研究方法——抽样的理论与实操
研究方法——抽样的理论与实操
第二节 目的性抽样
（五）典型个案抽样 1.概念界定：在研究抽样过程中选择研究现象中那些具有一定代表性的个案。 2.抽样目的：了解研究现象中的一般情况，以进行展示和说明，说明此类现象中 某个典型个案的情况，并非证实、推论并将结果推论到从中抽样的人群。
例：研究者期望了解目前中国国营企业职工工资待遇情况，其中长沙市在全国 范围内具有一定代表性，基本处于平均水平。对长沙市国企职工的调查目的在 于表明典型国营企业职工工资情况状态，而非证明全国平均相关情况。
第一节
[概率抽样]和[非概率抽样]
二、[非概率抽样]
（一）概念界定 [非概率抽样]：按照其他非概率标准进行抽样的方式。 （二）样本抽取原则 1.样本数量要求：通常较小。 2.样本抽取目的：获得研究对象的内在经验以进行细致的解释性理解，样本限定 要适合质的研究。
（三）样本抽取典型方式及要求
1.典型方式：[目的性抽样]，又称[理论性抽样]。 2.抽样要求： （1）抽样能够按研究目的为研究问题提供最大的资讯量。 （2）抽样过程严格遵照研究设计的理论指导。
4.抽样方式： （1）找出该现象中具有最大异质性的特点； （2）运用此因素作为抽样标准对现象进行筛选。 例：某省建立新型医疗保健系统，遍布高原、平原、丘陵、沙漠等地区，研究目的 在于了解该医疗系统在不同地理环境下如何运作。抽取方式可采用不同地理环境下 各抽取一定样本以了解抽样各地区医疗系统实施情况，不同地区间实施的异同情况样本与推论之间的关系问题
1.代表性样本选取的理想样态： （1）抽取的样本能够具有一定的代表性 （2）抽取的样本可以推论到抽样的总体
三、抽样原则与研究结果推论间的关系问题
1.抽样目标反思:将概括目标定为“是什么”、“潜在可能是什么”、“今后可 能是什么”，以此作为抽样目标。 2.抽样目标反思的达成策略： （1）“是什么”：抽取一些典型的、具有一定普遍意义的事例。（与“典型个 案抽样”、“最大差异抽样”、“同质型抽样”类似） （2）“潜在可能是什么”：抽取一些特殊的、不同寻常的、达到极限的实例来 进行调查（与“极端或偏差性个案抽样”、“强度抽样”、关键个案抽样等方 法类似） （3）“今后可能是什么”：选择一些代表未来发展方向的事例，以此对相关的 事情进行引导。
抽样检验的基本概念与实务
抽样检验的基本概念与实务1. 引言抽样检验是统计学中的一种常用方法，用于从一个总体中提取样本，并基于样本数据进行统计推断和假设检验。
通过抽样检验，我们可以判断总体参数的真实情况，并作出相应的决策。
本文将介绍抽样检验的基本概念和实务操作。
2. 抽样检验的基本概念2.1 总体和样本在进行抽样检验之前，我们首先需要了解总体和样本的概念。
总体是我们想要研究的对象的全体，而样本是从总体中随机选择的一部分观察值。
通过从总体中提取样本，我们可以通过对样本数据的研究来推断总体的特征。
2.2 假设检验假设检验是抽样检验的核心思想之一。
在进行假设检验时，我们首先提出一个关于总体参数的假设，称为原假设（H0）。
然后我们从总体中提取样本，根据样本数据进行统计推断，以判断原假设是否成立。
2.3 抽样分布抽样分布是指从总体中不断抽取样本并计算样本统计量的分布情况。
常见的抽样分布包括正态分布、t分布和F分布等。
在抽样检验中，我们通常需要基于抽样分布来计算统计量的临界值，以进行假设检验。
3. 抽样检验的步骤进行抽样检验时，我们需要按照一定的步骤进行操作。
下面是抽样检验的一般步骤：3.1 第一步：提出假设在进行抽样检验之前，我们需要确定要检验的假设。
一般来说，研究者会提出一个关于总体参数的假设，称为原假设（H0）。
通常原假设是表示没有差异、没有效应或没有关联的假设。
3.2 第二步：选择统计量选择一个合适的统计量对样本数据进行计算，以用于检验假设。
常见的统计量有均值、比例、方差等。
3.3 第三步：确定显著性水平显著性水平是我们在进行假设检验时所需的一个临界值，通常用α表示。
常见的显著性水平有0.05和0.01等。
3.4 第四步：计算统计量的临界值根据显著性水平和抽样分布的特征，计算统计量的临界值。
这个临界值将用于判断原假设是否成立。
3.5 第五步：计算统计量的取值根据样本数据计算统计量的取值，并与临界值进行比较，以判断原假设是否成立。
研究方法——抽样的理论与实操
第三节 对[目的性抽样]原则的分析
二、抽取代表性样本与推论之间的关系问题
1.代表性样本选取的理想样态： （1）抽取的样本能够具有一定的代表性 （2）抽取的样本可以推论到抽样的总体
三、抽样原则与研究结果推论间的关系问题
1.抽样目标反思:将概括目标定为“是什么”、“潜在可能是什么”、“今后可 能是什么”，以此作为抽样目标。 2.抽样目标反思的达成策略： （1）“是什么”：抽取一些典型的、具有一定普遍意义的事例。（与“典型个 案抽样”、“最大差异抽样”、“同质型抽样”类似） （2）“潜在可能是什么”：抽取一些特殊的、不同寻常的、达到极限的实例来 进行调查（与“极端或偏差性个案抽样”、“强度抽样”、关键个案抽样等方 法类似） （3）“今后可能是什么”：选择一些代表未来发展方向的事例，以此对相关的 事情进行引导。
第二节 目的性抽样
二、抽样的具体方式
（一）滚雪式或链锁式抽样
1.概念界定：是一种通过选择知情人士或决定性个案的操作方式。 2.优缺点： （1）优点：通过研究者对知情人士的环环追问使得样本量不断扩大，直至资 讯搜集饱和。
（2）缺点：资讯提供者可能多为同一类人，具备同一类型的特点和观念，影 响样本间异质性，也可能由于知情人间的社会关系而出现信息隐匿。 例：某企业职业医疗保险工作被认为一般，因此研究者计划对企业有关人员进 行调查，了解情况。首先选取由熟人介绍的普通工人，经过了解后再询问是否 可以进行相关人员资讯提供者推荐，继而不断扩大访谈对象范围。
（一）滚雪式或链锁式抽样 （四）方便抽样 （二）机遇式抽样 （五）综合式抽样 （三）目的性随机抽样
第二节 目的性抽样
分类理论来源：派顿（M· Patton）分类 一、根据样本的特性进行抽样
抽样标准：所选择的样本本身是否具有完成研究任务的特性和功能。 （一）极端或偏差型个案抽样 1.概念界定：研究者在抽样中选择研究现象中较为极端、被一般人认为“非正 常”的情况进行调查。 2.抽样目的：通过极端例子获得独特现象的情况揭示，以此非典型现象的经验教 训来为一般情况服务，往往更具有一定的说服力。 例1：对全国100所养老院卫生情况进行调查，即可在有目的的前提了解后，在 最好的、最差的养老院中各选择1-2所，以对人们一般认为好于差的养老院具体 情况和标准是什么。以此推测一般情况的养老院卫生情况。 例2：常人方法学通过观察某位本地人在当地餐厅饕餮 ，事后询问在场者对此“ 反常”现象的看法，以此推及对“正常”的定义。
基本抽样方法的理论与应用
基本抽样方法的理论与应用抽样是统计学中常用的一种数据收集方法，它通过从总体中选择一部分样本，以代表总体的特征。
基本抽样方法是统计学中最常用的抽样方法之一，它包括简单随机抽样、系统抽样、分层抽样和整群抽样等。
本文将对这些基本抽样方法的理论与应用进行探讨。
简单随机抽样是最基本的抽样方法之一。
它的原理是从总体中随机选择样本，以确保每个个体被选中的概率相等。
简单随机抽样通常用于总体规模较小、分布均匀的情况下。
例如，研究人员想要了解某个城市居民的收入水平，可以通过简单随机抽样从该城市的户籍档案中随机选择一定数量的家庭进行调查。
简单随机抽样的优点是操作简单，结果可靠，但也存在样本容易不具代表性的缺点。
系统抽样是另一种常用的抽样方法。
它的原理是在总体中选择一个起始点，然后按照一定的间隔选择样本。
系统抽样通常用于总体规模较大、分布较为均匀的情况下。
例如，研究人员想要了解某个国家的选民对政府政策的态度，可以通过系统抽样从选民名单中每隔一定数量选择一个人进行调查。
系统抽样的优点是操作相对简单，结果相对可靠，但也存在样本容易产生周期性的缺点。
分层抽样是一种将总体分成若干层次，然后从每个层次中进行抽样的方法。
分层抽样可以根据总体特征进行分层，以保证样本的代表性。
例如，研究人员想要了解某个国家不同年龄段人群的消费习惯，可以将总体分为不同的年龄层次，然后从每个层次中抽取一定数量的样本进行调查。
分层抽样的优点是可以更好地反映总体特征，但也需要对总体进行合理的划分。
整群抽样是一种将总体分成若干群体，然后从每个群体中选择全部样本的方法。
整群抽样通常用于总体规模较大、群体结构较为复杂的情况下。
例如，研究人员想要了解某个城市的犯罪率，可以将城市划分为若干个行政区，然后从每个行政区中选择全部样本进行调查。
整群抽样的优点是可以减少样本选择的复杂性，但也需要对总体进行合理的划分，并且可能存在群体内部差异较大的问题。
在实际应用中，基本抽样方法常常与其他统计学方法相结合，以达到更好的研究效果。
抽样理论及方法
抽样理论及方法一、抽样的概念：1．为什么要抽样？为了保证进厂原物料及生产的半成品质量，就要对产品的一些指标做检验，其中最理想的检验方法是全检，即对所有样品逐个进行检验。
但是在现代化的大生产中，全检有许多缺点：1）成本高；2）可能导致对检验工作完整性的错误保证；3）对生产出的产品来说是筛选；4）可能导致接收若干不合格的或有缺陷的原材料；5）可能导致拒收若干满意的材料；6）可能是不切实际的：即当需要破坏性的试验时。
而抽样可以避免以上缺点，使检验更具科学性，合理性，可操作性。
2．抽样的概念：抽样指从总体中抽出样本的过程。
抽样的目的是通过对样品分析来推断总体的情况，为了使样本具有代表性，一定要用随机抽样的方法获得样本。
所谓随机抽样是指总体中的每一只产品被抽中的机会都应一样，不能挑选，不能带有主观意识。
二、抽样方法：1．计量值型抽样方法：计量值型抽样方法是频数分布的应用。
确定一个标准的频率分布的样本含量，然后从批中按此样本含量进行抽取样本。
测量值可记录在标记卡上。
有时候样含量是有弹性的。
如果该批产品的批的一张适当的，足够的分布图形在标记卡中已经出现了，就可以停止抽取样本，不必按照规定的样本含量来抽取。
频率分布图的结果只需要和公差界限进行目视比较作为决定接收或拒收的依据。
有时则应该计算分布三倍标准偏差界限，并且和公差界限作比较，以此做为依据，接收或拒收该批。
计量抽样可分为：单侧上限抽验方案；单侧下限抽验方案；双侧抽样方案。
2．计数值型抽样方法：计数值型抽样方法是在设定一定的可接收允收水平条件下，通过批量的大小确定抽取样本量。
经检测样本中可接收或拒收的个数，来判定该批是否合格。
例：在已知批和可接收的允收的最小不合格数时可接收。
如不合格数在最小和最大允许的不合格数之间，应彩第二样本，来判断批接收或拒收。
此时，判定标准也以第二样本的最小和最大的不合格数进行判定。
三、抽样水准及判定:1.基本概念:1.1单位产品:为了实施抽样检查的需要而划分的基本单位.如:1包面、1碗面、1个粉包、1个PSP碗、1个纸箱等。
(整理版)抽样方法学习与应用
抽样方法学习与应用一、学习指导1．三种抽样方法的概念和抽样方法的具体实施以及三种抽样方法的区别与联系是本局部的根底知识和重要内容．2．三种抽样方法的特点：〔1〕简单随机抽样①要求被抽取样本的总体的个数有限，以便于对其中各个个体被抽取的可能性进行分析，一般地，从个体数为N的总体中抽取一个容量为n的样本，每个个体被抽取的时机是均等的．②从总体中逐个地抽取，易操作，且抽样方法比拟简单，所以成为其他较复杂的抽样方法的根底．③简单随机抽样表达了抽样的客观性与公平性．〔2〕系统抽样①系统抽样与简单随机抽样的联系在于：在总体均分后的每一局部进行抽样时，采用的是简单随机抽样．②整个抽样过程中，每个个体被抽取的时机均等．〔3〕分层抽样①它适用于总体由差异明显的几局部组成的情况．②在每一层进行抽样时，采用简单随机抽样或系统抽样．③分层抽样充分利用已掌握的信息，使样本具有良好的代表性．分层抽样也是时机均等抽样，而且在每层抽样时，可以根据具体情况采用不同的抽样方法，因此应用较为广泛．二、应用举例例1 某校有学生1200人，为了调查某种情况，打算抽取一个样本容量为50的样本，问此样本假设采用简单随机抽样将如何获得？分析：简单随机抽样分两种：抽签法和简单随机数表法．尽管此题的总体中的个数算不上“较少〞，但依题意其操作过程却是保障时机均等的．解：首先，把该校学生都编上号码：0001，0002，0003，…，1200．如用抽签法，那么作1200个形状、大小相同的号签〔号签可以用小球、卡片、纸条等制作〕，然后将这些号签放在同一个箱子里，进行均匀搅拌．抽签时，每次从中抽出一个号签，连续抽取50次，就得到一个容量为50的样本．评注：标准的、不带主观意向的随机抽样，才能保证公平性、客观性、准确性和可信性．因此，抽样过程，也反映科学的工作态度和求实的工作作风．例2 某校高一学生共295名，这些学生已编号为1，2，…，295，为了了解学生学电脑的情况，准备按1:5的比例抽取一个样本，用系统抽样的方法进行抽取，写出过程．分析：根据系统抽样的概念，先将总体按1:5分成均衡的295÷5=59组，每组5人，再用系统抽样的方法抽取学生．解：按照1:5的比例，应该抽取的样本容量为295÷5=59，我们把295名学生分成59组，每组5人：第1组是编号为1～5的学生，第2组是编号为6～10的学生，依次下去，第59组是编号为291～295的学生，然后采用简单随机抽样的方法从第1组学生中抽出一个学生，不妨设编号为k〔1≤k≤5〕，那么所抽取的学生的编号为k +5i〔i=0，1，2，…，58〕，从而得到59个个体．评注：采用系统抽样，是为了减少工作量，提高其可操作性，减少人为的导向和误差．分析：各局部之间有差异，是分层抽样的依据，至于各层内用什么方法抽样，是灵活自主的，可系统抽样，也可简单随机抽样．由于此题只问采用何种抽样方法，因而不必答出如何抽样的过程．解：因为不同年级的学生消费情况有明显的差异，所以应采用分层抽样．由于520∶500∶580=26∶25∶29，于是将80分成26∶25∶29的三局部，设三局部各抽个体数分别为26x，25x，29x．由26x+25x+29x=80，得x=1，故高三年级中应抽查29×1=29人．小结：统计的根本思想方法是用样本来估计总体，即用局部推断整体，这就要求样本应具有代表性，样本的选取应完全是随机的，不受抽样者主观意志的影响．统计是高考必考内容之一，这类问题属于根底题，解答这类问题只要熟练地掌握课本上的根底知识即可．。
抽样设计的理论与方法
抽样设计的理论与方法引言抽样是统计学中常用的一种方法，通过从总体中选择一部分个体进行研究或测量，可以从样本数据中推断总体的特征。
在统计学中，设计抽样方案是至关重要的，因为一个好的抽样设计方案可以保证样本数据的代表性和可靠性。
本文将探讨抽样设计的理论和方法，包括简单随机抽样、系统抽样、分层抽样和群集抽样等。
简单随机抽样简单随机抽样是最基本的抽样方法之一，它的特点是每个个体都有相同的机会被选入样本。
简单随机抽样通常需要使用随机数生成方法来选择样本，确保每个个体都有等概率的机会被选入样本。
简单随机抽样的优点是简单易用，缺点是在总体规模较大时，可能需要耗费较多时间和资源。
系统抽样系统抽样是一种每隔一定间隔选择一个个体作为样本的抽样方法。
系统抽样的优点是相对简单，适用于较大总体规模和较少资源的情况下。
但是，如果总体中存在周期性或规律性的特征，系统抽样可能导致样本的偏倚。
分层抽样分层抽样是将总体分为不同的层级，然后从每个层级中进行随机或系统抽样。
分层抽样的优点是能够更好地保证样本的多样性和代表性。
分层抽样通常用于总体中存在明显差异或特征的情况下，可以在不同的层级上进行单独的分析和比较。
群集抽样群集抽样是将总体分为多个群集，然后从选取部分群集进行研究或测量。
群集抽样适用于总体中的个体存在某种聚集性或社区性的特征的情况下。
群集抽样的优点是可以更好地利用资源和时间，缺点是可能导致样本的相关性增加。
抽样设计的考虑因素在设计抽样方案时，需要考虑以下因素：1.目标：需要明确研究或测量的目标和问题，确定需要从总体中抽取哪些特征和属性。
2.总体规模：需要考虑总体的规模和样本的大小，以保证样本的代表性和可靠性。
3.资源限制：需要考虑时间、人力和物力等资源的限制条件，选择合适的抽样方法和样本大小。
4.总体特征：需要了解总体的特征和分布情况，以选择合适的抽样方法和样本设计。
5.抽样误差：需要考虑抽样误差的大小和控制方法，以保证样本数据的准确性和可靠性。
抽样检验的基本理论
抽样检验的基本理论引言在统计学中，抽样检验是一种用于推断总体特征的方法。
在实际应用中，我们往往无法对整个总体进行统计调查，而只能通过抽样来获取一部分数据。
通过抽样检验，我们可以基于样本的统计量来推断总体参数的性质。
本文将介绍抽样检验的基本理论，包括假设检验的思想、检验的类型以及检验过程的基本步骤。
假设检验假设检验是抽样检验的基本思想之一，它是根据样本数据来判断某个统计量与总体参数之间的关系。
在假设检验中，我们先提出一个原假设（H0）和一个备择假设（H1），然后通过样本数据来判断原假设是否成立。
当原假设不成立时，我们就拒绝原假设，并接受备择假设。
通常情况下，原假设是一种假设状态，我们试图通过样本数据来证明其错误。
备择假设则是与原假设相对立的假设，当原假设不成立时，备择假设成立。
在进行假设检验时，我们需要给出一个显著性水平（α），用来判断原假设是否合理。
通常情况下，显著性水平取0.05。
假设检验可以分为单样本检验、双样本检验和配对样本检验。
下面将分别介绍这几种检验的基本原理和应用条件。
单样本检验单样本检验是对一个总体的平均值、比例或方差等参数进行推断的方法。
假设我们要检验一个总体的平均值是否等于某个已知值。
我们首先提出原假设H0：总体的平均值等于已知值。
备择假设H1：总体的平均值不等于已知值。
在进行单样本检验时，我们需要计算样本的均值和标准误差。
然后，根据样本均值与已知值的差异以及样本标准误差来计算统计量。
最后，根据统计量与临界值的比较，判断原假设是否成立。
双样本检验双样本检验是用于比较两个总体的均值、比例或方差等参数的方法。
假设我们要比较两个总体的均值是否相等。
我们首先提出原假设H0：两个总体的均值相等。
备择假设H1：两个总体的均值不相等。
在进行双样本检验时，我们需要分别计算两个样本的均值和标准误差。
然后，根据两个样本均值的差异以及两个样本的标准误差来计算统计量。
最后，根据统计量与临界值的比较，判断原假设是否成立。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
研究方法——抽样的理论与实操
抽样是一种常用的研究方法，它能够通过从总体中选择部分样本来代
表整体，从而节省时间和资源。
本文将介绍抽样的理论基础和实操过程，
并探讨各种抽样方法的优缺点。
一、抽样的理论基础
1.总体与样本：总体是指研究对象的全体，而样本是从总体中抽取的
一部分个体。
在进行抽样研究时，样本的特点应该能够代表总体的特征。
2.抽样误差：抽样误差是指由于样本选择的随机性而产生的误差。
抽
样误差的大小与样本量有关，样本量越大，抽样误差越小。
3.抽样分布：根据中心极限定理，当样本容量足够大时，抽样分布会
接近正态分布。
这意味着从同一总体中多次抽取样本时，样本统计量的分
布会接近正态分布。
4.抽样方法的选择：在选择抽样方法时，需要考虑总体特点、研究目
标和资源限制等因素。
常用的抽样方法包括随机抽样、分层抽样、整群抽
样等。
二、抽样的实操步骤
1.确定研究目标：在进行抽样研究之前，需要明确研究目标和所需信息。
确定研究问题有助于选择合适的抽样方法和样本量。
2.确定总体和抽样框架：总体是研究对象的范围，而抽样框架是总体
中个体的列表或划分。
总体和抽样框架的确定直接影响到样本的代表性。
3.选择抽样方法：根据研究目标和总体特点，选择合适的抽样方法。
常用的抽样方法包括简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、多阶段抽样等。
4.确定样本容量：样本容量的确定需要考虑抽样误差、置信水平和总体大小等因素。
通常，样本容量越大，抽样误差越小。
5.实施抽样：按照抽样方法进行样本的选择。
在实施抽样过程中，需要注意样本的随机性和代表性。
6.数据收集与分析：根据研究目标和设计，收集样本数据。
在数据分析中，需要使用合适的统计方法来推断总体参数。
三、抽样方法的优缺点
1.简单随机抽样：优点是样本选择具有随机性，能够在一定程度上保证样本的代表性；缺点是不适用于总体存在分层特征的情况，且样本容量较大时工作量大。
2.分层抽样：优点是能够充分利用总体的分层特征，提高样本的代表性；缺点是需要提前了解总体分层特征，且分层抽样的过程相对复杂。
3.整群抽样：优点是节省时间和资源，适用于总体存在自然分组的情况；缺点是容易产生整群效应，降低样本的代表性。
4.多阶段抽样：优点是能够适应复杂的调查对象和总体结构；缺点是样本选择过程较为复杂，容易引入额外的误差。
总之，抽样是一种常用的研究方法，能够代表总体进行推断。
在实际操作中，选择合适的抽样方法和样本量，保证样本的随机性和代表性，对于研究结果的有效性和可靠性具有重要意义。