抽样调查理论与方法

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抽样调查的理论与方法参考答案

抽样调查的理论与方法参考答案一、填空题1 随机原则概率估计总体数量特征非全面调查2 调查对象的全部单位全及总体有限总体无限总体3 单位数目 30个4 总体数量特征确定()∑-=N i Y Y i N 1215 样本数量特征随机变量 ()∑-=-Ni y y i n 1211统计量6 有顺序不重复抽样无顺序不重复抽样7 比值比较差值比较8 偶然性规律性9 不可能事件必然事件10 常数统计规律性11 稳定性稳定值12 随机因素所有可能事件13 离散随机变量连续随机变量14 非负 115 统计量样本平均数16 不重复抽样重复抽样17 代表性误差反比关系18 正比关系反比关系19 概率度(平均误差μ的倍数) 固定误差范围(允许误差，误差置信限)20 总体相应指标值 {}αθθθ-=≤≤121P21 精确程度可靠程度置信系数可靠程度22 样本平均数区间估计所在区间抽样调查资料对比全面调查资料23 总体均值总体方差24 )1(2N n n -δ或)1(2N n n S -， )1(1)1()1(N n n P P n P P ----或， )1()1(N n n P P Z --或)1(1)1(Nn n P P Z ---25 总体的方差要求的概率保证程度给定的抽样误差范围26 样本方差27 固定的顺序和间隔选择排队标志28 有关标志排队法无关标志排队法29 抽取样本方便易行样本单位在总体中均匀地分布30 随机原则系统偏差31 随机原则较好的代表性32 各系统样本内部方差的平均值sy ωα2 sy ωα2 各系统样本的内部方差系统样本内部各单位的差别33 各部分K 个个体各个部分的差别系统样本内部的差异34 单纯随机抽样抽样原理35 总体在第i 层的权数或权重每一层的总体单位数总体单位数36 比较均匀层内方差37 选择分层标志调查的核心项目与调查项目关系密切的项目引起分散的主要原因 38 各个单位标志值的差异最小该层标志变异指标39 越少调查费用40 调查费用抽样误差41 层内方差层间方差42 调查变量层数的选择43 单纯随机抽样全面调查44 各群内部调查变量的各个标志值各个群内部各个标志值总体的群45 被调查总体均匀总体可能取到的值46 均匀分布在总体各个部分低于群内部差别大而群间差别小47 各个群内部单位数相等总体单位群平均数Y 随机抽样估计48 总体单位数49 大样本50 总体单位抽样群数抽样群数51 横向纵向52 有偏抽样分布53 增大相关系数ρ的值，X 、Y 的相关程度54 分别比估计组合比估计55 线性回归方程样本指标总体指标56 辅助变量的选择较好的线性有关资料57 性质不同密切线性关系基期指标58 回归系数b 样本相关系数越高59 r=0 r ≠060 等于小于61 小于分别回归估计组合回归估计62 居民家计调查居民家庭63 三阶段系统抽样系统抽样64 抽取各阶段样本实割实测推算产量65 近三年粮食平均亩产当年预计亩产相应总体各单位的累计播种面积累计播种面积样本单位数66 抽样误差调查误差实割实测67 系统抽样68 中轴对称69 多阶段抽样系统抽样双重抽样70 整群随机抽样系统抽样二、单项选择题1 C2 A3 B4 D5 A6 B7 A8 B9 C 10 C 11 B 12 B 13 D14 B 15 C 16 C 17 B 18 C 19 C 20 C 21 B 22 B 23 C 24 C 25 A 26 C 27 B 28 D 29 D 30 A 31 B 32 C 33 C三、简答题1 抽样调查是建立在随机原则基础上，从总体中抽取部分单位进行调查，并依据概率估计原理，应用所得到的资料，对总体的数量特征进行推断的一种调查方法。

第九章二阶与多阶抽样抽样调查理论与方法北京商学院

2、能够满足各级政府部门对抽样调查资料的需求。因为各级政府领导都关心全国和本地区、本部门的社会经济发展状
况，希望抽样调查能同时满足全国性和地方性的需要。因而
采用二阶或多阶抽样，在一定程度上能够满足各级政府、部
门对调查资料的需求。
3、有利于减少抽样误差、提高抽样估计精度。这种抽样调查方法，可以使每个一阶样本单位分布比较均匀，具有很好的
方差及其方差估计是已知的，因此：
Var( yst )
k h1
Wh2
(
1
f1h nh
S12h
1 f2h nhmh
S22h )
(9.11)
v(
yst
)
k h1
Wh2
(
1
f1h nh
s12h
f1h (1 f2h nhmh
)
s22h
)
(9.12)
其中
f1h
nh Nh
、f2h
mh Mh
分别为第 h 层中的两个抽样比。
S0
S2 c1
m
c2m
或者m的最优取值为：
mopt
S2 S0
c1 c2
(9.7)
一般地， mopt不是整数，记 [mopt ]为 mopt的最小整数部分，那么 mopt [mopt ] a （ a 为 mopt的小数部分，且 a 0 ）。
如果a2 (1 2a)[mopt ] ，则取 m [mopt ] 1
S22i
1 Mi 1
Mi
(Yij
j 1
Yi )2
—第
i 初级单元内方差
Байду номын сангаас
1、只抽取一个初级单元情形（n=1）
先考虑从 N 个初级单元中随机选取 1 个以推断总体. 这种情形看起来似乎很特殊，但在生活中也不少见，例如在随机地选的一个班级中抽取几个人进行考试以测试全年级的教育质量。只选取 1 个单元，仍有等概率与不等概率之分.

统计学原理第七章抽样调查

29
合
计
x A 2 x A ( d ) f ( d )f d σ f f
2
256 72 σ 50 11504 50 53.63 200 200
2
30
第三节全及指标的推断
一、全及指标的点估计
22
不具有某一标志的单位数用N0表示。 ► 总体成数和标准差与样本成数和标准差的计算方法相同。只是总体指标用大写字母表示，样本指标用小写字母表示。例如： ► 具有某一标志的单位数占总体的比重：
N1 P N
总体成数
n1 p n
样本成数
不具有某一标志的单位数占总体的比重：
N0 Q 1 P N
13
► 2.
（二）中心极限定律 ► 1. 独立同分布中心极限定理：证明不论变量总体服从何种分布，只要它的数学期望和方差存在，从中抽取容量为n 的样本，则这个样本的总和或平均数是个随机变量，当n 充分大时，样本的总和或平均数趋于正态分布.
► 2.
德莫佛-拉普拉斯中心极限定理：证明属性总体的样本成数和样本方差，在n足够大时，同样趋于正态分布。
σ N n σ n μx ( ) μx (1 ) n N 1 n N
2 2
总体单位总数
样本单位总数
抽样比例
21
（一）抽样成数的抽样平均误差μp ► 属性总体的标志值是用文字表示的，且标志只有两个取值，非此即彼，故将属性总体的标志称为“交替标志”或“是非标志”。 ► 交替标志也可以计算平均数（即成数）和标准差。为了计算交替标志的平均数和标准差必须将交替变异的标志过渡到数量标志。 ► 交替标志仍以x表示，设：x =1表示单位具有某一标志， x = 0表示单位不具有某一标志。具有某一标志的单位数用N1表示；

抽样调查理论与方法金勇进(第二版)-第2章-简单随机抽样

N
X
2
n
N
1
i 1
(Y i R X i )
2
定理的方差为：

Y 2.7：对于简单随机抽样，n较大时， R N y R
N 1 2 1 f 2 V (Y R ) N (Yi R X i ) n N 1 i 1

推论 2.12：对于简单随机抽样，n较大时， Y y 的方差为：
n N
n N
【例2.1】

设总体有5个单元（1、2、3、4、5），按不放回简单随机抽样的方式抽取2个单元，则所有可能的样本为个：
1，2
1，3 1，4 1，5
2，3
2，4 2，5
3，4
3，5
4，5
【例2.2】

设总体有5个单元（1、2、3、4、5），按放回简单随机抽样的方式抽取2个单元，则所有可能的样本为25个（考虑样本单元的顺序）：
i
Y X

Y X
r

n
yi xi
i 1
y x
i 1

i 1
简单估计量
1 Y y n

n
yi
y1 y 2 y n n
i 1
N Y Ny n

n
yi
i 1
a 1 P p n n

n
yi y Y
i 1
ˆ R

【例2.5】

根据例【2.4】的数据和结果，比较两种思路下对应的方差估计结果。
2.4 回归估计量及其性质
属于简单估计量，不属于比率估计量。

引理的期望为：
2.3：对于简单随机抽样，n较大时， R r

抽样调查理论及方法

《市场调查》：第六章抽样调查理论及方法一、抽样调查（Sampling Survey）意义抽样调查为科学研究方法中重要技术之一，是指就所要研究的某特定现象之母群体中，依随机原理抽取一部份作为样本（Sample），以为研究母群体（Population）之依据。

将样本研究结果，在抽样信赖水准内，推算母群体可能特性以为决策之参考。

抽样调查之优点：１．利用抽样技术及机率理论，可获得既定精确估计值，以代表母群体特征。

２．节省调查人力，物力，时间及经费。

３．经由少数优秀人员施予特殊训练及配合特殊设备，施行调查，可得较深入且正确调查结果。

故在实地市场调查中，抽样调查为一不可或者之工具。

抽样调查基本目的乃在信息之搜集作成结论，以供决策参考。

有效抽样调查应具有准则有下：１．有效原则抽样调查应该（１）符合调查目的之需要，（２）所获信息价值应超过所支付成本。

２．可测量原则抽样的正确程度必须能够测量，否则抽样调查就失去意义。

３．简单原则抽样调查必须保持简单性要求。

俾使抽样调查顺利进行，以避免不必要之节外生枝。

二、抽样调查的基本术语１母群体（Population）在调查研究中，调查研究对象的集合体。

调查台北市中学生，则在台北市上课之５４所中学生总数，便是调查研究之母群体。

２抽样架构（Sampling frame）整体抽样单位的详细名单，以供抽样之用。

例如以台北市医师为抽样单位，则台北市医师公会名册，便是抽样架构。

如果以学校班级为抽样单位，则学校６０班班级名册便是抽样构架。

抽样架构有三种型态：具体的抽样架构：每一个抽样单位名字皆列成表册，可以直接按表册名字抽取样本。

抽象的抽样架构：没有抽样单位之名册，只要符合调查之条件就有被抽样之可能。

例如在百货公司举行消费者抽样，随然没有抽样名册，但是抽样架构却冥冥中隐约出现。

阶段式抽样架构：在采用分段抽样中，依抽样阶段之不同，产生不同之抽样架构。

３抽样单位（Sampling unit）在抽样架构上排列的名单之个别单位。

抽样调查理论与方法金勇进(第二版)第4章等概率整群抽样和多阶段抽样

县总产量，计算抽样误差。调查资料如下：
样本乡编号
村庄数 Mi
作物总产量（乡） yi（万公斤）
种植面积（乡） xi（亩）
yi yi M
1.4667 1.2667 1.1615 1.55 1.265 1.1143 1.2381 1.079 1.0903 1.3882 ——
i
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 合计
Yˆ N n y 1

i 1 n
yi
33 10
( 2 2 .0 2 3 .6 ) 8 4 8 .4 3
n
y i 2 5 .7 1
i 1
v ( Yˆ )
N (1 f )
2

i 1
n
( yi y ) n 1
2
1 5 6 7 .9
n
ˆ s (Y )
S
2
故又可写为：
2
N
(Y
M
ij
Y )( Y ik Y )
2

( NM 1 )( M 1 ) S
用简单随机抽样方法抽取n个群，每个群内的M个单元全部进入样本，则等群抽样均值估计量 y 的方差可用群内相关系数近似表示
1 M
2
V (y)
V (y)
1 f nM
v( y ) 1 f nM
Yˆ NM y
2 2 V ( Yˆ ) V ( NM y ) N M V ( y )
sb
2
总体总值的估计量及其方差
ˆ ) N 2 M 2v( y ) v (Y
【例4.1】

在一次对某中学在校零花钱的调查中，以宿舍作为群进行整群抽样。每个宿舍都有M=6名学生。用简单随机抽样在全部N=315间宿舍中抽取n=8个宿舍。全部48个学生上周每人的零花钱 y ij 及相关计算数据如表4-2所示。试估计该学校学生平均每周的零花钱 Y ，并给出其95% 的置信区间。

抽样调查基础理论及其意义

抽样调查基础理论及其意义抽样调查是社会科学研究中常用的方法之一，通过对某一人群或现象的部分样本数据进行收集、处理来推断总体特征的方法。

抽样调查理论从其建立以来不断完善，其意义也随着社会科学及其应用的不断发展而不断扩大。

一、抽样调查基础理论1. 概率抽样概率抽样又称为随机抽样，指从人群或总体中按照一定的概率方法选择样本。

概率抽样方法主要包括简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、多阶段抽样等方法，其中简单随机抽样是一种基本抽样方法，只要样本人数充足，样本可以代表总体。

2. 非概率抽样非概率抽样不遵循严格的概率原理进行抽样，即每个人或数据点被选中的概率不同。

非概率抽样方法包括方便抽样、判断抽样、自愿抽样等方法，但这些方法往往存在选择偏差及抽样误差等问题。

3. 抽样误差抽样误差是指样本统计量与总体参数之间的差异，即样本的代表性在一定程度上会影响推断总体特征的准确性。

因此，在抽样过程中加强统计方法及技术的运用，同时增加样本的大小可以减小抽样误差。

二、抽样调查意义1. 客观性抽样调查以研究对象的样本为基础，能够避免主观性和偏见。

客观性是科学研究的基本要求，抽样调查能够提高调查结果的客观性。

2. 精确性抽样调查可以根据调查对象的特征进行分层抽样，从而使样本的代表性得到提高。

此外，统计学方法的应用也可以提高调查的精确性。

3. 成本效益全面调查需要耗费大量时间、人力和金钱。

而抽样调查以部分数据代表整个人群，可以大大降低调查成本。

4. 可复制性抽样调查以精确的样本和统计学方法为基础，其结果具有可重复性和可比性。

对于政策制定和信息发布等方面十分有用。

三、抽样调查的应用1. 社会调查社会调查是抽样调查的重要应用领域之一。

抽样调查方法可以为政府和社会科学工作者提供快速获取信息和意见的渠道，对于制定政策和推广计划等方面有重要的作用。

2. 市场调查市场调查是商业活动中常用的方法之一。

抽样调查可以帮助企业了解目标顾客的需求和态度，进而制定相应的商业策略。

第三章简单随机抽样(抽样调查理论与方法-北京商学院,

100，95，92，88，83，75，71，62，60，50
平均分为77.6。先从中任选3个为一组样本，其选法共有120种
每种选法都有概率1/120。以4组样本为例(100,95,92)，(100,83,
50)，(88,83,62)，(62,60,50)它们的样本平均数分别为95.67，
77.67，77.67，57.33。从抽样调查的角度来看，我们希望抽到第二或第三组样
(3.6)
N 1 n
Nn
对随机有放回抽样，由于各次抽取是相互独立的，由概率论的知识可以求得，此时：
2
Var( y) n
1 S2 （或 (1 ) ） (3.7)
Nn
比较(3.6)式与(3.7)式，发现同样用样本平均数来估计总体平均数，它们都是无偏估计，但随机无放回时的方差小于随机
有放回时的方差。 y 的方差表示新盒子的离散程度，也就是表示了 y 取值范围的大小，方差小表明 y 取值远离中心Y 的可能性较小，这样随机的一组样本得到 y 的实现值距Y 很近
相当小，此时(3.6)式告诉我们 y 的方差将随着 n 的减少而增大，此时 1－f 在 1 附近，对Var( y)的影响不大。事实上，
抽取样本越少，抽样误差越大。
可见实际抽样调查中用 y 估计Y 所产生的随机误差，也即 y 的方差，主要受到样本容量 n 的影响，因子1－f 的影响
几乎可以忽略。
当然，影响 y 的方差的另一个重要因素是 2或 S 2。设
通常取决于总体单元个数N，满足10m1 N 10m。记m个骰子按约定颜色而确定的顺序读得随机数R0，若R0 N，则此 R0即为一次合格的随机数；否则予以放弃，重新摇取，直
到取到n个合格的随机数为止。 ③利用计算机产生随机数：不少现成的统计软件都可提供此类服务。但必须指出，这样产生的随机数一般不能保证其随机性，称为“伪随机数”。因此，提倡前述方法产生随机数。

金勇进(第二版)抽样调查理论与方法-绪论

统计量是根据样本的n个单元的变量值计算出的一个量，也叫估计量，用于对总体参数的估计。常用的估计量: （1）均值估计；（2）总值估计；（3）比例估计；（4）比率估计。统计量是随机变量,结果取决于抽样设计和被选入样本的总体基本单元的特定组合。
估计量方差、偏差、均方误差（1）

估计量方差：估计量分布的方差，它是从平均意义上说明估计值与待估参数的差异状况，也是我们对抽样方案进行评价的标准之一。

2

2
抽样误差与非抽样误差

抽样误差：抽样误差是由于抽取样本的随机性造成的样本值与总体值之间的差异，只要采用抽样调查，抽样误差就不可避免。抽样误差是一个一般的概念，它可以用不同的量值来表示。例如：估计量方差或估计量标准差。
抽样误差
样本量
非抽样误差：是相对于抽样误差而言的，它不是由于抽样的随机性，而是由于其它多种原因引起的估计值与总体参数之间的差异。 •包括：抽样框误差、计量误差、无回答误差等
多阶段抽样

例如，全国性调查，省；市或县；街道、镇、或乡，等等。在大规模的抽样调查中，特别是当抽样单元为各级行政单位时，通常都采用多阶段抽样。优点：

样本单位相对集中，实施调查比较方便，可以节省调查费用；抽样时并不需要全部低级单位的抽样框。
系统抽样

系统抽样是将N个总体单位按一定顺序排列，先随机抽取一个单位作为样本的第一个单元，然后按某种确定的规则抽取样本的其它单元。其中最简单也是最常用的规则是等间隔抽取。所以系统抽样又称等距抽样。

依赖研究者个人的经验和判断；无法估计和控制抽样误差，无法用样本的量化数据来推断总体。

35第8章抽样调查理论与方法

《统计学》第8章抽样调查理论与方法
8-11
概率抽样
(probability sampling)
又称随机抽样，是指依据随机原则，按照某种事先设计的程序，从总体中抽取部分单元的抽样方法
特点
✓ 按一定的概率以随机原则抽取样本
抽取样本时使每个单位都有一定的机会（概率）被抽中
“随机”不等于“随便” “随机”不等于“等概率” ✓ 用样本指标数值去推断总体的指标数值
✓ 抽样调查会产生抽样误差，这个误差可以计算，并且可以加以控制
2020/3/25
《统计学》第8章抽样调查理论与方法
8-12
概率抽样 (probability sampling)
概率抽样被视为狭义的抽样调查，在实践中被广泛加以采用，通常所谓的抽样调查，均指概率抽样调查。
概率抽样有多种形式：简单随机抽样、分层抽样、系统抽样、整群抽样等。
2020/3/25
《统计学》第8章抽样调查理论与方法
8-6
便利抽样
是根据调查者的方便与否来抽取样本的一种非概率抽样方法。典型的形式是“拦截式”调查。调查过程中由调查员依据方便的原则，自行确定入抽样本的单位
✓调查员在街头、公园、商店等公共场所进行拦截调查
✓厂家在出售产品柜台前对路过顾客进行的调查
8-15
分层抽样
(stratified sampling)
一般选择“平均型” 、“众数型”、“特殊型” 单元作为样本
样本量小及样本不易分门别类挑选时有其较大的优越性
由于其估计精度严重依赖于研究者对调查对象的了解程度、判断水平和对结果的解释情况，所以，一般不轻易地用于对总体进行数量方面的判断
2020/3/25
《统计学》第8章抽样调查理论与方法

抽样理论在调查统计中的应用

抽样理论在调查统计中的应用抽样理论是调查统计学中一项重要的工具，它通过从总体中选取一部分个体（样本），以代表整体情况。

抽样理论的应用使得调查统计工作更加高效和可靠。

在本文中，我们将探讨抽样理论在调查统计中的应用，并介绍其相关的方法和技巧。

一、简介调查统计是社会科学研究中常用的一种方法，通过对人群、组织或区域的特征进行测量和分析，得出结论和推断。

然而，对整个总体进行调查往往十分耗时、耗力，且成本较高。

因此，引入抽样理论成为一种重要的解决方案，它可以通过从总体中选取一部分个体来进行统计分析，从而达到提高效率和降低成本的目的。

二、抽样方法1. 简单随机抽样简单随机抽样是最常用、最基本的抽样方法之一。

它的原理是，从总体中按照相同的概率随机选取个体作为样本。

这样可以确保每个个体有被选取为样本的机会，并且降低了主观偏差的可能性。

简单随机抽样适用于总体分布均匀、没有特殊结构的情况。

2. 系统抽样系统抽样是一种按照固定的规律从总体中选取样本的方法。

例如，我们可以按照一定的间隔，选择每隔k个个体作为样本。

系统抽样相对于简单随机抽样来说，更加灵活和高效，尤其适用于总体有一定规律分布的情况。

3. 分层抽样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进行抽样。

这种方法能够更好地反映总体的结构特征，提高样本的代表性和准确性。

分层抽样适用于总体具有明显的不同群体或特征的情况。

4. 整群抽样整群抽样是将总体划分为若干个相互独立的群体，然后从少数几个群体中进行全面调查，即对整个群体进行抽样。

这种方法的好处是可以减少抽样误差，同时提高抽样效率。

整群抽样适用于总体结构复杂、各群体差异较大的情况。

三、抽样误差控制在进行调查统计时，抽样误差是不可避免的。

为了尽量控制抽样误差，我们可以采取以下措施：1. 增加样本容量通过增加样本容量，可以减小抽样误差。

一般情况下，样本容量越大，抽样误差越小，结果越具有代表性。

2. 使用合适的抽样方法根据具体情况选择合适的抽样方法非常重要。

抽样调查的一般理论

抽样调查的一般理论抽样调查是一种统计学上的调查方法，它的基本思想是从总体中抽取一部分样本进行调查，通过对样本数据的分析来推断总体的情况。

抽样调查的一般理论主要包括以下几个方面：1. 抽样的基本概念：抽样是从总体中随机选取一部分单位作为样本进行观察和研究的过程。

总体是指研究对象的全部单位，而样本则是从总体中抽取出来的一部分单位。

抽样调查的目的就是通过样本数据来推断总体的情况。

2. 抽样的原则和方法：抽样的原则主要包括随机性、代表性和广泛性。

随机性是指每个单位被抽取的概率相等，以保证样本的代表性；代表性是指样本能够反映总体的特征和规律，以便通过样本推断总体；广泛性则是指样本应该覆盖总体中的各个部分和层次，以避免出现偏差。

抽样的方法则包括简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样等。

3. 抽样的误差和样本容量：抽样误差是指由于抽样引起的样本指标与总体指标之间的偏差。

抽样误差是不可避免的，但可以通过增加样本容量和采用更科学的抽样方法来减小误差。

样本容量则是指样本中所包含的单位数，它的大小直接影响到抽样误差的大小和推断的准确性。

4. 抽样推断的原理和方法：抽样推断是通过样本数据来推断总体数据的原理和方法。

其基本原理是概率论中的大数定律和中心极限定理。

抽样推断的方法包括点估计和区间估计。

点估计是通过样本数据直接计算出一个具体的数值作为总体的估计值；区间估计则是通过样本数据计算出一个置信区间，以表示总体参数的可能取值范围。

总之，抽样调查的一般理论是统计学中的重要内容，它为抽样调查提供了科学的依据和指导。

在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的抽样方法和样本容量，并对抽样误差进行控制和评估，以保证推断的准确性和可靠性。

抽样调查理论与方法

抽样调查理论与方法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。

其目的是通过从总体中选择一部分样本进行调查和研究，以推断总体的特征和关系。

抽样调查理论与方法对于数据收集的效率和准确性具有重要意义。

本文将介绍抽样调查的理论基础、常用的抽样方法以及其在实际应用中的一些注意事项。

理论基础总体与样本在抽样调查中，总体是指研究对象的全体，而样本是从总体中选取的一部分个体。

总体和样本的关系决定了抽样调查的推断性质。

为了保证样本的代表性，需要根据总体的特征和关系进行合理的抽样方法选择。

抽样误差抽样调查中存在着抽样误差，即样本估计结果和总体真值的偏离程度。

抽样误差的大小与抽样方法、样本容量等因素密切相关。

减小抽样误差需要选择合适的抽样方法和样本容量，并进行适当的抽样设计和统计处理。

常用的抽样方法简单随机抽样简单随机抽样是最基本的抽样方法之一。

其原理是从总体中随机选择n个个体作为样本，每个个体被选中的概率相等且相互独立。

简单随机抽样通常适用于总体单位数量较少且分布均匀的情况。

分层抽样分层抽样是将总体分为若干层次，然后从每个层次中抽取样本。

这种抽样方法能够保证不同层次的个体被充分代表，从而提高样本的代表性。

分层抽样常用于总体分布不均匀或包含多个子群体的情况。

整群抽样整群抽样是将总体划分为若干群体，然后随机选择若干群作为样本。

整群抽样的优势在于减少抽样过程中的操作步骤，节省时间和成本。

整群抽样常用于群体内相似性较高，但群体间差异较大的情况。

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，从总体中随机选定一个起始点，然后按照一定的间隔选取个体作为样本。

系统抽样适用于总体具有周期性结构的情况，可以有效地减少随机性对于样本选择的影响。

注意事项样本容量的确定样本容量的确定需要考虑到总体的大小、可接受的抽样误差、抽样方法的效率等因素。

通常使用公式或抽样效果评估来确定样本容量。

样本容量过小可能导致抽样误差较大，样本容量过大则可能造成浪费资源。

抽样调查理论与方法

抽样调查的理论与方法参考答案

第九章二阶与多阶抽样抽样调查理论与方法北京商学院

统计学原理第七章 抽样调查

抽样调查理论与方法 金勇进(第二版)-第2章-简单随机抽样

抽样调查理论及方法

抽样调查理论与方法 金勇进(第二版)第4章等概率整群抽样和多阶段抽样

抽样调查基础理论及其意义

第三章简单随机抽样(抽样调查理论与方法-北京商学院,

金勇进(第二版)抽样调查理论与方法-绪论

35第8章抽样调查理论与方法

抽样理论在调查统计中的应用

抽样调查的一般理论

抽样调查理论与方法

统计学原理第七章抽样调查

抽样调查理论与方法金勇进(第二版)-第2章-简单随机抽样

抽样调查理论与方法金勇进(第二版)第4章等概率整群抽样和多阶段抽样