整群抽样举例
社会调查方法04抽样(二)
高收入层样本数目：200 ×1200000/4000000=60户 中收入层样本数目：200 ×2400000/4000000=120户 低收入层样本数目：200 ×400000/4000000=20户
分层抽样的适用性
1．当一个总体内部分层明显时，分层抽样 能够克服简单随机样和等距抽样的缺点。
2．分层抽样可以提高总体参数估计的精确 度。 3．有些研究不仅要了解总体的情况，而且 还要了解某些类别的情况。 4．便于行政管理。同一层可看作一个总体， 因此每层可由专人进行管理。
比较分层抽样和整群抽样分层抽样整群抽样样本每层均要选取子样本作为总样本的一部分只选择某几个子群作为整体的代表层的划分具有较高的代表群间异质性低层与层的关系层的划分具有较高的代表性即层之间异质性高群间异质性低层内性质层内则尽可能同质群内异质性高变量选择研究变量的选择与研究问题高度相关研究变量与研究问题相关思考和讨论??对北京市现住人口进行调查由于流动人口的不确定性很难得到现住人口的住户清单
（三）因总体单位排列不同导致的不同 抽样
1. 无序抽样——总体按与调查项目无关的指标 排列，如住户调查按照门牌号码抽 评价：容易忽视总体已有信息（与简单随机抽 样一样）
2. 有序抽样——总体按与调查项目有关的指标 排列，如住户调查按照平均收入抽 评价：样本单位容易偏大或偏小
（三）因总体单位排列不同导致的不同抽样
三. 分层抽样(Stratified Sampling）
1.分层抽样的内涵: 分层抽样是将总体N依照某一种或某几种特征分 为几个子总体（层），然后从每一层中采取简 单随机抽样或等距抽样方式抽取一个个子样本 n1,n2……将这些子样本合在一起即为总体样本n。 ★ 使用什么分层变量? 一般是选择与调查目标变量高度相关的变量。 ★ 要协调层的数量和每层样本量 ★ 分层抽样适用于总体数目较多，异质，一 个或多个变量可能影响调查结果的情况，且对 所研究的总体有详细的名单。分层后，每层同 质，层之间不同质，然后在每层按照比例抽。
随机分组原理与方法案例
简单随机抽样，也叫纯随机抽样。
就是从总体中不加任何分组、划类、排队等，完全随机地抽取调查单位。
特点是：每个样本单位被抽中的概率相等，样本的每个单位完全独立，彼此间无一定的关联性和排斥性。
简单随机抽样是其它各种抽样形式的基础。
通常只是在总体单位之间差异程度较小和数目较少时，才采用这种方法。
适用于总体量大、差异程度较大的情况。
先将总体单位按其差异程度或某一特征分类、分层，然后在各类或每层中再随机抽取样本单位。
分层抽样实际上是科学分组、或分类与随机原则的结合。
分层抽样有等比抽样和不等比抽样之分，当总数各类差别过大时，可采用不等比抽样。
除了分层或分类外，其组织方式与简单随机抽样和等距抽样相同。
随机抽样设计一、纯随机抽样：对总体的所有容量不做任何的分类和排队，完全按随机原则逐个抽取样本容量。
纯随机抽样的常用抽样方法1）抽签法：将总体容量全部加以编号，并编成相应的号签，然后将号签充分混合后逐个抽取，直到抽到预定需要的样本容量为止。
缺点：总体容量很多时，编制号签的工作量很大，且很难掺和均匀。
2）随机数字法：用字母顺序或身份证号等任何方便的方法对总体容量编者按号，利用随机数表从1到总体容量N中随机抽取n （样本容量数）个数，遇到那些不在编号里的数字需跳过。
二、等距抽样：先将总体各单位按某一有关标志（或无关标志）排队，然后相等距离或相等间隔抽取样本单位。
根据需要抽取的样本单位数（n）和全及总体单位数（N），可以计算出抽取各个样本单位之间的距离和间隔，即：K=N/n，然后按此间隔依次抽取必要的样本单位。
等距抽样的一个例子某企业有职工5000名，现要随机抽取100人进行家庭收入水平调查。
抽取方法：按与研究目的无直接关系的姓名笔划对总体进行排列，把总体划分为K=5000/100=50个相等的间隔，在第1至第50人中随机抽取一名，如抽到第10名，后面间隔依次抽取第60，110，160，210，…直到4960为止，总共抽取50同名职工组成一个抽样总体。
抽样技术7不等概率抽样
例：假设有10个乡，每个乡的村庄数不同，按pps抽3个乡
乡 村庄数Mi 累计 代码
1
5
5
1～5
2
28
33 6～33
3
26
59 34～59
4
14
73 60～73
5
10
83 74～83
6
38
121 84～121
7
7
128 122～128
8
50
178 129～178
9
2
180 179～180
10
8
188 181～188
6
1910
7451－9360
7
390
9361－9750
8
3200
9751－12950
有放回不等概整群抽样
解：n＝3，采用PPS抽样，随机抽取的3个数为02011，
07972，10281。调查结果如下：
y1 4320，y2 4160，y3 5790
Yˆ 1 n yi，v(Yˆ)= 1
n
( yi
(sampling with unequal probabilities)。
不等概率抽样概述
2、抽样单元在总体中所占的地位不一致：例 如：要反映某小麦品种的优良情况，以村作 为抽样单位，但各村的种植面积不同，一些 种植面积大的村庄在抽样中是否被抽中对推 断总体的结果有很大影响 ，所以让“大单元” 被抽到的概率大，“小单元”被抽到的概率 小，这样能够大大提高样本的代表性，减少 抽样误差。
510
解：
YˆHH
M0 n
n i 1
yi mi
3676 30
10926 38.23
10926 38.23
社会调查整理重点
社会调查整理重点第一章1.社会研究的概念（名词解释）、特征（选择或判断）概念：社会研究指的是一种以经验的方式，对社会世界中人们的行为、态度、关系，以及由此所形成的各种社会现象、社会产物所进行的科学的探究活动。
特征：1、研究的主题是社会的，而非自然的。
2、研究的方式是经验的，而非思辨的。
3、研究的问题是科学的，而非判断的。
2.研究方法体系那三个部分组成方法论、研究方式、具体方法与技术3.定量研究定性研究哪个好定量研究与定性研究是我们在社会研究过程中可以采取的两条途径。
它们所能给我们提供的是两种不同的图画。
如同对实证主义与人文主义方法论的评价一样，定性与定量研究二者之间也不存在谁优谁劣的问题。
在社会研究者认识社会现象的过程中，它们发挥着各不相同的作用。
不同的研究情境和研究问题适合采用不同的研究途径。
至于在实际研究中该运用哪种方式，这不仅取决于研究者的个人兴趣，而且取决于他所要解决的问题。
4.研究过程（结合自己的课题，把自己的研究过程告诉我们，在第五大题）例如，第一阶段读了关于课题的论文写了文献综述1、确定研究课题并将其系统化2、设计研究方案和准备研究工具（研究的思路、策略、方式、方法以及对研究所需要的测量工具或信息收集工具，如问卷、量表、实验手段等的准备。
）3、资料的收集（研究者要深入实地，要接触被研究者；或者要设计出实验环境，实施实验刺激和测量；或者要收集大量的文献资料）4、资料的处理与分析（对研究所收集到的原始资料进行系统地审核、整理、归类、统计和分析。
）5、结果的解释与报告（撰写研究报告，评估研究质量，交流研究成果。
）第二章（占分较少）1.理论有哪几个部分组成一、概念二、变量三、命题与假设2.怎样判断理论的好坏1、解释范围越广泛的理论越是好的理论；2、解释越精确的理论越是好的理论；3、结构越简练的理论越是好的理论。
3.理论与研究的区别一、理论对经验研究的作用（理论之于经验）1、理论作为研究的基础、背景，为研究提供特定的视野和概念框架。
抽样方法教案(正文)
抽样方法教案()章节一：引言教学目标：1. 让学生了解抽样方法的背景和意义。
2. 让学生掌握随机抽样的概念。
教学内容：1. 抽样方法的定义和作用。
2. 随机抽样的概念和特点。
教学步骤：1. 引入话题：通过实例介绍抽样方法的背景和意义。
2. 讲解抽样方法的定义和作用。
3. 讲解随机抽样的概念和特点。
4. 举例说明随机抽样的应用。
教学评估：1. 课堂讨论：让学生分享对抽样方法的理解和体会。
2. 课后作业：布置相关练习题，让学生巩固所学内容。
章节二：简单随机抽样教学目标：1. 让学生掌握简单随机抽样的方法。
2. 让学生了解简单随机抽样的优点和局限性。
教学内容：1. 简单随机抽样的方法：抽签法、随机数表法。
2. 简单随机抽样的优点和局限性。
教学步骤：1. 讲解简单随机抽样的方法：抽签法、随机数表法。
2. 举例演示简单随机抽样的过程。
3. 讨论简单随机抽样的优点和局限性。
教学评估：1. 课堂演示：让学生参与简单随机抽样的过程。
2. 课后作业：布置相关练习题，让学生巩固所学内容。
章节三：系统抽样教学目标：1. 让学生掌握系统抽样的方法。
2. 让学生了解系统抽样的优点和局限性。
教学内容：1. 系统抽样的方法。
2. 系统抽样的优点和局限性。
教学步骤：1. 讲解系统抽样的方法。
2. 举例演示系统抽样的过程。
3. 讨论系统抽样的优点和局限性。
教学评估：1. 课堂演示：让学生参与系统抽样的过程。
2. 课后作业：布置相关练习题，让学生巩固所学内容。
章节四：分层抽样教学目标：1. 让学生掌握分层抽样的方法。
2. 让学生了解分层抽样的优点和局限性。
教学内容：1. 分层抽样的方法。
2. 分层抽样的优点和局限性。
教学步骤：1. 讲解分层抽样的方法。
2. 举例演示分层抽样的过程。
3. 讨论分层抽样的优点和局限性。
教学评估：1. 课堂演示：让学生参与分层抽样的过程。
2. 课后作业：布置相关练习题，让学生巩固所学内容。
章节五：整群抽样教学目标：1. 让学生掌握整群抽样的方法。
中级经济师中级经济基础预习资料-抽样调查及误差
中级经济师中级经济基础预习资料专题8抽样调查知识点抽样调查的基本概念一、总体总体是调查对象的全体，在一项具体的调查项目中，调查总体必须是明确的而不能是模糊的。
【举例】对北京市的个体商业进行抽样调查，则北京市所有的个体商业单位就构成一个总体。
二、总体参数1.总体参数是根据总体中所有单位的数值计算的，是通过调查想要了解的，不受样本的抽选结果影响。
2.常用的总体参数有总体总量、总体均值等。
【举例】在对北京市个体商业进行的调查中，北京市所有个体商业的年零售总额就是一个总体参数。
三、样本样本是总体的一部分，由从总体中按一定原则或程序抽出的部分个体所组成。
【举例】从北京市的个体商业中按照一定原则抽取100家个体商业进行调查，抽取出的100家个体商业就是样本。
四、样本统计量1.样本统计量是根据样本中各单位的数值计算的，是对总体参数的估计，也称估计量。
2.常用的样本统计量有样本均值等。
【举例】抽取的100家个体商业年零售总额就是样本统计量。
五、抽样框1.抽样框是供抽样所用的所有抽样单元的名单，是抽样总体的具体表现。
2.常用的有名录框，如企业名录、电话簿、人员名册等。
【举例】北京市注册企业名录就是抽样框。
☆快速检测☆【真题·单选】在某省住户收支与生活状况调查中，通过对该城镇住户和农村住户的抽样调查来了解该省城乡居民收入、消费及其他生活状况，该抽样调查的总体是该省（）。
(2021年真题)A.被采集数据的住户B.每一个被采集数据的用户C.所有住户D.每一个住户【答案】C【解析】总体是指调查对象的全体，本题调查某省住户的收支与生活状况，总体就是该省所有住户。
【真题·单选】如果随机抽取1000个消费者进行电话访问来了解某商品的品牌忠诚度，按照抽样调查理论，这1000个受访者的品牌忠诚度的平均值是()。
(2021年真题)A.总体B.样本C.总体参数D.样本统计量【答案】D【解析】随机抽取的1000个消费者是样本，根据样本中各单位的数值计算的是样本统计量。
抽样调查方法
抽样讲义洪永泰台湾大学政治学系壹、导论抽样的意思顾名思义，就是从全体之中抽取一部分个体做为样本，借着对样本的观察，再对全体做出推论。
譬如说，我们想知道某个地区七岁到十二岁的小孩在除夕夜平均每人收了多少压岁钱，这些钱又跑到那里去了；或是我们的商品检验单位想要知道有一批货柜的棒球是不是每一个都符合使用标准；或是水库管理当局想要知道到底水库里有多少鱼。
在理论上，我们当然可以不厌其烦地针对母体所有成员一个一个观察以取得数据，但在实际上我们知道这很不容易做到，事实上在有些情况下我们还非得做抽样调查不可。
一、为什么要抽样？（一）因为要节省经费，(二)因为要节省时间。
这两个理由很容易了解，如果要访问全体，则所耗费的时间和经费是相当可观的，而且有许多调查性质具有时间性，如果拖得太长就会失去时效。
例如想知道学生们对某一项考试的反应如何，就非得打铁趁热，在短时间内完成调查不可。
(三)因为要提高资料的准确性，这是由于全体调查牵涉到相当大量而又繁杂的作业，动员不少人力、物力和行政管道，增加许多犯错的机会，导致取得的数据质量不佳，而抽样调查工作涉及的作业负担相对地轻松许多，参与人员因为较少，好控制，使得数据的品质也较好。
事实上联合国的专家们也发现，在一些教育较不发达的地区，人口普查的资料就不如抽样调查来得好。
(四)因为要取得较详尽的数据，譬如我们想要知道七岁到十二岁小孩的压岁钱流到那里去，如果进行全体调查的话，由于人力和物力的限制，我们只能针对每一个小孩取得一点点资料，但是如果是抽样调查，则因为调查对象不多，反而可以很从容的取得细节资料提供分析之用。
每十年一次的人口普查，除了全体都查之外，总是还要再抽取少数样本做更详尽的访问就是这个道理。
(五)因为要减轻损失，例如汽车车身的耐撞试验，罐头食品的安全检查，或是电灯泡寿命的质量管理检验。
这些调查本身就具有破坏性，总不能每部汽车都撞一撞，或是每个罐头都打开检查，这种情形非得进行抽样检验不可，而且样本数目还要控制到越少越好。
第四章 抽样
（1）概率抽样：简单随机抽样、系统抽样、 分层抽样、整群抽样、多段抽样、PPS抽样、 户内抽样 （2）非概率抽样：偶遇抽样、判断抽样、 定额抽样、雪球抽样
二、概率抽样的原理与程序
（一）概率抽样的基本原理 1、总体的同质性与异质性 同质性：如果某个总体中的每一个成员在所有方 面都相同，那么，我们就说这个总体具有完全的 同质性。 否则，就存在不同程度的异质性。 同质性总体不需要抽样。 社会各种总体的异质性决定了严格的概率抽样的 必要性。
（二）系统抽样
3、系统抽样优缺点： <1>优点： ①易于实施，工作量少。 ②样本在总体中分布更为均匀，抽样误差 小于或至多等于简单随机抽样。
（二）系统抽样
<2>系统抽样缺点： ①系统抽样是以总体的随机排列为前提， 如果总体的排列出现有规律分布时，会使 系统抽样产生极大误差。 ②当总体内个体类别之间的数目悬殊过大 时，样本的代表性可能较差。 <3>适用范围：系统抽样最适用于同质性较 高的总体。
人们通常采用下列几组数字
有90％的样本统计值落在u〒1.65SE(样本 平均数的标准差)之间； 有95％的样本统计值落在u〒1.96SE之间； 有98％的样本统计值落在u〒2.33SE之间； 有99％的样本统计值落在u〒2.58SE之间。 其中，百分数表示置信水平，u〒1.65SE等 表示置信区间。
随机数表抽样举例
3、简单随机抽样方法
①当总体元素较少时：常用的办法类似于 抽签，即把总体中每一个单位都编号，将 这些号码写在一张张小纸条上，然后放入 一容器如纸盒、口袋中，搅拌均匀后，从 中任意抽取，直到抽够预定的样本数目。 这样，由抽中的号码所代表的元素组成就 是一个简单随机样本。