整群抽样

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第六章 整群抽样

一、作业要求:对整群抽样的复习资料整理

二、小组成员:吴茜梦、马鑫芮、林旭、李健、项尚、张哲夫

三、作业内容:关于整群抽样的概念、估计量的构造以及群内相关系数的构造及证明,并附有例题。

整群抽样的概念、估计量的构造

整群抽样的概念

若总体可分为N 个初级单元(称为群),每个初级单元包含若干次级单元。按照某种方式从总体中抽取n 个初级单元,对这些单元中所有次级单元全部进行调查。这种抽样方法称为整群抽样。

应用整群抽样时,要求各群有较好的代表性,即群内各单位的差异要大,群间差异要小。

整群抽样的特点

1) 抽样框的编制简单 2) 实施便利,节省费用 3) 抽样误差相对比较大些

整群抽样的研究(从目标量的估计方面)

第一种途径:将整群抽样看作二阶抽样,第二级的组内抽样为普查。因而组内估计量有

i i G g =,而相应的均方偏差02=i σ。

第二种途径:将进行普查的单元看作基本单元,单级对}{K

G G G ,...,,21进行抽样调查。

整群抽样估计量的构造

现在将整群抽样看作是二阶抽样的特例,在第一阶抽样后,对抽中的第一阶样本单元进行普查。假定第一阶抽中的号码为k θθ,...,1,在

i θ第一阶样本单元普查到的指标数为

{}i

i i N Y Y

θθ,...,1

⑴ 对简单随机抽样的整群抽样(第一阶段采用简单随机抽样),对总体总数Y 的估计有:

① Y 的无偏估计:

∑∑===k N

j C S E i

Y k Y 1i 1

j ^

i K θθ

② CSE

Y ?的均方偏差: ∑∑==???

? ????? ??=??? ??K

1i 2

1j 2

^

K -1-K 1K -1K i N ij CSE Y Y k k Y V ③)?(CSE

Y V 的一个无偏估计: 2

11

2

)?(1

1)

1()?(∑∑==---=

k

i CSE N j j

CSE K Y Y k K k k

K Y v j

i i θθ

◆第一阶段采用简单随机抽样,第二阶段为普查

Y

? ∑=k i i Y k K 11θ ∑∑==k i N

j j i

i

Y k K 11

θθ

()

CSE

Y V ? = 2211w S K k k K ??? ??- = 2

1121111∑∑==???

? ??--??? ??-K i N j ij i K Y Y K K k k K

()

CSE

Y v ? = 2211w s K k k K ??? ??- = 2

112?1111∑∑==???

? ??--??? ??-k

i N j CSE j i i

K Y Y k K k k K θθ

第一阶段简单随

第二阶段普查 目标量与估计量相等 简单随抽样部分

总量估计

组内方差

样本方差

⑵ 对有放回PPS 整群抽样的整群抽样(第一阶段采用PPS ),对总体总数Y 的估计有:

① Y 的无偏估计:

∑∑===k N

j CPPS

i i Y p k Y 1i 1

j ^

)(11i θθθ ② CPPS Y ?的均方偏差:

∑∑==???

?

??=??? ??K 1i 2

1j ^

Y -11

i

N ij i

i CPPS Y p p k Y V

③)?(CSE

Y V 的一个无偏估计: ∑∑==--=k

i N j C P P S j

C P P S

i

i

i

Y Y p k k Y v 1

21

)?1(

)

1(1

)?(θθ

θ

◆第一阶段采用有放回PPS 抽样,第二阶段为普查

Y ? ∑=k i i i g p k 111θθ ∑∑==k

N

j i i Y p k 1i 1

j )(11i θθθ

2

1

K

1i 2

1j ^

11Y -11

i K

i i

N ij i

i CPPS p K

Y p p k Y V i

σ∑

∑∑===+???

? ??=??? ??

=∑∑==???

?

??K 1i 2

1j Y -11

i

N ij i

i Y p p k

∑=???

? ??--?=k

i CPPS i CPPS

Y p g k k Y v i 12

?)1(11)?(θ=2

11?1)1(1∑∑==???

?

??--k i N j CPPS j i

i i Y Y p k k θθθ

第一阶段有放回PPS 抽样 第二阶段普查 普查02

=i σ

第一阶段有效放回PPS 抽样

个体总量

有放回PPS 抽样部分

有关符号的涵义: 总体

样本

第i 群的个体均值N

Y Y i

i =

群均值K

Y

Y K

i i

∑==

1

个体均值N

Y

Y =

方差∑∑==--=K i N

j ij Y Y KN S 11

22

)(11

群间方差21

2)(1Y Y K N S K

i i b --=∑=

群内方差211

2

)()1(1

∑∑==--=K i N

j i ij Y y N K S ω

N

y y i

i =

k

y

y k

i i

∑==

1

N

y y =

2112

)(11

y y kN s k i N

j ij --=∑∑== 21

2)(1y y k N s k

i i b

--=∑= 2112

)()1(1

i K i N

j ij y y N k s --=∑∑==ω K 为总体群数;N 为各群所含次级单元数;ij y 为第i 群中第j 个次级单元的观则值;

),,...3,2,1;,...,3,2,1(N j K i ==

KN 为总体所含次级单元总数;

kN 为样本所含次级单元总数;

整群抽样群内相关系数

1、整群抽样群内相关系数的计算公式:

其中:

k 为第一级抽样单元的总数; i 为代表第i 个第一级抽样单元;

i N 为第i 个第一级抽样单元内的第二级抽样单元的总数;

Y 为所有抽样单元的平均值;

ij Y 代表第i 个第一级抽样单元内的第j 个第二级抽样单元。

考虑列其中有如下特殊情形:

⑴、每一单元内的第二级抽样单元数量相等,即021...N N N N K ====

()()

()()

()()

∑∑===≠----=

--∑∑-∑-=

∑∑∑∑∑=

===≠K

i N j ij

K

i N l

j il N ij Y Y N Y Y Y Y C Y

N

Y S N N Y

Y Y Y k

i N j ij K

i N l

j il N ij 1

1

2

01

10

00

10

1

2

01

1)1)(1(其中

ρ()()

;)1)(1(2

01

00

S N N Y Y Y Y C K

i N l

j il N ij --=∑∑-∑-∴

=≠ρ

()()

()()∑∑

∑∑∑=

==≠=----Ni

j i j i K

i Ni i l Ni

i j K i Y Y N Y Y Y Y C 1

2

1

j 1

ρ

()[]

C N S N C w N S N N N S N N S K ρρ)1(1)1)(1(1)1(11012

02

2202

20

2

-+=

--+-=

--)(

[]2

2

2

0)1(1)1(1S N N S K N w C --=

-+)(其中ρ

⑵、当群内各单元指标均相等,即()l j Y Y ij il

≠=

()()()

()达最大值故12

=-=--C ij il ij

P Y

Y Y Y Y Y

⑶、C ρ还有其他的表达式:

()()()2

2

1S 1K -1s 112

2

02

2

20s

S N KN S

N S S K N C 内

内内外-≈-==

---ρ()

();

)1(11202

02

11

20

总方差的分解式)其中(→-+-=-=-∑∑==b w K

i N j ij KS N S K N Y Y S N

()

()()

()()

∑∑∑∑∑∑∑≠======--+-=???

?????-=-=-l

j il ij

K

i K i N j ij

K

i N j ij K

i i w Y Y Y Y

N Y Y

N Y Y N Y Y S K 1

20

12

1

2

121202

1

2

11

1

10

0)(

2、 (1)设k :第一级抽样单元的个数;

i N :第i 个单元内第二级抽样单元的个数

∑∑===

k 1i 1

j ij 0

1N Y N Y

则群内相关系数:

()()()

()()()

()

∑∑∑∑∑==≠=-=

=

k 1i 1

h 2ih 0l

j il ij k

1

i 002

ih

il

ij

00

-k 1--11

k

1---N N N C

Y Y N Y Y Y Y N N Y Y E Y Y Y Y E ρ

(2) 对简单随机抽样的整群抽样(第一阶段采用简单随机抽样),对总体总数

Y 的估计有:

∑∑===k N C S E Y k Y 1i 1

j ij ^

K :Y 总体总数 ()

()()()

∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑=≠=======??

????+=

???

?

??=?????←???

? ??≈???

? ????? ??=??? ??K 1i l j il ij 1j 2ij K

1i 2

1j ij K

1i 2

1j ij K

1i 2

1j ij 2

^

00

---K Y -k K K -K

K -1-K 1K -1K N N N N K N N CSE Y Y Y Y Y Y k Y Y Y k Y Y k k Y V 足够大时

[]

()

2

K

1

i 1

j ij

2

K 1i 1j ij 02

y

20

02^0

^

-K

-11K 1K 11∑∑∑∑=====≈

-??? ?

?

-=

???

←???

? ??-

=??? ??N N N Y Y

Y

k

Y Y N k kN N S N kN N Y V

Deff =()()

()()

11---10K 1i 1j 2

ij l

j il

ij

K

1i ^^0

00

-+=+=???

? ?????? ??∑∑∑∑∑==≠=N Y Y Y Y Y Y Y V Y V C N N N CSE ρ

由公式可知:整群抽样的设计效应,当群内相关系数C ρ较大,群内单元个数0N 较多时,估计的精度小于简单随机抽样。

3、例题1:

调查一片荒地上蝗蝻的数量,以一平米为单位进行调查,计算蝗蝻数,该荒地有5000平方米,现为方便调查,将其划分为每10平方米一块的地块,从500个地块中简单随机地抽取20个作为一级样本单元,然后对抽中的地块调查每一平方米的蝗蝻数,作整群抽样。每一块地有十个二级抽样单元,调查所得全部数据列于表6.1,以此估计整块荒地蝗蝻数。(表见书P126)

解:根据资料计算

∑==10

1

j i i j Y Y θθ,

i=1,2 (20)

得下表中得各数值:

1θY

2θY

3θY

4θY

5θY

6θY

7θY

8θY

9θY

10θY

11θY

12θY

13θY

14θY

15θY

16θY

17θY

18θY

19

θY

20

θY

153 197 205 214 288 256 250 221 173 112 246 228 102 141 101 197 178 104 92

49

∑∑∑=====201

1

1

^

20500i

i N j j

k

i CSE

i

i

Y Y k

K Y θθ

θ()8780049 (19715320)

500

=+++=

故每平方米平均有蝗蝻数的估计为

N

Y Y CSE

^

^

=

=87800/5000=17.56 这一估计的均方偏差的估计为

∑=---=k

i CSE CSE K Y Y k k R K

N K Y V N i 12

^

2

2^

2)(11)1()(1θ ()()[]

065.26.17549...6.17515319

15002012015000500222

=-++-???

?? ??-?????

??=根据这批样本值,可计算这批样本的群内相关系数

∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑========≠=???? ??-????

? ??--???? ?????? ??-=---???? ??-=20110

12^20

12011012

^

101^20110

1

2

^10

10

^

^20

1^

9)()110()(i j j i i j j j j i j j l i l j i C Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y P i i i i i i θθθθθθ =0.37

以此作为这一总体的的群内相关系数。这一整群抽样的设计效应估算为

()33.4937.01110=?+=-+N P c

解析:

① ∑==10

1j j Q Qi i Y Y 指在20个一级样本单元中得十个二级单元样本总数,如1θY 指在

第一个样本单元的十个二级单元的蝗蝻数目。

② 定理6.1.1:对简单随机的整群抽样,总体总数Y 的无偏估计为

∑∑==?=k 1i 1

j ^

i

θθN j CSE

i Y r k Y ③ 本题中K 指的是将5000平方米的总体分成若干互不相交的500块子总体数,k 指的是简单随机抽样中抽取的一级样本单元数(采用整群抽样,当各个群内包含的次级抽样单元个数比较接近时,常用简单随机抽样),则荒地蝗蝻总数Y 的

估计为 ?r

k

(20个一级样本单元中的十个二级单元样本总数的总和),即500/20

(153+…+49)=87800,每平方米的平均数目为87800/5000=17.56 个/平方米

④ 对估计^

Y 的均偏方估计,根据方差的计算公式

2

R 1i ^

22^2^

11111∑=????

? ??--??? ??-=??? ??=????? ?

?k Y Y k k R R k N Y V N N Y V CSE CSE CSE i θ代入数据,可得结果

例题2:

假设总体容量为N=6,其标志值为1,2,3,5,6,7.若分为两个群(1,2,3)和(5,6,7),计算群内相关系数。求出的群内相关系数能说明什么问题。又若分为(1,5,7)和(2,3,6),计算群内相关系数。求出的群内相关系数又能说明什么问题。

解:①若分为两个群(1, 2, 3)和(5, 6, 7),

从该总体可以算出总体均值

.41

3

1

21

==∑∑==j ij

i Y

NK

Y

()

()

,

289612446)9...21(12

22211

22

2

=-=?-+++=-=-∑∑==K

i N j ij Y N Y S N )(

()()()[]().

7857.02838131)1(1)1(18464216

,

22

2

2

2

02

2

2

1

2

21=∴

?=

-+?--=

-+∴

=-+-=-=-==∑=C C w C K

i i w S N N S K N Y Y S K Y Y ρρρ)(,

)(其中:

②若分为两个群(1, 5, 7)和(2, 3, 6),

().

4643.028

39

2131,

9

213

11

,

313,281,42

2

212-=∴?=-+∴=-===-=C C w S K Y Y S N Y ρρ)()(

(抽样检验)第七章整群抽样最全版

(抽样检验)第七章整群抽 样

第七章整群抽样 第壹节整群抽样概述 壹、整群抽样的概念 整群抽样是先将总体各单元划分成若干群(组),然后以群为单位,从中随机抽取壹部分群,对中选群内的所有单元进行全面调查。确切地说,这种抽样组织形式应称为单级整群抽样。 如果总体中的单元能够分成多级,则能够对前几级单元采用多阶抽样,而在最后壹阶中对该阶抽样单元所包含的全部个体(最基本单元)进行调查,这种抽样称作多级整群抽样。本章只讨论单级整群抽样。 设总体被划分为N群,第i群含有Mi个次级单元,全部总体次级抽样单元数记为M0,即M0=∑M i。当诸Mi都相等时,称为等群;否则,称为不等群。 采用整群抽样的俩个理由: -抽选群能大大降低数据收集的费用,当总体的分布比较广且调查采用面访时更是如此; -从总体中直接抽选个体在实际中且不总是可行的(没有关于个体的抽样框); 有时,抽选单元组成群体组更简便易行(如整个住户)。 整群抽样包括俩步:首先,总体被分为群;然后,在总体中抽取群的样本且访问群中的所有单元。 如果总体单元是自然分成组或群的,创建壹个这种关于群的抽样框且对它们进行抽样比创建总体中所有单元的名录框更为容易。或者,无法得到关于总体中所有单元的名录框,但却有这些单元分布地域的地图,因而能够创建地域框。 群的抽取能够采用简单随机抽样、系统抽样或PPS抽样等各种不同的方法。

二、群的划分问题 整群抽样策略的统计效率取决于群内单元的相似程度有多大,每个群中有多少单元,及抽中群的数量。 同分层抽样壹样,整群抽样的前提是先要对总体进行分群。关于群的划分,有俩个问题:壹是如何定义群,即当群且非是壹个自然形成的单位时,确定每个群的组成;二是如何确定群的规模即群的大小。 分层抽样是在各层都进行随机抽样,“层是缩小了的总体”,抽样单元仍然是总体基本单元。这决定了分层的原则是:尽量缩小层内差异,而扩大层间差异。而整群抽样只是在各群之间抽取壹部分群进行调查,且在抽中的群内作全面调查。因此,群间差异的大小直接影响到抽样误差的大小,而群内差异的大小则不影响抽样误差。在这里抽样单元是各个不同的群体,所以“群实际上是扩大了的总体单元”。所以,对于前壹个问题,群的划分应该是:尽量扩大群内差异,而缩小群间差异。按此原则分群,则能保证每个群对总体都具有足够好的代表性。作为极端情况,假定各群之间总体单元的分布完全相同,即群间不存在任何差异,那么只需抽取壹个群进行调查就能充分满足抽样估计精确度的要求,整群抽样的效率就很高。这就是说,整群抽样特别适合于群内差异大、而群间差异小的情况。这样,每个群都具有足够好的代表性。如果所有的群都相似,那么抽少数群就可获得相当好的精度;反之,若群内的单元比较相似,而群和群之间的差别较大,则整群抽样的效率就低。所以分群的原则使“群内差异大、群间差异小”和分层的原则使“层内差异小,层间差异大”是恰好相反的。然在使用自然群时,同壹个群内的单元通常非常相似,从而导致这种抽样策略的效率比简单随机抽样低。 下图直观表明了理想的分群和分层,其中同壹字母表示观测值相近的单元。

谈谈几种典型地抽样方法(案例)

GDP,也就是国(地区)生产总值,是 一个国家或地区的所有常住单位在一定时期 所生产的全部最终产品和服务的价值总和。 正确理解GDP的定义,需要准确把握以下几方面的概念和容: (1)GDP核算遵循“在地原则” (2)GDP的生产者是“常住单位” (3)GDP以价值量形势表示 (4)GDP核算的是“最终的”产品和服务。 2、GDP核算方法及积极作用 3、GDP指标的局限性: (1)GDP不能反映经济发展的社会成本 (2)GDP不能准确地反映一个国家财富的 变化。 (3)GDP不能反映某些重要的非市场经营活动(4)GDP不能全面地反映人们的福利状况。 谈谈几种典型的抽样方法(案例)

学院:经济学院 班级: 08经41 学号: 08084004 :毛雪晨 日期: 2011年10月20日

摘要:本文以抽样方法为中心,主要阐述几种常见的抽样方法,如简单随机抽样,分层抽样,整群抽样,系统抽样以及配额抽样,探讨了各种抽样方法在实际生活的应用以及各自的优缺点等。

关键词:抽样调查,应用,缺点。

导语:抽样调查是一种非全面调查,它是从全部调查研究对象中,抽选一部分单位进行调查,并据以对全部调查研究对象作出估计和推断的一种调查方法。显然,抽样调查虽然是非全面调查,但它的目的却在于取得反映总体情况的信息资料,因而,也可起到全面调查的作用。 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,并概率估计原理,应用所的资料对总体的数量特征进行推断的一种调查方法。例如,从某地区全部职工当中随机抽取部分职工,以家庭为单位按月调查取得有关收入、支出等方面的资料,并依据这些资料推断出全区职工的收支情况,这就是一种抽样调查。从调查方法上来看,它是属于一种非全面调查。但又与一般调查不同,它不只停留于搜集资料和整理资料,而且还要对资料进行分析,并据以推断

谈谈几种典型的抽样方法(案例)

谈谈几种典型的抽样方法(案例) 学院:经济学院 班级: 08经41 学号: 08084004 姓名:毛雪晨 日期: 2011年10月20日

摘要:本文以抽样方法为中心,主要阐述几种常见的抽样方法,如简单随机抽样,分层抽样,整群抽样,系统抽样以及配额抽样,探讨了各种抽样方法在实际生活的应用以及各自的优缺点等。 关键词:抽样调查,应用,缺点。

导语:抽样调查是一种非全面调查,它是从全部调查研究对象中,抽选一部分单位进行调查,并据以对全部调查研究对象作出估计和推断的一种调查方法。显然,抽样调查虽然是非全面调查,但它的目的却在于取得反映总体情况的信息资料,因而,也可起到全面调查的作用。 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,并概率估计原理,应用所的资料对总体的数量特征进行推断的一种调查方法。例如,从某地区全部职工当中随机抽取部分职工,以家庭为单位按月调查取得有关收入、支出等方面的资料,并依据这些资料推断出全区职工的收支情况,这就是一种抽样调查。从调查方法上来看,它是属于一种非全面调查。但又与一般调查不同,它不只停留于搜集资料和整理资料,而且还要对资料进行分析,并据以推断总体的数量特征,从而提高统计的认识能力。因此,抽样调查的理论和方法在统计中占有很重要的地位。 下面介绍一下常用的抽样方法: 一. 简单随机抽样 一般,设一个总体含有N个个体,从中逐个不放回地抽取n个个体作为样本(n≤N),如果每次抽取时总体内的个体被抽到的机会相等,就把这种抽样方法叫做简单随机抽样。 简单随机抽样的具体作法有:直接抽选法,抽签法,随机数法。 直接抽选法例如某项调查采用抽样调查的方法对某市职工收入状况进行研究,该市有职工56,000名,抽取5,000名职工进行调查,他们的年平均收入为10,000元,据此推断全市职工年收入为8,000--12,000元之间。 抽签法又称“抓阄法”。它是先将调查总体的每个单位编号,然后采用随机的方法任意抽取号码,直到抽足样本。在这里选取一个案例说明,如要在10个人中选取3个人作为代表,先把总体中的10个个体编号,把号码写在号签上,将号签放在一个容器中,搅拌均匀后,每次从中抽取一个号签,连续抽取3次,就得到一个容量为3的样本。这就是抽签法,与直接抽样法类似。 另一个经常被采用的方法是随机数法,即利用随机数表、随机数骰子或计算

谈谈几种典型的抽样方法(案例)

GDP,也就是国内(地区)生产总值,是 一个国家或地区的所有常住单位在一定时期内 所生产的全部最终产品和服务的价值总和。 正确理解GDP的定义,需要准确把握以下 几方面的概念和内容: (1)GDP核算遵循“在地原则” (2)GDP的生产者是“常住单位” (3)GDP以价值量形势表示 (4)GDP核算的是“最终的”产品和服务。 2、GDP核算方法及积极作用 3、GDP指标的局限性: (1)GDP不能反映经济发展的社会成本 (2)GDP不能准确地反映一个国家财富的 变化。 (3)GDP不能反映某些重要的非市场经营活动 (4)GDP不能全面地反映人们的福利状况。 谈谈几种典型的抽样方法(案例)

学院:经济学院 班级: 08经41 学号: 08084004 姓名:毛雪晨 日期: 2011年10月20日

摘要:本文以抽样方法为中心,主要阐述几种常见的抽样方法,如简单随机抽样,分层抽样,整群抽样,系统抽样以及配额抽样,探讨了各种抽样方法在实际生活的应用以及各自的优缺点等。 关键词:抽样调查,应用,缺点。

导语:抽样调查是一种非全面调查,它是从全部调查研究对象中,抽选一部分单位进行调查,并据以对全部调查研究对象作出估计和推断的一种调查方法。显然,抽样调查虽然是非全面调查,但它的目的却在于取得反映总体情况的信息资料,因而,也可起到全面调查的作用。 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,并概率估计原理,应用所的资料对总体的数量特征进行推断的一种调查方法。例如,从某地区全部职工当中随机抽取部分职工,以家庭为单位按月调查取得有关收入、支出等方面的资料,并依据这些资料推断出全区职工的收支情况,这就是一种抽样调查。从调查方法上来看,它是属于一种非全面调查。但又与一般调查不同,它不只停留于搜集资料和整理资料,而且还要对资料进行分析,并据以推断总体的数量特征,从而提高统计的认识能力。因此,抽样调查的理论和方法在统计中占有很重要的地位。

随机抽样的类型及实际应用案例

随机抽样的类型及实际应用案例

摘要:随机抽样,即按照随机的原则,即保证总体中每个单位都有同等机会被抽中的原则抽取样本的方法。本文主要针对常用的四种抽样法的使用优缺点及其实际应用进行介绍。 随机抽样法的类型 其中常用的随机抽样方法主要有:简单随机抽样法、系统抽样法、分层抽样法及整群抽样法。 简单随机抽样法 简单随机抽样法又叫单纯随机抽样法,是最基本的抽样方法,是指总体中的每个个体被抽到的机会是相同的。 ?优点:抽样误差小 ?缺点:抽样手续比较繁杂 系统抽样法 系统抽样法又称等距抽样。是纯随机抽样的变种。在系统抽样中,先将总体从1~N相继编号,并计算抽样距离K=N/n。式中N为总体单位总数,n为样本容量。然后在1~K中抽一随机数k1,作为样本的第一个单位,接着取k1+K,k1+2K……,直至抽够n个单位为止。 ?优点:操作简便,实施不易出差错 ?缺点:容易出现较大偏差 ?适用场合:总体发生周期性变化的场合不宜使用这种方法

分层抽样法 分层抽样法又叫类型抽样法,它是从一个可以分成不同于总体的总体(或称为层)中,按规定的比例从不同层中随机抽取样品(个体)的方法。 ?优点:样本的代表性比较好,抽样误差比较小 ?缺点:抽样手续较简单随机抽样还要繁杂 ?适用场合:常用于产品质量验收 整群抽样法 整群抽样法又叫集团抽样法,是将总体分成许多群,每个群由个体按一定方式结合而成,然后随机抽取若干群并由这些群中的所有个体组成样本。 ?优点:抽样实施方便 ?缺点:代表性差,抽样误差大 ?适用场合:常用于工序控制中 实际应用案例 某种成品零件分装在20个零件箱装,每箱各装50个,总共是1000个,如果想谷取100个零件作为样本进行测试研究。 ?简单随机抽样:将20箱零件倒在一起,混合均匀,并将零件从1~1000编号,然后用查随机数表或抽签的办法从中抽出编号毫无规律的100个零件组成样本。 ?系统抽样:将20箱零件倒在一起,混合均匀,并将零件从1~1000编号,然后用查随机数表或抽签的办法先决定起始编号,按相同的尾数抽取100个零件组成样本。 ?分层抽样:20箱零件,每箱都随机抽取5个零件,共100个组成样本。 ?整群抽样:先从20箱零件随机抽出2箱,该2箱零件组成样本。

抽样的组织形式

抽样的组织形式 为了保证从抽样结果能比较正确的推断出总体的数量特征,抽样时需要尽量遵守随机性原则。但是,在实践中由于具体条件的影响尤其是总体分布特征等因素的限制,要完全保证随机性原则是很困难的。因此,在抽样的时候必须根据所研究总体的特征和研究目的的要求,对抽样的程序和方法进行周密的设计和安排,这就称为抽样设计或抽样的组织形式。 常用的组织形式有简单随机抽样、类型抽样、等距抽样、整群抽样、多阶段抽样等。 一、简单随机抽样 (一)简单随机抽样的含义 简单随机抽样又称纯随机抽样,不对总体做任何加工整理,按随机原则直接从总体中抽取调查单位的一种抽样调查方式。 简单随机抽样是最常用的一种抽样方式,但它必须满足两个条件:一是代表性,即要求样本分部与总体分布相同;而是独立性,即要求样本各单位相互独立。 简单随机抽样操作简单,易于掌握。 当总体单位数较少且标志变异程度不大时,或具有某种特征的单位均匀的分布在总体各部分时,可以采用这种组织形式;当总体标志变异程度较大时,这种方法所抽取的样本可能缺乏代表性,抽样误差就会较大。 (二)简单随机抽样的方法 1、直接抽取法 就是直接从调查对象中随即抽选。 例如:从水池中直接抽选一定数量的水进行化验;从仓库的不同位置抽取一定数量的产品样本进行检验等。 2、抽签法 首先将总体单位按自然数的顺序编号为1.2.3……N,即总体共有几个总体单位就编几个标签。然后将这些标签摇匀,根据需要按重复抽样和不重复抽样的方法,从中随即抽取n个标签作为样本单位进行研究。 3、随机数字表法 这种方法首先要对总体各单位进行编号,然后在随机数字表中任选一个数字开始向任何方向数,遇到属于总体单位编号范围内的数字号码就确定为样本单位,一直到抽够预定的单位数为止。若是不重复抽样,则碰上重复的数字就舍去,并继续往下数。 举例:

第七章 抽样与抽样分布

第七章抽样与抽样分布 一、思考题 1.什么是随机抽样与非随机抽样?二者有何根本区别。 2.什么是重复抽样?什么是不重复抽样? 3.什么是样本可能数目?它主要与哪些因素有关? 4.随机抽样有哪几种不同的组织形式?并简述它们各自的特点。 5.什么是抽样方案的设计?抽样方案的设计应遵循的基本原则是什么? 6.举例说明什么是总体分布、样本分布和抽样分布。 二、练习题 (一)填空题 1.抽样分布是指 __的概率分布。 2.抽样分布的理论基础 __ 和。 3.中心极限定理告诉我们不管总体服从什么分布,只要样本容量足够多,其 __ 的分布总是近似服从正态分布。 4.科学地设计抽样方案必须遵循两个基本原则:即保证实现 __ ;保证实现 __。 5.正态曲线下的总面积等于。 (二)判断题 σ,这两 1.正态分布总体有两个参数,一个是均值(期望值)μ,一个是方差2 个参数确定以后,一个正态分布也就确定了。( ) 2.一般而言,类型抽样的误差比简单随机抽样的误差小。( ) 3.重复抽样的抽样误差一定大于不重复抽样的抽样误差。( ) 4.随机抽样与非随机抽样的根本区别在于是否遵循随机原则。( ) 5.大数定律从理论上揭示了样本与总体之间的内在联系,即随着样本容量n 的增大,样本均值(或样本比例)有接近于总体均值(或总体比例)的趋势。( ) 6.中心极限定理是阐述大量随机变量之和的极限分布是正态分布的一系列定理的总称。( ) 7.总体分布是指总体X的概率分布。( ) 8.样本均值的抽样分布与总体是否正态分布无关。( )

(三)单项选择题 1.从纯理论出发,在直观上最符合随机原则的抽样方式是( )。 A.简单随机抽样 B.类型抽样 C.等距抽样 D.整群抽样 2.整群抽样的随机原则落实在( )。 A.各总体单位被抽中的机会均等 B.各群被抽中的机会均等 C.各群、各总体单位被中的机会均等 C.各群被抽中的机会不等 3.标准正态分布的特征是( )。 A.不对称 B.有的对称,有的不对称 C.关于0=x 对称 D. 关于μ=x 对称 4.t 分布的特征是( )。 A.不对称 B.有的对称,有的不对称 C.关于0=x 对称 D. 关于μ=x 对称 5.n 足够大时,n x σμ -服从( )。 A.正态分布 B.标准正态分布 C.t 分布 D.2χ分布 6.n 足够大时,n s x μ -服从( )。 A.正态分布 B.标准正态分布 C.t 分布 D.2χ分布 7.n 足够大时,n p )1(πππ --服从( )。 A.正态分布 B.标准正态分布 C.t 分布 D.2χ分布 8.n 足够大时,n p p p )1(--π 服从( )。 A.正态分布 B.标准正态分布 C.t 分布 D.2χ分布 (四)多项选择题 1.重复抽样的特点是( ) A.各次抽选相互影响 B.各次抽选互不影响 C.每次抽选时,总体单位数始终不变

整群抽样[1]

习题七 一、 单选题 1.整群抽样中的群的划分标准为( A )。 A.群的划分尽可能使群间的差异小,群内的差异大 B.群的划分尽可能使群间的差异大,群内的差异小 C.群的划分尽可能使群间的差异大,群内的差异大 D.群的划分尽可能使群间的差异小,群内的差异小 2.整群抽样的一个主要特点是( C )。 A.方便 B.经济 C.可以使用简单的抽样框 D.特定场合中具有较高的精度 3.群规模大小相等时,总体均值Y 的简单估计量为( A )。 A.∑∑=== n i M j ij y nM Y 11 1 ? B.()∑∑==-= n i M j ij y M n Y 11 11 ? C.∑∑===n i M j ij y n Y 111? D.∑∑=== n i M j ij y N Y 11 1? 4.下面关于群内相关系数的取值说法错误的是(D )。 A.若群内次级或基本单元变量值都相等则 2 0S ω=,此时ρ取最大值1 B.若群内方差与总体方差相等,则0≈ρ,此时表示分群是完全随机的 C.若群内方差大于总体方差时,则ρ取负值 D.若 2 0b S =时,ρ达到极小值,此时1 1 -= M ρ 5.整群抽样中,对比例估计说法正确的是( B )。 A.群规模相等时,总体比例P 的估计可以为: 1 1n i i p n A ==∑ B.群规模不等时,总体比例P 的估计可以为:

1 1 ( )/()n n i i i i p A M ===∑∑ C.群规模相等时,总体比例P 的方差估计为: 211 ()(1)()n i v p i n n p P ==--∑ D.群规模不等时,总体比例P 的方差估计为: 2 1 2 1()1 () n i i i v p n n p A M M == ?--∑ 二、多选题 1.下面关于整群抽样的说法,有哪些是正确的?(ABC DE ) A.通常情况下抽样误差比较大 B.整群抽样可以看作为多阶段抽样的特殊情形,即最后一阶抽样是100%的抽样 C.调查相对比较集中,实施便利,节省费用 D.整群抽样的方差约为简单随机抽样的方差的1(1) c M ρ +-倍 E.为了获得同样的精度,整群抽样的样本量是简单随机抽样的1(1) c M ρ +-倍 2.关于整群抽样(群规模相等)的设计效应,下面说法正确的有(ABCD ) A.() 1(1)()c srs V y deff M y V ρ= ≈+- B.为了获得同样的精度,整群抽样的样本量是简单随机抽样的1(1) c M ρ +-倍 C.群内相关系数的估计值为 22 22 (1)?b c b M s s s s ω ω ρ -= +- D.要提高整群抽样估计效率,可通过增大群内单元的差异实现 E.整群抽样的精度取决于群内相关系数,群内相关系数越大,则估计量的精度越高 3.关于群规模不等时,可以采用的估计量形式有( B CD )。 A.11111(/)i n n i i ij i i j M y n n y y M =====∑∑∑ B.0 1 1 1n n i i i i i i y n n y y M z M ====∑ ∑ C. 11 ?n i i n R i i y Y M === ∑∑

(完整word版)整群抽样

第六章 整群抽样 一、作业要求:对整群抽样的复习资料整理 二、小组成员: 三、作业内容:关于整群抽样的概念、估计量的构造以及群内相关系数的构造及证明,并附有例题。 若总体可分为N 个初级单元(称为群),每个初级单元包含若干次级单元。按照某种方式从总体中抽取n 个初级单元,对这些单元中所有次级单元全部进行调查。这种抽样方法称为整群抽样。 应用整群抽样时,要求各群有较好的代表性,即群内各单位的差异要大,群间差异要小。 1) 抽样框的编制简单 2) 实施便利,节省费用 3) 抽样误差相对比较大些 整群抽样的研究(从目标量的估计方面) 第一种途径:将整群抽样看作二阶抽样,第二级的组内抽样为普查。因而组内估计量有 i i G g =,而相应的均方偏差02=i σ。 第二种途径:将进行普查的单元看作基本单元,单级对}{K G G G ,...,,21进行抽样调查。 现在将整群抽样看作是二阶抽样的特例,在第一阶抽样后,对抽中的第一阶样本单元进 行普查。假定第一阶抽中的号码为k θθ,..., 1,在i θ第一阶样本单元普查到的指标数为

{}i i i N Y Y θθ,...,1 。 ⑴ 对简单随机抽样的整群抽样(第一阶段采用简单随机抽样),对总体总数Y 的估计有: ① Y 的无偏估计: ∑∑===k N j CSE i Y k Y 1i 1 j ^ i K θθ ② CSE Y ?的均方偏差: ∑∑==??? ? ????? ??=??? ??K 1i 2 1j 2 ^ K -1-K 1K -1K i N ij CSE Y Y k k Y V ③)?(CSE Y V 的一个无偏估计: 2 11 2 )?(1 1) 1()?(∑∑==---= k i CSE N j j CSE K Y Y k K k k K Y v j i i θθ ◆第一阶段采用简单随机抽样,第二阶段为普查 Y ? ∑=k i i Y k K 11θ ∑∑==k i N j j i i Y k K 11 θθ () CSE Y V ? = 2211w S k K ?? ?- = 2 1121111∑∑==??? ? ??--??? ??-K i N j ij i K Y Y K K k k K () CSE Y v ? = 2211w s k k K ?? ??- = 2 112?1111∑∑==??? ? ??--??? ??-k i N j CSE j i i K Y Y k K k k K θθ 第一阶段简单随 第二阶段普查 目标量与估计量相等

常用的抽样方法总结

常用的抽样方法总结 Document serial number【UU89WT-UU98YT-UU8CB-UUUT-UUT108】

常用的抽样方法总结 1.非概率抽样(Non-probability sampling) 又称非随机抽样,指根据一定主观标准抽取样本,令总体中每个个体的被抽取不是依据其本身的机会,而是完全决定于调研者的意愿。 其特点为不具有从样本推断总体的功能,但能反映某类群体的特征,是一种快速、简易且节省的数据收集方法。当研究者对总体具有较好的了解时可以采用此方法,或是总体过于庞大、复杂,采用概率方法有困难时,可以采用非概率抽样来避免概率抽样中容易抽到实际无法实施或“差”的样本,从而避免影响对总体的代表度。 常用的非概率抽样方法有以下四类: 方便抽样(Convenience sampling) 指根据调查者的方便选取的样本,以无目标、随意的方式进行。例如:街头拦截访问(看到谁就访问谁);个别入户项目谁开门就访问谁。 优点: 适用于总体中每个个体都是“同质”的,最方便、最省钱;可以在探索性研究中使用,另外还可用于小组座谈会、预测问卷等方面的样本选取工作。 缺点: 抽样偏差较大,不适用于要做总体推断的任何民意项目,对描述性或因果性研究最好不要采用方便抽样。 判断抽样(Judgment sampling)

指由专家判断而有目的地抽取他认为“有代表性的样本”。例如:社会学家研究某国家的一般家庭情况时,常以专家判断方法挑选“中型城镇”进行;也有家庭研究专家选取某类家庭进行研究,如选三口之家(子女正在上学的);在探索性研究中,如抽取深度访问的样本时,可以使用这种方法。 优点: 适用于总体的构成单位极不相同而样本数很小,同时设计调查者对总体的有关特征具有相当的了解(明白研究的具体指向)的情况下,适合特殊类型的研究(如产品口味测试等);操作成本低,方便快捷,在商业性调研中较多用。 缺点: 该类抽样结果受研究人员的倾向性影响大,一旦主观判断偏差,则根易引起抽样偏差;不能直接对研究总体进行推断。 配额抽样(Quota sampling) 指先将总体元素按某些控制的指标或特性分类,然后按方便抽样或判断抽样选取样本元素。 相当于包括两个阶段的加限制的判断抽样。在第一阶段需要确定总体中的特性分布(控制特征),通常,样本中具备这些控制特征的元素的比例与总体中有这些特征的元素的比例是相同的,通过第一步的配额,保证了在这些特征上样本的组成与总体的组成是一致的。在第二阶段,按照配额来控制样本的抽取工作,要求所选出的元素要适合所控制的特性。例如:定点街访中的配额抽样。

第五章抽样方法

第三章抽样与抽样调查 3.1抽样调查的涵义及原理 抽样与抽样调查·抽样的术语(抽样单位、总体、样本、抽样、抽样框、 随机原则、总体参数和样本统计量、抽样误差、置信度和置信区间)·大 数规律 3.2概率抽样 概率抽样的地位·简单随机抽样·系统抽样·分层抽样·整群抽样·多 段抽样 3.3 抽样设计 抽样设计的一般程序·样本的产生·样本的大小 3.4 非概率抽样 偶遇抽样·判断抽样·配额抽样·滚雪球抽样 3.5 抽样调查误差及其控制 误差及其分类·非抽样误差及其控制·抽样误差及其控制 3.6 抽样调查举例 “网民知多少?——中国互联网络信息中心全国调查抽样方案设计” 一、单项选择题 1、分层抽样主要解决的是() A 总体异质性程度较高的问题 B 总体同质性程度较高的问题 C 总体内所含个体单位数量过大问题 D 总体内所含个体单位数量不足问题 2、概率抽样中效果最好的抽样方式是( )

A 简单随机抽样 B 等距抽样 C 分层抽样 D 整群抽样 3、我们日常生活经常使用的简单随机抽样的方法有( ) A 自荐 B 抽签 C 领导点将 D群众推选 4、与概率抽样相比较,非概率抽样的缺点是( ) A 无法保证样本的代表性 B抽样费时费力 C缺乏目的性 D调查不明确、不深入 5、在下列抽样方法中,属于非概率抽样的是( ) A 滚雪球抽样 B 分层抽样 C 整群抽样 D 多阶段抽样 6、研究者在实际抽样(特别是概率抽样)时,经常是先找到一份近似涵盖所有总体元素的名单,然后从中抽取部分元素,这份名单被称为() A 抽样单元 B 总体 C 抽样框 D 样本 7、在定额抽样中确定各层子样本,应采取() A随机抽取 B主观判断C非随机抽取D分层抽样 8、总体中某一变量的综合描述叫() A 平均数 B 标准差 C 参数值 D 统计值 9、我国对小型工业企业采用的调查方法是() A 全面调查 B抽样调查 C 典型调查 D 重点调查 10、从总体中按一定方式抽取出的一部分个体的集合叫() A 抽样框 B 样本 C 抽样单位 D 样本规模 11、根据总体的结构比例来分配样本量,由调查员来挑选样本单元这种方法是属于( ) A简单随机抽样 B系统抽样 C判断抽样 D配额抽样 12、抽样误差是指() A 抽样调查中所存在的误差 B 由于抽样的不同方法而产生的误差 C 抽样调查中的工作误差 D 样本统计值与总体参数值之间存在的误差 13、对于概率抽样,下面说法正确的是( )

常见的概率抽样方法

常见的概率抽样方法 抽样方法简单的可分为概率抽样和非概率抽样,概率抽样常见的方法包括简单随机抽样、分层抽样、系统抽样和整群抽样。 简单随机抽样 简单随机抽样也称为单纯随机抽样、纯随机抽样、SPS抽样,是指从总体N个单位中任意抽取n个单位作为样本,使每个可能的样本被抽中的概率相等的一种抽样方式。 简单随机抽样是其它抽样方法的基础,因为它在理论上最容易处理,而且当总体单位数N 不太大时,实施起来并不困难。但在实际中,若N相当大时,简单随机抽样就不是很容易办到的。首先它要求有一个包含全部N个单位的抽样框;其次用这种抽样得到的样本单位较为分散,调查不容易实施。因此,在实际中直接采用简单随机抽样的并不多。 简单随机抽样的特点是:每个样本单位被抽中的概率相等,样本的每个单位完全独立,彼此间无一定的关联性和排斥性。 简单随机抽样最基本的抽样方法。分为重复抽样和不重复抽样。在重复抽样中,每次抽中的单位仍放回总体,样本中的单位可能不止一次被抽中。不重复抽样中,抽中的单位不再放回总体,样本中的单位只能抽中一次。社会调查采用不重复抽样。 简单随机抽样的具体作法有: ①抽签法。将总体的全部单位逐一作签,搅拌均匀后进行抽取。 ②随机数字表法。将总体所有单位编号,然后从随机数字表中一个随机起点(任一排或一列),开始从左向右或从右向左、向上或向下抽取,直到达到所需的样本容量为止。

简单随机抽样的必须有一个完整的抽样框,即总体各单位的清单。总体太大时,制作这样的抽样框工作量巨大,加之有许多情况,使总体名单根本无法得到。故在大规模社会调查中很少采用纯随机抽样。 分层抽样 先将总体的单位按某种特征分为若干次级总体(层),然后再从每一层内进行单纯随机抽样,组成一个样本。分层可以提高总体指标估计值的精确度,它可以将一个内部变异很大的总体分成一些内部变异较小的层(次总体)。 每一层内个体变异越小越好,层间变异则越大越好。 分层抽样比单纯随机抽样所得到的结果准确性更高,组织管理更方便,而且它能保证总体中每一层都有个体被抽到。这样除了能估计总体的参数值,还可以分别估计各个层内的情况,因此分层抽样技术常被采用。 例如,一个单位的职工有500人,其中不到35岁有125人,35岁至49岁的有280人,50岁以上的有95人.为了了解这个单位职工与身体状况有关的某项指标,要从中抽取一个容量为100的样本,由于职工年龄与这项指标有关,决定采用分层抽样方法进行抽取.因为样本容量与总体的个数的比为1:5,所以在各年龄段抽取的个数依次为125/5,280/5,95/5,即25,56,19。 系统抽样 系统抽样也也称为等距抽样、或机械抽样、SYS抽样它是首先将总体中各单位按一定顺序排列,根据样本容量要求确定抽选间隔,然后随机确定起点,每隔一定的间隔抽取一个单位的一种抽样方式。是纯随机抽样的变种。在系统抽样中,先将总体从1~N相继编号,并

谈谈几种典型的抽样方法(案例)

谈谈几种典型的抽样方法(案例) 摘要:本文以抽样方法为中心,主要阐述几种常见的抽样方法,如简单随机抽样,分层抽样,整群抽样,系统抽样以及配额抽样,探讨了各种抽样方法在实际生活的应用以 及各自的优缺点等。 关键词:抽样调查,应用,缺点。 导语:抽样调查是一种非全面调查,它是从全部调查研究对象中,抽选一部分单位进行调查,并据以对全部调查研究对象作出估计和推断的一种调查方法。显然,抽样调查虽然是非全面调查,但它的目的却在于取得反映总体情况的信息资料,因而,也可起到全面调查的作用。 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,并概率估计原理,应用所的资料对总体的数量特征进行推断的一种调查方法。例如,从某地区全部职工当中随机抽取部分职工,以家庭为单位按月调查取得有关收入、支出等方面的资料,并依据这些资料推断出全区职工的收支情况,这就是一种抽样调查。从调查方法上来看,它是属于一种非全面调查。但又与一般调查不同,它不只停留于搜集资料和整理资料,而且还要对资料进行分析,并据以推断

总体的数量特征,从而提高统计的认识能力。因此,抽样调查的理论和方法在统计中占有很重要的地位。 下面介绍一下常用的抽样方法: 一. 简单随机抽样 一般,设一个总体含有N个个体,从中逐个不放回地抽取n个个体作为样本(n≤N),如果每次抽取时总体内的个体被抽到的机会相等,就把这种抽样方法叫做简单随机抽样。 简单随机抽样的具体作法有:直接抽选法,抽签法,随机数法。 直接抽选法例如某项调查采用抽样调查的方法对某市职工收入状况进行研究,该市有职工56,000名,抽取5,000名职工进行调查,他们的年平均收入为10,000元,据此推断全市职工年收入为8,000--12,000元之间。 抽签法又称“抓阄法”。它是先将调查总体的每个单位编号,然后采用随机的方法任意抽取号码,直到抽足样本。在这里选取一个案例说明,如要在10个人中选取3个人作为代表,先把总体中的10个个体编号,把号码写在号签上,将号签放在一个容器中,搅拌均匀后,每次从中抽取一个号签,连续抽取3次,就得到一个容量为3的样本。这就是抽签法,与直接抽样法类似。 另一个经常被采用的方法是随机数法,即利用随机数表、随机数骰子或计算 当然,随机抽样也有不足之处,它只适用于总体单位数量有限的情况,否则编号工作繁重;对于复杂的总体,样本的代表性难以保证;不能利用总体的已知信息等。在市场调研范围有限,或调查对象情况不明,难以分类,或总体单位之间特性差异程度小时采用此法效果较好。 抽签法的优点是简单易行,缺点是当总体的容量非常大时,费时、费力,又不方便。如果标号的签搅拌得不均匀,会导致抽样不公平。而随机数表法的优点与抽签法相同,缺点上当总体容量较大时,仍然不是很方便,但是比抽签法公平,因此这两种方法只适合总体容量较少的抽样类型。 二. 分层抽样

整群抽样与阶段抽样

实验(实训)报告 项目名称整群抽样与阶段抽样的实例所属课程名称抽样调查 项目类型综合性实验 实验(实训)日期 班级 学号 姓名 指导教师 浙江财经学院教务处制

实验六报告 整群抽样与阶段抽样的实例(2课时) 班级姓名学号成绩 实验类型:综合性实验 一、整群抽样 实验目的: 熟练掌握群大小相同的整群抽样的总体平均数的估计,方差估计量的计算和群内相关系数和设计效应的计算。 实验要求: 根据所给样本数据:(1)求出在群大小相等的情况下,几个常用参数的估计及其方差。(2)群内相关系数和设计效应的计算和具体含义。 实验内容 上级部门想了解某学院学分制情况,从该学院500个寝室(每室住6人),随机无放回的抽取10个宿舍,询问每个学生这学期副课的选修门数,具体数据见表,试问全院人均选修副课的门数,并给出95%下的置信区间,以及群内相关系数与设计效应。

实验步骤: 第一步:根据公式,求出各群的均值和方差; 第二步:求出样本群间方差和总方差 第三步:求出置信区间; 第四步:计算样本群内方差; 第五步:根据公式计算群内相关系数和设计效应; 第六步:分析设计效应的意义。 500=N 10=n 6=M 02.0500 10== = N n f 25 .210 1.83 2.52.52.672.51.52.332.672.171.8311 1 1 = +++++++++= = =∑ ∑∑ ===n i i n i M j ij y n nM y y ()015876.0972.06 1002.0112 =??-= -= b s nM f y v ()()==y v y s 0.126 ()[] []49696.2,00304.296.1=? ±=y v y Y 二 阶段抽样 实验目的: 使学生熟练掌握二阶及多阶抽样的几种方法;会求各种方法中几 个常用统计量的估计量及其方差。 实验要求: 根据抽样要求:(1)设计抽样方案;(2)求在所设计方案下,几个常用统计量的估计及其方差。 实验内容: 在一次某城市居民小区居民食品消费量的调查中,采用二阶抽样的方法,现已知楼层数N=510,每个楼层有住户M=8,用简单随机抽样

常用的抽样方法总结

常用的抽样方法总结 1.非概率抽样(Non-probability sampling) 又称非随机抽样,指根据一定主观标准抽取样本,令总体中每个个体的被抽取不是依据其本身的机会,而是完全决定于调研者的意愿。 其特点为不具有从样本推断总体的功能,但能反映某类群体的特征,是一种快速、简易且节省的数据收集方法。当研究者对总体具有较好的了解时可以采用此方法,或是总体过于庞大、复杂,采用概率方法有困难时,可以采用非概率抽样来避免概率抽样中容易抽到实际无法实施或“差”的样本,从而避免影响对总体的代表度。 常用的非概率抽样方法有以下四类: 方便抽样(Convenience sampling) 指根据调查者的方便选取的样本,以无目标、随意的方式进行。例如:街头拦截访问(看到谁就访问谁);个别入户项目谁开门就访问谁。 优点: 适用于总体中每个个体都是“同质”的,最方便、最省钱;可以在探索性研究中使用,另外还可用于小组座谈会、预测问卷等方面的样本选取工作。 缺点: 抽样偏差较大,不适用于要做总体推断的任何民意项目,对描述性或因果性研究最好不要采用方便抽样。 判断抽样(Judgment sampling) 指由专家判断而有目的地抽取他认为“有代表性的样本”。例如:社会学家研究某国家的一般家庭情况时,常以专家判断方法挑选“中型城镇”进行;也有家庭研究专家选取某类家庭进行研究,如选三口之家(子女正在上学的);在探索性研究中,如抽取深度访问的样本时,可以使用这种方法。 优点: 适用于总体的构成单位极不相同而样本数很小,同时设计调查者对总体的有关特征具有相当的了解(明白研究的具体指向)的情况下,适合特殊类型的研究(如产品口味测试等);操作成本低,方便快捷,在商业性调研中较多用。 缺点: 该类抽样结果受研究人员的倾向性影响大,一旦主观判断偏差,则根易引起抽样偏差;不能直接对研究总体进行推断。 配额抽样(Quota sampling) 指先将总体元素按某些控制的指标或特性分类,然后按方便抽样或判断抽样选取样本元素。 相当于包括两个阶段的加限制的判断抽样。在第一阶段需要确定总体中的特性分布(控制特征),通常,样本中具备这些控制特征的元素的比例与总体中有这些特征的元素的比例是相同的,通过第一步的配额,保证了在这些特征上样本的组成与总体的组成是一致的。在第二阶段,按照配额来控制样本的抽取工作,要求所选出的元素要适合所控制的特性。例如:定点街访中的配额抽样。 优点: 适用于设计调查者对总体的有关特征具有一定的了解而样本数较多的情况下,实际上,配额抽样属于先“分层”(事先确定每层的样本量)再“判断”(在每层中以判断抽样的方法选取抽样个体);费用不高,易于实施,能满足总体比例的要求。 缺点: 容易掩盖不可忽略的偏差。 滚雪球抽样(Snowball sampling)

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