在市场研究中样本量的确定

在市场研究中样本量的确定
在市场研究中样本量的确定

在市场研究中,常常有客户和研究者询问:“要掌握市场总体情况,到底需要多少样本量?”,或者说“我要求调查精度达到95%,需要多少样本量?”。对此,我往往感到难以回答,因为要解决这个问题,需要考虑的因素是多方面的:研究的对象,研究的主要目的,抽样方法,调查经费…。本文将根据自己的经验,探讨在市场研究中确定调查所需样本量的一些基本方法,相信这些方法对于其他的社会调查研究也有一定的借鉴意义。

确定样本量的基本公式

在简单随机抽样的条件下,我们在统计教材中可以很容易找到确定调查样本量的公式(1):

其中:

n:代表所需要样本量

Z:置信水平的Z统计量,如95%置信水平的Z统计量为1.96,99%的Z为2.68。

S:总体的标准差;

d :置信区间的1/2,在实际应用中就是容许误差,或者调查误差。

对于比例型变量,确定样本量的公式为(2):

其中:

n :所需样本量

Z:置信水平的z统计量,如95%置信水平的Z统计量为1.96,99%的为2.68

p:目标总体的比例期望值

d:置信区间的半宽

关于调查精度

通常我们所说的调查精度可能有两种表述方法:绝对误差数与相对误差数。如对某市的居民进行收入调查,要求调查的人均收入误差上下不超过50元,这是绝对数表示法,这个绝对误差也就是公式(1)中置信区间半宽d。而相对误差则是绝对误差与样本平均值的比值。例如我们可能要求调查收入与真实情况的误差不超过1%。假定调查城市的真实人均收入为10000元,则相对误差的绝对数是100元。

公式的应用方法

对于公式的应用,一些参数是我们可以事先确定的:Z值取决于置信水平,通常我们可以考虑95%的置信水平,那么Z=1.96;或者99%,Z=2.68。然后可以确定容许误差d(或者说精度),即我们可以根据实际情况指定置信区间的半宽度d。因此,公式应用的关键是如何确定总体的标准差S。如果我们可以估计出总体的方差(标准差),那么我们可以根据公式计算出样本量:

例如:要了解该城市的居民收入,假定我们知道该市居民收入的标准差为1500,要求的调查误差不超过100元,则在95%的置信水平下,所需的样本量为:

即需要调查的样本量为864个。

最大样本量

以上公式只是理论上的,在实际调查中确定合理的样本量,必须考虑多方面的因素。

首先,由于人们通常缺乏对标准差的感性认识,因此对标准差的估计往往是最难的。总体的标准差是123,还是765?如果没有一点对样本的先验知识,那么对标准差的估计是不可能的。好在我们通常能对变量的平均值进行估计,如我们通过历史资料估计该地区目前的年人均收入大致为10,000元,那么根据统计学知识,我们引入变异系数的概念:

变异系数V=标准差S/平均值X<= 1

因此,我们知道人均收入的标准差应该小于平均值,就是说标准差应该在10000以下。当然,这对于我们确定样本量还不能起太大的作用。然而如果我们采用相对误差表述的精度,对公式(1)变形,我们有:

其中:P表示相对误差

根据上述公式,我们可以计算在相对误差一定的情况下,所需的最大样本量。以下是在置信程度95%的水平下,在不同相对误差下的最高样本量:

通常,变异系数为1的情况是很少见的,在市场研究经常遇到的情况中,变异系数多在50%以下,因此,实际所需要的样本量可以进一步缩小。

对于比例型变量,在事先缺乏对比例的估计时,我们可以采用最保守的估计法,即p=0.5,以下是比例p在不同绝对误差程度下,所需的最大样本量(95%置信水平):

虽然我们根据公式可以从理论上确定样本量的上限,但是由于实际工作的经费和时间限制,使用最大样本量的可能性很小;而且,实际研究的情况通常要复杂得多,因为一个研究往往都要考虑多个目标的,即要求对多个指标的误差进行控制,而不是简单地考虑一个指标。因此我们在实际的市场研究中,我们要综合考虑,采用多种方式来确定样本量。

实际调查样本量的确定原则

1、调查的主要目标

一个现实的市场调查往往有多个目标,对于一些目标单一的调查,调查的样本量往往可以很少:100个,甚至50个就足够了。而对于具有多个目标的研究,必须考虑这些目标中变异程度最大,要求精度最高的目标。

2、分类比较的程度

分类是市场研究中一个最基本的方法,研究者往往是通过分类来发现细分市场,确定产品的市场定位等。假定对同一变量(研究目标),在一定精度与置信程度下,只要100个样本量就足够了,如果我们仅仅希望了解不同性别的消费者市场,则确定样本量时只需要考虑两类消费者的样本量,这样调查的总样本量可能需要200个以上,如果希望了解不同年龄层的消费者,则可能要将消费者分为多类,如分为:20岁以下,20-35,35-50,50岁以上等四类,这样的样本量需要400个以上。也就是说,确定样本量时必须考虑到每一类别的样本量。

3、调查区域的大小

根据常识,调查区域越大,所需要的样本量可能越大,因为大区域内的样本变异程度我们通常较难掌握。此外,在实际研究中,我们还往往需要对大区域进行进一步分类,以寻求更加准确的市场细分。因此,对于同一调查目标,在上海进行调查所需要的样本量通常是要大于苏州的。

实际研究中的一些经验

虽然我们根据公式可以从理论上确定样本量的上限,但是由于实际工作的经费和时间限制,使用最大样本量的可根据一些学者的研究,以及在市场研究中的经验,市场调查中确定样本量通常的做法是:通过对方差的估计,采用公式计算所需样本量,主要做法有:

1、用两步抽样,在调查前先抽取少量的样本,得到标准差S的估计,然

后代入公式中,得到下一步抽样所需样本量n;如果有以前类似调查的数据,可以使用以前调查的方差作为总体方差的估计。

2、根据经验,确定样本量,主要方法有:

如果以前有人做过类似的研究,初学者可以参照前人的样本。如果是大型城市、省市一级的地区性研究,样本数在500-1000之间可能比较适合;而对于中小城市,样本量在200-300之间可能比较适合;如果是多省市或者全国性的研究,则样本量可能在1000-3000之间比较适合。

作为一个常识(主要是为了显著性检验),要进行分组研究的每组样本量应该不少于30个。

通过试验设计所作的研究,可以采用较小的样本量。如产品试用(留置)调查,在经费有限的情况下,可以将每组的样本量降低至15个左右,最好每组在30以上。此外,我们在多次的实际研究中发现,每组超过50个可能是一种资源浪费。

抽样调查样本量确定

抽样调查样本量的确定 在贸易统计中, 对于限额以下批零餐饮企业普遍采用抽样调查方法进行解决。然而,由于当前市场经济情况的多样性,经济发展的不均衡性,以及地域宽广性,导致情况多种多样;实际情况的复杂,决定了方案的复杂性,增加了具体抽样的难度。经过多年的探讨,区域二相抽样调查比较符合当前我国的实际情况,我们在这里根据试点所掌握的情况针对采用区域二相抽样调查的贸易抽样方案中如何确定样本量进行分析。 一、样本单位数量的确定原则 一般情况下,确定样本量需要考虑调查的目的、性质和精度要求。以及实际操作的可行性、经费承受能力等。根据调查经验,市场潜力和推断等涉及量比较严格的调查需要的样本量比较大,而一般广告效果等人们差异不是很大或对样本量要求不是很严格的调查,样本量相对可以少一些。实际上确定样本量大小是比较复杂的问题,即要有定性的考虑,也要有定量的考虑;从定性的方面考虑,决策的重要性、调研的性质、数据分析的性质、资源、抽样方法等都决定样本量的大小。但是这只能原则上确定样本量大小。具体确定样本量还需要从定量的角度考虑。 从定量的方面考虑,有具体的统计学公式,不同的抽样方法有不同的公式。归纳起来,样本量的大小主要取决于: (1)研究对象的变化程度,即变异程度; (2)要求和允许的误差大小,即精度要求; (3)要求推断的置信度,一般情况下,置信度取为95%; (4)总体的大小; (5)抽样的方法。 也就是说,研究的问题越复杂,差异越大时,样本量要求越大;要求的精度越高,可推断性要求越高时,样本量也越大;同时,总体越大,样本量也相对要大,但是,增大呈现出一定对数特征,而不是线形关系;而抽样方法问题,决定设计效应的值,如果我们设定简单随机抽样设计效应的值是1;分层抽样由于抽样效率高于简单随机抽样,其设计效应的值小于1,合适恰当的分层,将使层内样本差异变小,层内差异越小,设计效应小于1的幅度越大;多阶抽样由于效率低于简单随机抽样,设计效应的值大于1,所以抽样调查方法的复杂程度决定其样本量大小。对于不同城市,如果总体不知道或很大,需要进行推断时,大城市多抽,小城市少抽,这种说法原则上是不对的。实际上,在大城市抽样太大是浪费,在小城市抽样太少没有推断价值。

如何确定抽样统计的最小样本量

如何确定抽样统计的最小样本量(附:随机抽样统计的抽样误差Excel计算表格) 在电视节目中经常看到关于选举的报道中经常会后有支持率的数字,例如:调查结果为 ?a方支持率为%; ?b方支持率为%; ?c方支持率为%; ?... 最后都会说明一下,此次电话调查的数量2352,置信度为95%﹐最大抽样误差为±%。 抽样调查的典型情景:对一个大的集合(比如:数千万选民)做一次调查的成本较高,抽样调查可以低成本的用近似的(可接受的)数据反映实际情况;在用户调研中,也经常通过通过抽样调查的方式并对比打分的方法做评估。这里就需要了解置信度和抽样误差的概念; 抽样误差:假如相同规模的抽样调查进行多次,抽样均值在真实均值的上下波动,相对于整体均值的偏移波动就是抽样误差,而这个误差的分布是符合的,例如下图:横轴为整体的均值,圆点是每次抽样的均值,而红色那次抽样就是加上误差后都未覆盖到均值线的情况); 最小抽样量的计算公式:抽样量需要> 30个才算足够多,可以用以下近似的误差/样本量估算公式; n:为样本量; :,抽样个体值和整体均值之间的偏离程度,抽样数值分布越分散方差越大,需要的采 样量越多; E:为抽样误差(可以根据均值的百分比设定),由于是倒数平方关系,抽样误差减小为 1/2,抽样量需要增加为4倍; : 为可靠性系数,即置信度,置信度为95%时,=,置信度为90%时,=,置信度越高需要的样本量越多;95%置信度比90%置信度需要的采样量多40%; 为了体现相对差距:假设抽样为y 相对抽样误差h = E / y C= σ / y 以下是基于抽样得分的抽样误差估算表格:方差越大需要的样本量越多,数据离散度越低,需要的抽样量越少; 置信度相对抽样误差(假设:C=

样本量的确定

样本量的确定 1. 二值分布(估计比例时的样本容量) 这种情况下,表明可能的采样结果只有两种情况,即是与非的问题。比如调查某一批产品的合格率。样本量的确定主要受以下几个因素影响:置信水平α、所能接受的抽样偏差e (估计值与真实值的最大偏差)、总体数量N ;通过置信水平即可查表确定z 。 通常情况下置信水平选择95%。抽样偏差为±5%,不过也不完全一定,抽样偏差的确定还是要考虑实际情况,比如最小的调查估计值p=5%,此时抽样偏差就应该小于5%。 这时,就可以确定样本量: 22 2(1)(1)z p p n z p p e N -=-+ P 值的确定:用以前类似样本得到的结果来近似,如果完全不知道就设p=,因为此时方差最大,可求得一个比较保守的样本容量。 样本容量和在p=时运用简单随机抽样估计p 值得到的抽样偏差e 如果总体容量N 非常大,可近似为无穷,那么上面这个公式可简化成:

22 (1)z p p n e -= 事实上当总体容量很小时,不会采用抽样调查,而是普查了。 2. 正态分布(估计均值时的样本容量) 在这种情况下,表明采样的结果是具有多样性的,并不局限在0、1上。比如对某一城市老年人的患病年龄进行统计。这个时候,样本量同样受如下几个因素影响:置信水平α、所能接受的抽样偏差e (估计值与真实值的最大偏差)、总体数量N 。 样本量为: 22 22 2 z S n z S e N =+ S 表明的是总体标准差,这个可以用以前类似样本得到的S 或是实验调查样本的S 来近似。 同样,如果总体容量N 非常大,可近似为无穷,那么上面这个公式可简化成: 22 2 z S n e = 理论基础: 根据数理统计知识,样本均值对总体均值可构造如下统计量: x X u σ-,他满足标准正态分 布,查表即可得到某一显著性水平下这个统计量的值,这里面的x σ表示总体均值估计量的标准误差。 在无放回简单随机抽样情况下,总体均值估计量的标准误差表达式: x σ= 如果误差界限设为e ,那么:

样本量的确定

样本量的确定 北京广播学院新闻传播学院 调查统计研究所 二零零一年五月 沈浩 本讲主要内容 如何计算简单随机抽样的样本量确定 如何实现分层抽样中各层样本单位数的分配样本容量的确定 样本量=费用+精度 (函数) 确定样本容量,需要处理好预定的精度与现有经费,同时也要考虑资源和时间等限 制条件,最终的样本量确定是在上述因素之间的权衡关系。分层抽样分配样本的标准 总的样本容量事先确定 估计值要求达到的精度预先给定 影响调查样本容量的因素 调查估计值所希望达到的精度 调查估计值所能允许的误差。 估计量的抽样方差较小,估计值是精确的 估计值的精度越高,所需的样本容量就越大 影响精度的因素也同样影响着样本容量的大小 所研究指标在总体中的变异程度 总体的大小

样本设计和所使用的估计量 无回答率 客户提供的经费能支持多大容量的样本 整个调查持续的时间有多长 调查需要多少访员 能招聘到的访员有多少 除了估计值的精度以外,调查实际操作的限制条件也许是影响样本容量的最大因 素。 11>(给定精度水平下样本容量的确定样本容量的大小与调查估计值所要求的精度紧密相关 数据是通过抽样而不是普查收集的,就会产生抽样误差。 精度是由抽样方差来测量的。 随着样本容量的增加,调查估计值的精度也会不断提高。标准误差 误差界限 变异系数 抽样方差的几种计量方法 抽样调查中样本容量的确定,也经常会使用一种或多种这样的计量方法来对精度进 行说明。 非抽样误差 非抽样误差会对调查估计值的精度产生显著的影响 非抽样误差的大小与样本容量的大小却没有很大的关系 确定样本容量,就不必将这些误差作为影响因素加以考虑

【科研】如何确定临床实验设计中的样本量

【科研】如何确定临床实验设计中的样本量? 在临床实验研究中,无论是实验组还是对照组都需要有一定数量的受试对象。这是因为同一种实验处理在不同的受试对象身上表现出的实验效应是存在着变异的。仅凭一次实验观测结果或单个受试者所表现出来的实验效应说明 不了什么问题。必须通过一定数量的重复观测才能把研究总体真实的客观规律性显示出来,并且可以对抽样误差做出客观地估计。但重复观测次数越多(即样本含量越大)试验所要消耗的人力、物力、财力和时间越多,可能会使试验研究成为不可能。而且,样本含量过大还会增加控制试验观测条件的难度,有可能引入非随机误差,给观测结果带来偏性(bias)。所以在实验设计中落实重复原则的一个重要问题就是如何 科学合理确定样本量。由于在各对比组例数相等时进行统计推断效能最高,因此多数情况下都是按各组样本含量相等来估计。但在个别情况下,也可能要求各组样本含量按一定比例来估计。 1 与样本含量估计有关的几个统计学参数 在估计样本含量之前,首先要对以下几个统计学参数加以确定或作出估计。 1.1 规定有专业意义的差值δ,即所比较的两总体参数值相差多大以上才有专业意义。δ是根据实验目的人为规定的,

但必须有一定专业依据。习惯上把δ称为分辨力或区分度。δ值越小表示对二个总体参数差别的区分度越强,因而所需样本含量也越大。 1.2 确定作统计推断时允许犯Ⅰ类错误(“弃真”的错误)的概 率α,即当对比的双方总体参数值没有差到δ。但根据抽样观测结果错误地得出二者有差别的推断结论的可能性,α确定的越小,所需样本含量越大。在确定α时还要注意明确是单侧检验的α,还是双侧检验的α。在同样大小的α条件下;双侧检验要比单侧检验需要更大的样本含量。 1.3 提出所期望的检验效能power,用1-β表示。β为允许犯Ⅱ类错误(“取伪”的错误)的概率。检验效能就是推断结论不犯Ⅱ类错误的概率1-β称把握度。即当对比双方总体参数值间差值确实达到δ以上时,根据抽样观测结果在规定的α水准上能正确地作出有差别的推断结论的可能性。在科研设计中常把1-β定为0.90或0.80。一般来说1-β不宜低于0.75,否则可能出现非真实的阴性推断结论。 1.4 给出总体标准差σ或总体率π的估计值。它们分别反映计量数据和计数数据的变异程度。一般是根据前人经验或文献报道作出估计。如果没有前人经验或文献报道作为依据,可通过预实验取得样本的标准差s或样本率P分别作为σ和π的估计值。σ的估计值越大,π的估计值越接近0.5,所需样本含量越大。

实例教程 手把手教你计算样本量

实例教程:手把手教你计算样本量 作者:张耀文 小玲看了新英格兰医学杂志的一篇文章[1]后,有些地方不明白,于是来找小咖讨论。 小玲:我觉得这个研究做的棒棒哒,但有一点没看明白,就是原文中统计方法部分的样本量计算到底写了个啥: 小咖:你没看明白就对了。这段话确实没有讲明白样本量到底怎么计算来的。你应该去看看这个研究的Protocol和Supplementary Appendix,里面应该会详细写到。因为限于篇幅,有些研究会在正文中省略一些信息。 小玲:那么,哪里能找到这个研究的Protocol和Supplementary Appendix呢? 小咖:来,跟着我操作。首先搜到新英格兰医学杂志的这篇文章,然后点击①PDF下载这篇文章,再点开②Supplementary Material。

下载③Protocol 和④Supplentary Appendix 。 小玲:原来是这样啊,那我赶紧再去读一读这两个文件。 小玲读完后,又来找小咖。 小玲:我找到啦,原来在Protocol 的84-85页有样本量计算的详细介绍。 小咖:很好。你先总结一下大意。 小玲:比较主要结局(体重变化)时,按照P =0.05进行双侧t 检验。对于另一个主要结局(二分类变量)——体重下降5%及以上、10%以上的人数比例,采用双侧卡方检验比较。假设对照组体重下降10%以上的人数比例为10%,利拉鲁肽组的这个比例为14%。当利拉鲁肽组和对照组的样本量分别为2400例、1200例时,可以有超过90%的把握度发现这种差异。 小咖:很好,你get 到了所有的point 。以本研究为例,计算样本量时,需要

如何确定样本量

如何确定样本量 来回答:对于13万的人,做调查,得取多少样本,这个得看你要求的精确度,统计学上有这样的一套公式, https://www.360docs.net/doc/8d18699301.html,/peixun/pei21.HTM 而对于市场调查; 在市场研究中,常常有客户和研究者询问:“要掌握市场总体情况,到底需要多少样本量?”,或者说“我要求调查精度达到95%,需要多少样本量?”。对此,我往往感到难以回答,因为要解决这个问题,需要考虑的因素是多方面的:研究的对象,研究的主要目的,抽样方法,调查经费…。有人说,北京这么大,上千万人口,我们怎么也得做一万人的访问才能代表北京市吧。根据统计学原理,完全不必。只要在500-1000左右就够了。当然前提是,我们要按照科学的方法去抽样。 根据市场调查的经验,市场潜力等涉及量比较严格的调查所需样本量较大,而产品测试,产品定价,广告效果等人们间彼此差异不是特别大或对量的要求不严格的调查所需样本量较小些。 样本量的大小涉及到调研中所要包括的人数或单元数。确定样本量的大小是比较复杂的问题,既要有定性的考虑也要有定量的考虑。 从定性的方面考虑样本量的大小,其考虑因素有:决策的重要性,调研的性质,变量个数,数据分析的性质,同类研究中所用的样本量,发生率,完成率,资源限制等。具体地说,更重要的决策,需要更多的信息和更准确的信息,这就需要较大的样本;探索性研究,样本量一般较小,而结论性研究如描述性的调查,就需要较大的样本;收集有关许多变量的数据,样本量就要大一些,以减少抽样误差的累积效应;如果需要采用多元统计方法对数据进行复杂的高级分析,样本量就应当较大;如果需要特别详细的分析,如做许多分类等,也需要大样本。针对子样本分析比只限于对总样本分析,所需样本量要大得多。 具体确定样本量还有相应的统计学公式,根据样本量计算公式,我们知道,样本量的大小不取决于总体的多少,而取决于(1) 研究对象的变动程度;(2) 所要求或允许的误差大小;(3) 要求推断的置信程度。也就是说,当所研究的现象越复杂,差异越大时,样本量要求越大;当要求的精度越高,可推断性要求越高时,样本量越大。因此,如果不同城市分别进行推断时,"大城市多抽,小城市少抽"这种说法原则上是不对的。在大城市抽样太大是浪费,在小城市抽样太少没有推断价值。 总之,在确定抽样方法和样本量的时候,既要考虑调查目的,调查性质,精度要求(抽样误差)等,又要考虑实际操作的可实施性,非抽样误差的控制、经费预算等。专业调查公司在这方面会根据您的情况及调查性质,进行综合权衡,达到一个最优的样本量的选择。 实际研究中的一些经验 根据一些学者的研究,以及远东零点在市场研究中的经验,市场调查中确定样本量通常的做法是: 1、通过对方差的估计,采用公式计算所需样本量,主要做法有: 2、用两步抽样,在调查前先抽取少量的样本,得到标准差S的估计,然后代入公式中,得到下一步抽样所需样本量n; 3、如果有以前类似调查的数据,可以使用以前调查的方差作为总体方差的估计。 4、根据经验,确定样本量,主要方法有: 5、如果以前有人做过类似的研究,初学者可以参照前人的样本。 6、如果是大型城市、省市一级的地区性研究,样本数在500-1000之间可能比较适合;而对于中小城市,样本量在200-300之间可能比较适合;如果是多省市或者全国性的研究,则样本量可能在1000-3000之间比较适合。 7、作为一个常识(主要是为了显著性检验),要进行分组研究的每组样本量应该不少于50个。 8、通过试验设计所作的研究,可以采用较小的样本量。如产品试用(留置)调查,在经费有限的情况下,可以将每组的样本量降低至30个左右,最好每组在50以上。此外,我们在多次的实际研究

抽样调查的样本容量的确定方法

抽样调查的样本容量的确定方法 摘要:确定样本容量是抽样调查中重要的环节,影响到抽样估计的精确度和调查的成本和效益。单位标志变异程度、抽样极限误差、抽样推断的可靠度、抽样类型和方法等影响到样本容量地确定。样本容量的确定可以根据由抽样误差、抽样极限误差和概率度推算出来的公式计算,也可以根据建立在过去抽取满足统计方法要求的样本量所累积下来的经验法则来确定。 关键词:样本容量;抽样调查;抽样误差;极限误差 抽样调查是根据随机原则,从总体中抽取部分实际数据构成样本,同时运用概率估计方法,依据样本信息推断总体数量特征的一种非全面统计调查。根据抽选样本的方法,抽样调查可以分为等概率抽样和非概率抽样两类。等概率抽样又称为随机抽样,是按照概率论和数理统计的原理,从调查研究的总体中,根据随机原则来抽选样本,并从数量上对总体的某些特征做出估计推断,对推断出可能出现的误差可以从概率意义上加以控制。样本是从总体中抽出的部分单位的集合,样本中所包含的单位数被称为样本容量,一般用n表示。确定样本容量是制定抽样调查方案中的一个非常重要的环节。 1.确定样本容量的必要性 1.1样本容量大小影响抽样估计的精确度 抽样估计的精确度是指样本的统计量与其所代表的总体值的接近程度。调查结果相对于总体真实值的精确度与样本容量直接相关。样本容量越大,抽样误差相对就会减少,估计精度就会提高;若样本容量太小,抽样误差就会增大,从而影响抽样估计的精确度。 1.2样本容量大小影响抽样调查的成本和效益 样本量的设计通常受到研究经费及调查时间的限制。根据数理统计规律,样本量增加呈直线递增的情况下(样本量增加一倍,成本也增加一倍),而抽样误差只是样本量相对增长速度的平方根递减。若样本容量过大,调查单位增多,不仅增加人力、财力和物力的耗费,增加调查费用,而且还影响到抽样调查的时效性,从而不能充分发挥抽样调查的优越性。 因此,为节省调查费用,体现出抽样调查的优越性,在确定样本容量时,应在满足抽样调查对估计数据的精确度的前提下,尽量减少调查单位数,确保必要的抽样数目。 2.影响必要样本容量的主要因素 影响样本容量的因素是多方面的,在抽样调查总体、调查费用和调查时间既定的情况下,为确定最佳的样本容量,应首先分析影响样本容量的因素。从理论上说,影响样本容量的因素有以下几个方面: 2.1单位标志变异程度 或成数方差P(1-P)的大小来表示。在其他单位标志变异程度一般用方差2

样本容量的确定

样本容量的确定分类: 在参数区间估计的讨论中,估计值和总体的参数之间存在着一定的差异,这种差异是由样本的随机性产生的。在样本容量不变的情况下,若要增加估计的可靠度,置信区间就会扩大,估计的精度就降低了。若要在不降低可靠性的前提下,增加估计的精确度,就只有扩大样本容量。当然,增大样本容量要受到人力、物力和时间等条件的限制,所以需要在满足一定精确度的条件下,尽可能恰当地确定样本容量。 一、影响样本容量的因素 (一)总体的变异程度(总体方差) 在其它条件相同的情况下,有较大方差的总体,样本的容量应该大一些,反之则应 该小一些。例如:在正态总体均值的估计中,抽样平均误差为它反映了样本均值相对于总体均值的离散程度。所以,当总体方差较大时,样本的容量也相应要 大,这样才会使较小,以保证估计的精确度。 (二)允许误差的大小 允许误差指允许的抽样误差,记为,例如,样本均值与总体均值之间的 允许误差可以表示为,允许误差以绝对值的形式表现了抽样误差的可能范围,所以又称为误差。 允许误差说明了估计的精度,所以,在其他条件不变的情况下,如果要求估计的精度高,允许误差就小,那么样本容量就要大一些;如要求的精确度不高,允许误差可以大些,则样本容量可以小一些。 (三)概率保证度1-α的大小 概率保证度说明了估计的可靠程度。所以,在其他条件不变的情况下,如果要求较高的可靠度,就要增大样本容量;反之,可以相应减少样本容量。 (四)抽样方法不同 在相同的条件下,重复抽样的抽样平均误差比不重复抽样的抽样平均误差大,所需要的样本容量也就不同。重复抽样需要更大的样本容量,而不重复抽样的样本容量则可小一些。

此外,必要的抽样数目还要受抽样组织方式的影响,这也是因为不同的抽样组织方式有不同的抽样平均误差。 二、样本容量的确定 (一) 估计总体均值的样本容量 在总体均值的区间估计里,置信区间是由下式确定的: 例如,对于正态总体以及非正态总体大样本时,都是以它为置信区间。 从图6–1中可以看到,从估计量x的取值到点的距离实际上为置信区间长 度的。这段距离表示在一定置信水平1-α下,用样本均值估计总体均值时所允许的最大绝对误差即允许误差Δ。显然,若以x的取值为原点,则允许误差Δ可以表示为: (6–15) x=0 图6–1 允许误差示意图 公式(6–15)反映了允许误差Δ、可靠性系数、总体标准差与样本容量之间的相互制约关系。只要这四个因素中的任意三个因素确定后,另一个因素也就确定了。 在重复抽样条件下,把允许误差Δ的计算公式变形整理,则得到样本容量的计算公式: (6–16)

市场研究中样本量的确定

在市场研究中,常常有客户和研究者询问:“要掌握市场总体情况,到底需要多少样本量?”,或者说“我要求调查精度达到95%,需要多少样本量?”。对此,我往往感到难以回答,因为要解决这个问题,需要考虑的因素是多方面的:研究的对象,研究的主要目的,抽样方法,调查经费…。本文将根据自己的经验,探讨在市场研究中确定调查所需样本量的一些基本方法,相信这些方法对于其他的社会调查研究也有一定的借鉴意义。 确定样本量的基本公式 在简单随机抽样的条件下,我们在统计教材中可以很容易找到确定调查样本量的公式: Z2 S2 n = ------------ (1) d2 其中: n代表所需要样本量 Z:置信水平的Z统计量,如95%置信水平的Z统计量为1.96,99%的Z为2.68。 S:总体的标准差; d :置信区间的1/2,在实际应用中就是容许误差,或者调查误差。 对于比例型变量,确定样本量的公式为: Z2 ( p ( 1-p)) n = ----------------- (2) d2 其中: n :所需样本量 z:置信水平的z统计量,如95%置信水平的Z统计量为1.96,99%的为2.68 p:目标总体的比例期望值 d:置信区间的半宽

关于调查精度 通常我们所说的调查精度可能有两种表述方法:绝对误差数与相对误差数。如对某市的居民进行收入调查,要求调查的人均收入误差上下不超过50元,这是绝对数表示法,这个绝对误差也就是公式(1)中置信区间半宽d。 而相对误差则是绝对误差与样本平均值的比值。例如我们可能要求调查收入与真实情况的误差不超过1%。假定调查城市的真实人均收入为10000元,则相对误差的绝对数是100元。 公式的应用方法 对于公式的应用,一些参数是我们可以事先确定的:Z值取决于置信水平,通常我们可以考虑95%的置信水平,那么Z=1.96;或者99%,Z=2.68。然后可以确定容许误差d(或者说精度),即我们可以根据实际情况指定置信区间的半宽度d。因此,公式应用的关键是如何确定总体的标准差S。如果我们可以估计出总体的方差(标准差),那么我们可以根据公式计算出样本量: 例如:要了解该城市的居民收入,假定我们知道该市居民收入的标准差为1500,要求的调查误差不超过100元,则在95%的置信水平下,所需的样本量为 n=1.962*15002/1002=8,643,600/10,000=864 即需要调查的样本量为864个。 最大样本量 以上公式只是理论上的,在实际调查中确定合理的样本量,必须考虑多方面的因素。 首先,由于人们通常缺乏对标准差的感性认识,因此对标准差的估计往往是最难的。总体的标准差是123,还是765?如果没有一点对样本的先验知识,那么对标准差的估计是不可能的。好在我们通常能对变量的平均值进行估计,如我们通过历史资料估计该地区目前的年人均收入大致为10,000元,那么根据统计学知识,我们引入变异系数的概念: 变异系数V=标准差S/平均值X<= 1 因此,我们知道人均收入的标准差应该小于平均值,就是说标准差应该在10000以下。当然,这对于我们确定样本量还不能起太大的作用。然而如果我们采用相对误差表述的精度,对公式(1)变形,我们有: Z2(S2/X2) Z2V2 Z2 n = --------------------= -------------<= ---------- d2/X2 P2 P2

样本量的确定方法.

如对你有帮助,请购买下载打赏,谢谢!样本量的确定方法(2008-10-14 09:12:34) 一、样本单位数量的确定原则 一般情况下,确定样本量需要考虑调查的目的、性质和精度要求。以及实际操作的可行性、经费承受能力等。根据调查经验,市场潜力和推断等涉及量比较严格的调查需要的样本量比较大,而一般广告效果等人们差异不是很大或对样本量要求不是很严格的调查,样本量相对可以少一些。实际上确定样本量大小是比较复杂的问题,即要有定性的考虑,也要有定量的考虑;从定性的方面考虑,决策的重要性、调研的性质、数据分析的性质、资源、抽样方法等都决定样本量的大小。但是这只能原则上确定样本量大小。具体确定样本量还需要从定量的角度考虑。 从定量的方面考虑,有具体的统计学公式,不同的抽样方法有不同的公式。归纳起来,样本量的大小主要取决于: (1)研究对象的变化程度,即变异程度; (2)要求和允许的误差大小,即精度要求; (3)要求推断的置信度,一般情况下,置信度取为95%; (4)总体的大小; (5)抽样的方法。 也就是说,研究的问题越复杂,差异越大时,样本量要求越大;要求的精度越高,可推断性要求越高时,样本量也越大;同时,总体越大,样本量也相对要大,但是,增大呈现出一定对数特征,而不是线形关系;而抽样方法问题,决定设计效应的值,如果我们设定简单随机抽样设计效应的值是1;分层抽样由于抽样效率高于简单随机抽样,其设计效应的值小于1,合适恰当的分层,将使层内样本差异变小,层内差异越小,设计效应小于1的幅度越大;多阶抽样由于效率低于简单随机抽样,设计效应的值大于1,所以抽样调查方法的复杂程度决定其样本量大小。对于不同城市,如果总体不知道或很大,需要进行推断时,大城市多抽,小城市少抽,这种说法原则上是不对的。实际上,在大城市抽样太大是浪费,在小城市抽样太少没有推断价值。 二、样本量的确定方法 如何确定样本量,基本方法很多,但是公式检验表明,当误差和置信区间一定时,不同的样本量计算公式计算出来的样本量是十分相近的,所以,我们完全可以使用简单随机抽样计算样本量的公式去近似估计其他抽样方法的样本量,这样可以更加快捷方便,然后将样本量根据一定方法分配到各个子域中去。所以,区域二相抽样不能计算样本量的说法是不科学的。

样本量的确定方法

样本量的确定方法(2008-10-14 09:12:34) 一、样本单位数量的确定原则 一般情况下,确定样本量需要考虑调查的目的、性质和精度要求。以及实际操作的可行性、经费承受能力等。根据调查经验,市场潜力和推断等涉及量比较严格的调查需要的样本量比较大,而一般广告效果等人们差异不是很大或对样本量要求不是很严格的调查,样本量相对可以少一些。实际上确定样本量大小是比较复杂的问题,即要有定性的考虑,也要有定量的考虑;从定性的方面考虑,决策的重要性、调研的性质、数据分析的性质、资源、抽样方法等都决定样本量的大小。但是这只能原则上确定样本量大小。具体确定样本量还需要从定量的角度考虑。 从定量的方面考虑,有具体的统计学公式,不同的抽样方法有不同的公式。归纳起来,样本量的大小主要取决于: (1)研究对象的变化程度,即变异程度; (2)要求和允许的误差大小,即精度要求; (3)要求推断的置信度,一般情况下,置信度取为95%; (4)总体的大小; (5)抽样的方法。 也就是说,研究的问题越复杂,差异越大时,样本量要求越大;要求的精度越高,可推断性要求越高时,样本量也越大;同时,总体越大,样本量也相对要大,但是,增大呈现出一定对数特征,而不是线形关系;而抽样方法问题,决定设计效应的值,如果我们设定简单随机抽样设计效应的值是1;分层抽样由于抽样效率高于简单随机抽样,其设计效应的值小于1,合适恰当的分层,将使层内样本差异变小,层内差异越小,设计效应小于1的幅度越大;多阶抽样由于效率低于简单随机抽样,设计效应的值大于1,所以抽样调查方法的复杂程度决定其样本量大小。对于不同城市,如果总体不知道或很大,需要进行推断时,大城市多抽,小城市少抽,这种说法原则上是不对的。实际上,在大城市抽样太大是浪费,在小城市抽样太少没有推断价值。 二、样本量的确定方法 如何确定样本量,基本方法很多,但是公式检验表明,当误差和置信区间一定时,不同的样本量计算公式计算出来的样本量是十分相近的,所以,我们完全可以使用简单随机抽样计算样本量的公式去近似估计其他抽样方法的样本量,这样可以更加快捷方便,然后将样本量根据一定方法分配到各个子域中去。所以,区域二相抽样不能计算样本量的说法是不科学的。

如何确定抽样统计的最小样本量

?a方支持率为45.3%; ?b方支持率为30.2%; ?c方支持率为8.5%; ?... 最后都会说明一下,此次电话调查的数量2352,置信度为95%﹐最大抽样误差为±2.5%。 抽样调查的典型情景:对一个大的集合(比如:数千万选民)做一次调查的成本较高,抽样调查可以低成本的用近似的(可接受的)数据反映实际情况;在用户调研中,也经常通过通过抽样调查的方式并对比打分的方法做评估。这里就需要了解置信度和抽样误差的概念; 抽样误差:假如相同规模的抽样调查进行多次,抽样均值在真实均值的上下波动,相对于整体均值的偏移波动就是抽样误差,而这个误差的分布是符合标准正态分布的,例如下图:横轴为整体的均值,圆点是每次抽样的均值,而红色那次抽样就是加上误差后都未覆盖到均值线的情况);

最小抽样量的计算公式:抽样量需要> 30个才算足够多,可以用以下近似的误差/样本量估算公式; n:为样本量; :方差,抽样个体值和整体均值之间的偏离程度,抽样数值分布越分散方差越大,需要的采样量越多; E:为抽样误差(可以根据均值的百分比设定),由于是倒数平方关系,抽样误差减小为1/2,抽样量需要增加为4倍; : 为可靠性系数,即置信度,置信度为95%时,=1.96,置信度为90%时,=1.645,置信度越高需要的样本量越多;95%置信度比90%置信度需要的采样量多40%; 为了体现相对差距:假设抽样均值为y 相对抽样误差h = E / y 变异系数C= σ / y

以下是基于抽样得分的抽样误差估算表格:方差越大需要的样本量越多,数据离散度越低,需要的抽样量越少; 相对抽样误差(假设:C=0.4) π为按照经验得出的最后比例,在未知时π可取50%,待算出结果后再重新拟合,比例越悬 从而看出大部分的电话抽样调查:95%置信度的情况下,误差要控制在2%以内取样量一般在2000-5000;为了方便计算抽样调查的误差和估算抽样量,制作了一个Excel表格附后,调整颜色框中的抽样量数字就可以得到相应的误差或根据指定的误差范围估算出抽样量;

样本量的确定方法

样本量的确定方法 The pony was revised in January 2021

样本量的确定方法(2008-10-14 09:12:34) 一、样本单位数量的确定原则 一般情况下,确定样本量需要考虑调查的目的、性质和精度要求。以及实际操作的可行性、经费承受能力等。根据调查经验,市场潜力和推断等涉及量比较严格的调查需要的样本量比较大,而一般广告效果等人们差异不是很大或对样本量要求不是很严格的调查,样本量相对可以少一些。实际上确定样本量大小是比较复杂的问题,即要有定性的考虑,也要有定量的考虑;从定性的方面考虑,决策的重要性、调研的性质、数据分析的性质、资源、抽样方法等都决定样本量的大小。但是这只能原则上确定样本量大小。具体确定样本量还需要从定量的角度考虑。 从定量的方面考虑,有具体的统计学公式,不同的抽样方法有不同的公式。归纳起来,样本量的大小主要取决于: (1)研究对象的变化程度,即变异程度; (2)要求和允许的误差大小,即精度要求; (3)要求推断的置信度,一般情况下,置信度取为95%; (4)总体的大小; (5)抽样的方法。 也就是说,研究的问题越复杂,差异越大时,样本量要求越大;要求的精度越高,可推断性要求越高时,样本量也越大;同时,总体越大,样本量也相对要大,但是,增大呈现出一定对数特征,而不是线形关系;而抽样方法问题,决定设计效应的值,如果我们设定简单随机抽样设计效应的值是1;分层抽样由于抽样效率高于简单随机抽样,其设计效应的值小于1,合适恰当的分层,将使层内样本差异变小,层内差异越小,设计效应小于1的幅度越大;多阶抽样由于效率低于简单随机抽样,设计效应的值大于1,所以抽样调查方法的复杂程度决定其样本量大小。对于不同城市,如果总体不知道或很大,需要进行推断时,大城

抽样调查样本量的确定_侯志强

新视角 108 经济理论研究 抽样调查样本量的确定 侯志强1,2  吴启富 3 (1.北方工业大学,北京100041;2.中国人民大学统计学院,北京100872;3.首都经济贸易大学统计学院,北京100026)摘要:样本量确定是抽样调查中的一个重要内容。确定样本量需要综合考虑费用与精度。抽样方式也是影响样本量的一个重要因素。简单随机抽样估计总体比例确定样本量需要同时考虑两个精度要求,即估计量方差上限与估计量离散系数上限。分层随机抽样的样本量还受各层样本量分配方式的影响。复杂抽样的样本量需要借助抽样设计效应才能计算。样本量经过调整后才能满足实际调查的需要。关键词:抽样调查;样本量;费用;精度;设计效应 一、引言 抽样调查是按照随机原则从总体中抽取部分个体进行观察并据此对总体参数作出一定可靠程度推断的科学。抽取个体的数量称为样本量。在一定抽样方式下,样本容量越大,估计精度就越高,所需费用也就越大。因此,样本量受费用与精度的双重制约。简单随机抽样样本量的确定是其它抽样方式样本量确定的基础。在简单随机抽样中,经常需要估计几个总体比例,有些总体比例较大,有些则较小,但许多人总是根据估计量方差上限这个唯一的精度要求确定所谓的“保守”样本量,殊不知当所要估计的总体比例很小时,这个“保守”的样本量根本谈不上“保守”。本文试图解决这个问题,并探讨其它抽样方式下样本量的确定问题。 二、简单随机抽样样本量的确定 在简单随机抽样下,若给定费用要求,则可通过费用函数确定样本量。通常的费用函数为 C T =c 0+c 1n (1)其中,C T 表示总费用,c 0表示固定费用,c 1表示调查一个样本单元的平均费用,n 表示样本量。 那么,样本量为 n =C T -c 0c 1 (2) 通过式(2)可以确定样本量的上限,即总费用所允许的最大样本量,记为n U 。 简单随机抽样的样本量还可通过精度确定,通常规定估计量方差的上限。 例如,已知总体方差为 2 ,需估计总体均值X — ,其简单 估计量为样本均值x — ,则在重复抽样条件下,估计量方差为 D (x —)= 2 n (3) 若要求估计量x — 的方差不许超过常数V ,则有 2n ≤V (4)从而样本量满足 n ≥ 2V (5) 通过式(5)可以确定样本量的下限,即精度所允许的最小样本量,记为n L 。 当n L ≤n U 时,样本量可取n L 与n U 之间的任何值; 当n L >n U 时,必需认真权衡费用与精度,若费用更重要,则取n U ;否则,取n L 。若需要估计总体比例P ,则其简单估计量为样本比例p ,在重复抽样条件下,估计量方差为 D (p )=P (1-P ) n (6) 若要求估计量P 的方差不许超过常数V ,则有P (1-P ) n ≤V (7)从而样本量满足 n ≥P (1-P )V (8) 容易知道,P (1-P )在P =0.5时取到最大值0.25,从而可得一个“保守”的样本量 n a =0.25V (9)许多人正是根据式(9)来确定所谓的“保守”样本量,但对于较小的总体比例P ,这个“保守”样本量从估计量离散系数的角度看根本谈不上“保守”。详述如下: 已知估计量p 的离散系数为C V (p )= D (p )P =1-P n P (10)从式(10)可以看出,当n 取“保守”的样本量n a 时,随着总体比例P 从1到0变化,估计量的离散系数C V (p )逐渐增加。不难想象,当P 小到一定程度时,C V (p )将大到不能容忍的程度。 一个自然的修正方法是:除根据估计量的方差上限确定样本量外,再根据估计量的离散系数上限确定样本量,然后取两者中较大者。 设最小的总体比例P =P L ,限定估计量p 的离散系数不许超过常数C 。则根据式(10),可得另一个“保守”的样本量 n b =1-P C 2 P L (11)这样,取这两个“保守”样本量的较大者,即n =m a x (n a ,n b ) (12)

样本量计算

1.估计样本量的决定因素 1.1 资料性质 计量资料如果设计均衡,误差控制得好,样本可以小于30例; 计数资料即使误差控制严格,设计均衡, 样本需要大一些,需要30-100例。 1.2 研究事件的发生率 研究事件预期结局出现的结局(疾病或死亡),疾病发生率越高,所需的样本量越小,反之就要越大。 1.3 研究因素的有效率 有效率越高,即实验组和对照组比较数值差异越大,样本量就可以越小,小样本就可以达到统计学的显著性,反之就要越大。 1.4 显著性水平 即假设检验第一类(α)错误出现的概率。为假阳性错误出现的概率。α越小,所需的样本量越大,反之就要越小。α水平由研究者具情决定,通常α取0.05或0.01。 1.5 检验效能 检验效能又称把握度,为1-β,即假设检验第二类错误出现的概率,为假阴性错误出现的概率。即在特定的α水准下,若总体参数之间确实存在着差别,此时该次实验能发现此差别的概率。检验效能即避免假阴性的能力,β越小,检验效能越高,所需的样本量越大,反之就要越小。β水平由研究者具情决定,通常取β为0.2,0.1或0.05。即1-β=0.8,0.1或0.95,也就是说把握度为80%,90%或95%。 1.6 容许的误差(δ) 如果调查均数时,则先确定样本的均数( )和总体均数(m)之间最大的误差为多少。容许误差越小,需要样本量越大。一般取总体均数(1-α)可信限的一半。 1.7 总体标准差(s) 一般因未知而用样本标准差s代替。 1.8 双侧检验与单侧检验 采用统计学检验时,当研究结果高于和低于效应指标的界限均有意义时,应该选择双侧检验,所需样本量就大; 当研究结果仅高于或低于效应指标的界限有意义

样本量计算

样本量计算 Last revision date: 13 December 2020.

1.估计样本量的决定因素 资料性质 计量资料如果设计均衡,误差控制得好,样本可以小于30例; 计数资料即使误差控制严格,设计均衡, 样本需要大一些,需要30-100例。 研究事件的发生率 研究事件预期结局出现的结局(疾病或死亡),疾病发生率越高,所需的样本量越小,反之就要越大。 研究因素的有效率 有效率越高,即实验组和对照组比较数值差异越大,样本量就可以越小,小样本就可以达到统计学的显着性,反之就要越大。 显着性水平 即假设检验第一类(α)错误出现的概率。为假阳性错误出现的概率。α越小,所需的样本量越大,反之就要越小。α水平由研究者具情决定,通常α取或。 检验效能 检验效能又称把握度,为1-β,即假设检验第二类错误出现的概率,为假阴性错误出现的概率。即在特定的α水准下,若总体参数之间确实存在着差别,此时该次实验能发现此差别的概率。检验效能即避免假阴性的能力,β越小,检验效能越高,所需的样本量越大,反之就要越小。β水平由研究者具情决定,通常取β为,或。即1-β=,或,也就是说把握度为80%,90%或95%。 容许的误差(δ) 如果调查均数时,则先确定样本的均数( )和总体均数(m)之间最大的误差为多少。容许误差越小,需要样本量越大。一般取总体均数(1-α)可信限的一半。 总体标准差(s) 一般因未知而用样本标准差s代替。 双侧检验与单侧检验 采用统计学检验时,当研究结果高于和低于效应指标的界限均有意义时,应该选择双侧检验,所需样本量就大; 当研究结果仅高于或低于效应指标的界限有意义时,应该选择单侧检验,所需样本量就小。当进行双侧检验或单侧检验时,其α或β的Ua界值通过查标准正态分布的分位数表即可得到。

如何确定抽样方法

如何确定抽样方法 在设计一个抽样调查时,我们通常需要做的工作是:定义总体及抽样单元、确定或构置抽样框、选择抽样技术、确定样本量的大小、制定实施细节并实施。这里我们着重介绍一下定量研究的抽样方法和样本量这两个技术环节。 最基本的定量研究的抽样方法分为两类,一类为非概率抽样,一类为概率抽样。 一、非概率抽样 非概率抽样是不能计算抽样误差的,因为它是靠调研者个人的判断来进行的抽样。它包括偶遇抽样或者方便抽样、判断抽样、配额抽样、雪球抽样等。 偶遇抽样(方便抽样) 常见的未经许可的街头随访或拦截式访问、邮寄式调查、杂志内问卷调查等都属于偶遇抽样的方式。偶遇抽样是所有抽样技术中花费最小的(包括经费和时间)。抽样单元是可以接近的、容易测量的、并且是合作的。但尽管有许多优点,这种形式的抽样还是有严重的局限性。许多可能的选择偏差都会存在,如被调查者的自我选择、抽样的主观性偏差等。这种抽样不能代表总体和推断总体。因此,当我们在进行街头访问或邮寄调查时,一定要谨慎对待调查结果。 判断抽样 判断抽样是基于调研者对总体的了解和经验,从总体中抽选"有代表性的""典型的"单位作为样本,例如从全体企业中抽选若干先进的、居中的、落后的企业作为样本,来考察全体企业的经营状况。如果判断准,这种方法有可能取得具有较好代表性的样本,但这种方法受主观因素影响较大。

配额抽样 配额抽样是根据总体的结构特征来给调查员分派定额,以取得一个与总体结构特征大体相似的样本,例如根据人口的性别、年龄构成来给调查员规定不同性别、年龄的调查人数。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。一旦配额分配好了,选择样本元素的自由度就很大了。唯一的要求就是所选的元素要适合所控制的特性。这种抽样方法的目的是使样本对总体具有更好的代表性,但仍不一定能保证样本就是有代表性的。如果与问题相关联的某个特征未被考虑进配额,配额样本可能就不具有代表性,但在实施中包括太多的控制特征是十分困难的。另外,用这种方法进行选择时,往往存在调查员的选择偏好,因而也难以避免主观因素的影响。如果在严格控制调查员和调查过程的条件下,可使配额抽样获得与某些概率抽样非常接近的结果。在进行配额抽样时,要特别注意配额与调查结果之间的密切联系。 雪球抽样 雪球抽样是先选择一组调查对象,通常是随机地选取的。访问这些调查对象之后,再请他们提供另外一些属于所研究的目标总体的调查对象,根据所提供的线索,选择此后的调查对象。这一过程会继续下去,形成一种滚雪球的效果。此抽样的主要目的是估计在总体中十分稀有的人物特征。由于后来被推荐的人可能类似于推荐他们的那些人,因此这种方式的调查也是非概率的。 二、概率抽样 非概率抽样包括简单随机抽样,分层抽样,等距抽样,整群抽样等,每个样本的中选概率是已知的,因此可以计算抽样误差。通常的实地调查中,是把这几种抽样方法相互结合。

如何确定抽样统计的最小样本量

在电视节目中经常看到关于选举的报道中经常会后有支持率的数字,例如:调查结果为 ■ a 万支持率为 45.3%; ? b 方支持率为30.2%; ?c方支持率为8.5%; 最后都会说明一下,此次电话调查的数量2352,置信度为95%,最大容许误差为土2.5%这 就是抽样调查的典型情景:一个大的集合(比如:数千万选民)做一次调查的成本较高,抽样调查可以低成本的用近似的(可接受的)数据反映实际情况;在用户调研中,也经常通过通过抽样调查的方式并对比打分的方法做评估。 抽样误差:假如相同规模的抽样调查进行多次,抽样均值在真实均值的上下波动,相对于整体均值的偏移波动就是抽样误差,而这个误差的分布是符合标准正态分布的,例如下图:横轴为整体的均值,圆点是每次抽样的均值,而红色那次抽样就是加上误差后都未覆盖到均值线的情况); 抽样量需要> 30个才算足够多,可以用以下近似的误差/样本量 E2 n:为样本量; ?一:方差,抽样个体值和整体均值之间的偏离程度,抽样数值分布越分散方差越大,需要的采样量越多;E:为抽样误差(可以根据均值的百分比设定),由于是倒数平方关系,抽样误差减小为 1/2,抽样量需要增加为4倍; :为可靠性系数,即置信度,置信度为95%时,=1.96,置信度为90%时,=1.645 , 置信度越高需要的样本量越多;95%置信度比90%置信度需要的采样量多40%; 为了体现相对差距:假设抽样均值为y 22Q 21D 200 19D 180 170 160 最小抽样量的计算公式: 估算公式; — 样 車 20 Iff + 19 — 样 + 18 Iff+n IW + w —样畫14 —样木13 —样車12 Iff + 9 — H4 8 * ff* 7 I .ft 4 6 { 樺 木 5 — 样 * 4 — 禅 木 3 N ? 2 IW+ 1

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