一般问卷调查中的抽样方法
常用抽样方法
使用了辅助信息，可以提高抽样方案的统计效率。
缺点：
如果研究指标与规模无直接关系时，不合适采取这种方法。
此外，在抽样方法划分上，还有多阶段抽样和两相抽样等，有兴趣的读者可参阅其他相关书籍。
前面谈到抽样方法的一些基本分类和各自特点，需要注意的是，在实际的运用中，一个调查方案常常不是只局限于使用某一种抽样方式，而根据研究时段的不同采用多种抽样方法的组鸽为实现不同的研究目的，有时甚至在同一时段综合运用几种抽样方法。
配额抽样（Quota sampling）
指先将总体元素按某些控制的指标或特性分类，然后按方便抽样或判断抽样选取样本元素。
相当于包括两个阶段的加限制的判断抽样。在第一阶段需要确定总体中的特性分布（控制特征），通常，样本中具备这些控制特征的元素的比例与总体中有这些特征的元素的比例是相同的，通过第一步的配额，保证了在这些特征上样本的组成与总体的组成是一致的。在第二阶段，按照配额来控制样本的抽取工作，要求所选出的元素要适合所控制的特性。例如：定点街访中的配额抽样。
缺点：
抽样偏差较大，不适用于要做总体推断的任何民意项目，对描述性或因果性研究最好不要采用方便抽样。
判断抽样（Judgment sampling）
指由专家判断而有目的地抽取他认为"有代表性的样本"。例如：社会学家研究某国家的一般家庭情况时，常以专家判断方法挑选"中型城镇"进行；也有家庭研究专家选取某类家庭进行研究，如选三口之家（子女正在上学的）；在探索性研究中，如抽取深度访问的样本时，可以使用这种方法。
常用的非概率抽样方法有以下四类：
方便抽样（Convenience sampling）
指根据调查者的方便选取的样本，以无目标、随意的方式进行。例如：街头拦截访问（看到谁就访问谁）；个别入户项目谁开门就访问谁。
常用的抽样方法
精品课件
二、估计比例用的3种改进模型
1、模型I 把问题 B改为一个完全无关、答案 为“是”的概率是已知值的问题
将沃纳模型中与敏感性问题相对的具有特
征A的问题改为一个与敏感性问题不相关的
其它问题。
A
B
精品课件
例14-２： 欲调查某地已婚育龄妇女有无婚前
性行为的比例。
问题A：婚前有过性行为? 回答： ①是 ②否 问题B：你生日（月＋日）除以３余数是０吗? 回答： ①是 ②否
(2)问卷中设A、B两个问题。 (3)备有一个口袋，里面装有黑白两种颜色的 球(也可用围棋的黑子和白子)，两种球的比例不是 1：1，例如可以是60％和40％。
精品课件
(4)调查对象在填写答案前，先随机抽取一个球 (球的颜色对调查员保密)，据球的颜色决定回 答两个问题中的哪一个。
(5)由于调查员不知道某一对象抽取的球是什么颜 色的，所以无法知道某一对象回答的是问题A还 是问题B，也无法知道调查对象的“秘密”。
随机化回答是指在调查中使用特定的随机化装置， 使得被调查者以预定的概率来回答敏感性问题。这一技术的 宗旨就是最大限度地为被调查者保守秘密，从而取得被调查 者的信任。
RRT技术的基本原理在于当被调查者确信调查者及 其他人无法从被调查者的回答中获知他们的真实行为时，能 更加真实地对敏感问题进行回答。并且RRT技术保护调查对 象的个人隐私，能充分得到调查对象的配合，最终可显著降 低无应答率和误答率，得到高质量的调查结果。
常用的抽样方法
精品课件
一、单纯随机抽样（simple random sampling）
1、抽样方法
根据研究目的选定总体，首先对总体中所有 的观察单位编号，遵循随机原则，采用不放回抽取 方法，从总体中随机抽取一定数量观察单位组成样 本。
抽样知识点
1. 抽样调查广义的抽样调查：是从研究对象的全体（总体） 中抽取一部分单位作为样本，根据对所抽取的样本进行调查，获得有关总体目标量的了解。
从总体中抽取样本的方法看，抽取方法可以分为两类：一类是非随机抽样（非概率抽样）；一类是随机抽样（概率抽样），狭义上的抽样就是随机抽样。
2. 随机抽样（概率抽样）随机抽样是从总体中按随机原则抽取样本，并依据样本观察值对总体的数量特征取得具有一定可靠性的推断，从而达到对总体的认识。
随机抽样的特点：1.所谓随机原则就是在抽取样本时排除主观上有意识地抽取调查单元，使每个单元都以一个事先已知的非零概率有机会被抽中。
2.每个单元被抽中的概率是已知的，或是可以计算出来的，按照给定的入样概率通过一定的随机化程序进行抽样。
3.估计量不仅与样本单元的观测值有关，也与其入样概率有关。
随机抽样的主要优点是：随机抽样比非随机抽样更具有客观性，而且随机抽样可以依据调查结果计算抽样误差，从而得到对总体目标量进行推断的可靠程度。
3. 非随机抽样（非概率抽样）非随机抽样是相对于随机抽样而言的。
非随机抽样的共同特点是：抽取样本时，是依据主观判断有目的、有意识地进行，或根据方便的原则进行。
⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎧⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎧⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎨⎧滚雪球抽样判断抽样定额抽样便利抽样）随意调查非随机调查系统抽样不等概率抽样多阶抽样整群抽样分层抽样简单随机抽样随机调查非全面调查全面调查统计调查(4. 抽样调查的基本程序 一、确定调研问题——二、抽样调查设计（抽样设计、问卷设计）——三、实施调查过程——四、数据处理分析——五、撰写调查报告——六、总结评估5. 总体、目标总体与抽样总体、抽样框、样本（包含第十章抽样框误差定义）所要研究对象的全体称为总体，组成这个总体的每个个别对象就称为总体单元或总体单位。
总体又有目标总体与抽样总体之分。
目标总体就是抽样调查预先确定的所要认识的对象的全体，也就是从样本中得到信息对之进行说明的总体。
调查问卷抽样程序
调查问卷抽样程序一、简介调查问卷抽样程序是一种用于实施问卷调查的工具，通过抽样的方式获取样本数据，从而进行统计分析和得出调查结论。
在社会科学研究、市场调研等领域，问卷调查是一种常用的数据收集方法，而抽样程序则可以帮助研究者有效地选择调查对象，确保样本具有代表性。
二、数据抽样方法1. 随机抽样随机抽样是一种基于概率的抽样方法，通过随机抽取调查对象，确保每个个体有相同的机会被选取，从而避免了主观偏见和样本选择偏差。
2. 分层抽样分层抽样是将总体按照某种特征分成若干层，然后随机抽取每一层的样本，以保证各个层次的代表性。
这种方法可以有效控制不同层次间的变异性，提高样本的精确度。
3. 整群抽样整群抽样是将总体划分成若干个互不重叠的群体，然后随机抽取其中的若干个群体作为样本，这种方法适用于群体性研究，可以降低调查成本。
三、调查问卷设计在进行抽样之前，调查问卷的设计是至关重要的，一个合理、清晰的问卷可以提高被调查者的回复率和数据的准确性。
在设计问卷时，应考虑以下几个方面：1.明确调查目的：确定调查的目的和研究问题，从而确定需要收集的数据内容。
2.问题设计：问题应具有针对性和清晰度，避免主观性和歧义性，在问题表达上要简单明了。
3.顺序布局：问卷问题的顺序应当合理，符合被调查者的逻辑思维习惯。
4.适当调查尺度：选择合适的调查尺度，比如单选题、多选题、量表题等。
5.多样化表达：在设计问卷时，应当运用多样的表达方式和技巧，吸引被调查者的注意力。
四、抽样程序实现调查问卷抽样程序的实现是通过计算机编程来实现的，通常包括以下几个步骤：1.数据输入：通过电子表格或特定软件导入调查问卷数据，包括被调查者的基本信息和答题情况。
2.样本选择：根据事先设定的抽样方法和抽样比例，选取符合要求的样本数据。
3.数据处理：对选取的样本数据进行清洗和分析，排除异常值和重复数据。
4.统计分析：通过统计方法对样本数据进行分析，得出调查结论和统计结论。
第四章 抽样调查
抽样分布原理
(一)基本符号 1.总体 A = {a1 , a2 ,, aN }, A = N . 1.总体 2.从总体中抽取n个对象构成样本,共有k个样 2.从总体中抽取n个对象构成样本,共有k 本,设样本的符号为:
A1 , A2 ,, Ak , k = C , Ai = n, i = 1, 2,, k
本章复习思考题
1,什么叫抽样?从总体中抽样样本需满足哪些 条件? 2,简单随机抽样?机械抽样?抽样调查法的性 质?随机抽样的原则? 3,抽样误差?影响抽样误差大小的因素?抽样 误差与调查误差,系统误差的区别? 4,抽样分布?平均误差?抽样分布原理? 5,教材第三章课后习题P84的第二题,P85的第 ,教材第三章课后习题P84的第二题,P85的第 四题,P86的第六题. 四题,P86的第六题.
(三)问卷设计的原则 (三)问卷设计的原则 题意清楚,明确,易懂;口语化;避免一题两问;避免 诱导;公正客观;逻辑一致性;完整性(问题和备选 答案);不要用否定形式提问;不要直接询问敏感性 问题. (四)问卷的结构 1,四结构说:标题(简明扼要,概括专项调查的主 题);指导语(包括调查的目的和意义;问题及备选 答案的必要解释,调查须知及其他事项说明等;如涉 及需为被调查者保密的内容,需申明予以保密);主 体内容(内容不宜过多,过繁,应根据需要而确定); 结束语(提出几个开放性的问题或让被试提出对本研 究的建设性的意见;表示对被试合作的感谢). 2,六结构说:在四结构说的基础上,加上被调查者的 基本信息;作业证明的记载.
无限总体时, 有限总体时,
σ σx = n
σ N n σx = × N 1 n
对于有限总体,样本容量与总体容量的 比n/N称为抽样比例. n/N称为抽样比例. 一般认为,n/N<0.05时,就可以省略修 一般认为,n/N<0.05时,就可以省略修 正系数.
抽样方法有些抽样方法大全
抽样方法有些抽样方法大全抽样方法是指从总体中选取一部分样本进行调查或研究的方法。
抽样方法的选择对于研究结果的可靠性和推广性有着重要的影响。
下面是一些常用的抽样方法：1. 简单随机抽样（Simple Random Sampling）：在总体中的每个个体具有相同的被选中的机会，通过随机抽取样本来代表总体。
2. 分层抽样（Stratified Sampling）：将总体分成若干层次，每一层次中的个体具有相似的特征，然后从每个层次中随机抽取样本。
3. 整群抽样（Cluster Sampling）：将总体划分为若干个群组，然后通过随机抽取部分群组来代表总体，然后在所选的群组中进行全面调查。
4. 系统抽样（Systematic Sampling）：根据固定的抽样间隔，从总体中随机选择一个起始点，然后按照固定的间隔依次选取样本。
5. 多阶段抽样（Multistage Sampling）：将总体分层和分群组，然后通过多个抽样阶段来实现抽样，通常用于大规模调查。
6. 比率抽样（Ratio Sampling）：根据总体中的其中一特征的比例，确定样本的大小。
例如，如果总体中男性比例是60%，则样本中男性比例也应该是60%。
7. 效应抽样（Convenience Sampling）：根据研究者的方便或可获得性，选择样本。
这种方法容易产生偏差，结果可能无法推广到整个总体。
8. 整齐抽样（Quota Sampling）：根据总体中一些特征的比例，确定样本的大小。
例如，如果总体中男性比例是60%，则样本中男性数量也应该是60%。
9. 小组抽样（Snowball Sampling）：从已经选择的样本中获取参与者的指引，逐渐扩大样本规模，并在招募新样本时依靠参与者的推荐。
10. 专家抽样（Expert Sampling）：指选择一些具有特定知识、经验或技能的专家作为样本，以获取专业领域的意见或建议。
以上是一些常用的抽样方法，每种方法都有其适用的场景和限制，研究者需要根据研究目的、总体特征、样本大小和可行性等因素综合考虑选择最合适的抽样方法。
统计与概率中的抽样与调查方法
统计与概率中的抽样与调查方法在我们的日常生活和各种研究领域中，统计与概率起着至关重要的作用。
而抽样与调查方法则是获取准确数据和信息的关键手段。
通过合理的抽样和有效的调查，我们能够对总体情况进行推断和分析，为决策提供有力的支持。
抽样，简单来说，就是从总体中选取一部分个体进行观察和研究。
为什么我们不直接研究总体，而要进行抽样呢？这主要是因为总体往往规模巨大，要对其全部进行研究既不现实也不经济。
抽样的目的就是通过对样本的研究来估计和推断总体的特征。
常见的抽样方法有很多种，比如简单随机抽样。
想象一下，我们把总体中的每个个体都编上号，然后通过随机数表或者随机数生成器来抽取一定数量的个体作为样本。
这种方法的优点是简单直接，每个个体被抽中的概率相等，能够很好地代表总体的情况。
但在实际操作中，如果总体数量很大，编号可能会比较麻烦。
分层抽样则是另一种常用的方法。
我们先将总体按照某些特征分成不同的层次，比如按照年龄、性别、地域等，然后从每个层次中独立地进行抽样。
这样可以保证样本在各个层次上都有较好的代表性，特别适用于总体内部差异较大的情况。
还有系统抽样，它是先将总体中的个体按照一定的顺序排列，然后按照固定的间隔抽取样本。
这种方法操作相对简便，但要注意总体的排列是否存在周期性，以免影响抽样的随机性。
除了抽样方法，调查方法也多种多样。
问卷调查是大家比较熟悉的一种。
设计一份好的问卷可是一门学问，问题要清晰明确、避免歧义，选项要全面合理，还要考虑被调查者的回答意愿和能力。
而且，问卷的发放方式也很重要，线上问卷方便快捷但可能存在样本偏差，线下问卷则能更好地控制样本的随机性，但成本相对较高。
访谈调查则能够更深入地了解被调查者的想法和情况。
通过面对面的交流或者电话访谈，调查者可以及时追问和解释，获取更丰富和准确的信息。
不过，访谈调查需要耗费较多的时间和人力，而且调查者的主观因素可能会对结果产生一定的影响。
观察法也是一种常见的调查手段，比如观察消费者在超市中的购物行为、学生在课堂上的表现等。
如何确定抽样方法与样本量
如何确定抽样方法与样本量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、确定或构置抽样杠、选择样本量的大小、制定实施细节并实施。
在这本小册子中我们着重介绍一下定量研究的抽样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方或拦截式访问、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的推断总体。
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。
判断抽样判思抽亲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”“曲型的”单位作为样本，例如从全体企业作为样本，来考察全体企业的经营状况。
如果判断准，这种方法有呆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。
唯一的要求闵是所选取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是十分困难的。
另外，用这种方法进行选择严格控制调查员和调查过度程的条件下，可使配额抽样获得与某些概率抽样非常接近的结果。
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• 当总体容量N很大时，
1
2
S2
n
2
d2
• 由上式可知，当总体容量N很大时，样本量n与总体容量N
的关系不大，而取决于总体的方差。
2.3.1 按绝对精度确定样本量(2)
• 2．实例分析
•
例2.1 要抽样调查某社区居民每月每户用于食物的消费支出，现
已知该社区有居民400户，共1500人，那么在要求平均每月每户用于
量)、样本比例和样本权重变量。
•
⑦ 单击【下一步】按钮，进入【阶段1：规
划摘要】对话框，见图2-8。查看一下抽样设计。
2.3.1 按绝对精度确定样本量(7)
•
单击【完成】按钮，完成简单随机抽样工作。在数据
编辑窗口的原数据文件中出现本次抽样结果，见图2-9。7
个新增的带下画线的变量已存放到工作的数据文件中。
2.3.1 按绝对精度确定样本量(4)
• ③ 单击【下一步】按钮，进入【阶段1：设计 变量】对话框，见图2-3。该对话框由三部分主要 内容组成。
•
本例中，要做的是只有一个变量的简单随机
抽样，因此，该变量就是抽样单元，所以，在中
间的【变量】框中选择“编号”，单击右侧第二
个右移箭头，将“编号”移入【分群】框，定义
选项，并在文本框中输入35，表示在本阶段选择 35个样本单元。在做简单随机抽样时，无须考虑 本对话框中的其他选项。
2.3.1 按绝对精度确定样本量(7)
•
⑥ 单击【下一步】按钮，进入【阶段1：输
出变量】对话框，见图2-7。
•
在该对话框中的四项选择全部，要求在数据
文件中存取群体大小(总体容量)、样本大小(样本
“编号”为第一阶群变量，由于后面不再有二阶
抽样，所以它也是最终的抽样单元。至此，本阶
段设定已经完成。
2.3.1 按绝对精度确定样本量(5)
• ④ 单击【下一步】按钮，进入【阶段1：抽样 方法】对话框，见图2-4。在该对话框中可以定义 抽样方法和规模度量。
•
在【方法】的【类型】下拉菜单中，共有9种
抽样方法供选择，见图2-5。由于系统默认抽样方
•
新增变量说明如下：
• InclusionProbability_1_—第一阶段体现的抽样概率值。
• SampleWeightCumulative_1_—第一阶段样本权重累积。
• PopulationSize_1_—总体容量。
第2章 一般问卷调查中的抽样方法
• 2.1 样本对总体具有较好代表性的两个必要条件 • 2.2 抽 样 方 法 样本对总体具有较好代表性的两个必要条件
•
样本对总体要具有较好的代表性，须满足如下两个必要条件：
•
第一个必要条件是随机抽样，即从总体中抽取个体的方式不能是
量太小，样本便不能很好地代表其所隶属的总体。样本量越大，样本
对总体的代表性越好。但这并不等于样本量越大越好。因为，样本量
越大，在研究中所需投入的人力、物力也会越大，研究经费也会成倍
。 增加。在实际研究工作中，事半功倍才是最佳的
2.2 抽 样 方 法
•
抽样分为非随机抽样和随机抽样两种。
•
非随机抽样是指在抽样时不遵从随机性原则，而是由调查者根据
食物的消费支出的估计绝对误差不超过30元的前提下，应调查多少户？
• 在没有先前资料可查，也无法用类推的方法获取的一个粗略估计值时， 可选用预先调查法来实现样本量的估计。
•
本题的解题步骤如下：
•
第一步，在SPSS中，用简单随机抽样法，在400户中随机抽取
35户(这个户数是预估数，50户、30户或其他较小的值均可)，具体做
人为指定的，必须是随机的。只要能保证总体中每个个体都有相同的
机会入选到样本中来，这就满足了抽样是随机的要求，称这种抽样方
式为随机抽样。
•
第二个必要条件是，样本量可使研究精度达到要求。样本对总体
代表性的好坏，除受抽样方式影响外，还取决于样本量的大小。一般
而言，大样本量的样本对总体的代表性，优于小样本量的样本。样本
从头做起，所以在【抽样向导】对话框中，选择【设计样
本】选项，将插入点定位在其后【文件】的文本框中，通
过直接输入“E: \第2章 一般问卷调查常用的抽样方法 \data2-01.csplan”来定义抽样方案文件名，也可以通过
单击【浏览】按钮，在弹出的对话框中，逐级选择存放路
径并最后定义文件名的方式来完成。
2.3 简单随机抽样
• 2.3.1 按绝对精度确定样本量 • 2.3.2 按相对精度确定样本量
2.3.1 按绝对精度确定样本量(1)
• 1．由正态分布区间估计理论推得的样本量n的计算公式
•
1
2
S2
n
2
d2 1 N
1
2
2
S2
• 式中，d为绝对精度，为显著性水平，是处标准正态分布
的位置值，S为标准差。
设计中要予以避免。
•
随机抽样能使总体中每个个体都有相同的机会入选到样本中，在
用样本来推断总体的过程中，以概率论中的大数法则和中心极限定理
为理论依据，可以事先计算和控制抽样误差。因此，在问卷的抽样调
查中，应以随机抽样的方式来确定被调查者。
•
随机抽样方法包括简单随机抽样、简单系统(等距)抽样、分层随
机抽样、整群随机抽样和多阶随机抽样。
调查目的和要求，用其主观设立的某个标准，从总体中抽取样本的抽
样方式。它主要包括方便抽样、判断抽样、配额抽样和滚雪球抽样等。
例如，做图书馆使用情况的满意度调查时，研究者只将问卷调查表发
放给在图书馆看书的读者，以此作为样本，这就是典型的方便抽样。
非随机抽样抽取的样本有较大偏差，不能代表总体的特征，因此,抽样
法选项为【简单随机抽样】，抽样方式选项为
【不放回】抽样，故在本选项框中可不做任何选
择。
2.3.1 按绝对精度确定样本量(6)
•
⑤ 单击【下一步】按钮或在左侧矩形框中单
击【样本大小】，可打开【阶段1：样本大小】对
话框，见图2-6。在本对话框中可以设定样本量。
•
在【单位】下拉列表的【计数】【比例】选
项中，选择系统默认的【计数】选项。选中【值】
法如下。
•
① 在SPSS数据编辑窗口中，用数字编码的方式，建立如图2-1
所示的400户编号的抽样框数据文件，见data02-01.sav。
2.3.1 按绝对精度确定样本量(3)
•
② 按【分析→复杂抽样→选择样本】顺序，打开
【抽样向导】对话框，见图2-2。
•
由于还没有抽样方案，在SPSS的复杂抽样过程中要