抽样调查方法应用案例
教育科研方法基础之抽样调查法论文
教育科研方法基础之抽样调查法一、抽样调查的三个典型案例案例一：第三次全国国民阅读与购买倾向抽样调查北京美兰德信息公司与中国出版科学研究所合作，调查我国居民阅读情况，调查覆盖了图书、杂志、报纸、音像、电子出版物、网络等出版门类，分析近年来我国国民的阅读目的、阅读兴趣、阅读偏好、购买行为，以及各类出版物市场容量等等，并对近期图书市场的发展趋势进行预测。
调查采用严格的地图块抽样方法，调查样本覆盖全国14个省份、21个城市，共回收8000多个城乡居民样本，调查质量得到客户的高度好评。
案例二：美兰德公司关于感冒药市场的抽样调查客户是世界制药业50强之一，并且是最早在中国建立合资药厂的国外制药公司。
其旗下的某著名品牌，在中国曾经畅销十多年，但由于受一突发事件的影响，该品牌遭到主管部门停产、停销的处理。
为了扭转这一不利局面，该公司决定对原有产品进行改进，在此基础上对该产品进行重新包装，对原有品牌名称进行调整，以便重新上市，夺回原有市场。
美兰德公司在该品牌主要销售区的20个省（市）内，采用分层不等概率多阶段抽样方法抽取样本，由访问员携问卷入户对5000名用户的进行访问。
调查结果显示，该产品原有品牌在居民心目中知名度仍然极高，总体印象较好。
但突发事件对城市居民的购买和使用还是有一定影响。
在这种情况下，美兰德公司建议继续使用原有品牌名称，但在原名称前加一个“新”字，以区别原有产品。
该公司接受了美兰德公司的建议。
产品重新上市后，销量大幅增加，达到预期效果。
案例三：《文学文摘》为预测1936年美国总统进行的抽样调查《文学文摘》是美国一个很有名的刊物，1936年《文学文摘》预测美国总统选举结果时发生了重大失误。
当年的两位总统候选人，一位是民主党的罗斯福，一位是共和党的兰登，当时大多数民意测验、新闻机构和政治观察家都预测罗斯福会获胜，但《文学文摘》与众不同，它预测兰登会以57%的优势战胜罗斯福。
但最后的结果却是罗斯福以62%：38%的压倒性优势当选。
典型的抽样方法
典型的抽样方法1.简单随机抽样：简单随机抽样是指从总体中随机选择个体，使得每个个体被选中的概率相等。
这种抽样方法适用于总体较小、个体之间没有明显差异的情况。
案例：研究人员想要调查大学学生对食堂饭菜满意度的情况。
该大学共有3000名学生，研究人员使用随机数表，随机选取了200名学生进行调查。
研究人员向这200名学生发放问卷，记录他们对食堂饭菜的满意度。
2.系统抽样：系统抽样是指按照一些规则从总体中选择个体，例如每隔一定间隔选择一个个体。
这种抽样方法适用于总体无序排列的情况。
案例：研究人员想要调查小区居民对小区环境的满意度的情况。
该小区共有1000户居民，研究人员将居民按照住址顺序给予编码，然后以编码数为5的倍数进行系统抽样。
例如，从第5户居民开始，每隔5户选取一个居民进行调查，直到选取够样本量为止。
3.分层抽样：分层抽样是指将总体划分为不同层级，然后分别从每个层级中进行抽样。
这种抽样方法适用于总体有明显差异的情况，可为每个层级设置不同的样本量。
案例：研究人员想要调查市不同年龄段人们对健康锻炼的情况。
该市有四个区，每个区又分为青年人、中年人和老年人三个年龄段，研究人员按照这个划分将总体分为12个层级。
然后从每个层级中随机抽取一定数量的样本，如每个层级抽取20人，共计240人进行调查。
4.群组抽样：群组抽样是指将总体划分为若干个群组，然后随机选取部分群组进行抽样。
这种抽样方法适用于群组内个体相似且群组之间有差异的情况。
案例：研究人员想要调查地区学校的教育质量情况。
该地区有20所学校，研究人员使用随机数生成器随机选取了5所学校进行调查。
对于每所选中的学校，研究人员从中随机抽取一定数量的教师和学生，以了解他们对教育质量的看法。
以上是典型的抽样方法及其相应的案例。
在实际应用中，根据研究目的和研究对象的特点，研究人员可以选择最适合的抽样方法来提高研究的准确性和可信度。
抽样调查的案例
抽样调查的案例抽样调查是一种常见的研究方法，通过对样本数据的收集和分析，来推断总体特征和规律。
在实际应用中，抽样调查可以帮助研究者获取所需的信息，同时也可以节约时间和成本。
下面将通过两个案例来说明抽样调查的应用。
案例一，市民满意度调查。
某市政府希望了解市民对市政工作的满意度，但是由于市民数量众多，无法对每个市民进行调查。
因此，市政府决定采用抽样调查的方法。
首先，他们将市民按照居住区域、年龄、职业等因素进行分层抽样，然后在每个分层中随机抽取一定数量的样本。
调查员们对被抽中的市民进行问卷调查，收集他们对市政工作的评价和意见。
最后，通过对样本数据的分析，市政府得出了市民对市政工作的整体满意度，并可以找出不同群体之间的差异。
案例二，产品质量抽样检验。
某家电企业生产的空调产品需要进行质量抽样检验。
为了保证抽样的代表性和可靠性，企业决定采用随机抽样的方法。
他们将生产线上的空调产品按照生产批次进行编号，然后利用随机数表或随机数生成器来抽取样本。
抽样过程中，要确保每个产品都有被抽中的机会，避免抽样偏差。
抽取的样本将进行严格的质量检验，包括外观检查、性能测试等。
最终，通过对样本产品的检验结果进行统计分析，企业可以判断整个生产批次的产品质量是否合格。
通过以上两个案例，我们可以看到抽样调查在实际应用中的重要性和灵活性。
抽样调查不仅可以帮助研究者获取所需的信息，还可以提高调查效率和节约成本。
当然，在进行抽样调查时，我们也要注意抽样方法的选择、样本的代表性和抽样误差的控制，以确保调查结果的准确性和可靠性。
总之，抽样调查是一种常用的研究方法，通过合理的抽样设计和样本分析，可以得出对总体特征和规律的推断。
在实际应用中，抽样调查可以帮助我们更好地了解客观现象、做出合理决策，是研究和实践中不可或缺的重要工具。
抽样调查的案例
抽样调查的案例某电商公司计划进一步了解其目标用户群体的消费行为和购物习惯，以便优化其销售策略和增加用户粘性。
为此，公司决定进行抽样调查，以下是该公司所进行的一项抽样调查的案例。
首先，公司确定了目标用户群体为18到35岁的手机用户，采取了多层次抽样的方法。
首先，从不同城市中选择了几个主要的消费中心，如北京、上海和深圳作为第一层次的抽样地点。
然后，在每个城市中，从各主要商业区选择了几家手机专卖店作为第二层次的抽样单位。
最后，在每家选出的专卖店中随机选择了一定数量的顾客作为调查对象。
接下来，公司设计了一份问卷用于数据的收集。
问卷包括了一系列关于消费行为和购物习惯的问题，如平时购买手机的频率、购买渠道的选择、对手机品牌的偏好以及购买时所关注的主要因素等。
同时，为了确保问卷的可信度和有效性，公司还邀请了专业调查员进行培训，以确保数据的准确收集和处理。
在开始调查前，公司还制定了一份详细的调查计划，包括调查时间、调查地点以及调查对象的数量等等。
并对调查进行了全面的准备工作，如问卷的复印和准备、调查员的培训和分工等。
随后，公司根据调查计划，开始了调查工作。
在调查中，调查员向每个被调查者解释了调查的目的和重要性，并请其如实回答问题。
同时，调查员还耐心解答调查对象可能有的问题，并确保数据的准确性和完整性。
最后，公司对收集到的数据进行了整理和分析。
他们使用了一些统计方法，如频率分布、平均数和相关系数等，对数据进行了验证和解读，并通过这份报告给公司的管理层提供了有关目标用户群体消费行为和购物习惯的详细报告。
根据调查结果，公司得出了一些结论，如目标用户群体更倾向于在实体店购买手机，他们对手机品牌和价格敏感，以及消费者对售后服务的重视程度等，并基于这些结论制定了相应的销售和市场策略。
通过这次抽样调查，该公司更深入地了解了目标用户群体的消费行为和购物习惯，为制定更有针对性的销售策略和增加用户粘性提供了有力的支持。
同时，该公司也发现了一些潜在的问题和机会，并为今后的发展提供了重要的参考和指导。
滚雪球抽样案例
滚雪球抽样案例
滚雪球抽样是一种非概率抽样方法，适用于人口或资源分布不均匀的情况。
它是通过已知的样本对象来寻找其他符合条件的样本对象，从而逐渐扩大样本规模的一种抽样方法。
下面我们通过一个实际案例来介绍滚雪球抽样的应用。
某市社区卫生服务中心需要对该市的糖尿病患者进行一项健康调查，但由于糖尿病患者分布广泛且数量庞大，无法进行全面的抽样调查。
因此，他们决定采用滚雪球抽样的方法来进行调查。
首先，调查员在社区卫生服务中心的病历数据库中随机选择了10名糖尿病患者作为初始样本对象。
然后，调查员通过这10名患者的社交网络和糖尿病患者互助群等渠道，找到了他们的朋友、家人或同事中的另外20名糖尿病患者，并将他们加入到样本中。
接着，这30名患者又帮助调查员找到了更多的糖尿病患者，使得样本规模逐渐扩大。
通过滚雪球抽样，社区卫生服务中心最终得到了一个包括100名糖尿病患者的样本。
这个样本的构建过程中，每个被抽样的患者都可以帮助到其他患者，使得调查员可以迅速扩大样本规模，同时也保证了样本的多样性和代表性。
在这个案例中，滚雪球抽样方法为调查员提供了一种有效的方式来获取大规模样本，尤其适用于那些无法准确估计总体参数、无法得到总体名单的情况。
通过不断扩大样本规模，滚雪球抽样可以帮助调查员获取更多的信息，提高调查的代表性和可靠性。
总之，滚雪球抽样是一种灵活、高效的抽样方法，能够帮助调查员在资源有限的情况下获取大规模、多样性的样本，从而更好地开展调查工作。
在实际应用中，我们可以根据具体情况灵活运用滚雪球抽样方法，以达到更好的调查效果。
抽样调查的案例
抽样调查的案例抽样调查是一种常见的调查方法，通过对样本的调查和分析，来推断总体的特征和规律。
在实际应用中，抽样调查具有广泛的适用性，可以用于市场调研、社会调查、医学研究等领域。
下面，我们将通过几个案例来介绍抽样调查的具体应用。
案例一，市场调研。
某公司打算推出一款新产品，为了了解消费者对该产品的需求和偏好，决定进行抽样调查。
他们首先确定了目标群体，然后采用随机抽样的方法，从目标群体中抽取了一定数量的样本。
通过对样本进行问卷调查和访谈，他们得到了消费者对新产品的态度和看法。
最终，公司根据抽样调查的结果，对产品进行了相应的调整和改进，提高了产品的市场竞争力。
案例二，社会调查。
一家社会调查机构希望了解城市居民对环境保护的态度和行为。
他们选择了几个代表性的社区作为调查对象，采用分层抽样的方法，从不同年龄、职业、教育程度的居民中抽取样本。
通过问卷调查和观察，他们获得了城市居民对环境保护的认知水平、行为习惯和意愿。
这些数据为政府制定环境政策和社会组织开展环保活动提供了重要参考。
案例三，医学研究。
一家医学研究机构希望了解某种疾病的发病率和影响因素，他们进行了一项抽样调查。
通过在多个医院和社区抽取患者样本，他们收集了大量的临床资料和生活习惯信息。
经过统计分析，他们发现某种生活习惯与该疾病的发病率呈显著相关。
这一发现为疾病的预防和治疗提供了重要的科学依据。
通过以上案例的介绍，我们可以看到抽样调查在不同领域的应用。
在实际操作中，抽样调查需要注意样本的代表性和可靠性，避免抽样偏差和数据失真。
同时，合理的抽样方法和调查工具的选择也对调查结果的准确性和可靠性起着关键作用。
因此，在进行抽样调查时，需要认真制定调查方案，严格执行调查程序，确保数据的科学性和可信度。
总之，抽样调查作为一种重要的调查方法，对于了解总体特征和规律具有重要意义。
在实际应用中，我们需要充分发挥抽样调查的优势，合理选择抽样方法和样本规模，确保调查结果的准确性和可靠性，为决策和实践提供科学依据。
抽样调查的案例
抽样调查的案例抽样调查是一种常见的调查方法，通过从总体中选取一部分样本进行调查，以此推断总体的特征和规律。
在实际应用中，抽样调查被广泛用于市场调研、社会调查、科学研究等领域。
下面我们将介绍一个抽样调查的案例，以便更好地理解这一调查方法的应用和意义。
案例背景：某市场调研公司接到了一家食品企业的委托，希望通过抽样调查了解消费者对他们新推出的产品的满意度和购买意愿，以便进行市场定位和推广策略的制定。
调查目的：1. 了解消费者对新产品口味、包装、价格等方面的满意度和意见；2. 掌握消费者对新产品的购买意愿和购买频率。
调查步骤：1. 确定调查对象，确定调查对象为该市场的目标消费群体，包括年龄、性别、收入、职业等基本信息。
2. 制定调查问卷，设计涵盖产品口味、包装、价格、购买意愿等方面的问卷，确保问题清晰明了，涵盖全面。
3. 抽样方法，采用分层抽样的方式，按照不同的年龄、性别、收入等特征，从总体中抽取一定数量的样本。
4. 调查实施，由专业调查员对样本进行电话、网络或面对面的调查，确保调查的全面性和准确性。
5. 数据分析，对调查结果进行统计分析，得出消费者对新产品的满意度和购买意愿的结论。
调查结果：通过抽样调查，调查公司得出了以下结论：1. 消费者对新产品的口味和包装比较满意，但对价格感到有些高昂；2. 大部分消费者表示愿意尝试购买新产品，但购买频率可能会受到价格的影响。
结论与建议：基于调查结果，调查公司向食品企业提出了以下建议：1. 针对价格较高的问题，可以考虑推出一些优惠活动或降低产品价格，以提高消费者的购买意愿；2. 在产品宣传和推广中，重点突出产品口味和包装的优势，吸引更多消费者的关注和购买。
结语：通过这个案例，我们可以看到抽样调查在市场调研中的重要作用。
通过科学的抽样方法和准确的数据分析，可以帮助企业更好地了解消费者的需求和意见，为产品的改进和市场推广提供有力的支持。
因此，抽样调查在实际应用中具有广泛的价值和意义，希望大家能够充分认识和重视这一调查方法的应用。
从8000人抽取400人,抽样案例
从8000人抽取400人,抽样案例
整群抽样，又称聚类抽样，是将总体中各单位归并成若干个互不交叉、互不重复的集合（称之为群），然后以群为抽样单位随机抽取样本，抽取到的群内的所有个体都进入调查的一种抽样方式。
在整群抽样中，抽样的基本单位已经不再是个体，而是由部分个体组成的群。
某高校要调查学生对学校食堂的评价，学校一共3000名学生，请用整群抽样方法进行抽样。
步骤1：按照某种性质将总体分群，在学校里，学生们已经被分到不同的班级，因此可以按照已经分好的班级作为群。
假设每个班50名学生，则总体被分为60个群。
步骤2：确定所需要的群的数目。
假如经过样本量的计算，需要抽取500名学生，则要抽取10个群。
步骤3：采用简单随机的方法从60个群里抽取出10个群，抽取出来的群内的所有学生均进入调查。
可以采用抽签的方式进行。
在步骤1中用来将总体分群的性质有两种情况：第一种用来分群的性质是已经存在的，不需要调查人员自己去人为确定，如按照行政单位分群、按照班级分群、按照地域分群等。
第二种是需要调查人员自己去确定如何划分群。
如一群各个不同的年龄段、不同地域的人组成的总体，就需要调查人员根据实际情况去寻找分群的性质，使得相同调查费用下误差最小。