概率抽样也称随机抽样

概率抽样也称随机抽样1.概率抽样也称随机抽样2.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，或是可以计算出来的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简单随机抽样1.从总体N个单位中随机地抽取n个单位作为样本，每个单位入抽样本的概率是相等的2.最基本的抽样方法，是其它抽样方法的基础3.特点简单、直观，在抽样框完整时，可直接从中抽取样本用样本统计量对目标量进行估计比较方便4.局限性当N很大时，不易构造抽样框抽出的单位很分散，给实施调查增加了困难没有利用其它辅助信息以提高估计的效率分层抽样1.将抽样单位按某种特征或某种规则划分为不同的层，然后从不同的层中独立、随机地抽取样本2.优点保证样本的结构与总体的结构比较相近，从而提高估计的精度组织实施调查方便既可以对总体参数进行估计，也可以对各层的目标量进行估计整群抽样1.将总体中若干个单位合并为组(群),抽样时直接抽取群，然后对中选群中的所有单位全部实施调查2.特点抽样时只需群的抽样框，可简化工作量调查的地点相对集中，节省调查费用，方便调查的实施缺点是估计的精度较差系统抽样1.将总体中的所有单位(抽样单位)按一定顺序排列，在规定的范围内随机地抽取一个单位作为初始单位，然后按事先规定好的规则确定其它样本单位先从数字1到k之间随机抽取一个数字r作为初始单位，以后依次取r+k，r+2k…等单位2.优点：操作简便，可提高估计的精度3.缺点：对估计量方差的估计比较困难多阶段抽样1.先抽取群，但并不是调查群内的所有单位，而是再进行一步抽样，从选中的群中抽取出若干个单位进行调查二阶抽样中群是初级抽样单位，第二阶段抽取的是最终抽样单位。

将该方法推广，使抽样的阶段数增多，就称为多阶段抽样2.具有整群抽样的优点，保证样本相对集中，节约调查费用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，是经常被采用的方法非概率抽样1.相对于概率抽样而言2.抽取样本时不是依据随机原则，而是根据研究目的对数据的要求，采用某种方式从总体中抽出部分单位对其实施调查3.有方便抽样、判断抽样、自愿样本、滚雪球抽样、配额抽样等方式方便抽样1.调查过程中由调查员依据方便的原则，自行确定入抽样本的单位调查员在街头、公园、商店等公共场所进行拦截调查厂家在出售产品柜台前对路过顾客进行的调查2.优点：容易实施，调查的成本低3.缺点：样本单位的确定带有随意性，样本无法代表有明确定义的总体，调查结果不宜推断总体判断抽样1.研究人员根据经验、判断和对研究对象的了解，有目的选择一些单位作为样本有重点抽样，典型抽样，代表抽样等方式2.判断抽样是主观的，样本选择的好坏取决于调研者的判断、经验、专业程度和创造性3.抽样成本比较低，容易操作4.样本是人为确定的，没有依据随机的原则，调查结果不能用于推断总体自愿样本1.被调查者自愿参加，成为样本中的一分子，向调查人员提供有关信息例如，参与报刊上和互联网上刊登的调查问卷活动，向某类节目拨打热线电话等，都属于自愿样本2.自愿样本与抽样的随机性无关样本是有偏的不能依据样本的信息推断总体滚雪球抽样1.先选择一组调查单位，对其实施调查之后，再请他们提供另外一些属于研究总体的调查对象，调查人员根据所提供的线索，进行此后的调查。

这个过程持续下去，就会形成滚雪球效应2.适合于对稀少群体和特定群体研究3.优点：容易找到那些属于特定群体的被调查者，调查的成本也比较低配额抽样1.先将总体中的所有单位按一定的标志(变量)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2.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，使得样本的结构和总体的结构类似3.抽取具体样本单位时，不是依据随机原则，属于非概率抽样概率抽样与非概率抽样的比较1.概率抽样依据随机原则抽选样本样本统计量的理论分布存在可根据调查的结果推断总体2.非概率抽样不是依据随机原则抽选样本样本统计量的分布是不确定的无法使用样本的结果推断总体抽样误差1.由于抽样的随机性所带来的误差2.所有样本可能的结果与总体真值之间的平均性差异3.影响抽样误差的大小的因素样本量的大小总体的变异性非抽样误差1.相对抽样误差而言2.除抽样误差之外的，由于其他原因造成的样本观察结果与总体真值之间的差异3.存在于所有的调查之中概率抽样，非概率抽样，全面性调查4.有抽样框误差、回答误差、无回答误差、调查员误差、测量误差误差的控制1.抽样误差可计算和控制2.非抽样误差的控制调查员的挑选调查员的培训督导员的调查专业水平调查过程控制●调查结果进行检验、评估●现场调查人员进行奖惩的制度分类数据的图示—饼图1.也称圆形图，是用圆形及圆内扇形的角度来表示数值大小的图形2.主要用于表示样本或总体中各组成部分所占的比例，用于研究结构性问题3.绘制圆形图时，样本或总体中各部分所占的百分比用圆内的各个扇形角度表示，这些扇形的中心角度，按各部分数据百分比乘以3600确定环形图1.环形图中间有一个“空洞”，样本或总体中的每一部分数据用环中的一段表示2.与饼图类似，但又有区别饼图只能显示一个总体各部分所占的比例环形图则可以同时绘制多个样本或总体的数据系列，每一个样本或总体的数据系列为一个环3.用于结构比较研究4.用于展示分类和顺序数据数值型数据的整理与展示组中值= (下限值+上限值)/2分组数据—直方图1.用于展示分组数据分布的一种图形2.用矩形的宽度和高度来表示频数分布本质上是用矩形的面积来表示频数分布3.在直角坐标中，用横轴表示数据分组，纵轴表示频数或频率，各组与相应的频数就形成了一个矩形，即直方图分组数据—直方图(直方图与条形图的区别)1.条形图是用条形的长度(横置时)表示各类别频数的多少，其宽度(表示类别)则是固定的2.直方图是用面积表示各组频数的多少，矩形的高度表示每一组的频数或百分比，宽度则表示各组的组距，其高度与宽度均有意义3.直方图的各矩形通常是连续排列，条形图则是分开排列4.条形图主要用于展示分类数据，直方图则主要用于展示数值型数据未分组数据—茎叶图1.用于显示未分组的原始数据的分布2.由“茎”和“叶”两部分构成，其图形是由数字组成的3.以该组数据的高位数值作树茎，低位数字作树叶4.树叶上只保留最后一位数字6. 茎叶图类似于横置的直方图，但又有区别直方图可观察一组数据的分布状况，但没有给出具体的数值茎叶图既能给出数据的分布状况，又能给出每一个原始数值，保留了原始数据的信息直方图适用于大批量数据，茎叶图适用于小批量数据未分组数据—箱线图1.用于显示未分组的原始数据的分布2.由一组数据的5个特征值绘制而成，它由一个箱子和两条线段组成3.绘制方法首先找出一组数据的5个特征值，即最大值、最小值、中位数M e和两个四分位数(下四分位数Q L和上四分位数Q U)连接两个四分位数画出箱子，再将两个极值点与箱子相连接该箱线图也称为Median/Quart./Range箱线图时间序列数据—线图1.表示时间序列数据趋势的图形2.时间一般绘在横轴，数据绘在纵轴3.图形的长宽比例大致为10 : 73.一般情况下，纵轴数据下端应从“0”开始，以便于比较。

数据与“0”之间的间距过大时，可以采取折断的符号将纵轴折断多变量数据—雷达图1.也称为蜘蛛图(spider chart)2.显示多个变量的图示方法3.在显示或对比各变量的数值总和时十分有用3.假定各变量的取值具有相同的正负号，总的绝对值与图形所围成的区域成正比4.可用于研究多个样本之间的相似程度1.也称为蜘蛛图(spider chart)2.显示多个变量的图示方法3.在显示或对比各变量的数值总和时十分有用3.假定各变量的取值具有相同的正负号，总的绝对值与图形所围成的区域成正比4.可用于研究多个样本之间的相似程度1.也称为蜘蛛图(spider chart)2.显示多个变量的图示方法3.在显示或对比各变量的数值总和时十分有用3.假定各变量的取值具有相同的正负号，总的绝对值与图形所围成的区域成正比4.可用于研究多个样本之间的相似程度众数1.一组数据中出现次数最多的变量值2.适合于数据量较多时使用3.不受极端值的影响4.一组数据可能没有众数或有几个众数5.主要用于分类数据，也可用于顺序数据和数值型数据中位数1.排序后处于中间位置上的值2.不受极端值的影响3.主要用于顺序数据，也可用数值型数据，但不能用于分类数据4.各变量值与中位数的离差绝对值之和最小，即四分位数1.排序后处于25%和75%位置上的值2.不受极端值的影响3.计算公式平均数1.也称为均值2.集中趋势的最常用测度值3.一组数据的均衡点所在3.体现了数据的必然性特征4.易受极端值的影响5.有简单平均数和加权平均数之分6.根据总体数据计算的，称为平均数，记为μ；根据样本数据计算的，称为样本平均数，记为?x简单平均数设一组数据为：x1 ，x2 ，… ，x n (总体数据x N)离中趋势1.数据分布的另一个重要特征2.反映各变量值远离其中心值的程度(离散程度)3.从另一个侧面说明了集中趋势测度值的代表程度4.不同类型的数据有不同的离散程度测度值极差1.一组数据的最大值与最小值之差2.离散程度的最简单测度值3.易受极端值影响4.未考虑数据的分布R = max(x i) - min(x i)平均差1.各变量值与其平均数离差绝对值的平均数2.能全面反映一组数据的离散程度3.数学性质较差，实际中应用较少方差和标准差1.数据离散程度的最常用测度值2.反映了各变量值与均值的平均差异3.根据总体数据计算的，称为总体方差(标准差)，记为σ2(σ)；根据样本数据计算的，称为样本方差(标准差)，记为s2(s)样本方差和标准差。