护理研究 第五章 总体和样本

第五章 总体和样本
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第一节 基本概念
总体(population)是根据研究目的确定的 具有相同性质的个体所构成的全体。
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一、总体

一般我们把研究对象的全体称为总体（或 母体），而把每一个研究对象称为个体. 例 如，在研究某灯泡厂生产的灯泡质量时， 该厂生产的灯泡全体构成的一个总体，其 中每只灯泡都是个体；研究某班高等数学 课程的成绩时，该班每个同学都是个体， 全体同学构成一个总体.

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层(strata): 是指一个总体以某种特定的 标准将其分为互相不包含的部分, 分层常 在抽样过程中应用 随机化(randomization): 随机抽样: 总体中的每个研究个体有同等 的被抽取的机会 随机分组: 研究对象有均等的机会被分配 至各组
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第二节 抽样的过程及方法

概率抽样法（probability sampling）： 调查者用客观、随机的方法抽取样本。
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概率抽样
3、分层抽样（stratified sampling）又称 分类抽样：当研究的变量在总体中的不同层 次有不同的分布时，需要采用分层抽样。 （先分层再抽签） 指先按照与研究目的明显有关的某种特征 将总体分为若干层,再从每一层内随机抽取 一定数量的观察单位，合起来组成样本。
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概率抽样
4、整群抽样（cluster sampling）是指将 总体中所有的个体按某种属性分成若干个 群体，再从所有的群体中随机抽取部分群 体构成样本（以群为单位抽签） 适用范围：无法进行其他方法的概率抽样； 总体中的个体不明确 优点: 易于实施，节省人力、物力 缺点：群间差异大时，可加大抽样误差
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概率抽样
1、单纯随机：单纯随机抽样是指将所有的有 限总体中的观察对象统一编号，再按照随 机数字表或抽签等方法抽取一部分样本。 （抽签法） 抽签法 随机数字表法
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概率抽样
2、系统随机（先确定间隔大小再抽签决定 第一个调查对象） 系统抽样（systematic sampling）： 又称等距抽样或机械抽样，是指按照一 定的顺序，机械地每隔若干个单位抽取 一个单位的方法称为系统抽样 确定抽样间隔(H)=N/n 随机确定K
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总体标准差（σ）: σ越大，观察值的变 异程度大，所需的样本越大 容许误差的δ：既预计样本统计量和相应 总体参数的最大相应误差控制在什么范 围，常取可信区间长度之半。在其他条 件确定的情况下，容许的误差越小，样 本含量大；容许的误差越大，样本含量 越小。
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样本含量估计



计量资料，设计严谨，误差小，样本含 量可小于30 计数资料：样本要大，严格控制误差， 也需30~100例 可查表或用公式计算
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第三节 样本量估计


检验水准，α（ 犯假阳性错误的概率），如错 误地把无效的治疗方案判为有效的危险性，一 般错误定为0.05，也可定为0.01。 α越小， 所需样本含量越大 检验效能（ 1-β ） ， （β）二类错误出现概 率 ， 犯假阴性错误的概率，如错误地把有效 的治疗方案判为无效的危险性一般情况β=0.2 或0.1或0.05，即80%、90%或95%把握度， 把握度高，样本数就大。

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基本概念
样本（sample）是从总体中随机抽取的部分 观察单位 抽样(sampling) 指从总体抽取部分个体的过 程 样本含量(sample size): 样本所包含观察单 位的数目
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样本的选取应注意什么问题？
• 一是要留意样本在总体中是否具有代表 性， • 二是样本容量必须足够大， • 三是注意样本避免遗漏某一群体
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样本


我们知道，研究总体离不开研究它的体．但在 许多实际问题中，不可能对所有个体逐一进行 研究，而只能从总体中抽取一部分个体进行观 察（或试验），根据对这部分个体的观察结果 来推断总体的分布情况． 一般地，如果从总体中按一定规则抽取n个个 体进行观察（或试验），则称这n个个体为总 体的一个样本（Sample），样本中所含个体 的数目n称为样本容量（Sample Size），抽 取一个样本的过程称为抽样（Sampling）． 6
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非概率抽样
1. 方便抽样（accidental sampling）：指 用最容易找到的人或物作为研究对象；优 点是简便易行，缺点是样本的代表性差 2. 配额抽样(quota sampling)：是根据总 体内有层次性的特点，利用总体内各层的 构成比抽取与总体相似的样本
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非概率抽样
3. 主观抽样(purposive sampling)：指研 究者依据自己的专业知识和经验以及对调查 总体的了解,有意识选取研究对象 4. 网络抽样（network sampling）:利用社 会网络的优势和朋友间具有共性的特点来进 行抽样
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