04分层抽样

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社会调查方法04抽样(二)

社会调查方法04抽样(二)

高收入层样本数目:200 ×1200000/4000000=60户 中收入层样本数目:200 ×2400000/4000000=120户 低收入层样本数目:200 ×400000/4000000=20户
分层抽样的适用性

1.当一个总体内部分层明显时,分层抽样 能够克服简单随机样和等距抽样的缺点。
2.分层抽样可以提高总体参数估计的精确 度。 3.有些研究不仅要了解总体的情况,而且 还要了解某些类别的情况。 4.便于行政管理。同一层可看作一个总体, 因此每层可由专人进行管理。
比较分层抽样和整群抽样分层抽样整群抽样样本每层均要选取子样本作为总样本的一部分只选择某几个子群作为整体的代表层的划分具有较高的代表群间异质性低层与层的关系层的划分具有较高的代表性即层之间异质性高群间异质性低层内性质层内则尽可能同质群内异质性高变量选择研究变量的选择与研究问题高度相关研究变量与研究问题相关思考和讨论??对北京市现住人口进行调查由于流动人口的不确定性很难得到现住人口的住户清单

(三)因总体单位排列不同导致的不同 抽样
1. 无序抽样——总体按与调查项目无关的指标 排列,如住户调查按照门牌号码抽 评价:容易忽视总体已有信息(与简单随机抽 样一样)
2. 有序抽样——总体按与调查项目有关的指标 排列,如住户调查按照平均收入抽 评价:样本单位容易偏大或偏小

(三)因总体单位排列不同导致的不同抽样
三. 分层抽样(Stratified Sampling)

1.分层抽样的内涵: 分层抽样是将总体N依照某一种或某几种特征分 为几个子总体(层),然后从每一层中采取简 单随机抽样或等距抽样方式抽取一个个子样本 n1,n2……将这些子样本合在一起即为总体样本n。 ★ 使用什么分层变量? 一般是选择与调查目标变量高度相关的变量。 ★ 要协调层的数量和每层样本量 ★ 分层抽样适用于总体数目较多,异质,一 个或多个变量可能影响调查结果的情况,且对 所研究的总体有详细的名单。分层后,每层同 质,层之间不同质,然后在每层按照比例抽。

2024分层抽样说课稿范文

2024分层抽样说课稿范文

2024分层抽样说课稿范文课程名称:2024分层抽样一、说教材1、《2024分层抽样》是XXXX版小学数学六年级下册第X单元第X课时的内容。

它是在学生已经学习了XXXX并掌握了一些XXXX的基础上进行教学的,是小学数学领域中的重要知识点,而且在实际生活中有着广泛的应用。

2、教学目标根据新课程标准的要求以及教材的特点,结合学生现有的认知结构,我制定了以下三点教学目标:①认知目标:理解分层抽样的概念与意义,掌握使用分层抽样进行统计调查的方法。

②能力目标:在实际问题中,培养学生识别抽样层次、确定抽样比例,并进行有效抽样的能力。

③情感目标:在统计调查中,让学生体会到数学与现实的联系,培养他们对统计学的兴趣与积极参与的态度。

三、说教法学法有这样一句话:“听见了,忘记了;看见了,记住了;体验了,理解了。

”可见让学生感受数学、经历数学、体验数学是学生学习数学的最佳方式。

因此,这节课我采用的教法:情境教学法,启发式教学法;学法是:实践探究法,合作学习法。

四、说教学准备在教学过程中,我将采用多媒体辅助教学,通过图表、图片、案例等直观形象地呈现教学素材,从而更好地激发学生的学习兴趣,增大教学容量,提高教学效率。

五、说教学过程新课标指出:“教学活动是师生积极参与、交往互动、共同发展的过程”。

本着这个教学理念,我设计了如下教学环节。

环节一、情境引入,导入新课。

课堂伊始,我将以大家熟悉的“体育锻炼”为情境引入分层抽样的概念。

通过问学生在学校中不同年级的体育课锻炼情况,引导学生思考如何进行统计调查并得出结论。

通过这个情境引入,让学生产生对分层抽样的兴趣和好奇心。

环节二、探究新知,突破难点。

1、理解分层抽样的概念与意义:通过给学生展示一组数据,并引导他们思考如何进行抽样,进而引导学生发现不同层次的数据,在统计调查中的重要性。

通过讨论,帮助学生理解分层抽样的概念与意义。

2、使用分层抽样进行统计调查的方法:我将分层抽样的方法分为几个步骤,如确定抽样层次、确定抽样比例、进行抽样等。

04-第四章_分层随机抽样

04-第四章_分层随机抽样

L
下面讨论估计量的期望与方差。 (1)对于一般分层抽样
ˆ )也 对于一般的分层抽样,若 Y h 是 Y h 的无偏估计量,则 Y st (或 Y st
是 Y (或 Y )的无偏估计:
Ù
Ù
E (Y st ) = å Wh E (Y h ) = Y
h =1
Ù
L
Ù
ˆst ) = NE (Y st ) = N Y = Y E (Y
L
2 L Sh S2 - å Wh2 h nh h =1 Nh

简便公式
2 L Wh2 Sh W S2 -å h h nh N h =1 h =1
V ( y st ) = V (å Wh y h )
h =1
L
= å Wh2V ( y h )
h =1 L
L
= å Wh2
h =1
Sh2 (1 - f h ) nh
åN
h =1
L
h
=N。
Wh =
Nh 称为层权,它也是已知的。 N
以 Yhi 表示第 h 层总体的第 i 个单元的指标值,以 yhi 表示第 h 层样本的 第 i 个单元的指标值。
Yh =
1 Nh 1 nh
åY
i =1 nh i =1
Nh
hi
表示第 h 层的总体均值,
yh =
åy
hi
表示第 h 层的样本均值(其中 nh 是第 h 层的样本量) ,
h =1 h =1 h =1 L L Ù L Ù Ù
Ù
3
(2)对于分层随机抽样
Ù
特别对于分层随机抽样,Y h 一般均取为简单估计:层样本均值 y h ,因 此 Y 的简单估计为:

《分层抽样》人教版高中数学必修三PPT课件(第2.1.3课时)

《分层抽样》人教版高中数学必修三PPT课件(第2.1.3课时)
课堂小结
4.三种抽样方法的比较
类别
共同点
各自特点
相互联系
适用范围
简单随机抽样
抽样过程中每个个体被抽取的可能性相等
从总体中逐个抽取
最基本的抽样方法
总体中的个体数较少
系统抽样
将总体均匀分成几部分,按事先确定的规则在各部分抽取
在起始部分抽样时,采用简单随机抽样
总体中的个体数较多
分层抽样
将总体分成几层,分层进行抽取
情景引入
4.如图,小刚家、王老师家,学校在同一条路上,小刚家到王老师家的路程为3千米,王老师家到学校的路程为1千米。为了使小刚能按时到校,王老师每天骑自行车接小刚上学。已知王老师骑自行车的速度是步行的3倍,每天比平时步行上班多用了20分钟,问王老师的步行速度及骑自行车的速度各是多少?
解:设王老师步行的速度是x千米/时,则骑自行车的速度是3x千米/时,20分钟=小时,由题意,得,解得x=4经检验x=4是所列方程的根,∴3x=3×4=12(千米/时).答:王老师步行的速度是4千米/时,骑自行车的速度是12千米/时.
练一练(距离问题)
5. 从甲市到乙市乘坐高铁路程为150千米,乘坐普通列车的路程为250千米。高铁的平均速度是普通列车平均速度的3倍,高铁的乘车时间比普通列车的乘车时间缩短了2小时,高铁的平均速度是每小时多少千米?
解:设普通列车平均速度是每小时x千米,则高铁的平均速度是每小时3x千米由题意可知:解得:经检验:是原方程的解,∴高铁的平均速度是每小时3×100=300千米.答:高铁的平均速度是每小时300千米.
(工程问题、距离问题、销售问题)
前 言
学习目标
1.会分析题意找出等量关系。2.通过一元一次分式方程解决实际问题。

分层抽样 课件

分层抽样 课件
)
A.101 B.808 C.1 212
D.2 012
12
96
解析:根据分层抽样的概念知
解得N=808.
答案:B
=
12+21+25+43
1
,即

8
=
101
,

【互动探究】 本题中若将“甲社区有驾驶员96人”改为“甲、乙
社区驾驶员共99人”,则N的值是什么?
ห้องสมุดไป่ตู้12+21
99
解:根据分层抽样的概念知
解得N=303.
中分别抽取→合在一起组成样本
解:用分层抽样来抽取样本,步骤如下:
(1)按年龄将500名职工分成三层:不到35岁的职工;35岁至49岁的
职工;50岁以上的职工.
(2)确定样本容量与总体容量之比:100∶500=1∶5.
(3)利用抽样比例确定各年龄段应抽取的个体数,在不到35岁的职
1
1
工中抽125× 5=25(人);在35岁至49岁的职工中抽280× =56(人);在
探究一分层抽样的概念
【例1】 某中学有老年教师20人,中年教师65人,青年教师95人.为
了调查他们的健康状况,需从他们中抽取一个容量为36的样本,则
合适的抽样方法是(
)
A.抽签法
B.系统抽样
C.分层抽样 D.随机数法
解析:由于老年教师、中年教师和青年教师的身体情况会有明
显的差异,所以要用分层抽样.故选C.
总体中先剔除1个个体,求得样本容量为
.
错解12或18或36.
错因分析没有考虑样本容量为n+1时的变化情况而致错.
正解:总体容量N=36.
36

04分层抽样

04分层抽样

一、比例配置
Y 的估计 nh 1 y st Wh yh h 1 h 1 n nh 1 fh 2 V ( y st ) W Sh nh h 1
L 2 h L L
1 L nh yhi n yhi ( y ) i 1 h 1 i 1
nh
nh 1 f 1 f 2 Wh Sh nh n h 1 n
hi

4. 比例的估计
估计量 方差 pst Wh ph ,
h 1 L 2 h L
是 P 的U.E. ;
N h nh Ph (1 Ph ) V ( pst ) W Nh 1 nh h 1 1 fh Nh W Ph (1 Ph ) ; ( 1) nh Nh 1 h 1
2 2 (2) 若 nh 1,此时无法用sh 估计 Sh,这种情况后文讨论。
(3) yst 的标准误为: yst v( yst ) 。 se
二、分层随机抽样
2. 估计 Y ˆ 估计量 Yst N y st N h yh , 是 Y 的U.E.;
h 1 L
方差
2 ˆ V (Yst ) N hV ( yh ) h 1 L 2 Sh N h ( N h nh ) ; nh h 1
三、应注意的一些技术问题
1. 如何分层?分成多少层?
根据方便实施的原则。可按现成的类型、行政区 划、行业等等标准分层。 根据所需信息的要求分层。 根据有利于提高精度的原则分层。
2. 理论上,分层抽样事先必须明确:
各层是如何分割的,每层的单元数有多少? 总的样本容量是多少? 各层分配到的样本容量是多少?
W P (1 P )
h 1 L h h h
L

分层抽样 课件

分层抽样  课件

【思维·引】当总体由差异明显的几部分组成时,该样 本的抽取适合用分层抽样,结合题目中的四个选项及分 层抽样的特点可对题目作出判断.
【解析】1.选C.教师各部分之间有明显的差异,所以适 合分层抽样. 2.选B.A中总体中的个体无明显差异且个数较少,适合 用简单随机抽样;C和D中总体中的个体无明显差异且个 数较多,适合用系统抽样;B中总体中的个体差异明显, 适合用分层抽样.
分层抽样
1.分层抽样 一般地,在抽样时,将总体分成互不交叉的层,然后按照 一定的比例,从各层独立地抽取一定数量的个体,将各 层取出的个体合在一起作为样本,这种抽样的方法是一 种分层抽样.
【思考】 在什么情况下适用分层抽样? 提示:当总体是由差异明显的几部分组成时,往往选用 分层抽样的方法.
2.分层抽样的实施步骤 第一步,按某种特征将总体分成若干部分(层). 第二步,计算抽样比.抽样比= 样本容量 .
A.3
B.4
C.5
D.6
【思维·引】观察特征→确定抽样方法→求出比例→ 确定各层样本数→从各层中抽样→成样
【解析】选B.根据分层抽样的特点可知,抽样比例为
12 1 ,则应抽取的中型城市数为16× 1 =4.
48 4
4
【内化·悟】 设计分层抽样问题时,各层之间抽样方法有什么共同点? 各层抽样时方法必须一样吗?
类型一 分层抽样概念理解
【典例】1.某中学有老年教师20人,中年教师65人,青
年教师95人.为了调查他们的健康状况,需从他们中抽
取一个容量为36的样本,则合适的抽样方法是 ( )
A.抽签法
B.系统抽样
C.分层抽样
D.随机数法
2.下列问题中,最适合用分层抽样抽取样本的是( ) A.从10名同学中抽取3人参加座谈会 B.从参加模拟考试的1 200名高中生中随机抽取100人 分析试题作答情况 C.从1 000名工人中,抽取100名调查上班途中所用时间 D.从生产流水线上,抽取样本检查产品质量

(04)第4章+抽样与抽样分布

(04)第4章+抽样与抽样分布

4-6
统计学
STATISTICS
例题分析
♦ 假定我们刚刚已取了飞机制造所用的铆钉的25个 假定我们刚刚已取了飞机制造所用的铆钉的25个
一组的样本。检测铆钉的抗剪强度,破坏每个铆 钉所需的力是响应变量。对这组样本,可以求得 各种描述性的测量(均值、方差等)。 ♦ 然而,我们的感兴趣的是总体,并不是样本自身。 被测试的铆钉在测试时已被破坏,不能再用在飞 机的制造上,所以我们肯定不能测试所有的铆钉。 我们必须从这组样本或几组这样的样本来决定总 体的某些特性。 ♦ 因此,我们必须设法推断信息,也即基于样本的 观测结果作出总体的推断
(例题分析) 例题分析)
计算出各样本的均值,如下表。 计算出各样本的均值,如下表。并给出样本均 值的抽样分布
4 - 32
样本均值的抽样分布
统计学
STATISTICS
(例题分析) 例题分析)
【例】设一个总体,含有4个元素(个体) ,即总体单位 设一个总体,含有4个元素(个体) 数N=4。4 个个体分别为x1=1,x2=2,x3=3,x4=4 。总 个个体分别为x 体的均值、 体的均值、方差及分布如下 总体分布
4 - 17
统计学
STATISTICS
分层抽样
分层抽样
统计学
STATISTICS
(stratified sampling) sampling)
♦ 分层抽样:在抽样之前先将总体的单位按 分层抽样:
某种特征或某种规则划分为若干层(类), 然后从不同的层中独立、随机地抽取一定 数量的单位组成一个样本,也称分类抽样 数量的单位组成一个样本,也称分类抽样 sampling) (stratified sampling) ♦ 在分层或分类时,应使层内各单位的差异 尽可能小,而使层与层之间的差异尽可能 大

《分层抽样的方法》课件

《分层抽样的方法》课件
分层抽样通过考虑不同层之间的差异 ,能够更准确地估计总体参数,提高 样本的代表性和降低抽样的误差。
分层抽样的特点
针对性 灵活性 高效性 可靠性
分层抽样能够针对不同特征或属性的群体进行有针对性的抽样 ,从而提高样本的代表性和准确性。
分层抽样可以根据研究目的和实际情况灵活地选择分层依据, 如年龄、性别、地区、职业等。
分层抽样可以减少总体样本量,提高抽样的效率,降低调查成 本。
分层抽样通过考虑不同层之间的差异,能够更准确地估计总体 参数,提高样本的可靠性。
分层抽样的应用场景
社会调查
在社会调查中,分层抽样常用于调查 不同群体或地区的特定问题,如人口 普查、消费者调查等。
医学研究
在医学研究中,分层抽样常用于临床 试验、流行病学调查等领域,以提高 样本的代表性和准确性。
简单随机抽样
简单随机抽样样本代表性好,但当总体规模 较大时,实施难度较大。
整群抽样
整群抽样实施方便,但样本代表性取决于群 内差异的大小。
04
分层抽样的应用案例
某地区居民收入情况的分层抽样调查
总结词
通过分层抽样调查,了解该地区居民收入分 布情况,为政府制定相关政策提供依据。
样本抽取
在每个层次内随机抽取一定数量的样本,确保样本 的代表性。
确定调查目标
了解该企业员工对工作环境、福利待遇等方面的满意度 。
划分层次
根据员工的职位、部门等因素,将调查总体划分为若干 个层次。Fra bibliotek样本抽取
在每个层次内随机抽取一定数量的样本,确保样本的代 表性。
数据收集与分析
收集样本数据,进行统计分析,得出各层次员工满意度 情况和总体平均水平。
报告撰写
撰写调查报告,将结果呈现给企业相关部门,为企业改 进管理提供依据。

数学教材梳理分层抽样

数学教材梳理分层抽样

庖丁巧解牛知识·巧学一、分层抽样的概念当已知总体由差异明显的几部分组成时,不宜用简单随机抽样和系统抽样,为了使样本更能充分地反映总体的情况,应将总体分成互不交叉的几部分,然后按照各部分所占的比例,从各部分中独立抽取一定数量的个体,再将各部分抽出的个体合在一起作为样本,这种抽样方法叫做分层抽样。

其中所分成的每一部分叫层.根据定义可知,分层抽样使用的前提是总体可以分层,层与层之间有明显的区别,互不重叠,而层内个体间差异很小,每层中所抽取的个体数可按各层个体数在总体中所占的比例抽取,也就是各样本容量。

这样抽取层抽取的比例都等于样本容量在总体中的比例,即总体容量能使所得到的样本结构与总体结构基本相同,可以提高样本对总体的代表性.深化升华分层抽样具有以下主要特点:(1)适用于总体由差异明显的几部分组成的情况;(2)在每一层进行抽样时,采用简单随机抽样或系统抽样;(3)它能充分利用已掌握的信息,使样本具有良好的代表性;n。

而且在(4)它也是等可能性抽样,每个个体被抽到的可能性都是N每层抽样时,可以根据具体情况采用不同的抽样方法.二、分层抽样的一般步骤分层抽样的操作步骤是:(1)分层:将总体按某种特征分成若干部分。

(2)确定比例:计算各层的个体数与总体的个体数的比。

样本容量计算出抽样比k=总体容量(3)确定各层应抽取的样本容量。

(4)在每一层进行抽样(各层分别按简单随机抽样或系统抽样的方法抽取),综合每层抽样,组成样本.(5)汇合成样本.学法一得①分层抽样时,各部分抽取的个体数与这一部分个体数的比等于样本容量与总体的个体数的比,每一个个体被抽到的可能性都是相等的;每一层抽样中采用简单随机抽样或系统抽样。

②由于分层抽样充分利用了我们所掌握的信息,使样本具有较好的代表性,而且在各层抽样时可以根据具体情况采取不同的抽样方法,所以分层抽样在实践中有着非常广泛的应用。

三、三种抽样方法的比较在具体情景中,需要我们准确地选择适当的抽样方法进行抽样。

《高三数学分层抽样》课件

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高三数学分层抽样
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目录
• 分层抽样的概念 • 分层抽样的方法 • 分层抽样的步骤 • 分层抽样的优缺点 • 分层抽样的案例分析
01 分层抽样的概念
分层抽样的定义
分层抽样是一种统计学方法,其基本思想是将总体分成若干层,然后从各层中独立抽取样本。在每一 层中,样本是从该层的总体中随机抽取的。分层抽样通常用于当总体包含具有不同特征或不同行为的 子集时,为了使样本更具代表性,需要从每个子集中抽取样本。
特点
适用于群体内部差异较小、群体间差异较大的情况。
实例
在某地区的高中生中,按照学校进行分层,然后在每个学校内按照 一定的规则抽取若干个班级作为样本。
03 分层抽样的步骤
确定研究总体和样本
研究总体
在分层抽样中,首先需要明确研 究的目标总体,即所有可能被抽 取的个体集合。
样本
从研究总体中抽取的一部分个体 ,用于代表总体进行研究。
确定分层标准并进行分层
分层标准
根据研究目的和总体特征,选择适当 的分层标准,如性别、年龄、地域等 。
分层
将总体按照分层标准划分为若干个子 集,每个子集称为一层。
在各层中独立抽取样本
独立抽取
在每一层中,独立进行样本的抽取,确保各层之间的样本相 互独立。
样本量
根据各层在总体中的比例,确定各层的样本量,确保样本的 代表性。
分层抽样的关键在于将总体分成不同的层,每一层包含具有相似特征或行为的个体。在每一层中,随 机抽样的方法与简单随机抽样类似。通过分层抽样,可以更准确地估计总体参数,并减少由于样本偏 差引起的误差。
分层抽样的特点
01
提高样本代表性
分层抽样能够提高样本对总体的代表性,特别是在总体结构复杂、差异

04第四节分层抽样

04第四节分层抽样
ˆ ) V ( y ) W 2V (Y V (Y h ˆh ) st st
L h
ˆ) V ( Y 式中 h 是第h层总体均值估计量的方差。

对于分层随机抽样,则有:
L 1 fh 2 1 1 2 S h Wh 2 ( V ( y st ) Wh )S h nh nh N h h h
hi
第 h 层的总体均值;
1 yh nh
2 h
y
hi
第 h 层的样本均值; 第 h 层的总体方差; 第 h 层的样本方差。
1 Nh 2 S ( Y Y ) hi h N h 1 i 1
1 nh s ( y hi yh ) 2 nh 1 i 1
2 h
L Nh
Y = y hi 为总体总量;

Ph (1 Ph ) N h ( N h nh ) nh h
L
h
四、方差的估计量 按上述方法确定估计量的方差时,要求各层的总体方差应 事先已知,但实际工作中,各层的总体方差又常常是未知 的,此时,一般可用对应的各层样本方差替代,以对估计 量的方差作出估计。

此时:
l 1 fh 2 Wh sh 1 L 2 ˆ V ( yst ) Wh sh Wh sh nh nh N h h h L 2
h
L
为各层内成数方差的平均。



(二)最优分配 1、一般情形 在分层随机抽样中,在给定的费用条件下,使估计量的方 差达到最小,或在精度要求(常用方差表示)一定条件下, 使总费用最小的各层样本量的分配称为最优分配。 在分层随机抽样中,费用函数可能是简单线性的,也可能 是其它复杂形式,这里主要考虑简单线性的费用函数:

分层抽样 课件

分层抽样 课件

A.方法2,方法1,方法3 B.方法2,方法3,方法1 C.方法1,方法2,方法3 D.方法3,方法1,方法2 解析:结合简单随机抽样,系统抽样,分层抽样的 含义判断方法1是简单随机抽样,方法2是系统抽样, 方法3是分层抽样. 答案:C
1.对于分层抽样中的比值问题,常利用以下关系式巧解: (1)总样体本的容个量数nN=各层 该抽 层取 的的 个个 体体 数数; (2)总体中某两层的个体数之比=样本中这两层抽取的个 体数之比.
[一点通] 利用分层抽样抽取样本的操作步骤为: (1)将总体按一定标准进行分层; (2)计算各层的个体数与总体的个体数的比; (3)按各层的个体数占总体的比确定各层应抽取的样本容量; (4)在每一层进行抽样(可用简单随机抽样或系统抽样); (5)最后将每一层抽取的样本汇总合成样本.
4.一个单位有职工800人,其中具
(2)总体由差异明显的两个层次组成,需选用分层抽样. ①确定抽取个数.因为3100=3,所以甲厂生产的应抽取 231=7(个),乙厂生产的应抽取93=3(个); ②用抽签法分别抽取甲厂生产的篮球 7 个,乙厂生产的 篮球 3 个,这些篮球便组成了我们要抽取的样本.
(3)总体容量较大,样本容量较小,宜用随机数表法. ①将300个篮球用随机方式编号,编号为001,002,…,300; ②在随机数表中随机的确定一个数作为开始,如第8行第29列 的数“7”开始.任选一个方向作为读数方向,比如向右读; ③从数“7”开始向右读,每次读三位,凡不在001~300中的 数跳过去不读,遇到已经读过的数也跳过去不读,依次得到 10个号码,这就是所要抽取的10个样本个体的号码.
教师:112×18=14(人), 后勤人员:32×18=4(人); 第三步,在各层应用简单随机抽样的方法抽取相应的人数; 第四步,将各层抽取的人组成样本.

社会调查方法04抽样

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。

分层抽样》课件

分层抽样》课件

分层抽样的特点
提高样本代表性
分层抽样能够根据不同特征将总 体划分为不同的层,使得每个层 内部的差异较小,从而提高样本
的代表性。
降低抽样误差
分层抽样通过在每个层内进行随机 抽样,可以减少总体内部的变异, 从而降低抽样误差。
便于统计分析
分层抽样可以提供各层的样本数据 ,便于进行更细致的统计分析,以 了解不同特征对总体参数的影响。
SAS
SAS是一款高度可定制的统计分 析软件,同样支持分层抽样。它 提供了广泛的编程语言和函数库 ,适用于高级用户和开发人员。
软件实现分层抽样的基本流程
1. 确定分层变量 根据研究目的和数据特征,选择 适当的分层变量,通常是能够代 表研究对象的某些特征或属性的 变量。
4. 汇总结果 将各层抽取的样本汇总,形成最 终的分层抽样样本。
2. 确定各层的样本量 根据研究目标和资源限制,为每 个分层变量确定适当的样本量。
3. 随机抽取样本 在每个分层中,使用随机抽样的 方法抽取样本。可以使用软件提 供的随机数生成器或随机排序功 能来实现。
分层抽样软件的实际应用案例
市场调研
在市场调研中,分层抽样常用于了解不同消费群体的需求和 行为特征。例如,可以根据性别、年龄、收入等分层变量抽 取样本,以更准确地估计整体市场的需求和趋势。
提高样本利用率
便于数据分析和解读
分层抽样可以根据不同层的特点采用不同 的抽样方法和样本量,从而提高样本利用 率。
分层抽样所得数据具有更好的结构化和可 解释性,便于进行数据分析和解读。
分层抽样的局限性
层间差异过大致使样本代表性不足
01
如果各层之间的差异过大,会导致某些层中的样本无法代表整
个总体,从而影响样本的代表性。

分层抽样课件

分层抽样课件

分层抽样允许我们计算各层的抽样误差, 并根据各层在总体中的权重对样本进行加 权,从而得到更准确的总体估计。
提高样本多样性
便于实施和管理
分层抽样能够从不同的层中抽取样本,增 加样本的多样性,有助于发现不同群体之 间的差异。
分层抽样可以根据不同的特征进行分层, 使得抽样过程更加方便、高效,也便于对 样本进行管理和分析。
确定分层标准并进行分层
选择分层依据
选择合适的分层依据是分层抽样的关 键,分层依据应与研究目标紧密相关 ,能够使各层内的变异最小化而层间 的变异最大化。
对总体进行分层
评估层间方差
计算各层之间的方差,以评估分层的 效果,如果层间方差较大,说明分层 效果好,反之则需重新考虑分层标准 。
根据分层依据将总体划分为若干个层 次或子总体,确保各层之间具有明显 差异。
R软件实现
• sample <- svysample(data, size = sample_size)
R软件实现
```
其中,`dataset_name`是原始数据集的名称,`sample_size`是所需的样 本数量,`strata_variable`是分层变量。
运行上述代码后,R将自动进行分层抽样并生成相应的数据集。
后选择“数据集”。
在数据集编辑器中,选择“数 据”菜单下的“选择”选项,
然后选择“随机样本”。
在“随机样本”对话框中,选 择“分层抽样”选项,并设置 相应的分层变量和样本数量。
点击“确定”按钮,SPSS将 自动进行分层抽样并生成相应
的数据集。
SAS软件实现
• 打开SAS软件,在命令窗口中输入以下命令
市场调研
提高精度
分层抽样能够提高市场调研的精度,帮助企业更准确地评 估市场份额、预测销售趋势等。这有助于企业做出更明智 的决策,提高市场竞争力。

分层抽样 课件

分层抽样   课件

规范解答:(1)由于这次活动对教职员工、初中生和高中生产生的影响不会相同, 所以应当采取分层抽样的方法进行抽样. 因为样本容量=120,总体个数=500+3 000+4 000=7 500,
则抽样比: 120 = 2 , 7500 125
所以有 500× 2 =8;3 000× 2 =48;4 000× 2 =64,
方法技巧 选择抽样方法的规律 (1)当总体容量较小,样本容量也较小时,制签简单,号签容易搅匀,可采用抽 签法. (2)当总体容量较大,样本容量较小时,可采用随机数法. (3)当总体是由差异明显的几部分组成时,可采用分层抽样.
(2)已知各层个体数之比为 m1∶m2∶…∶mk,样本容量为 n 时,每层抽取的个体数为
ni=n×
m1
mi m2 …
mk
.(i=1,2 某学校有在职人员160人,其中行政人员有16人,教师有112人,后勤 人员有32人.教育部门为了了解学校机构改革意见,要从中抽取一个容量为20 的样本,试确定用何种方法抽取,并写出抽样过程.
(3)分层抽样中每个个体被抽到的机会均相等,且为 n ,弄清这一点才能进行分层 N
抽样.
题型二 抽样方法的选择
【例2】 某中学举行了为期3天的新世纪体育运动会,同时进行全校精神文 明擂台赛.为了了解这次活动在全校师生中产生的影响,分别在全校500名教 职员工、3 000名初中生、4 000名高中生中做问卷调查,如果要在所有答卷 中抽出120份用于评估. (1)应如何抽取才能得到比较客观的评价结论?
N
③确定第i层应该抽取的个体数为ni=Ni·k(Ni为第i层所包含的个体数),使得 各ni之和为n;
④按步骤③中确定的个体数在各层中随机地抽取个体,合在一起便得到容量 为n的样本. 3.分层抽样的特点 (1)不放回抽样; (2)每个个体被抽到的可能性相等. (3)总体由差异明显的几部分组成、分层按比例抽取.

04第四章分层抽样1396

04第四章分层抽样1396
N1 N2 NL N
从每层中抽取一个子样本,而且抽样在各层中独立进行, 若各层内样本量分别用n1, n2 ,表, n示L ,则将这些子样本合起来 就是从总体中所抽取的一个样本。其样本容量 显然n满 足: n1 n2 ,对nL于分n 层抽样,经常使用下列一些符号:
N h 第h 层总体中的单位数; nh 第h 层样本中的单位数;
S
2 h
1 Nh 1
Nh
(Yhi
i 1
Yh )2
第h 层的总体方差;
sh2
1 nh 1
nh i 1
( yhi
yh )2
第h 层的样本方差。
L Nh
Y =
yhi 为总体总量;
h1 i1
L表示分层的层数; h表示层的编号(h=1,2,3,…,L);
二、估计量
1、总体均值的估计量
在分层抽样中,总体均值 Y的估计量一般用 y表st 示,它是各 层总体均值 的Y估h 计量按层权 的W加h 权平均,即:
Yh 第h 层的总体总量;
yh 第h 层的样本总量;
Yhi 第h 层第i 个总体单元(单位)的取值;
i yhi 第h 层第 个样本单元(单位)的取值;
Wh
Nh N
第h 层的总体层权;
fh
nh Nh
Yh
1 Nh
Nh
Yhi
i 1
第h 层的总体均值;
第h 层的抽样比;
1 nh
yh nh i1 yhi 第h 层的样本均值;
当用样本资料估计方差V (Pˆ时st ) ,可将
用 Ph (1 Ph) nh
替ph代L h
Wh 2 (1
fh )
ph (1 ph ) nh 1
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第四章 分层抽样
第一节 第二节 第三节 第四节
分层抽样概述 总体参数的估计 总样本量的分配 分层与提高精度
第一节 分层抽样概述
分层抽样是在抽样之前,先将总体按一定标志划分为若 干个层(组),然后在各层内分别独立地进行抽样。由 此所抽得的样本称之为分层样本。各层所抽的样本也是 互相独立的。
分层抽样具有以下特点:
①分层抽样能够充分地利用关于总体的各种已知信息进行 分层,因此抽样的效果一般比简单随机抽样要好。但当对 总体缺乏较多的了解时,则无法分层或不能保证分层的效 果。
②在分层抽样中,总体的方差一般可以分解为层间方差和 层内方差两部分。由于分层抽样的误差只与层内差异有关, 而与层间差异无关,因此,分层抽样可以提高估计量的精 度。
满足下述条件时,分层在精度上会有很大的得益: ①总体是由一些大小差异很大的单元组成的,即总体差异
大; ②分层后,每层所包含的总体单元数应是可知的,也即分
层后各层的权重是确知的或可以精确估计的; ③要调查的主要变量(标志)与单元的大小是密切相关的; ④对单元的大小有很好的测量资料可用于分层,也即分层
⑥分层抽样中除了可以推断总体参数外,还可以推断各不 同层的数量特征,并进一步作对比分析,从而满足不同方 面的需要,也能帮助人们对总体作更全面、更深入的了解。 但对各层的估计缺乏精度保证。
⑦分层抽样调查实施中的组织管理及数据收集和汇总处理 可以分别在各层内独立地进行,因此较之简单随机抽样更 方便。
2
(
1 nh
1 Nh
)Sh
2
L Wh 2 Sh 2 1
二、估计量
1、总体均值的估计量
在分层抽样中,总体均值 Y的估计量一般用 y表st 示,它是各 层总体均值 的Y估h 计量按层权 的W加h 权平均,即:
Yˆst
y st
L WhYˆh
h 1
1 N
L N hYˆh
h 1
如果得到的是分层随机样本,则总体均值 Y的简单估计为:
一般情况下:
y st
N h 第h 层总体中的单位数; nh 第h 层样本中的单位数;
Yh 第h 层的总体总量;
yh 第h 层的样本总量;
Yhi 第h 层第i 个总体单元(单位)的取值;
i yhi 第h 层第 个样本单元(单位)的取值;
Wh
Nh N
第h 层的总体层权;
fh
nh Nh
第h 层的抽样比;
1 Nh
⑧分层抽样中,由于各层的抽样相互独立,互不影响,且 各层间可能有显著的不同,因此,对不同层可以按照具体 情况和条件分别采用不同的抽样和估计方法进行处理,从 而提高估计的精确度。
⑨当总体有周期现象时,用分层比例抽样法可以减少抽样 方差。
⑩分层抽样中在进行分层时,需收集可用于分层的必要的 各种资料,因此可能会增加一定的额外费用。同时,分层 抽样中,总体参数的估计以及各层间样本量的分配、总样 本量的确定等都更为复杂化。
也Yˆh 相互独立,因此总体均值 估Y计量的方差是总体各层均 值估计量方差的加权平均,即
式中
V (Yˆst ) V ( yst ) L Wh2V (Yˆh )
h
V是(Yˆ第h ) h层总体均值估计量的方差。
对于分层随机抽样,则有:
V ( yst )
L h
Wh
2
1
n
f
h
h
Sh2
L h
Wh
L
Yˆst Nyst N h yh
h
3、总体比例P的估计量
按照总体均值估计量的公式,可推出总体比例(成数)P 的估计量为:
L
L
Pˆst Wh Pˆh Wh ph
h
h
可以证明,在分层随机抽样中,yst是Y 的无偏估计量,Yˆ是 Y 的无偏估计量,Pˆs是t P的无偏估计量。
三、估计量的方差 1、总体均值估计量的方差 对于一般的分层抽样,由于各层的抽样是相互独立的,诸
如果每层中的抽样都是简单随机的,则这种抽样就叫做 分层随机抽样。由此所得到的样本称做分层随机样本。
分层时应遵循“尽可能使层内差异小,而使层间差异大” 的原则,同时要使分层的结果既无重复又无遗漏。
进行分层抽样时应注意:①层内抽样设计的选择;②分 层变量的选择;③各层样本量的分配;④层数;⑤层的 分界。以前只重视③,近年来h1
1 N
L
Nh yh
h1
y st
y
1 n
L
nh yh
h 1
原果这因每种在层情于都况权有称数为yst问n按h题/比n。或例在N分hy/中配stN ,的,每分nhn即h/层层N都抽h ,有样n /则精,N 确各完的层全权的fh 相数抽等f样N于h比。/ N相如y。
同。
2、总体总和Y的估计量 有了总体均值的估计量,就可推出总体总和的估计量:
变量容易确定。
第二节 总体参数的估计
一、分层抽样相关符号说明 在分层抽样中,先将含有 N个单位的总体分成分别含有
N1, N2 ,个 单, N位L 的 层,这L 些层之间互不重复,且有:
N1 N2 NL N
从每层中抽取一个子样本,而且抽样在各层中独立进行, 若各层内样本量分别用n1, n2 ,表, n示L ,则将这些子样本合起来 就是从总体中所抽取的一个样本。其样本容量 显然n满 足: n1 n2 ,对nL于分n 层抽样,经常使用下列一些符号:
Yh
Nh
Yhi
i 1
第h 层的总体均值;
yh
1 nh
nh
yhi
i1
第h 层的样本均值;
S
2 h
1 Nh 1
Nh i1
(Yhi
Yh )2
第h 层的总体方差;
sh2
1 nh 1
nh i1
( yhi
yh )2
第h 层的样本方差。
L Nh
Y = yhi 为总体总量; h 1 i1
L表示分层的层数; h表示层的编号(h=1,2,3,…,L);
③由于分层抽样是在每层内独立地进行抽样,因此,使得 分层样本能够比简单随机样本更加均匀地分布于总体之内, 所以其代表性也更好些。
④分层抽样的随机性具体体现在层内各单元的抽取过程之 中,也即在各层内部的每一个单元都有相同的机会被抽中, 而在层与层之间则是相互独立的。
⑤分层抽样适合于调查标志在各单元的数量分布差异较大 的总体。因为对这样的总体进行合理的分层后可将其差异 较多地转化为层间差异,从而使层内差异大大减弱。
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