统计学中的统计抽样与非统计抽样的区别
抽样技术简答题及答案
抽样技术各类简答题参考答案习题一1.请列举一些你所了解的以及被接受的抽样调查。
略2. 抽样调查基础理论及其意义；答：大数定律，中心极限定理，误差分布理论，概率理论。
大数定律是统计抽样调查的数理基础，也给统计学中的大量观察法提供了理论和数学方面的依据；中心极限定理说明，用样本平均值产生的概率来代替从总体中直接抽出来的样本计算的抽取样本的概率，为抽样推断奠定了科学的理论基础；认识抽样误差及其分布的目的是希望所设计的抽样方案所取得的绝大部分的估计量能较好的集中在总体指标的附近，通过计算抽样误差的极限是抽样误差处于被控制的状态；概率论作为数学的一个分支而引进统计学中，是统计学发展史上的重要事件。
3.抽样调查的特点。
答：1）随机抽样；2）以部分推断总体；3）存在抽样误差，但可计算，控制；4）速度快、周期短、精度高、费用低；5）抽样技术灵活多样；6）应用广泛。
4.样本可能数目及其意义；答：样本可能数目是在容量为N的总体中抽取容量为n的样本时，所有可能被抽中的不同样本的个数，用A表示。
意义：正确理解样本可能数目的概念，对于准确理解和把握抽样调查误差的计算，样本统计量的抽样分布、抽样估计的优良标准等一系列理论和方法问题都有十分重要的帮助。
5. 影响抽样误差的因素；答：抽样误差是用样本统计量推断总体参数时的误差，它属于一种代表性误差，在抽样调查中抽样误差是不可避免的，但可以计算，并且可以被控制在任意小的范围内；影响抽样误差的因素：1)有样本量大小,抽样误差通常会随着样本量的大小而增减，在某些情形下，抽样误差与样本量大小的平方根成反比关系；2)所研究现象总体变异程度的大小，一般而言，总体变异程度越大则抽样误差可能越大；3）抽样的方式方法，如放回抽样的误差大于不放回抽样，各种不同的抽样组织方式也常会有不同的抽样误差。
在实际工作中，样本量和抽样方式方法的影响是可以控制的，总体变异程度虽不可以控制，但却可通过设计一些复杂的抽样技术而将其影响加以控制。
统计学重点
第一章1、数据类型：按照所采用的计量尺度不同，我们将数据分为：分类数据（归于某一类别的非数字型数据，ex:血型），顺序数据（有序类别的非数据型数据，ex:喜好，产品等级），数值型数据（按照数字尺度测量的观测值）2、统计量：用来描述样本特征的概括性数字度量，它是根据样本数据计算出来的一些量，是样本的函数，样本统计量通常用小写英文字母表示，若存在未知变量就不是统计量。
第二章1、概率抽样（随机抽样）：（1）特点：按一定的概率以随机原则抽取样本（抽取样本时使每个单位都有一定的机会被抽中）。
每个单位被抽中的概率是已知的，或是可以计算出来的。
当用样本对总体目标量进行估计时，要考虑到每个样本单位被抽中的概率（2）简单随机抽样：体现在每一个样本点的选取上（简单直观方便，但是效率低）（3）分层抽样：适用于总体差距大，体现在每一层样本点选取上（精度最高）（4）系统抽样：第一个样本点的选取是随机的（简单，提高精度，但是方差估计难）（5）整群抽样：要求：群集间互斥且周延，群集与群集间差异小，群集内类似总体每一群的选取是随机的（简单，相对集中，方便，但是精度较差）（6）多阶段抽样：先抽取群，但并不是调查群内的所有单位，而是再进行一步抽样，从选中的群中抽取出若干个单位进行调查。
2、非概率抽样（1）抽取样本时不是依据随机原则，而是根据研究目的对数据的要求，采用某种方式从总体中抽出部分单位对其实施调查（2）有方便抽样、判断抽样、自愿样本、滚雪球抽样、配额抽样等方式3、比较：4、抽样误差：所有样本可能的结果与总体真值之间的平均性差异影响因素：样本量的大小、总体的变异性第三章1、数据审核：（1）原始数据：完整性，准确性；（2）二手数据：适用性，时效性，确认是否有必要做进一步的加工整理2、分类数据的图示：（1）条形图：主要反映分类数据的频数分布（2）帕累托图：各类别数据出现的频数多少排序的柱形图，用于展示分类数据分布。
（3）饼图：主要用于表示样本或总体中各组成部分所占的比例，用于研究结构性问题。
统计学原理课后简答题答案
统计学原理简答题1.3统计学的类型和不同类型的特点统计数据；按所采用的计量尺度不同分；（定性数据）分类数据：只能归于某一类别的非数字型数据，它是对事物进行分类的结果，数据表现为类别，用文字来表述；（定性数据）顺序数据：只能归于某一有序类别的非数字型数据。
它也是有类别的，但这些类别是有序的。
（定量数据）数值型数据：按数字尺度测量的观察值，其结果表现为具体的数值。
统计数据；按统计数据都收集方法分；观测数据：是通过调查或观测而收集到的数据，这类数据是在没有对事物人为控制的条件下得到的。
实验数据：在实验中控制实验对象而收集到的数据。
统计数据；按被描述的现象与实践的关系分；截面数据：在相同或相似的时间点收集到的数据，也叫静态数据。
时间序列数据：按时间顺序收集到的，用于描述现象随时间变化的情况，也叫动态数据。
1.5举例说明总体，样本，参数，统计量，变量这几个概念对一千灯泡进行寿命测试，那么这千个灯泡就是总体，从中抽取一百个进行检测，这一百个灯泡的集合就是样本，这一千个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是参数，这一百个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是统计量，变量就是说明现象某种特征的概念，比如说灯泡的寿命。
2.2比较概率抽样和非概率抽样的特点，指出各自适用情况概率抽样：抽样时按一定的概率以随机原则抽取样本。
每个单位别抽中的概率已知或可以计算，当用样本对总体目标量进行估计时，要考虑到每个单位样本被抽到的概率。
技术含量和成本都比较高。
如果调查目的在于掌握和研究对象总体的数量特征，得到总体参数的置信区间，就使用概率抽样。
非概率抽样：操作简单，时效快，成本低，而且对于抽样中的统计学专业技术要求不是很高。
它适合探索性的研究，调查结果用于发现问题，为更深入的数量分析提供准备。
它同样使用市场调查中的概念测试（不需要调查结果投影到总体的情况）。
3.2分类数据和顺序数据的整理和图示方法各有哪些分类数据：制作频数分布表，用比例，百分比，比率等进行描述性分析。
统计学中的抽样误差和非抽样误差
统计学中的抽样误差和非抽样误差统计学是研究如何收集、整理、分析和解释数据的学科。
在统计学中，抽样是一种常见的数据收集方法。
在进行抽样时，我们常常会遇到抽样误差和非抽样误差。
本文将详细介绍这两种误差的概念、影响以及如何减少它们的方法。
一、抽样误差抽样误差是由于从总体中选择一个样本而引起的误差。
当我们使用一个相对较小的样本来代表整个总体时，会产生抽样误差。
抽样误差可能是由于选择的样本不具有代表性，或者从样本中得到的信息不完整而引起的。
抽样误差是统计研究中常见的问题，它会对结果的准确性产生影响。
抽样误差的大小取决于多个因素，包括样本容量、抽样方法和总体变异性等。
较小的样本容量会增加抽样误差的可能性，因为小样本可能无法准确地反映总体的特征。
不同的抽样方法也会对抽样误差产生不同的影响。
如果抽样方法不具有随机性或没有明确定义的抽样框架，那么可能会引入更多的抽样误差。
此外，总体的变异性越大，抽样误差也会相应增加。
减少抽样误差的方法是增加样本容量和改进抽样方法。
通过增加样本容量，我们可以更好地捕捉总体的特征，从而减少抽样误差。
而改进抽样方法可以通过采用随机抽样方法、明确的抽样框架以及适当的样本分层等，来提高样本的代表性，从而减少抽样误差的可能性。
二、非抽样误差非抽样误差是指在数据收集、整理、分析和解释过程中引入的各种其他误差。
相比抽样误差，非抽样误差更难以控制，因为它通常是由于研究设计、数据质量、调查方法和数据处理等方面的问题引起的。
非抽样误差可以包括如下几个方面的问题：1. 问卷设计：不合理的问题设计、问题表述不清、问题顺序不当等都会引入非抽样误差。
2. 非回答误差：指调查对象拒绝参与或者没有回答所有问题而引入的误差。
3. 测量误差：包括测量工具的不准确性、调查员的主观判断等因素导致的误差。
4. 数据处理误差：在数据录入、清洗、整理和分析等过程中出现的错误和失误。
非抽样误差的控制需要从研究设计和数据处理等方面入手。
采样误差和非抽样误差的区别与处理
采样误差和非抽样误差的区别与处理在统计学中，我们经常会遇到两种类型的误差，即采样误差和非抽样误差。
这两种误差在数据分析和研究中起着重要的作用，正确地理解它们的区别，并采取相应的处理方法，对于保证研究的准确性和可靠性至关重要。
首先，我们来了解一下采样误差。
采样误差是由于从总体中选择样本而引入的误差。
当我们进行抽样调查或实验时，往往无法对整个总体进行研究，而只能从中抽取一部分样本进行研究。
由于样本的选择是随机的，因此样本与总体之间会存在差异。
这种差异就是采样误差。
采样误差的大小取决于多个因素，包括样本容量、样本选择方法和总体特征等。
通常情况下，样本容量越大，采样误差越小，因为大样本更能代表总体的特征。
此外，合理选择样本的方法也可以降低采样误差的大小。
例如，使用简单随机抽样、分层抽样或系统抽样等方法，可以确保样本具有代表性。
然而，除了采样误差之外，我们还需要考虑非抽样误差。
非抽样误差是指除了采样过程中引入的误差之外的其他误差来源。
这些误差可能来自于调查设计、数据收集、数据处理和数据分析等环节。
非抽样误差的存在可能导致结果的偏差和不准确性。
非抽样误差的处理需要根据具体情况进行。
首先，我们应该在研究设计阶段尽可能减少非抽样误差的产生。
合理设计调查问卷、合理选择调查对象和采用标准化的数据收集方法，都可以降低非抽样误差的大小。
其次，在数据处理和分析过程中，我们需要注意非抽样误差的影响，并采取相应的纠正措施。
例如，通过加权处理或使用回归分析等方法，可以对非抽样误差进行修正。
此外，我们还可以利用多种方法来评估和控制非抽样误差。
例如，通过进行重复测量或使用多个独立的数据源，可以检验结果的一致性和可靠性。
同时，我们还可以进行敏感性分析，评估不同的假设和方法对结果的影响。
这样可以帮助我们更好地理解非抽样误差的影响，并采取相应的措施进行处理。
总结起来，采样误差和非抽样误差是统计学中常见的两种误差类型。
采样误差是由于样本选择过程引入的误差，可以通过增加样本容量和合理选择样本方法进行减小。
抽样技术期末总结
抽样技术期末总结一、引言抽样技术是在统计学中广泛运用的一种方法，用于从总体中选择部分个体进行研究和分析，以便推断总体的特征和性质。
抽样技术的优势在于可以节省时间和成本，同时能够提供相对准确的结果。
本文将对抽样技术的类型、特点和应用进行总结和分析。
二、抽样技术的类型1. 简单随机抽样简单随机抽样是指从总体中选择的每个个体都有相等的机会被选中。
这种抽样方法是最基础的、最公平的方法，能够确保样本与总体的代表性，减小抽样误差。
但是，在实际应用中，简单随机抽样可能会遇到困难，比如当总体容量较大时，抽样操作可能非常繁琐。
2. 分层抽样分层抽样是将总体分为若干个层次，然后在层次内进行抽样。
这种方法能够确保每一层次都被充分地代表，不会因为抽样误差而影响结果的准确性。
分层抽样能够提高效率，减少样本数量，但需要较多的前期调查工作，确定和划分各个层次。
3. 整群抽样整群抽样是指将总体分为若干个互不重叠的群体，然后从这些群体中选择一部分进行抽样。
整群抽样适用于总体中个体间差异较小，但群体之间差异较大的情况。
相对于分层抽样，整群抽样有更大的灵活性，样本数量相对较少。
4. 系统抽样系统抽样是按照一定的规则和步长选择个体进行抽样。
这种方法简单易行，适用于总体容量较大的情况。
系统抽样可能会有一定的随机机会导致样本的偏差，但在很多情况下，其误差可忽略不计。
5. 整体抽样整体抽样是指从总体中选择若干个共同体，而不是个体作为样本。
这种方法适用于特殊情况下，比如对人群的调查研究，可以通过抽取一些代表性的单位进行调查，从而得到整体的结果。
三、抽样技术的特点1. 代表性抽样技术的核心目标是能够从总体中选择具有代表性的样本，以便能够推断总体的性质。
因此，在选择样本的过程中，应尽量确保样本与总体的特征和结构相似，以获得准确的结果。
2. 随机性抽样技术的另一个重要特点是随机性。
在进行抽样时，应确保每个个体有相等的机会被选中，以避免选择偏差和人为干扰的影响。
随机抽样与非随机抽样的比较
随机抽样与非随机抽样的比较在统计学中，抽样是一种常用的数据收集方法。
而抽样的方式有很多种，其中最常见的方式可以分为两大类，即随机抽样和非随机抽样。
本文将探讨随机抽样和非随机抽样的定义、特点以及比较。
1. 随机抽样随机抽样指的是从总体中按照一定概率和规则抽取样本的过程。
在随机抽样中，每个样本单位有相等的机会被选入样本中，每个样本单位被选取与否的概率是相同的。
常见的随机抽样方法包括简单随机抽样、分层随机抽样、整群随机抽样等。
1.1 简单随机抽样简单随机抽样是指从总体中随机选取样本，使得每个样本单位都有相等的机会被选取。
简单随机抽样的特点是抽样过程简单、容易实现，而且具有较强的代表性。
然而，简单随机抽样的缺点是可能会导致样本的不均衡，即部分特定样本的数量过多或过少。
1.2 分层随机抽样分类随机抽样是指根据总体特征将总体划分为若干层，然后在每一层中进行随机抽样。
这种抽样方法可以确保每个层次都有相应的样本，并能够更好地代表总体的特征。
分层随机抽样的优点是能够减小样本的不均衡情况，提高样本的代表性。
1.3 整群随机抽样整群随机抽样是指将总体划分为若干个互不相交的群体，然后在群体中进行随机抽样。
这种抽样方法通常在总体中存在有明显的群体结构时使用，例如在社会调查中，抽取的群体可以是家庭、公司或学校等。
整群随机抽样的优点是能够提高样本的效率，减少数据收集的成本。
2. 非随机抽样非随机抽样是指在抽样过程中，并不按照随机的方式从总体中选取样本。
非随机抽样常常受限于某种约束条件，如方便性、经济性等。
常见的非随机抽样方法包括方便抽样、判断抽样、配额抽样等。
2.1 方便抽样方便抽样是指基于方便和可行性考虑，从总体中选择出容易获取的样本。
方便抽样的优点是操作简单、快速，适用于紧急情况或数据收集受限的场景。
然而，方便抽样也容易引入样本的偏差，导致抽样结果的不准确。
2.2 判断抽样判断抽样是指根据研究者的判断和经验，选择符合研究目的和要求的样本。
统计学(第四版)期末复习资料
第一章统计和统计数据名词解释1.统计学：收集处理分析解释数据并从数据中得出结论的科学。
2.描述统计：研究数据收集处理汇总图表描述概括与分析等统计方法。
3.推断统计：研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。
4.分类数据：只能归于某一类别的非数字型数据。
5.顺序数据：只能归于某一有序类别的非数字型数据。
6.数值型数据：按数字尺度测量的观察值。
7.总体：包含所研究的全部个体（数据）的集合。
8.样本：从总体中抽取的一部分元素的集合。
9.参数：用来描述总体特征的概括性数字度量。
10.变量：说明现象某种特征的概念。
11.分类变量：说明事物类别的一个名称。
12.顺序变量：说明事物有序类别的一个名称。
13.数值型变量：说明事物数字特征的一个名称。
14.概率抽样：随机抽样，遵循随机原则进行的抽样，总体中每个单位都有一定的机会被选入样本。
15.非概率抽样：不随机，根据研究目的对数据的要求，采用某种方式从总体中抽出部分单位对其实施调查。
16.简单随机抽样：从包括总体的N个单位的抽样框中随机，一个个抽取n个单位作为样本，每单位等概论。
17.分层抽样：将抽样单位按某种特征或某种规则划分为不同的层，然后从不同层中独立、随机地抽取样本。
18.整群抽样：总体中若干单位合并为组，群，抽样时直接抽取群，然后对中选群中的所有单位全部实施调查。
19.系统抽样：总体中所有单位按顺序排列，在规定范围内随机抽取一单位作为初始单位，然后按事先规则确定其它样本单位。
20. 抽样误差：由于抽样的随机性引起的样本结果与总体真值之的误差简答题。
1.概率抽样与非概率抽样比较：性质不同，非概不依据随机原则选样本，样本统计量分布不确切，无法使用样本的结果对总体相应参数进行推断。
操作简便，时效快，成本低，专业要求不很高。
概率抽样依据随机原则抽选样本，理论分布存在，对总体有关参数可进行估计，计算估计误差，得到总体参数的置信区间。
提出精度要求。
2.数据收集方法的选择：抽样框中有关信息，目标总体特征，调查问题的内容，有形辅助物的使用，实施调查的资源，管理与控制，质量要求3.误差的控制：抽样误差是抽样随机性带来的，不可避免可以计算，改大样本量。
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统计学中的统计抽样与非统计抽样的区别统计学是一门研究如何从样本数据推断出总体特征的学科，而抽样是统计学中常用的一种数据收集方法。
在统计学中，抽样分为统计抽样和非统计抽样两种方式。
本文将从定义、方法、应用等方面探讨统计抽样和非统计抽样的区别。
一、统计抽样的定义和方法
统计抽样是指根据一定的抽样设计原则和抽样框架，从总体中选取一部分样本作为研究对象，通过对这些样本的观测、实验或调查，来推断总体的特征。
统计抽样通常采用概率抽样方法，确保样本的代表性和可比性，常见的抽样方法包括简单随机抽样、分层抽样、整群抽样和系统抽样等。
简单随机抽样是最基本的统计抽样方法，通过随机抽取样本，使每个样本被选择的概率相等。
分层抽样是根据总体的特征将总体划分为若干个层次，然后在每个层次内进行简单随机抽样。
整群抽样是将总体划分为若干个群体，然后随机选择若干个群体进行抽样。
系统抽样是按照一定的规则从总体中选择样本，如每隔固定的间隔选取样本。
二、非统计抽样的定义和方法
非统计抽样是指不基于随机抽样原则，根据研究目的和实际情况选择样本。
与统计抽样相比，非统计抽样更加灵活，常用于质性研究、案例研究、个案分析等领域。
常见的非统计抽样方法包括方便抽样、判断抽样、连续抽样和意向抽样等。
方便抽样是根据研究者的方便性选择样本，例如选择就近的研究对象或选择容易接触到的个体。
判断抽样是根据研究者的判断来选择样本，如选择具有代表性的个案进行研究。
连续抽样是在研究过程中，根据不断观察的结果来选择样本。
意向抽样是根据研究者的意愿和选择标准来选择样本。
三、统计抽样和非统计抽样的区别
1. 抽样方法的不同：统计抽样采用概率抽样方法，根据随机原则选择样本；非统计抽样则不基于随机抽样原则，选择样本更加灵活和主观。
2. 抽样的代表性：由于统计抽样方法的随机性，样本能够较好地代表总体特征；非统计抽样则根据研究者的选择，样本代表性有限。
3. 结果的推广能力：统计抽样结果可以通过概率推断方法推广到总体，具有较强的推广能力；非统计抽样结果只能在研究对象范围内适用，推广能力较弱。
4. 应用领域的差异：统计抽样广泛应用于数据收集和实证研究，适用于定量分析；非统计抽样则常用于质性研究、案例分析和个案研究等领域。
总之，统计抽样和非统计抽样在方法、代表性、推广能力和应用领域等方面存在明显的差异。
研究者根据自身需求和研究目的选择合适的抽样方法，以获得准确可靠的研究结论。