第四章 抽样技术PPT
种类
单标志分组配额抽样 若对市场调查的总体只按一个标志分类,只 需按各类总体单位数占总体单位总量的比重 将样本单位数分配在各类中就可以; 多标志分组配额抽样 若对市场调查总体按一个以上标志分类,根 据总体的构成比例确定每类应当抽取的样本 单位数后,将多个分类标志及其每类配额组 合起来抽取样本的。
【例】
Ni ni n N
例1 某地共有居民2万户,按经济收入的高低 分为三类,高收入者4000户,中收入者12000户 低,收入者4000户.现要从中抽取200户构成一 个样本,则各类型应抽取的样本单位数为: 返
高:
4000 n1 200 20% 200 40 户 20000
户
(二) 判断抽样 定义 判断抽样又称立意抽样、目的抽样。它是调 研人员根据自己的主观经验判断有目的的选 取样本单位的方法。 分类 一种强调样本对总体的代表性;
一种是注重对总体中某类问题的研究。
评价 优点:判断抽样法成本低,快捷方便,特别是当 调研人员对研究对象的总体情况比较熟悉, 研究者的判断分析能力较强,经验比较丰 富时,采用这种方法往往十分方便。 缺点:由于它仍属于一种非概率抽样,所得样本 的代表性往往难以判断。 应用范围
12000 200 60% 200 120 中: n2 20000
4000 低: n3 200 20% 200 40 户 20000
Ni i n n 最佳分层抽样法: i Ni i
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例2 ,以上例资料为例,各层资料如下:
居民类型 高收入 中收入 低收入 (户)
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优点: 简便易行; 可及时获取资料。 缺点:
无法估计抽样误差的大小; 确定样本容量和选择样本单位时容易受 调查人员主观判断的影响; 调查中的样本许多情况下是由自愿者组 成的,系统性误差很大。
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二、非随机抽样的类型 (一)偶遇抽样 定义 偶遇抽样又称任意抽样、便利抽样。它是指市 场调查者把在一定时间、一定环境所遇见的人, 作为调查对象选入样本的方法。或指工作人员 从工作便利出发,将偶然遇到的人选入到样本 中去进行调查的方法。
基本理论依据
认为被调查总体中的每个单位都是相同的,因 此把谁选为样本中进行调查,其调查结果都是 一样的。
评价
优点:
操作方便、节省时间和费用,在急需真实 数据资料的近似值而又缺乏经验时这种方 法很实用。 缺点: 偶然性极大,在一定时间、环境能遇到什 么人,是很偶然的。因此样本的代表性差, 抽样结果的误差较大,可信程度较低。
第三节
非随机抽样方式
一、非随机抽样的概念与特点 非随机抽样:指根据调查人员的主观判断标准或 根据工作便利原则抽取样本单位的方法。 应用范围: 受客观条件的限制,无法进行严格的随机抽样时; 为了快速获得调查结果; 在对调查对象不了解或不熟悉而无法确定时; 总体各单位之间标志值的离散程度小,且调查员 具有丰富的经验、较强的判断能力时可用。
第二节
所抽取的样本单位在总体中的分布或 过于集中,或过于分散,很不均匀,给 实际调查带来困难。
适用范围: 它一般适合于均匀总体即具有某种特征的 单位均匀地分布于总体的各个部分,或各 单位标志值之间的差异不很大时。 返
第二节
类型抽样(分层抽样)
类型抽样:是先对总体各单位按主要标志分组, 然后再从各组中按随机的原则抽选一定的单位 构成样本。 各组样本单位数ni的确定: 等比例分层抽样:
优点:组织工作方便,确定一群便可以调查许多 单位,同时抽中的单位比较集中,限制样本在总 体中分布的均匀性,所以,在相同的条件下,抽 样误差较大,代表性较低(与纯随机抽样相比)。
缺点:由于抽样单位比较集中,限制了样本在总 体中分布的均匀性,所以,在相同条件下与纯随 机抽样相比,抽样误差较大,代表性较低。 返回
(四)滚雪球抽样 含义 它是先从少数几个适合并熟悉的调查单位开 始进行调查,然后通过他们获得更多的调查 单位,这样不断扩大样本范围的方法称为滚 雪球抽样。 应用场合 当我们对调查对象中调查单位的信息掌握不 充足时使用。
评价 优点: 便于调查人员有针对性的找到被调 查者,而不至于大海捞针。
局限性:要求调查对象的各单位之间必须有 一定的联系,并且愿意提供对方的 情况,否则,将会影响这种方法的 进行与效果。
合计
36
90
54
评价 优点: 配额抽样简便易行,且可以保证总体中 每个类型都有单位入选到样本中去,与 其他几种非随机抽样方法相对比,其样 本具有较高的代表性。 缺点:配额抽样不能计算出抽样误差的大小; 总体中有些分类比例往往是未知的,是 估计的,定额分配数额带有一定的主观 性;在配额之内,调研人员可以自由选 择自己的访问对象等。这些都埋下了偏 差的隐患。
1.配额抽样和类型抽样的相同点和不同点。
2.什么是抽样框?抽样框和研究总体有什么关系? 3.什么是非随机抽样法?它主要包括哪几种抽样方法? 它们分别是怎样抽出样本的? 4.根据自己的理解,说明总体与抽样框的区别与联系。
谢谢!
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N 10000 k= = =50 n 200
在第一个k间隔即1~50中随机抽第一个单位,
假设抽中第38号单位;最后从38开始,每隔 50户抽取1户,即38,88,138,188、··· 9988,共抽取200户组成样本。
整群抽样 概念:它是将总体单位分为若干群,然后以群为 单位从中随机抽取一些群,对中选群中的所有单 位进行全面调的一种抽样组织方式。
抽样调查:是按照一定方式,从调查总体中抽 取一部分单位构成一个样本进行调查,用所得 样本的调查结果推断总体情况的调查方法。 抽样调查的优点:
调查费用低 时效性高 准确性 适应面广
二、抽样调查的种类 简单随机抽样
类型抽样
随机抽样 等距抽样 整群抽样 抽样调查 多阶段抽样 便利抽样法 非随机抽样 判断抽样法 定额抽样法 滚雪球抽样法
取样方法 :
直接抽选法 抽签法 随机数字表法
第二节
优点: 纯随机抽样是抽样中最基本也是最单 纯的方式,从理论上讲,它最符合随 机原则,它的抽样误差容易得到理论 上的证明,因此,它可以作为更复杂 的抽样设计的基础和比较的标准。
纯随机抽样的不足:
在总体很大的情况下使用,编号工作 量繁重; 当总体单位差异程度较大时,必须使 样本容量充分大才能保证样本推断总体 的可靠程度和准确程度;
随机抽样:是从总体中按照随机原则抽取一部 单位作为样本进行调查,并用以样本调查的结 果对总体的数量特征作出具有一定可靠性的估 计和判断的抽样方式。 注意! 注意: “随机”不等于“随便”; 随机原则不等于等概率、等机会原则。
非随机抽样:指从研究目的出发,根据调查者的经 验或主观判断,从总体中有意识的抽取样本的方法。
多阶段随机抽样
多阶段抽样:是把从市场调查总体中抽取样本的 过程,分成两个或两个以上的阶段进行的随机 抽样方法。即先从总体中抽取一级单位,再从 中选的一级单位中抽取二级单位等,依次进行, 到最后阶段才具体抽取到样本单位的组织方式。 如,100个班中随机抽10个班(以班为一级单位); 被抽中的10个班的所有学生中抽取随机50名学 生,也可每个班中各抽5名学生(以学生为二 级单位。)(两阶段抽样) 返
第二节 一、随机抽样的特点
随机抽样方式
客观性 总体中每个单位均有机会入选样本中 二、随机抽样的一般程序 界定总体 设计样本 确定抽样框和抽样单位 实际抽取样本 评估样本质量
第二节
三、随机抽样调查的方法
纯随机抽样(简单随机抽样) 定义:指在抽样之前,对总体单位不进行任 何分组、排列等处理,完全按照随机原则直 接从总体中抽取样本,并保证总体中每个单 位有同等的中选机会。
N S
Ni Si / Fi
i i
Fi
Fi是第i类每个样本单位的调查费用;F为总费 用;F0为固定费用,Ni为各类型中的总体单位 数, i 为各类型样本的标准差。
等距抽样(机械抽样、系统抽样) 等距抽样:是事先将全及总体各单位按照某一 标志排列,然后依固定的顺序和间隔来抽选调 查单位的一种抽样组织方式,它是一种不重复 抽样的方法。 例如,从10000户居民中抽取200户居民进行抽 样调查,采用等距随机抽样方法,具体做法是: 首先把10000户居民按一定标志排列,并编上 1-10000序号;然后求出抽样间隔k,则 返
ห้องสมุดไป่ตู้
400000 n3 200 20 户 4000000
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收入水平间的差异比较大的组,为了保证抽出 的ni对该类型有代表性,应多抽些单位,收入 水平间的差异小的组,应在此类型少抽几个单 位,并不影响其代表性。 最优决策分层抽样法:
ni
N s /
i i
Ni si / Fi Fi
( F F0 )
(1)单标志分组配额抽样
若对某市居民只按性别或年龄或月收入分类 时,按照以上的比例关系抽取180人时,各 类型分配的样本单位数分别是:
性别 男 女 人数(人) 90 90 年 龄 人数(人) 月收入 人数(人)
18-30
30-40
30
50
高收入
中收入 低收入 合 计
36
90 54 180
40-55 55以上
它一般适用于总体中单位数较少调查所涉 及的范围窄的调查。
(三)定额抽样(配额抽样) 定义 它是指按照一定的标志,将总体分为若干类 型,按一定比例在各类中分配样本单位数额, 并按各类数额任意或主观抽样的抽样方法。 定额抽样过程 定额抽样是在对总体选择分类标志进行分类 的基础上,根据总体的构成比例来确定每类 应当抽取的样本单位数的。
合 计
60 40
180
合计
180
(2)多标志分组配额抽样
高收入 男 18-30 30-40 40-55 55以上 小计 3 5 6 4 18 女 3 5 6 4 18 中收入 男 7 13 15 10 45 女 7 13 15 10 45 低收入 男 5 7 9 6 27 女 5 7 9 6 27 30 50 60 40 180 合计