统计调查中的抽样调查概念特点及分类方法
抽样检验和抽样分布
占总体单位数N的比例，即：
n n n n 1 2 3 K n
N1 N2 N3
NN K
各类型组应抽取的样本单位数为：
N n
in
n N i N i N
样本比率抽样样本容量：按前面指定的比
例(n/N)从每组的Ni单位中抽取ni个单位 即构成一个抽样总体,其样本容量为:
K
n= n1+ n2+ n3+…+ nk= ni i 1
数μ；
3、样本平均数 x 分布的均方差 x 等于：
当为有限总体无放回抽样时，其样本均值 标准差为：
N
N x
N
N
p
1
p
如果总体为无限总体的或抽取是有放回的
，其样本均值标准差为：
x
N
（二）非正态总体样本平均数 x 的分布及
性质？
1、中心极限定理可以解决上述问题：
一个具有任意函数形式的总体，其样
2、抽样误差：是指由于随机抽样的偶然因 素使样本各单位的结构不足以代表总体 各单位的结构，而引起抽样指标和全及 指标之间的绝对离差。不包含登记性误 差和不遵守随机原则造成的偏差。
影响抽样误差的因素有：总体各单位标 志值的差异程度；样本的单位数；抽样 的方法;抽样调查的组织形式。
第二节 随机抽样设计
样本容量足够大（n=50），据中心极限
定理，x 近似服从正态分布。
（1）
3160
x
800 113.14
x
N
50
x
P x3000 P
x
3000
3160
/ n
113.14
Pz 1.41 0.9207
同理处理（2）和（3）
统计学抽样与抽样分布
3. 需要包含所有低阶段抽样单位的抽样框；同时由于
实行了再抽样，使调查单位在更广泛的范围内展开
4. 在大规模的抽样调查中，经常被采用的方法
概率抽样（小结）
非概率抽样
n也叫非随机抽样，是指从研究目的出发，根据调查者的 经验或判断，从总体中有意识地抽取若干单位构成样本。
n重点调查、典型调查、配额抽样（是按照一定标准或一 定条件分配样本单位数量，然后由调查者在规定的数额内 主观地抽取样本）、方便抽样（指调查者按其方便任意选 取样本。如商场柜台售货员拿着厂家的调查表对顾客的调 查）等就属于非随机抽样。
样本分量：其中每一个Xi是一个随机变量，称为样本 分量。
样本观察值：一次抽样中所观察到的样本数据x1、x2、 x3称为样本观察值。 对于某一既定的总体，由于抽样的方式方法不同，样 本容量也可大可小，因而，样本是不确定的、而是可5
一、 几个概念
（二）样本总体与样本指标
样本指标（统计量）。在抽样估计中，用来反 映样本总体数量特征的指标称为样本指标，也 称为样本统计量或估计量，是根据样本资料计 算的、用以估计或推断相应总体指标的综合指 标。
3
总体和参数（续）
通常所要估计的总体指标有
X
NX
一、 几个概念
（二）样本总体与样本指标
样本总体。简称样本（Sample），它是按照随机原则， 从总体中抽取的部分总体单位的集合体 。
样本容量：样本中所包含的个体的数量，一般用n表示。 在实际工作中，人们通常把n≥30的样本称为大样本， 而把n<30的样本称为小样本。
（二）抽样平均误差（抽样标准误）
抽样平均误差是反映抽样误差一般水平的指标（因为 抽样误差是一个随机变量，它的数值随着可能抽取的 样本不同而或大或小，为了总的衡量样本代表性的高 低，就需要计算抽样误差的一般水平）。通常用样本 估计量的标准差来反映所有可能样本估计值与其中心 值的平均离散程度。
抽样理论及其在统计学中的应用
抽样理论及其在统计学中的应用统计学是一门利用数学方法研究群体现象的学科。
为了更好地研究群体现象，我们需要对群体进行抽样调查。
抽样理论是判断整个群体特征的基础，也是实现精确统计的重要手段之一。
本文将介绍抽样理论的定义、分类、适用范围，以及在统计学中的应用。
一、抽样理论的定义和分类抽样理论是一种通过取样调查的结果来推断总体情况的方法。
简单来说，就是采用部分代表整体的方法，对群体的特征进行研究。
在抽样调查中，样本要求代表总体，这就需要抽样时采用一定的方法来避免样本偏差，以便保证群体的特征可以被准确地反映出来。
抽样理论可以根据抽样方法的不同，分为概率抽样和非概率抽样两种。
其中，概率抽样是指每个单位有等概率被选中的抽样方法，包括简单随机抽样、系统抽样、分层抽样和整群抽样等。
非概率抽样则是指在抽样时每个单位被选中的概率不等的抽样方法，包括方便抽样、判断抽样和双重抽样等。
根据样本集合的大小和形成方式，抽样调查可分为全面调查、定额调查和随机调查。
其中，全面调查指对调查对象全部进行调查；定额调查是在总体大小不明确的情况下，按照一定比例对总体进行抽样调查；随机调查则是指以随机的方法，对总体中的一部分进行抽样调查。
二、抽样理论的适用范围抽样理论适用于群体现象的调查与研究。
不管是经济、政治、社会、文化等各个领域，都需要运用抽样方法进行调查。
比如市场调查，为了了解顾客的需求，企业就需要对顾客进行抽样调查。
在政府决策中，也需要对社会进行抽样调查，以了解社会各个方面的情况，为政府决策提供依据。
抽样理论是群体调查的基础，只有保证了样本的代表性和准确性，才能得出让人信服的结果。
三、抽样理论在统计学中的应用抽样理论在统计学中有着非常重要的应用。
首先在数据分析中，样本的取得对分析结果至关重要。
随机抽样可以在保证样本的代表性的同时，避免人为因素对样本的影响，保证数据的可比性和可靠性。
其次，在假设检验和置信判断等方面，抽样理论也被广泛应用。
统计调查方法与抽样调查技术介绍-新进公务员
第二种是具有统计特征的划类选点典型调查，即将调 查总体划分为若干个类，再从每类中选择若干个典型进行 调查，以说明各类的情况。如2011年开展的《未成年人思 想道德情况调查》时，就分别选择了若干高中、初中、职 业技术学校、小学，开展相关调查。
例如：在取得总体单位的名单或名册后，先给每个单 位编上一个号码，然后使用随机数表，查出所需抽选的调 查样本，或将总体各单位的号码或名称，逐个写在纸条或 卡片上，再在全部纸条或卡片中随机抽选出所需调查的样 本。
4、普查的优缺点
（1）优点：收集的信息资料比较全面、系统、准确 可靠；
（2）不足：涉及面广、工作量大、时间较长，而且 需要大量的人力和物力、组织工作较为繁重。
（三）重点调查
1、重点调查的概念
重点调查是一种非全面调查，它是在调查对象中，选 择一部分重点单位作为样本进行调查。所选择的重点单位 虽然只是全部单位中的一小部分，但它们在所调查的某一 主要标志总量方面在总体中占绝大比重。
3、重点调查的特点
重点调查的主要特点是：投入少、调查速度快、所反 映的主要情况或基本趋势比较准确。
（四）典型调查 1、典型调查的概念 典型调查也是一种非全面调查，它是从众多的调查研
究对象中，有意识地选择若干个具有代表性的典型单位进 行深入、周密、系统地调查研究。
进行典型调查的主要目的不在于取得社会经济现象的 总体数值，而在于了解与有关数字相关的生动具体情况。
5、置信度：置信度也称为可靠度，或置信水平、置信系数，即在对总体 参数作出估计时，由于样本的随机性，其结论总是不确定的。因此，采用一 种概率的陈述方法，也就是数理统计中的区间估计法，即估计值与总体参数 在一定允许的误差范围以内，其相应的概率有多大，这个相应的概、样本：样本是总体的一部分，它是由从总体中按一定程序抽 选出来的那部分总体单位所作成的集合。
《统计学》第9章 抽样与抽样分布
二、抽样中的基本概念
⚫ 样本比例（成数）
p = n1 ，q = n0 = 1− p
n
n
⚫ 样本是非标志的标准差
(n = n0 + n1)
sp =
n p (1− p) =
n −1
n pq n −1
⚫ 样本是非标志的方差
s
2 p
=
n n −1
p(1 −
p)
=
n n −1
pq
第一节 抽样和抽样方法
三、抽样方法
三、抽样方法
⚫ 多阶段抽样
⚫ 在实践中总体所包括的单位数很多，分布很广，通过一次 抽样就选出有代表性的样本是很困难的。此时可将整个抽 样过程分为几个阶段，然后逐阶段进行抽样，最终得到所 需要的有代表性的样本。
第一节 抽样和抽样方法
三、抽样方法
⚫ 多阶段抽样
⚫ 阶段数不宜过多，一般采用两个、三个阶段，至多四个阶 段为宜，否则，手续繁琐，效果也不一定好。
第一节 抽样和抽样方法
二、抽样中的基本概念
⚫ 总体参数
⚫ 总体参数是根据总体各单位的标志值或特征计算的、反 映总体某一属性的综合指标。
⚫ 总体参数是唯一的、确定的常数，但一般情况下又是未 知的。
⚫ 常用的总体参数有 ⚫ 总体均值 ⚫ 总体标准差、总体方差 ⚫ 总体比例（成数）
第一节 抽样和抽样方法
⚫ 样本标准差
s =
1 n −1
n i =1
(xi
−
x )2，或s
=
1
m
m
(xi − x )2 fi
fi −1 i=1
i =1
⚫ 样本方差
( ) ( ) s2 = 1 n n −1 i=1
抽样技术
配额抽样
1.
2.
3.
先将体中的所有单位按一定的标志(变量 先将体中的所有单位按一定的标志 变量) 变量 分为若干类， 分为若干类，然后在每个类中采用方便抽 样或判断抽样的方式选取样本单位 操作简单， 操作简单，可以保证总体中不同类别的单 位都能包括在所抽的样本之中， 位都能包括在所抽的样本之中，使得样本 的结构和总体的结构类似 抽取具体样本单位时，不是依据随机原则， 抽取具体样本单位时，不是依据随机原则， 属于非概率抽样第八章Fra bibliotek抽样技术
第一节
抽样调查的一般理论
一、抽样调查的含义及其特点
（一）抽样调查的概念 抽样调查也称为抽查，是指按照一定的程序， 抽样调查也称为抽查，是指按照一定的程序， 从调查总体中抽选出一部分单位作为样本， 从调查总体中抽选出一部分单位作为样本， 对样本进行调查或观察， 对样本进行调查或观察，并根据样本统计量 估计总体参数的一种专门性的活动。 估计总体参数的一种专门性的活动。
第 二 节 抽样技术的类别及其特点
一、抽样技术的类别
随机抽样 非随机抽样
概率抽样
(probability sampling)
1. 2.
也称随机抽样 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， 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， 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
如果各层面样本大小与其在总体中的大 小成比例， 小成比例，则将此称为成比例分层抽样设 对此不必使用加权公式， 计，对此不必使用加权公式，因为每层面 的权数正好与其样本大小相匹配。 的权数正好与其样本大小相匹配。 但是对于不成比例分层抽样，因每层 大小与其占总体相应比例无关， 大小与其占总体相应比例无关，故要使用 加权公式。 加权公式。
统计学中的抽样调查与数据分析的方法与步骤
数据标准化与归一化
为了消除量纲影响，对数据进行标准化或归 一化处理。
数据可视化原理及常用工具介绍
数据可视化原理
通过图形化手段展示数据，帮助用户 更直观地理解数据分布、趋势和关联 关系。
常用工具介绍
Excel、Tableau、PowerBI等，这些 工具提供了丰富的图表类型和可视化 效果，方便用户进行数据分析和展示 。
对未来学习的展望与计划
如深入学习更多高级统计方法、提升数据可视化技能等。
行业发展趋势预测
大数据与人工智能的融合
利用大数据技术进行抽样调查，提高样本代表性和数据分析准确性 ；结合人工智能技术，实现自动化、智能化的数据分析。
跨学科领域的交叉应用
统计学在医学、经济学、社会学等领域的广泛应用，推动跨学科领 域的数据分析与决策支持。
将多个评估指标综合起来，构建 综合评估模型，对抽样调查结果 进行全面、客观的评价。
针对性改进建议提
1 2
针对数据质量问题提出改进建议
如加强数据收集、整理、审核等环节的质量控制 ，提高数据准确性和完整性。
针对评估结果提出改进建议
如优化抽样方案、调整样本结构、改进调查方法 等，提高抽样调查的代表性和可信度。
简单随机抽样
适用于总体容量较小、个体差 异不大的情况，通过随机方式
抽取样本。
分层抽样
将总体划分为若干层，每层内 个体具有相似特征，从每层中 随机抽取样本。
系统抽样
按照某种规则或系统方法，在 总体中每隔一定距离或时间抽 取一个样本。
整群抽样
将总体划分为若干群，以群为 单位进行随机抽取，群内所有
个体均作为样本。
经验法则
根据以往的经验和实践来确定样本容量的 大小，如某些行业或领域可能有自己的经 验法则或惯例。
统计学课件第六章抽样调查PPT课件
特点
每个样本被选中的机会都 相等，样本的代表性相对 较好。
分层抽样
定义
先将总体按一定标准分成 若干层次或群，然后从各 层或群中按随机原则抽取 样本。
方法
分类抽样、比例抽样、类 型抽样。
特点
能够提高样本的代表性， 降低误差，减少资源浪费。
系统抽样
定义
先将总体中的所有个体按某种顺序排列，然后按 照固定的间隔或系统选取样本。
改进抽样方法
采用更科学的抽样方法和技术，如分层抽样、系统抽样等，以提 高样本的代表性。
提高样本代表性
在抽样过程中尽量减少非随机误差，如无回答、不完整数据等， 以提高样本对总体的代表性。
05 抽样调查的组织与实施
抽样调查的设计
确定调查目的
明确调查的目标和意图，为后 续的抽样设计提供指导。
确定调查对象
合理安排问题的顺序、布局和格式，以提高 问卷的易用性和回答率。
确定调查方式
选择合适的调查方式，如自填式、面访式等， 并确定数据收集的途径。
测试与修正
对问卷进行测试和修正，确保问卷的准确性 和可靠性。
调查的实施与质量控制
培训调查员
对调查员进行培训，确保他们了解调 查目的、问卷内容、调查方法等。
现场实施
将总体分成若干个群集或组，然后从每个 群集或组中抽取一定数量的样本，也称为 簇抽样或组抽样。
抽样调查的应用场景
01
02
03
04
市场调查
通过对目标市场的部分消费者 进行调查，了解市场需求、消 费者行为和产品反馈等信息。
社会调查
通过对一定范围内的社会成员 进行调查，了解社会现象、人 口状况和社会问题等信息。
统计学课件第六章抽样调查ppt课 件
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统计调查中的抽样调查概念特点及分类方法
抽样调查是随机从全部调查单位中抽取一部分进行调查，据以对全部调查对象做出估
计和推断。
抽样调查具有难度小、误差小、代表性强、准确度较高、实验无破坏性等特点。
抽样调查的概念
抽样调查就是根据随机的原则从总体中提取部分实际数据展开调查，并运用概率估算
方法，根据样本数据测算总体适当的数量指标的一种统计分析方法。
抽样调查数据之所以能用来代表和推算总体，主要是因为抽样调查本身具有其它非全
面调查所不具备的特点，主要是：
（1）调查样本就是按随机的原则提取的，在总体中每一个单位被提取的机会就是相
等的，因此，能确保被抽到的单位在总体中的均匀分布，不致发生倾向性误差，代表性弱。
（2）是以抽取的全部样本单位作为一个“代表团”，用整个“代表团”来代表总体。
而不是用随意挑选的个别单位代表总体。
（3）所抽取的调查样本数量，就是根据调查误差的建议，经过科学的排序确认的，
在调查样本的数量上存有可信的确保。
（4）抽样调查的误差，是在调查前就可以根据调查样本数量和总体中各单位之间的
差异程度进行计算，并控制在允许范围以内，调查结果的准确程度较高。
基于以上特点，抽样调查被普遍认为为不为全面调查方法中用以测算和代表总体的最
为健全、最存有科学根据的调查方法。
抽样调查的适用范围
第一、无法展开全面调查的事物。
有些事物在测量或试验时存有破坏性，不可能将展
开全面调查。
例如，电视的抗震能力试验，灯泡的坚固耐用时间试验等。
第二、有些总体从理论上讲可以进行全面调查，但实际上不能进行全面调查的事物。
如，了解某个森林有多少棵树，职工家庭生活状况如何等。
第三、抽样调查方法可以用作工业生产过程中的质量掌控。
第四、利用抽样推断的方法，可以对于某种总体的假设进行检验，来判断这种假设的
真伪，以决定取舍。