样本容量。样本中所包含的个体的数量，一般用n表示。 在实际工作中，人们通常把n≥30的样本称为大样本， 而把n<30的样本称为小样本。
对于某一既定的总体，由于抽样的方式方法不同，样本 容量也可大可小，因而，样本是不确定的、可变的。
抽样的目的就是为要用样本的特征去估计总体特征，但 样本只是总体的一部分，而且样本的抽取又具有随机性， 因此，样本的内部构成与总体的内部构成总是具有一定 的差异，样本不能完全代表总体，抽样估计总是存在一 定的代表性误差。
【例】某 班级共有 30 名 学 生 ， 他们的名 单如右表。 用 Excel 抽 出一个由5 个学生构 成的随机 样本
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简单随机抽样
(用Excel对分类数据随机抽样)
第1步：将30个学生的名单录入到Excel工作表中的一列
第2步：给每个学生一个数字代码，分别为1，2…，30， 并按顺序排列，将代码录入到Excel工作表中的一列，与 学生名单相对应
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概率抽样 (probability sampling) （续）
统计上所指的抽样一般都是指概率抽样 概率抽样最基本的组织形式有：简单随机抽样、
分层抽样、等距抽样和整群抽样。
概率抽样
简单随即抽样 分层抽样
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等距抽样
整群抽样
简单随机抽样
(simple random sampling)
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样本和统计量（续）
统计量（statistic）。在抽样估计中，用来反映样本总体 数量特征的指标称为样本指标，也称为样本统计量或估计 量，是根据样本资料计算的、用以估计或推断相应总体指 标的综合指标。
常见的样本统计量有：
变量总体
样本平均数 x
样本标准差s或方差s²
属性总体 样本比例（样本成数）p 样本比例标准差sP或方差sP²
用Excel对数值型数据抽样
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分层抽样
(stratified sampling)
1. 又称类型抽样或分类抽样。 2. 先对总体各单位按主要标志加以分组（层），然后
再从各组（层）中按随机原则独立抽选一定单位构 成样本。 3. 分层抽样通过分类（组），把总体中标志值比较接 近的单位归为一组，减少各组内的差异程度，这样 再从各组抽取样本单位就更具有代表性，因而抽样 误差也就相对缩小。 4. 特别是在标志值相差悬殊时，由于划分了类型，一 方面缩小了组内方差，另一方面也保证各组都能抽 取一定的样本单位，所以，分层抽样较之纯随机抽 样可以提高样本的代表性，能获得更为满意的效果
1. 从总体N个单位(元素)中随机地抽取n个单位作为
样本，使得总体中每一个元素都有相同的机会(概 率)被抽中 2. 抽取元素的具体方法有重复抽样和不重复抽样 3. 特点
简单、直观，在抽样框完整时，可直接从中抽取样本 用样本统计量对目标量进行估计比较方便
4. 局限性
当N很大时，不易构造抽样框
抽出的单位很分散，给实施调查增加了困难 没有利用其他辅助信息以提高估计的效率
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简单随机抽样
(用Excel对数值型数据随机抽样)
第1步：将原始数据录入到Excel工作表中的一列 第2步：选择【工具】下拉菜单，并选择【数据分析 】选
项 ， 然后在【数据分析】选项中选择【抽样】 第3步：在【抽样】对话框中的【输入区域】中输入原始
数据 区域，在【抽样方法】中单击【随机】。在【样本 数】中输入需要抽样的数据个数。在【输出区域】中选择 抽样结果放置的区域。【确定】后即得到要抽取的样本数 据
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简单随机样本
(simple random sample)
1. 由简单随机抽样形成的样本
2. 从总体N个单位中随机地抽取n个单位作 为样本，使得每一个容量为n样本都有相
同的机会(概率)被抽中 3. 参数估计和假设检验所依据的主要是简单
随机样本
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简单随机抽样
(用Excel对分类数据随机抽样)
能有效地避免主观选样带来的倾向性误差（系统偏差）， 使样本资料能够用于估计和推断总体的数量特征，而且 这种估计和推断得以建立在概率论和数理统计的科学理 论之上
可以计算和控制抽样误差，说明估计的可靠程度。 作用：
在不可能或不必要进行全面调查时，利用概率抽样来推 断总体；
利用概率抽样修正或补充全面调查的不足。
抽样与抽样分布
1 抽样基本知识 2 抽样分布 3 样本统计量的抽样分布 (一个总体参数推
断时) 4 样本统计量的抽样分布 (两个总体参数
推断时)
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学习目标
1. 了解概率抽样方法 2. 区分总体分布、样本分布、抽样分布 3. 理解抽样分布与总体分布的关系 4. 掌握单总体参数推断时样本统计量的分布
第3步：选择【工具】下拉菜单，并选择【数据分析】选 项， 然后在【数据分析】选项中选择【抽样】
第4步：在【抽样】对话框中的【输入区域】中输入学生
代码区域，在【抽样方法】中单击【随机】 。在【样本
数】中输入需要抽样的学生个数。在【输出区域】中选
择抽样结果放置的区域。【确定】后即得到要抽取的样
本
用Excel对分类数据抽样
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总体与样本 抽样方法 抽样框 抽样误差
抽样基本知识
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总体和参数
总体(Population)，是指所要研究的对象的全体， 它是由所研究范围内具有某种共同性质的全部单 位所组成的集合体。总体单位总数用N表示。
参数（parameter）。用来反映总体数量特征的 指标称。研究目的一经确定，总体也唯一地确定 了，所以总体指标的数值是客观存在的、确定的， 但又是未知的，需要用样本资料去估计。
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总体和参数（续）
通常所要估计的总体指标有
变量总体
属性总体
总体平均数 X(或记为µ） 总体比例（成数）π
总体标准差σ或方差σ² 总体比例标准差σP或方差σP²
总体标志总量 ( N X)
总体中具有某一属性的单位总数 (NP)等。
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样本和统计量
样本（Sample），它是从总体中抽取的部分总体单位 的集合体 。
样本统计量不含未知参数，它是随样本不同而不同的随机变 量。
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抽样方法
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概率抽样
(probability sampling)
概率抽样也叫随机抽样，是指按随机原则抽取样本。
随机原则，就是排除主观意识的干扰，使总体每选是随机的。 特点