别、年龄、教育水平等特征。
研究人员需要确定要研究的总体的特征，并将其分为若干个层次。
从每个层次中随机选择一定数量的样本，以保证样本在每个层次中的分布与总体相似。
分层抽样方法可以提高样本在每个层次中的代表性，并减少误差。
它可以提供更详细和准确的研究结果，因为不同层次的样本可以为不同层次的因素提供信息。
三、整群抽样整群抽样是一种将总体分成若干群体，然后随机选择部分群体进行调查的方法。
这种方法常用于大规模调查，能够减少研究所需的时间和资金。
研究人员需要将总体划分为不同的群体，群体之间应具有一定的内在相似性。
在随机选择一定数量的群体进行调查，并在每个群体中抽取全部或部分个体作为样本。
整群抽样方法可以减少样本调查的成本和工作量，尤其适用于人口分布广泛的调研项目。
然而，由于抽样过程中存在着群体间的差异和个体间的差异，因此在分析研究结果时需要对这些差异进行充分考虑。
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抽样的目的在于帮助我们对总体的一些未知特征进 行估计
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社会调查方法
1 2 3
抽样的有关术语 抽样的基本程序 抽样类型（方法） 样本规模与抽样误差
4
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一、抽样的有关术语
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1、总体（Population）（此指调查总体）（在社会调查中用N表示） 通常与构成的元素共同定义，总体是构成它的所有元素的集合，而 元素则是构成总体的基本单位。 (1)研究总体：是在理论上明确界定的个体（分析单位）集合体。（是理论 上的总体）
939 939 882
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2004年美国总统大选一周前民调结果
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当选的相对机会值 福克斯新闻(1200 LV) 盖洛普（1573 LV） 全国广播公司/《华 尔街日报》 （1014 LV*） 哥伦比亚广播公司/ 纽约时报（939 LV） 美国广播公司/华盛 顿邮报（939 LV**） 《新闻周刊》(882 LV)
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﹠准确的抽样框原则：
1、完整性
2、不重复性 例如： 在城市居民户的抽样中，会经常出现一户有多处住房的 情况，这样很容易把一户重复列入抽样框，使得他们在抽 样中的中选概率高于其他居民，相反，许多城市居民居住 条件比较差，很多居民同住在一个门牌号中，因此很容易 遗漏。两种情况均违背了随机抽样的等概率原则。
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抽样的有关术语
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抽样的基本程序 抽样类型（方法） 样本规模与抽样误差
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二、抽样的基本程序
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（一）界定总体 即在具体抽样前，对从中抽取样本的总体范围作出明确的 界定。 ﹠为什么要对总体进行界定？ 原因之一：是由抽样调查的目的决定的，其目的是调查部 分以反映总体。 原因之二：界定总体是达到良好的抽样效果的前提条件。 例如：
这一预测结果与实际投票结果（59%:41%）相一致。而当时盖洛
普民意测验所在将近1亿美国选民中，调查的对象还不到2000人。
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案例——2004年美国大选主要民调样本数
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调查机构
福克斯新闻 盖洛普 全国广播公司/《华尔街日报》
样本量
1200 1573 1014
哥伦比亚广播公司/纽约时报 美国广播公司/华盛顿邮报 《新闻周刊》
51.34% 51.3
48% 44%
48.31% 48.31 ％
0% 1%
0.35%
持平
布什+6 布什+3.03
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4％
抽样与我们的生活
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生活中充满了抽样 冬泳之前，用脚尖试探一下水温； 做菜时，用勺子舀起一些试试味道浓了还是淡了； 在书店挑选一本营销调研的书籍，随手拿起一本， 翻看其中几页以决定是否购买； 体检时抽一试管的血看看身体血液情况； ……
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第 四章
抽样
抽样使我们能从总体具有代表性的部分样本中获取数据， 从而可以得到关于整个总体的有效结论。 ———[英]托尼· 普罗科特
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开篇案例
社会调查方法
我们知道，近几十年来，美国总统大选前夕，总有一些民意 测验机构喜欢对总统选择投票的结果进行预测。1936年美国总 统选举前夕，盖洛普民意测验所仅仅调查了3000人，就成功地 预测了民主党人罗斯福将当选为美国的新一任总统。 1984年这家民意测验机构又一次成功地预测了罗纳得•里根 将以59%比41%的优势战胜蒙代尔而当选为美国的新一任总统。
最后结果
日期
10/30-10/31 10/29-10/31
布什 克里 纳德尔
46% 49% 48% 49% 1% 1%
差额
克里+2 持平
10/29-10/31
48%
47%
1%
布什+1
10/28-10/30
49%
46%
1%
布什+3
10/27-10/30 10/27-10/29
11 月 2 日
48% 50%
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抽样的有关术语 抽样的基本程序
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抽样类型（方法） 样本规模与抽样误差
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三、抽样类型
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﹠ ﹠
根据调查总体中每一个个体有无同等的机会入选样本， 可以将抽样分为概率抽样与非概率抽样两大类。
概率抽样─是依据概率论的原理，按照等概率原则进行
的抽样，因而它能够避免抽样过程中的人为误差，保证样 本的代表性。此法在社会调查最常用。
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（四）实际抽取样本 即在前进几个步骤的基础上，严格按照所选定的抽样方法，从抽样框中 抽取一个个抽样单位，构成调查样本。 （五）评估样本质量 所谓样本评估，就是对样本的质量、代表性、偏差等进行初步的检验和 衡量，其目的是防止由于前面步骤中的失误而使样本偏差太大，进而导 致整个调查的失误。 ﹠评估样本的基本方法：将可得到的反映总体中某些重要特征及其分布的 资料与样本中的同类指标的资料进行对比。若二者之间的差别很小，则 可认为样本的质量较高，代表性较好；反之，若二者之间的差别十分明 显，则表明样本的质量和代表性不可能高。因而需要对前面的抽样步骤 进行检查、修正，直到抽出质量表示）
是从调查总体中按一定方式抽取出来的那一部分代表的集合体。 浙江工业大学
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3.抽样（Sampling）
是一种选择调查对象的程序与方法，即从总体中选取一部分代表的过程， 也即从总体中按一定方式选择或抽取样本的过程。 如：从某省总数为10万人的大学生总体中按照一定方式抽取出1000名大 学生进行调查，这1000名大学生就是构成总体的一个样本。（从一个总体中 可以抽取出若干个不同的样本） 4.抽样单位(Sampling Unit) 一次直接的抽样所使用的基本单位。抽样单位和构成总体的元素有时相 同，有时不同。 5.抽样框（Sampling Frame） 也称抽样范围，指抽取样本的所有抽样单位的名单。 如：从某所大学全体学生中直接抽取200名学生作为样本—该校全体学生的名单
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为什么需要抽样？
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一些实验本质上是破坏性的 物理上不具备考察总体所有项目的可能性 对总体每一项目逐一考察费用过高 对总体每一项目逐一考察相当耗时 样本结论充分性
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抽样方法论
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抽样过程就是使用少量项目或者总体的一部分得出 关于整个总体的结论 样本(sample)是一个更大的总体的子集或一部分
sample
非概率抽样
Non-probability sample
偶遇抽样 判断抽样 定额抽样 雪球抽样
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（一）概率抽样
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1、简单随机抽样（Simple Random Sampling） ★概念：它是按等概率原则直接从含有N个个体的总体中抽取n个个体组成样本 （N > n）。其典型就是抽签。 ★方法：一是抽签；二是利用随机数表来抽样。 ★利用随机数表进行抽样的具体步骤是： （1）先取得一份调查总体所有个体的名单（即抽样框）； （2）将总体中所有个体一一按顺序编号； （3）根据总体规模是几位数来确定从随机数表中选几位数码； （4）以总体规模为标准，对随机数表中的数码逐一进行衡量并决定取舍； （5）根据样本规模的要求选择出足够的数码个数； （6）依据从随机数表中选出的数码，到抽样框中去找出它所对应的个体。这 些个案的集合就构成样本。 ★适用范围：总体单位数目和所需样本数目都比较少。 例：某总体共6000人，现需要从中抽取300名作为样本进行调查，运用随机数 浙江工业大学 表法。
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9.臵信水平与臵信区间 （1）臵信水平（Confidence Level） 也称臵信度，指的是总体参数值落在样本统计值某一区间内的概率。 （2）臵信区间（Confidence Interval） 是指在一定范围的臵信水平下，样本统计值与总体参数值之间的误差范围 （3）臵信水平与臵信区间的关系 ﹠臵信水平反映的是抽样的可靠性程度，臵信区间反映的是抽样的精确性程 度。 ﹠在其他条件不变的情况下，臵信水平越高，臵信区间越大；臵信水平越低， 臵信区间越小。对抽样的可靠性程度要求越高，抽样的精确性程度将越 低；对抽样的可靠性程度要求越低，则抽样的精确性程度将越高。
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8.抽样误差（Sampling
Error）
是指在用样本统计值去推估总体参数值时所存在的偏差。它是由
抽样本身的随机性引起的，是不可避免的。但是抽样误差的大小
是控制的。
﹠抽样误差的意义：是衡量样本代表性好坏的标准，抽样误差越小，
说明样本的代表性越好，反之，则越不好。
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﹠
非概率抽样─主要是依据研究者的主观意愿、主观判断
或是否方便等因素来抽取调查对象，它不考虑抽样中是否 等概率，因而往往产生较大的误差，难以保证样本的代表 性。此法在社会调查中用得较少。
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﹠根据抽取调查对象的具体方式的不同，又可分将概率抽样与非 概率抽样分为若干小类，具体分类如下图所示。 简单随机 系统抽样 概率抽样 分层抽样 probability 整群抽样 sample 抽样方法 多段抽样
(2)调查总体：是研究者实际抽样样本的个体（分析单位）的集合体。（是 实际操作中的总体）
二者不同：研究总体是我们概念上的，而调查总体是我们实际抽取样 本的集合。二者关系：调查总体应当无限趋近直至等于研究总体。 如：开展对某省大学生择业倾向调查时，该省所有在校大学生的集合就是 研究总体，每个在校大学生就是构成总体的元素。该省所有在册大学生 则构成调查总体。
从某一所大学所有班级中抽取3个班级作为样本—该校所有班级的名单