抽样方法的大类
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抽样方法可分为两大类:
1.随机抽样(Probability-Sampling),即在抽样时,母群体中每一个抽样单位被选为样本之机率相同。
随机抽样具有健全之统计理论基础,可用机率理论加以解释,是一种客观而科学的抽样方法,在市场调查中通常都用随机抽样。
2.非随时抽样(Non-Probabity-Sampling),在抽样时,抽样单位被选为样本之机率为不可知。
非机率抽样之种类,主要有四种:
(1).便利抽样(Convenience Sampling)
在样本之选择只考虑到接近样本或衡量便利。
如访问过路行人即为一例。
(2).配额抽样(Quota Sampling)
a选择「控制特征」,作为将母体细分类之标准。
b将母体细分为几个子母体,按比较分配各子母体样本数大小。
c访查员有极大自由去选择子母体中之样本个体,只要完成配额调查,即告完成。
此一方法因调查偏好及方便,丧失精确度。
抽样配额分配表,此配额由访问员选定,不做任何修正。
(3).判断抽样(Judgement Sampling)
在母体之构体极不相同且样本数很小之时,根据抽样设计者之判断来选择样本个体,设计者必须对母体有关特征具有相当了解。
在编制物价指数时,有关产品项目选择及样本地区之决定,即采用判断抽样。
(4).雪球抽样(Snowball Sampling)
利用随机方法或社会调查选出原始受访者。
再根据原始受访者提供信息去取得其它受访者。
本法之目的乃母体很难寻找或十分稀少。
例如单亲家庭计抽样属之。
随机抽样之种类有:
1.简单随机抽样(Simple random Sampling)
母体中全部个体,完全委诸均匀机率分布抽取样本,使每一个体被抽出之机率均为己知且相等。
简单随机抽样为其它各种随机抽样方法之基础。
简单随机抽样法样本之取得,对母体编号后以利用随机数表依机率抽取。
假定由2000名调查对象,以随机数表随机抽取150名样本,其抽样步骤如下:
(1)将2000名调查对象,由0001编至2000等2000个连续编号。
(2)由随机数表,利用抽签方法选取号码开始点。
例如选取为第十五行第四列。
(3)由设定之起始点,选取号码,选取号码以调查对象之编号位数相同:即1475,9938,4460,0628,....,有效号码样本2000以下。
(4)若抽样单位与随机数表抽样号码条件相同即为样本,大于调查编号,跳过不取。
(5)若逢重复号码,亦应跳过。
(6)依上述方法,连续采用150个号码,即为完成样本选用。
采用简单随机抽样之时机:
(1)母体小,母体名册令人满意且为母体信息唯一来源。
(2)单位访问成本不受样本单位所在地远近之影向。
2.双重抽样(Double Sampling)
先对母群体做一次初步抽样,搜集一些有关母群体之信息,根据所获得之信息,再做一次比较精密之抽样。
通常对母群体认识极为贫乏之下,可用本法。
第一次抽样,因所要信息较少,故样本数通常较大。
第二次进行比较流入调查,样本数较小。
3.逐次抽样(Sequential Sampling)
此一方式之抽样,开始只抽取少量样本,根据此少量样本之结果来决定是否接受某一假设,或应继续抽取样本,直到能够决定接受或摈弃假定为止。
逐次抽样法应是费用较低且实用的一种方法。
4.分段抽样(Subsampling)
先由一母体中抽取n个单位随机样本(PUS),再由PUS中抽出m个单位(SSU),就SSU进行调查,称二段抽样。
若续从SSU抽取更小单位进行调查,称为三段抽样。
三段以上,称多段调查。
分段抽样之调查费用节省且处理方便,应用范围很广,且有限母群体或无限母群体,均可采用。
二段抽样法样本数分配实例
5.分层抽样(Stratified Sampling)
先设立目的及某种分类标准分为若干组或若干类,此组类称为层,然后将母群体之各个体分别编入相当层中,再由各层中以简单抽样或系统抽样法选取适量样本之方法。
分层之基础有赖抽样设计者之经验及判断。
理想上分层之数目愈多愈好。
因为层数愈多,每层之样本单位愈相似,样本估计值之精确度愈高。
但成本与疾率之考虑,层数不宜超过六层。
分层抽样图标
6.群集抽样(Cluster Sampling)
在本法抽样是以随机选出一群,一群为单位,不是个别单位。
群集抽样之优点简便易行,经济省事。
但是易产生抽样误差危险性很大。
群集抽样图标
7.系统抽样(Systematic Sampling)
将母群体之每单位加以编号,先计算样本区隔,在1~N/n间随机选出一个号码作为第一个样本单位,依定距循序抽出样本。
此法优点,抽样操作简单。
有发生抽样误差的可能为其缺点。
8.复合抽样(Replicated Sampling)
将母体分为若干层,用系统抽样法选取样本。
因此有分层抽样及系统抽样优点。
抽样调查方法一览图。