第11章 抽样设计
抽样设计培训课件
。样本偏差属于非抽样误差。
二、抽样程序
• 1、定义总体 • 2、识别抽样框 • 3、确定抽样方法和样本容量 • 4、执行抽样计划
定义总体
• 定义总体单元：个人、家庭、公司 案例：油田地质资料服务
• 设定总体边界：地域因素、人口统计因素、使用情况。 例如：18岁以上，在过去三个月里至少喝过一次白酒，长久
t X ~ t(n 1)
Sn
3. 总体均值 在1-置信水平下的置信区间为
X t 2
S n
t 分布
分布是类似正态分布的一种对称分布，它通常要比正 态分布平坦和分散。一个特定的分布依赖于称之为 自由度的参数。随着自由度的增大，分布也逐渐趋 于正态分布
标准正态分布
标准正态分布
t (df = 13)
1. 容量相同的所有可能样本的样本比例的概率分 布
2. 当样本容量很大时，样本比例的抽样分布可用 正态分布近似
3. 一种理论概率分布 4. 推断总体总体比例的理论基础
样本比例的抽样分布
(数学期望与方差)
1. 样本比例的数学期望
E(P)
2.
样本比例的方差
– 重复抽样
2 P
(1 )
n
E ( P)[1 n
抽样设计
抽样设计
• 第一节 抽样概述 • 第二节 抽样方法 • 第三节 样本容量的确定
第一节 抽样概述
• 一、总体、个体和样本 • 二、抽样程序
一、总体、个体和样本
（概念要点）
总体(Population)：调查研究的事物或现象的全体 个体(Item unit)：组成总体的每个元素 样本(Sample)：从总体中所抽取的部分个体 样本容量(Sample size)：样本中所含个体的数量 抽样误差（Sampling error):样本统计量与总体参数之差，受样本
抽样技术-课件全-抽样技术-第11章全文
CPS的样本轮换具有如下主要特征
1.在任何一个月内，都有八分之一的住户单位第一次接受 调查，八分之一的住户单位第二次接受调查，如此下去
2.每个月都有新的样本组代替从样本中永久退出的老样本 组
3.每个月都有一个样本组在8个月的闲置后重新接受调查。 重新接受调查的样本组代替了刚刚退出，进入闲置期的 样本组
4.设计保证了每个样本单元在两个年份的4个相同月份中 接受调查
5.在连续的两个月内，有四分之三的样本是相同的；在连 续的两年中，有二分之一的样本是相同的。
劳动力特征
3. 抽样时以州为总体，因而设计也是以州为总体的设 计
4. 样本量由变异系数CV及可靠性要求所决定 5. 在失业率为6%的自定义下，各州对变异系数的要求 在8%—9%之间。这样就能保证进行全国估计的变异系 数控制在1.8%之内
11．2．2第一阶段的抽样
第一阶段的抽样涉及三个方面的工作。这些工 作是：初级抽样单元（PSU）的界定；将初级抽 样单元PSU分层；PSU的抽选
11．4．5 广义方差（Generalized Variance）
广义方差函数GVF用于产生人口总量x估计值的估计方差。 函数形式为
Var( Xˆ ) aX 2 bX 式中，a和b是用最小二乘法得到的估计参数。该模型的原理是假定x的方差可以表示为简 单随机样本的方差与设计效应（deff）的乘积。设计效应deff是指某一复杂抽样设计相对于
第11章 设计与方法-美国CPS案例
美国人口现状调查（Current Population Survey，简称CPS）被认为是全国性大规模居 民住户抽样调查的典范。
抽样设计
抽样设计二、抽样设计（一）抽样调查概述1．概念：从研究对象的总体中抽取一部分单位作为样本进行调查，据此推断有关总体的数字特征。
“总体”是所要调查对象的全体组成的集合，必须具备大量性、同质性、变异性三个特征。
组成总体的各研究对象称为“总体单位”。
“样本”是总体的一部分，是由从总体中按一定程序抽选出来的那部分总体单位所组成的集合。
2．特点有5项：是非全面调查、样本按随机的原则抽取（代表性强）、以抽取的全部样本单位作为一个“代表团”代表总体、样本数量有保证、调查结果的准确程度较高。
因此，抽样调查被认为是非全面调查方法中推算和代表总体最完善、最有科学根据的方法。
3．步骤：界定总体——制订抽样框——分割总体——决定样本规模——确定调查的信度和效度——决定抽样方式——实施调查并推测总体。
（二）概率抽样方法：让总体中的每个单位都有一个已知的、不为零的概率进入样本。
有三个特点：概率抽样以随机原则为基础、必须通过一定的随机化程序来实现、抽样误差是可计算和可控制的。
因此，可排除调查者的主观影响。
具体有以下五种方法：1．简单随机抽样——最基本的抽样也称纯随机抽样，对总体单位不进行任何分组排列，仅按随机原则直接从总体中抽取样本，使总体中的每一个单位均有同等的被抽取机会。
理论上最容易处理，适用于总体规模不太大的情况。
2．等距抽样——广泛应用的抽样也称为系统抽样或机械抽样。
首先它将总体中各单位按一定顺序排列，根据样本容量的要求确定抽选间隔，然后随机确定起点，每隔一定的间隔抽取一个单位。
排序（可按有关标志、无关标志及自然状态排，例如在购买力调查中，按收入多少由低至高排序，也可按户口册、姓氏笔划排。
）——定间隔——随机定起点——等间隔抽样。
按照具体实施等距抽样的做法，等距抽样可分为：直线等距抽样、对称等距抽样和循环等距抽样三种。
等距抽样的主要优点是：第一，易于实施，工作量少。
第二，样本在总体中的分布比较均匀，故而抽样误差小于或至多等于简单随机抽样，即较为精确；因此，等距抽样成为的一种抽样方法。
06-抽样设计
非概率样本的应用
该方法通常用于下列情况：
样本量规模很小时； 探索性研究或研究的初始阶段； 目标总体成员很少或很难寻找； 无法采用概率样本时。
例：百事可乐的免费品尝促销
非概率样本的种类
方便样本(convenience sample)－选择容易 接触的个体作为调查研究对象；
第11章 抽样设计
SAMPLING DESIGN
内容提要
1) 抽样的基本步骤 2) 非概率样本设计 3) 概率样本设计 4) 样本量的的确定 5) 回答率问题
一、抽样的基本概念
抽样(sampling)是根据一定的规则和程 序，从研究总体中抽取其中的一部分样 本的过程。
样本设计过程
1、定义总体 2、确定抽样框 3、确定抽样方法与技术 4、确定样本量 5、实施抽样过程
Quota Sampling
Snowball Sampling
Simple random Systematic
Sampling
Sampling
Stratified Sampling
Cluster Other sampling Sampling Techniques
二ห้องสมุดไป่ตู้非概率样本设计
非概率样本设计(nonprobability sample design)事先并不确定每个样本 单位被抽中的概率。这种样本设计往往 无法排除研究人员偏好对抽样的影响， 也无法估算样本估计值的抽样误差。
2. Information accuracy
Table 11.2 Sample Sizes Used in Marketing Research Studies
Type of Study
抽样设计的理论与方法
抽样设计的理论与方法引言抽样是统计学中常用的一种方法，通过从总体中选择一部分个体进行研究或测量，可以从样本数据中推断总体的特征。
在统计学中，设计抽样方案是至关重要的，因为一个好的抽样设计方案可以保证样本数据的代表性和可靠性。
本文将探讨抽样设计的理论和方法，包括简单随机抽样、系统抽样、分层抽样和群集抽样等。
简单随机抽样简单随机抽样是最基本的抽样方法之一，它的特点是每个个体都有相同的机会被选入样本。
简单随机抽样通常需要使用随机数生成方法来选择样本，确保每个个体都有等概率的机会被选入样本。
简单随机抽样的优点是简单易用，缺点是在总体规模较大时，可能需要耗费较多时间和资源。
系统抽样系统抽样是一种每隔一定间隔选择一个个体作为样本的抽样方法。
系统抽样的优点是相对简单，适用于较大总体规模和较少资源的情况下。
但是，如果总体中存在周期性或规律性的特征，系统抽样可能导致样本的偏倚。
分层抽样分层抽样是将总体分为不同的层级，然后从每个层级中进行随机或系统抽样。
分层抽样的优点是能够更好地保证样本的多样性和代表性。
分层抽样通常用于总体中存在明显差异或特征的情况下，可以在不同的层级上进行单独的分析和比较。
群集抽样群集抽样是将总体分为多个群集，然后从选取部分群集进行研究或测量。
群集抽样适用于总体中的个体存在某种聚集性或社区性的特征的情况下。
群集抽样的优点是可以更好地利用资源和时间，缺点是可能导致样本的相关性增加。
抽样设计的考虑因素在设计抽样方案时，需要考虑以下因素：1.目标：需要明确研究或测量的目标和问题，确定需要从总体中抽取哪些特征和属性。
2.总体规模：需要考虑总体的规模和样本的大小，以保证样本的代表性和可靠性。
3.资源限制：需要考虑时间、人力和物力等资源的限制条件，选择合适的抽样方法和样本大小。
4.总体特征：需要了解总体的特征和分布情况，以选择合适的抽样方法和样本设计。
5.抽样误差：需要考虑抽样误差的大小和控制方法，以保证样本数据的准确性和可靠性。
抽 样 设 计
概述
抽样（Sampling）：
从一个总体（population）中抽取部分具有代 表性的个体作为样本（sample），然后根据对 样本的观测结果去推断总体。
随机取样
总体
（研究对象） 统计推断
样本
（观测对象）
概述
抽样的基本要求是：
确定研究总体范围
“研究者打算将来把结果推广到哪一范围，就应该 在那个范围（总体）内抽样”
优缺点
优点：方便省力； 缺点：样本的代表性差，有很大的偶然性，不能依赖
偶遇抽样得到的样本来推论总体。
判断抽样
内涵：
研究者根据研究的目标和自己主观的分析，来选择和 确定研究对象的方法。
它是“有目的”地选择样本 多用于无法确定总体边界、或总体规模小、调查所涉
及的范围较窄，或调查时间、人力等条件有限而难以 进行大规模抽样的情况。
例子
1936年，美国《文摘》杂志上的一项有关 总统大选的民意调查，调查结果预测兰登将 在总统选举中获胜，罗斯福落选。
但事实正好相反，选举结果是罗斯福当选总 统。
虽然民意调查是随机抽样的，而且样本数也 不少，但调查者的样本主要是从电话号簿和 汽车登记册中抽取的。1936年有电话和汽 车的人仅代表了美国选民中的某个特定阶层， 对于选民总体来说不具有代表性。这次民意 调查的失败在于抽样偏差，样本没有代表性， 抽取的样本在质上与总体特征不吻合。
抽样设计的原则
随机性原则 代表性原则 方向性原则
指决定采用抽样方法时要以研究目的为依据， 从研究课题的实际情况出发，整体上综合考虑 哪种抽样方法最符合研究目标。
可测性原则
指选择抽样方法时要考虑为统计分析提供必要 的数据。
可行性原则 经济性原则
卫生统计学第十一章统计设计
做答人数:0
做对人数:0
所占比例: 0
题号： 3 本题分数： 1.7
下列说法正确的是
A． 因抽样误差随抽样样本含量的增大而减小，所以在抽样研究中总是考虑样本含量越大越好
做答人数:0
做对人数:0
所占比例: 0
题号： 2 本题分数： 1.7
实验设计的四原则是
A． 收集、整理、分析、结论
B． 齐同、对照、重复、随机
C． 设计、操作、计算、推断
D． 对照、随机、操作、归纳
E． 对照、随机、操作、汇总
正确答案： B
D． 分组原则、随机原则、重复原则、均衡原则
E． 对照原则、随机原则、分组原则、均衡原则
正确答案： A
做答人数:0
做对人数:0
所占比例: 0
题号： 12 本题分数： 1.7
将实验和对照在同一受试对象身上进行的对照称为
A． 空白对照
B． 实验对照
做答人数:0
做对人数:0
所占比例: 0
题号： 14 本题分数： 1.7
将受试对象完全随机分配到各个处理组中进行实验观察或分别从不同总体中随机抽样进行对比观察，此种设计为
A． 随机区间设计
B． 完全随机设计
C． 配对设计
D． 配伍组设计
E． 以上均不对
做答人数:0
做对人数:0
所占比例: 0
题号： 7 本题分数： 1.7
抽样调查必须遵循
《抽样设计及》课件
五、总结
本节课的主要内容
总结了课程中涵盖的抽样设计基础知识和常用方法。
抽样设计的优势和局限
讨论了抽样设计的优势和局限，并提供了相应的解决方案。
抽样设计的未来发展方向
展望抽样设计在数据分析和实际应用中的未来发展趋势。
六、参考资料
列出一些有关抽样设计的参考资料，供学习者进一步探索。
1
抽样设计在调查研究中的应用
探讨如何在调查研究中利用抽样设计获取准确的数据。
2
抽样设计在品质控制中的应用
介绍如何使用抽样设计来检测产品质量并实施改进措施。
3
抽样设计在市场营销中的应用
讨论如何利用抽样设计确定目标市场和制定有效的营销策略。
4
抽样设计在医学实验中的应用
解释如何使用抽样设计进行临床试验，确保研究结果的可靠性。
三、抽样方法
简单随机抽样
介绍最基本的抽样 方法，即每个个体 被选入样本的概率 相等。
分层抽样
解释如何将总体分 为若干层次，并在 每一层中采用简单 随机抽样。
系统抽样
描述通过系统性地 选择个体来构建样 本的方法。
整群抽样
探讨将总体划分为 若干个群组，并从 每个群组中选取所 有个体作为样本的 方法。
四、抽样设计的应用
1 什么是抽样？
2 抽样设计的步骤
解释抽样的概念以及它在数据分析中的作 用。
探讨从问题定义到样本容量确定的抽样过 程中需要遵循的步骤。
3 抽样过程中需要考虑的因素
4 抽样误差与样本容量的关系
介绍在设计抽样方案时需要考虑的抽样误 差、代表性和效率等因素。
讨论抽样误差与样本容量之间的关系以及 如何选择合适的样本容量。
《抽样设计及》PPT课件
抽样设计方案
抽样设计方案什么是抽样设计？在统计学中，抽样是收集样本数据的过程，是从人口中选取一部分人口或实验体，以便更方便、更经济地进行研究。
而抽样设计则是一个指导我们如何选择样本的过程，它是进行数据分析的重要一步。
为什么需要抽样设计？在研究中，我们有时候会遇到人口众多或数据过于庞杂的情况。
如果我们需要对整个人口或数据集进行分析和统计，所需的时间和精力就会非常巨大。
这时，一个好的抽样设计就非常重要了，它能够帮助我们快速地选出代表性的样本，从而达到分析整个人口或数据集的目的。
抽样设计的流程一个好的抽样设计需要经过以下三个步骤：第一步：确定抽样目标在确定抽样目标时，我们需要明确以下几个方面的问题：•要研究的总体是什么人群，例如年龄、性别、地域等；•研究的目的是什么，例如了解这个人群的消费习惯、健康状况等；•抽样的数量和比例，例如需要抽取多少人作为样本，比例是多少等。
在这个阶段，我们需要使用统计学原理来确定目标人群和抽样数量及比例。
如果我们的目标是了解整个人群，那么我们需要确定一个能够代表总体的样本。
第二步：设定抽样框架在抽样框架中，我们需要解决以下问题：•如何从总体中选取样本，例如随机抽样、分层抽样等；•如何保证样本的代表性；•调查方法，例如电话调查、在线调查等。
在这个阶段，我们需要根据目标人群和抽样数量及比例来设计出样本的抽样方式，并根据抽样方法进行实施。
第三步：执行抽样在执行抽样之后，我们需要考虑以下问题：•如何确定抽样样本的确切数量和比例；•如何保证样本真实性和代表性。
在实施抽样过程中，我们需要经常检查我们的抽样目标、框架和执行方式，并对其进行调整和改进。
抽样设计常见方法在抽样设计中，常见的抽样方法有以下几种：简单随机抽样简单随机抽样是从总体中完全随机地抽取一部分样本，每个人都有相同的概率被抽中，样本之间是相互独立的，代表性比较好。
该方法简单易行，但可能存在抽样偏差。
分层抽样分层抽样是将总体按照特定的特征分成若干子群体，然后对每个子群进行抽样，样本之间可以更好地比较。
抽样设计的理论与方法讲义
抽样设计的理论与方法讲义引言抽样设计是统计学中重要的概念，它涉及到从一个总体中选取一局部样本来进行研究，以代表总体的特征。
抽样设计的正确性和有效性对于研究结果的可靠性至关重要。
本讲义将介绍抽样设计的理论和方法，帮助读者了解如何进行适宜的抽样设计以及如何评估抽样结果的可靠性。
一、抽样设计的根本概念1.1 总体和样本在抽样设计中，我们需要明确研究的总体和样本的概念。
总体是我们希望研究的对象的全体，而样本那么是从总体中选取的一局部个体。
样本应该具有代表性，能够反映总体的特征。
1.2 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。
抽样误差包括抽样偏差和抽样变异两个方面。
抽样偏差是由于样本选择方式的不同导致的误差，而抽样变异是由于随机性导致的误差。
二、抽样设计的方法2.1 简单随机抽样简单随机抽样是一种最根本的抽样方法，每个个体都有相同的概率被选中。
简单随机抽样的优点是易于实施，但在总体规模较大时，本钱较高。
在进行简单随机抽样时，可以使用随机数表或者计算机随机数生成器来选择样本。
2.2 分层抽样分层抽样是将总体划分为假设干个层次，并分别从每个层次抽取样本。
这种抽样方法的优势是可以更好地控制样本的代表性和效率。
在进行分层抽样时，需要确定适宜的层次划分规那么，并保证每个层次内部的可变性较小。
2.3 整群抽样整群抽样是将总体划分为假设干个群体，然后从每个群体中抽取所有的个体作为样本。
这种抽样方法的优势是可以减少样本选择的本钱，但可能会导致群体内的个体之间的相似性较高。
2.4 多阶段抽样多阶段抽样是将总体划分为假设干个阶段，然后依次进行抽样。
多阶段抽样的优势是可以灵巧地控制抽样过程，并确保样本的多样性。
在进行多阶段抽样时，需要注意每个阶段的抽样方法和样本数量。
2.5 效率优化的抽样设计除了以上介绍的常用抽样设计方法外，还有一些效率优化的抽样设计方法，例如系统抽样、整体重复抽样和分层整群抽样等。
这些方法都是为了在保证样本代表性的前提下，尽可能降低抽样的本钱和时间。
抽样设计
随机数字表 87181 98837 10085 47905 93053 57007 17015 80704 63731 10307 37794 89093 76621 71821 34180 91238 95924 64868 35041 45235 48139 00064 58761 27551 74133 35596 14120 71486 02492 93522 41924 14365 59531 28046 68952 57151 92547 15221 75344 39235
6
分析：总体单位数目为300，样本单位数目为10。利用 随机数表进行抽样，其程序如下： 第一步：给总体各单位编号，号码的位数要一致，都 是三位，不够位的在前加“0”，总体各单位编号是从 001-300。 第二步：以随机数表中第二行，第三列的数字“0”作 起点，往后取两位数字，构成一个与总体单位具有相 同位数的号码“093”作为起始号码。 第三步：从起始号码开始，从左到右依次抽取10个不 重复的位于001-300之间的号码，分别是：093，240， 006，120，143，254，085，047，164，148。
9
二、等距抽样
1、定义
系统抽样（Systematic sampling）：又称等距抽样，就是 先将调研总体的各个体按一定标志排列起来，然后按照固定 顺序和一定间隔来抽取样本个体。
2、排队标志、抽样间隔、抽样起点
排队标志 按与调查项目无关的标志排队。 抽样间隔（距离）=调研总体数（N）/样本数（n） 抽样起点确定 在第一段距离中，用简单随机抽样方式抽取第一个样 本。 从距离的1/2处抽取第一个样本。
13
系统抽样的优缺点
抽样设计知识点总结
抽样设计知识点总结抽样设计是研究中常用的一种调查方法，在统计学和市场研究领域有着广泛的应用。
本文将总结抽样设计的基本概念、常见的抽样方法以及其优缺点，以帮助读者全面了解抽样设计的知识点。
以下是对抽样设计的详细总结：一、抽样设计的基本概念抽样设计是指在研究中通过对样本的选择和观察来对总体进行推断的过程。
其目的是通过从总体中抽取一部分个体进行观察和研究，从而推断出总体的特征和性质。
二、简单随机抽样简单随机抽样是指从总体中以等概率的方式随机选择样本的方法。
在简单随机抽样中，每个个体被选择为样本的概率是相等的，且相互之间是独立的。
简单随机抽样具有理论上的可行性和可重复性，但是在总体分布不均匀或者样本容量较大时，可能存在样本代表性不足的问题。
三、分层抽样分层抽样是将总体按照某些特征进行划分，然后在每个层次中进行独立的抽样。
分层抽样可以提高样本的代表性，并减小样本误差。
在分层抽样中，要根据总体的特征和目标确定划分的层次和样本容量，以确保每个层次都能充分代表总体。
四、整群抽样整群抽样是将总体按照某些特征划分为若干个互不重叠的群组，然后从选定的群组中进行全员抽样或随机抽样。
整群抽样能够简化抽样过程，减少抽样误差。
但是要注意群内的个体异质性，以保证样本的代表性。
五、多阶段抽样多阶段抽样又称为层级抽样，是将总体按照多个层次进行分层抽样的方法。
每个层次的样本数量和抽样方式可以根据实际情况进行调整，以提高样本的效率和代表性。
多阶段抽样常用于大规模调查和复杂样本选择的研究中。
六、配额抽样配额抽样是根据总体中各类别的比例，按照某些特征设定的配额进行抽样的方法。
配额抽样通常比较适用于面对有限数量的个体，且可以根据特定需求确定配额比例。
但是配额抽样不能保证每个个体被选择为样本的概率是相等的，可能导致样本的偏倚。
七、系统抽样系统抽样是按照某种规则从总体中依次选择样本的方法。
在系统抽样中，可以根据需要选择第一个样本的位置，然后按照固定的间隔选择后续的样本。
第11章__审计抽样
对特定的账户而言，当抽样风险一定时，如果注册会计师确 定的可容忍错报降低，所需的样本规模就增加。
使用统计抽样方法时，注册会计师必须对影响样本规模的因素进 行量化，并利用根据统计公式开发的专门的计算机程序或专门的 样本量表来确定样本规模。
在非统计抽样中，注册会计师可以只对影响样本规模的因素进行 定性的估计，并运用职业判断确定样本规模。
2019/9/9
审计
12
影响样本规模的因素：
1. 可接受的抽样风险
细节测试旨在对各类交易、账户余额、列报的相关认定进行测 试， 尤其是对存在或发生、计价认定的测试。注册会计师实 施审计程序的目标就是确定相关认定是否存在重大错报。例如， 通过在账户余额中选取项目进行测试，注册会计师可以检查出 那些虚构项目、余额中不应包含的项目（分类错误的项目）以 及估价错误的项目。
1. 风险评估程序通常不涉及使用审计抽样
2. 当控制的运行留下轨迹时，可以考虑使用审计抽样实施控 制测试。
3. 在实质性程序中，实施细节测试时，注册会计师可以使用 审计抽样获取审计证据，以验证有关财务报表金额的一项或 多项认定，或对某些金额作出独立估计。在实施实质性分析 程序时，注册会计师不宜使用审计抽样。
分层可以降低每一层中项目的变异性，从而在抽样风险没有 成比例增加的前提下减小样本规模。
注册会计师可以考虑将总体分为若干个离散的具有识别特征 的子总体（层），以提高审计效率。界定子总体时，应当使 每一抽样单元只能属于一个层。
第十一章 抽样
总体参数和样本统计量
总体参数：反映总体数量特征的指标。其数值是唯一的、确定的。 样本统计量：根据样本分布计算的指标。是随机变量。
总体
样本
参数
统计量 平均数 标准差、方差
X
、2
p
S、 S2
( x x )2 s2 n 1 ( x x )2 f s2 f 1
小故事：一次失败的二战士兵调查
二战期间，美国军方委托社会学家对军队士兵进行一项抽样调查。 在进行抽样之前，研究者对军方提供的总体名单未作认真考察， 他们在不知道该单位名册是按照十个士兵组成的一个班内的军队 军衔级别进行排序的（如上士、中士和下士）的情况下，就确定 将名单混在一起作为抽样框。 具体调查过程中，研究者按照等距抽样的规则计算出抽样间距是 10，于是在每十个士兵选择出一个作为样本，这个抽样间距正好 与班内的军衔级别重合，结果导致样本中的士兵全部是上士，中 士和下士一个都没有。 显然，这个抽样没有实现具有代表性的样本，而是一个上士士兵 调查的样本，最后的调查结果不是说明所有士兵的情况，最多只 能说明军衔是上士的那些士兵的情况。调查宣告失败。
63 32 79 72 43 93
74 50 07 45 51 25
71 37 78 93 09 23
47 71 44 09 03 93
62 32 53 15 90 78
67 75 38 62 74 47
要从94家上市公司中抽取12家作为调查样本，可 先将94空公司由1至94编号N=94，然后在乱数表上 任意上一点一行（或一列）中一个数字作为起点 数，从这个数字按上下或左右顺序读起，每出现 两个数字，即为被抽中的单位码号。假定本例是 从第四行左边第五个数字向右顺序读起，则所抽 取单位是：68 27 31 05 03 72 93 15 55 59 56 35 ，此过程中的96因大于94，舍 去不用是因为在顺序抽取的过程中，遇到比编号 大的数字，应该舍去。
抽样技术第11章复杂调查数据的回归
如 且果服模从型均为值：为Yi0，x方iT 差为i，i2 的其正中态分i 是布独。立那的，
么i / i 即为均值为0，方差为1的正态分布。 ❖ 那么加权最小二乘法估计即为：
( X T 1X ) X T 1 y WLS
❖ B0 和 B1 可以用总体的函数来表示
❖
❖ ❖
B
1
N
N
N
xi yi ( xi )( yi ) /
i 1
i1 i1
N
N
xi2 ( xi )2 / N
i 1
i 1
N
txy
txty N
tx2
(tx )2 （11.4）
N
N
N
B
yi i1
1 xi
i 1
ty
B1tx
B ❖ 0
N
N
（11.5）
❖ ①基于设计
在基于设计的方法中，我们感兴趣的是能够 反映有限总体特征的量，而忽略这个模型是 否能够很好拟合总体。推断基于来自有限总 体中的重复样本。也许一个产生这个数据的 模型存在，但是我们并不需要知道，因此分 析并不是需要基于任何的理论模型。在估计 总体总值和总体均值的时应该使用权重，同 理，在线性回归分析中也应当如此。
总体，B应该接近 。
❖ ②是否为一个概率抽样？如果不是，我们就 只能使用基于模型的方法。
❖ ③样本大小多大？基于设计的理论是依靠大 样本来推断参数的。如果样本过小，那则需 要使用基于模型的方法。
❖ ④这方面有没有人之前被广泛地研究过。如 果科学理论和之前的经验调查支持你所计划 研究的模型，那你则可以充分相信基于模型 的方法。
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第11章抽样设计抽样设计 教学目标：1.了解抽样的基本术语2.了解采用抽样的原因3.了解抽样的基本程序4.描述概率抽样和非概率抽样技术5.描述样本容量的确定方法第 第 11 11章 v v v v v抽样设计抽样设计 了解抽样的基本术语了解采用抽样的原因了解抽样的基本程序描述概率抽样和非概率抽样技术描述样本容量的确定方法开篇案例：开篇案例：1936年美国总统大选前，《文摘 向的明信片，然后依据收回的200万份调查结果极其自信地预测共和党候 选人兰登将以领先15%的得票率战胜民主党候选人罗斯福而当选总统 而，选举结果使预测者们大失所望： 且其得票率反超过兰登《文摘》杂志也因此而关了门 是什么原因导致《文摘》预测失败呢 对抽样的总体缺乏认识和明确界定也是极为重要的原因 样所依据的并不是美国全体已登记的选民名单 志用户作为调查对象。
对象明确，才能有的放矢 面的信息资料。
只有明确调查总体， 抽样的样本符合要求。
总统大选预测失败 文摘》杂志寄出1000万张询问投票倾万份调查结果极其自信地预测共和党候 的得票率战胜民主党候选人罗斯福而当选总统。
然 ：获胜者不是兰登，而是罗斯福，并 杂志也因此而关了门。
预测失败呢？除了邮寄方式上的原因外， 对抽样的总体缺乏认识和明确界定也是极为重要的原因。
因为它当时抽 样所依据的并不是美国全体已登记的选民名单，而是以订阅《文摘》杂 才能有的放矢，取得真实、可靠、全 ，才能从中进行正确的抽样，并保证抽样设计概述 v 抽样的基本术语 v v 抽样与全面调查v抽样设计概述采取抽样调查的原因开发样本计划的程序v 总体：由市场研究项目的目标明确规定的整个集合 v 样本和样本单位：™样本是总体的一个子集， ™样本单位是组成样本的基本单位v 抽样误差：™抽样误差是在调查中因使用的样本而发生的任何误差 ™由两个因素引起：①样本选择的方法 抽样的基本术语由市场研究项目的目标明确规定的整个集合。
，它应具有对总体的代表性。
样本单位是组成样本的基本单位。
抽样误差是在调查中因使用的样本而发生的任何误差。
样本选择的方法 ②样本容量v 抽样框和抽样框误差：™抽样框是总体中所有样本单位的完整列表™抽样框误差是抽样框不能解释总体的程度v 抽样框误差主要来自两方面v ①总体一部分成员不在抽样框内 v ②抽样框内一部分成员不属于目标总体 抽样的基本术语是总体中所有样本单位的完整列表。
是抽样框不能解释总体的程度。
抽样框误差主要来自两方面： 总体一部分成员不在抽样框内；抽样框内一部分成员不属于目标总体。
v 对于即使是中等容量的总体的全面调查也非常昂贵，并且耗时很长 v 在某些情况下，全面调查是不可行的 采取抽样调查的原因对于即使是中等容量的总体的全面调查，其成本 并且耗时很长。
全面调查是不可行的。
u 全面调查被定义为对整个同质总体中每个成员的报告 查的最好例子也许是全国人口全面调查 比较项目投入费用可用时间总体规模特征差异抽样误差的成本非抽样误差的成本测量的性质对个体的关注是 抽样与全面调查全面调查被定义为对整个同质总体中每个成员的报告，全面调 查的最好例子也许是全国人口全面调查。
适用条件 抽样调查全面调查 小 大 短 长 大 小 小 大 低 高 高 低 破坏性的 非破坏性的 是 否v 步骤1定义总体™在这个步骤中最重要的是，总体必须得到正确而且精确的定义 因为如果总体定义错误可能会导致整个市场研究项目的失败 v 步骤2识别抽样框™评估抽样框误差的关键在于： ①判断列人抽样框中的人与总体的差异程度 ②估计总体中哪几类人未列入抽样框中 ™选择抽样框的标准是：关联率较高 员对抽样结果影响不大。
开发样本计划的程序总体必须得到正确而且精确的定义， 因为如果总体定义错误可能会导致整个市场研究项目的失败。
：判断列人抽样框中的人与总体的差异程度；估计总体中哪几类人未列入抽样框中。
关联率较高，未列入抽样框中的总体成v 步骤3设计样本计划(方法 ™没有一个适用于所有情况的“ ™样本计划根据调查目标和其他限制条件而存在不同之处™要的。
v 步骤4抽取样本，收集数据 ™首先应选择组成样本的元素； ™其次，从这个元素中获取信息 ™有三种替代方法：“舍弃”、 开发样本计划的程序方法、容量)“最佳”抽样方法。
样本计划根据调查目标和其他限制条件而存在不同之处。
抽样方法在整个抽样过程中保持一致对于调查的成功是至关重 收集数据；从这个元素中获取信息。
、过多抽样、再抽样。
v 步骤5样本有效性检验™实质是向客户做出保证，这个样本是决策者希望对其做出决策 的总体的具有代表性的样本。
v 步骤6必要时再抽样™当样本有效性检验失败时，意味着它不能充分代表总体 样本替代时也可能产生这个问题 ™研究者可以执行再抽样，选择更多的受访者加入样本直至达到 一个令人满意的有效化水平。
开发样本计划的程序这个样本是决策者希望对其做出决策 。
意味着它不能充分代表总体。
进行 样本替代时也可能产生这个问题。
选择更多的受访者加入样本直至达到 。
抽样技术 v 概率抽样 v 非概率抽样 v 抽样技术抽样误差与非抽样误差v 简单随机抽样™选择的概率=样本容量/总体容量 ™实例：“抽签法”和随机数表法 ™优点：能得到总体特征的无偏倚的估计值 本不管容量是多大，都将是总体的一个有效代表 ™缺点：要求总体元素的完整列表 ™实际应用：小总体、随机数字拨号和计算机化列表概率抽样总体容量和随机数表法能得到总体特征的无偏倚的估计值；得到的样 都将是总体的一个有效代表。
要求总体元素的完整列表。
随机数字拨号和计算机化列表v 系统抽样™跳跃区间=样本容量/总体容量 ™抽取系统样本比选择同容量的简单随机样本容易得多™系统抽样经常能比简单随机抽样更具代表性™系统抽样中存在一个危险 自然的周期性，系统抽样可能产生有严重误差的估计 概率抽样总体容量抽取系统样本比选择同容量的简单随机样本容易得多。
系统抽样经常能比简单随机抽样更具代表性。
系统抽样中存在一个危险，即如果在元素列表中存在 系统抽样可能产生有严重误差的估计。
v 整群抽样™总体被分为子集合，每一个子集合都可代表整个总体 ™任何一个群都将是总体的令人满意的代表™整群抽样通过简化抽样程序在获得经济效率上比简单 随机抽样走得更远。
概率抽样每一个子集合都可代表整个总体。
任何一个群都将是总体的令人满意的代表。
整群抽样通过简化抽样程序在获得经济效率上比简单v 分层抽样™™™™其抽样误差更小™™概率抽样总体被分为相互排斥和尽举的子集从每个组或子集中独立地选择一个简单随机样本分层抽样能产生更精确的样本统计量分层允许对感兴趣的特定集合的特征进行调查这对于从具有小子集的总体中抽样是极其重要的v 方便抽样™有时称为偶然抽样，因为组成样本的元素以 的方式进入——它们碰巧出现在收集研究所需信息的 地方。
™我们无法知道选人的元素是否是目标总体的代表™增加样本容量也不能使它具有代表性必须由抽样程序来保证。
™对于描述性或因果性研究不推荐使用方便抽样 非概率抽样因为组成样本的元素以“偶然” 它们碰巧出现在收集研究所需信息的 我们无法知道选人的元素是否是目标总体的代表。
增加样本容量也不能使它具有代表性。
样本的代表性 。
对于描述性或因果性研究不推荐使用方便抽样。
v 判断抽样™经常称为目的性抽样，关键特征是有目的性地选择总 体元素。
™最典型的情况是，选择样本元素的原因是相信它们是 存在兴趣的总体的代表。
™早期阶段时，并且研究人员认识到判断抽样的局限性 判断抽样可以是富有成效的 非概率抽样关键特征是有目的性地选择总 选择样本元素的原因是相信它们是 。
只要研究人员还处于寻求构思和观察这种市场研究的 并且研究人员认识到判断抽样的局限性， 判断抽样可以是富有成效的。
v 参考抽样™参考抽样中的参考样本， 求受访者提供另外的受访者的名字™受访者的名字时，参考样本是最适宜的 ™参考样本通常在产业市场研究情景中是有用途的 非概率抽样，有时称为“雪球样本”，要 求受访者提供另外的受访者的名字。
当抽样框有限或太小以及受访者可以提供其他合格的 参考样本是最适宜的。
参考样本通常在产业市场研究情景中是有用途的。
v 配额抽样™素在总体中的比例一致， ™配额抽样对于样本元素的选择仍然依赖于个人的观的判断，而不是客观程序 ™即使配额样本在每一个控制特征上都准确反映了总体 仍然存在一个配额样本是否能真正具有代表性的问题 非概率抽样配额抽样使样本中拥有某种特征的元素比例与该类元 ，以此来试图成为总体的代表。
配额抽样对于样本元素的选择仍然依赖于个人的、主 而不是客观程序。
即使配额样本在每一个控制特征上都准确反映了总体， 仍然存在一个配额样本是否能真正具有代表性的问题。
v 非抽样误差指在市场调查过程中的限制或工作人员在登记 失误而造成的误差。
v 这种误差，在全面调查和抽样调查过程中都可能存在 在市场调查中，这种误差是可以避免的 避免的。
抽样误差与非抽样误差指在市场调查过程中，由于客观条件 的限制或工作人员在登记、汇总和计算过程中的 在全面调查和抽样调查过程中都可能存在。
这种误差是可以避免的，也是应该尽量v 抽样误差间的差异。
v 影响因素：1.抽样误差的大小与总体各单位差异性程度有关2.抽样误差的大小与样本单位数的多少成反比关系3.抽样误差的大小与不同抽样组织方式有关抽样误差与非抽样误差是指一个样本的测量值与该变量真值之抽样误差的大小与总体各单位差异性程度有关。
抽样误差的大小与样本单位数的多少成反比关系。
抽样误差的大小与不同抽样组织方式有关。
样本容量 v v v v样本容量样本容量与样本代表性和精确度之间的关系 影响样本容量的因素简单随机抽样下的样本容量分层抽样下的样本容量v 样本容量的决定与其说与总体容量不如说与客户的预算研究目标、数据用途和报告的时间期限更直接相关 v 样本容量与样本对总体的代表性无关v 样本容量不决定代表性，然而影响结果的精确度 v 样本精确度指样本统计数据题的回答的平均值)接近它所代表的总体真实值的程度 样本容量与样本统计量相对于总体真实值的精确度有直接 关系。
样本容量与样本代表性和精确度之间的关系 样本容量的决定与其说与总体容量不如说与客户的预算、 数据用途和报告的时间期限更直接相关。
样本容量与样本对总体的代表性无关。
然而影响结果的精确度。
样本精确度指样本统计数据(例如受访者对于一个特定问 接近它所代表的总体真实值的程度。
样本容量与样本统计量相对于总体真实值的精确度有直接v 1.总体各单位变异程度的大小 v 2.允许误差的大小v 3.抽样估计的精确程度v 4.抽样方法和抽样组织形式影响样本容量的因素总体各单位变异程度的大小抽样方法和抽样组织形式u 偏估计量。