抽样的基本步骤与办法
审计抽样步骤
审计抽样步骤一、审计抽样的三大环节及目的二、样本设计阶段三、选取样本阶段四、评价样本结果◆审计抽样的三大环节及目的各环节目的1.样本设计阶段根据测试的目标和抽样总体，制定选取样本的计划2.选取样本阶段按照适当的方法从相应的抽样总体中选取所需的样本，并对其实施检查，以确定是否存在误差3.评价样本结果阶段根据对误差的性质和原因分析，将样本结果推断至总体，形成对总体的结论◆样本设计阶段（一）确定审计测试的目标（二）审计测试的总体（三）定义抽样单元（四）分层（理解分层目的）——细节测试（五）定义误差构成条件⏹审计测试的目标1.控制测试的目标是获取关于某项控制的设计或运行是否有效的证据。
2.细节测试的目标是确定某类交易或账户余额的金额是否正确，以获取与存在的错报有关的证据。
⏹审计测试的总体1．评价总体的适当性注册会计师应确定总体适合于特定的审计目标，包括适合于测试的方向。
（1）测试用以保证所有发运商品都已开单的控制是否有效运行，注册会计师应将所有已发运的项目作为总体；（2）测试应付账款的高估，注册会计师应将应付账款清单定义为总体；（3）测试应付账款的低估，注册会计师应将后来支付的证明、未付款的发票、供货商的对账单、没有销售发票对应的收货报告，或能提供低估应付账款的审计证据的其他总体定义为总体，而不是将应付账款清单定义为总体。
2．评价总体的完整性注册会计师应当从总体项目内容和涉及时间等方面确定总体的完整性。
（1）从总体项目内容来看，从档案中选取付款证明，除非确信所有的付款证明都已归档，否则注册会计师不能对该期间的所有付款证明做出结论；（2）从总体项目涉及时间来看，如果对某一控制活动在财务报告期间是否有效运行做出结论，总体应包括来自整个报告期间的所有相关项目；（3）如果对一年中前10个月的控制活动使用审计抽样做出结论，对剩余的两个月则使用替代审计程序或单独选取样本。
3．从代表总体的实物中选取样本项目（PPS抽样）注册会计师必须详细了解代表总体的实物，确定代表总体的实物是否包括整个总体。
抽样检验作业指导书
抽样检验作业指导书
1. 引言
抽样检验是统计学的一种重要方法，用于推断总体参数是否符
合某种特定的假设。
本指导书旨在为学生提供抽样检验的基本概念、步骤和计算方法，以帮助他们理解并运用这一方法解决实际问题。
2. 抽样检验的概念
抽样检验是基于样本数据对总体进行推断的一种统计方法。
通
过对样本数据的分析，我们可以判断总体参数是否与某种特定假设
一致。
常见的抽样检验方法包括单样本检验、双样本检验和相关检
验等。
3. 抽样检验的步骤
进行抽样检验通常需要经过以下步骤：
3.1 确定假设
在进行抽样检验之前，需要明确所要检验的假设。
常见的假设
包括原假设（H0）和备择假设（H1）。
原假设通常假定总体参数符合某种特定的值或范围，备择假设则假定总体参数不符合原假设。
3.2 收集样本数据
根据抽样方法，收集与问题相关的样本数据。
样本数据应该具有代表性，能够准确反映总体的特征。
3.3 计算统计量
根据假设和样本数据，计算相应的统计量。
常见的统计量包括均值、标准差、t值、z值等。
3.4 确定显著性水平
显著性水平是指在一个假设检验中，拒绝接受原假设的最小概率。
常见的显著性水平包括0.05和0.01等。
3.5 判断统计显著性
将计算得到的统计量与相应的临界值进行比较，判断是否拒绝原假设。
若统计量大于临界值，则可以拒绝原假设，认为总体参数与假设不一致；反之，若统计量小于临界值，则接受原假设，认为总体参数与假设一致。
4. 抽样检验的实例应用。
抽样检验作业指导书
抽样检验作业指导书抽样检验作业指导书 - 第1篇引言：抽样检验是统计学中一种常见的数据分析方法，通过对样本数据的分析和推理来推断总体参数。
它广泛应用于各个领域，如医学研究、市场调查、质量控制等。
本文将为大家介绍抽样检验的基本概念、步骤和常见的检验方法。
一、抽样检验的基本概念：1. 总体和样本：抽样检验是对总体进行推断的方法。
总体是指所研究的对象的全体；样本是从总体中抽取的一部分个体。
2. 假设检验：抽样检验的基本思想是通过对样本数据进行比较，判断总体参数是否符合某个预先设定的假设。
通常将这个假设称为原假设（H0），并提出一个与之相对立的假设，称为备择假设（H1）。
3. 检验统计量：在进行抽样检验时，需要选择一个合适的统计量作为判断依据。
常见的统计量有均值、比例、方差等。
4. 显著性水平：显著性水平是用来衡量对原假设的拒绝程度。
通常用α表示，常见的显著性水平有0.05和0.01。
二、抽样检验的步骤：1. 建立假设：确定研究问题，提出原假设和备择假设。
2. 选择统计量：根据问题的特点和假设，选择合适的统计量。
3. 设定显著性水平：确定显著性水平α，一般为0.05或0.01。
4. 计算检验统计量的值：根据样本数据计算出检验统计量的值。
5. 确定拒绝域：根据显著性水平α和自由度确定拒绝域的临界值。
6. 做出判断：将计算出的检验统计量的值与拒绝域进行比较，如果在拒绝域内，就拒绝原假设，否则接受原假设。
7. 得出结论：根据判断结果得出对总体参数的推断结论。
三、常见的抽样检验方法：1. 单样本均值检验：用于分析一个总体均值是否等于某个特定值。
2. 双样本均值检验：用于比较两个总体均值是否相等。
3. 单样本比例检验：用于分析一个总体比例是否等于某个特定值。
4. 双样本比例检验：用于比较两个总体比例是否相等。
5. 卡方检验：用于分析两个或多个分类变量之间是否存在关联。
6. 方差分析（ANOVA）：用于比较多个样本均值是否相等。
实施抽样的方法与步骤
实施抽样的方法与步骤引言在统计学领域，抽样是一种重要的数据收集方法。
通过从总体中选择一部分样本，研究人员可以准确地估计总体的特征。
实施抽样需要遵循一定的方法与步骤，以确保样本的代表性和可靠性。
本文将介绍实施抽样的方法与步骤，并以列点方式进行讲述。
抽样方法•简单随机抽样：简单随机抽样是从总体中以完全随机的方式选择样本。
每个个体被选中的概率是相等且独立的。
简单随机抽样通常需要使用随机数生成器来进行样本选择。
•系统抽样：系统抽样是在总体中按照固定间隔选择样本。
例如，在总体中每隔10个个体选择一个样本。
系统抽样适用于总体呈现周期性分布的情况。
•分层抽样：分层抽样是将总体划分为若干层次，在每个层次中进行抽样。
每个层次的抽样方法可以根据需要选择，可以采用简单随机抽样、系统抽样或其他方法。
分层抽样可以提高样本的代表性。
•整群抽样：整群抽样是将总体划分为若干群组，在每个群组中选择全部个体或部分个体作为样本。
整群抽样可以减少调查的成本和时间。
抽样步骤1.确定研究目标：在进行抽样之前，需要明确研究的目标和要回答的问题。
目标的明确将有助于确定样本的特征和抽样方法。
2.定义总体：抽样的第一步是定义总体，即要从中选择样本的群体或集合。
总体可以是人群、产品、地区等具体的对象。
3.选择抽样方法：根据研究目标和总体的特点，选择合适的抽样方法。
例如，如果总体呈现周期性分布，可以选择系统抽样方法。
4.确定样本容量：样本容量是指进行抽样的样本大小。
要确定合适的样本容量，需要考虑总体的大小、抽样方法、统计指标的精度等因素。
5.制定抽样框架：抽样框架是描述总体的信息源，包括可用的数据源、标识符、样本单元等。
制定抽样框架有助于样本的选择和跟踪。
6.进行样本选择：根据抽样方法和抽样框架，从总体中选择样本。
可以使用随机数生成器来进行样本选择。
7.收集样本数据：收集样本数据是通过调查、观察、测量等方法从样本中获得所需的数据。
收集样本数据需要确保数据的准确性和完整性。
简单随机抽样(三种抽样方法)
（3）11,38,60,90,119,146,173,200,227,254
（4）30,57,84,111,138,165,192,219,246,270
其中可能是分层抽样得到，而不可能是系统抽样的一组号码是
A（1）（2）B（2）（3）C（1）（3）D（1）（4）
抽签法（总体个数较少）
随机数表法（总体个数较多）
用抽签法抽取样本的步骤：
简记为：编号；制签；搅匀；抽签；取个体。
用随机数表法抽取样本的步骤：
简记为：编号；选数；读数；取个体。
问题：某校高一年级共有20个班，每班有50
名学生。为了了解高一学生的视力状况，从这 1000人中抽取一个容量为100的样本进行检查， 应该怎样抽样？
1、系统抽样：
当总体的个体数较多时，采用简单随机抽样 太麻烦，这时将总体平均分成几个部分，然 后按照预先定出的规则，从每个部分中抽取 一个个体，得到所需的样本，这样的抽样方 法称为系统抽样（等距抽样）。
2、系统抽样的步骤：
（1）采用随机的方式将总体中的个体编号；
（2）将整个的编号按一定的间隔(设为K)分段,当
抽样特征 相互联系
从总体中
逐个不放
回抽取
将总体分成 用简单随
均衡几部分, 机抽样抽
按规则关联 取起始号
抽取
码
将总体分 成几层, 按比例分 层抽取
用简单随 机抽样或 系统抽样 对各层抽 样
适应范围
总体中 的个体 数较少
总体中 的个体 数较多
总体由差 异明显的 几部分组 成
1.某公司在甲乙练丙丁死习各地区分别有150个、
练习
水利工程抽样方案
水利工程抽样方案一、引言水利工程是指利用水资源进行治理和开发的各种工程，其中抽样技术在水利工程中具有重要的应用价值。
抽样是通过对水利工程中的水资源、土壤、植被等进行采集和分析，来获取有关水利工程的数据和信息。
因此，科学合理的水利工程抽样方案对于水利工程的设计、施工和管理具有重要的意义。
二、抽样程序1. 抽样前准备在进行水利工程抽样前，需要进行充分的准备工作。
首先，需要确定抽样的目的和范围，明确要获取的信息和数据。
其次，需要制定抽样计划，确定抽样的时间、地点和对象。
最后，需要准备好抽样所需的工具和设备，包括采样容器、采样器具、标签等。
2. 抽样方式水利工程抽样可以采用不同的方式，包括随机抽样、系统抽样、分层抽样等。
在确定抽样方式时，需要根据抽样对象的特点和实际情况进行选择。
随机抽样是指在水利工程中随机地选择样品，以获取代表性的数据。
随机抽样适用于对水资源、土壤和植被等进行采样的情况。
系统抽样是指按照一定的规律和步骤来选择样品，以获取全面的信息。
系统抽样适用于对水利工程中的各个部分进行采样的情况。
分层抽样是指将抽样对象划分为不同的层次，然后在每个层次中进行抽样。
分层抽样适用于水利工程中不同地区或不同类型的抽样对象。
3. 抽样方法水利工程抽样可以采用多种方法，包括定点采样、定量采样、随机采样等。
在确定抽样方法时，需要充分考虑抽样对象的特点和实际情况。
定点采样是指在水利工程中选择特定的位置进行采样，以获取准确的数据。
定点采样适用于对水资源、土壤和植被等进行采样的情况。
定量采样是指根据抽样对象的数量和分布来确定采样的数量和位置，以获取全面的信息。
定量采样适用于对水利工程中的不同部分进行采样的情况。
随机采样是指在水利工程中随机地选择位置或时间进行采样，以获取代表性的数据。
随机采样适用于对水资源、土壤和植被等进行采样的情况。
4. 抽样程序在进行水利工程抽样时，需要按照一定的程序和步骤进行操作。
首先，需要选择合适的采样点和采样时机，然后进行采样，并及时进行标识和记录。
抽样设计的内容与步骤
一、抽样设计的内容与步骤（一）、抽样调查法的基本知识1、抽样调查的含义抽样调查实际一种专门组织的非全面调查。
它是按照一定方式，从调查总体中抽取部分样本进行调查，用所得的结果说明总体情况的调查方法。
抽样调查是现代市场调查中的宜要组织形式，是目前国际上公认和普遍采用的科学的调查手段。
抽样调查的理论原理是概率论。
2、抽样调查中常用的概念1）全及总体和抽样总体。
全及总体简称总体，是指所要调查对象的全体。
抽样总体简称样本，是从全及总体中抽选出来所要直接观察的全部单位。
2）全及指标和抽样指标。
全及指标是根据全及总体各单位指标值计算的综合指标，常用的全及指标有：全及总体平均数、全及总体成数、全及总体方差和均方差。
抽样指标是根据抽样总体各单位标志值计算的综合指标.常用的抽样指标有抽样平均数、抽样成数、抽样方差和均方差等>全及总体平均数是全及总体所研究的平均值，根据所掌握资料的情况，可有简单式和加权式的计算方法。
>全及总体成数是指一个现象有两种表现时，其中具有某种标志的单位数，在全及总体中所占的比重。
>全及总体方差和均方差是用来说明全及总体标志变异程度的指标，是理解和应用抽样调查时很重要的基础指标。
3）重复抽样和不重复抽样。
重复抽样又称回置抽样，是一种在全及总体中允许多次成为抽取样本单位的抽选方法。
不重复抽样又称不回置抽样，即先被抽选的单位不再放回全及角体中去，一经抽出，就不会再有第二次的被抽中的机会了，在抽样过程中，样本总数逐渐妙4）总体分布和样本分布。
总体分布是指全及总体中的各个指标值经过分组所形成的变量数列。
样本分布是指所有可能的样本指标经过分组而形成的变量数列。
5）抽样框和抽样单元。
抽样框是指供抽样所用的所有的调查单位的详细名单.3、抽样调查的分类抽样调查分为随机抽样和非随机抽样两类❖随机抽样是按照随机原则抽取样本，即在总体中抽取单位时，完全排除了人的主观因素的影响，使每一个单位都有同等的可能性被抽到。
食品安全监管中的食品抽检与抽样检验
食品安全监管中的食品抽检与抽样检验食品安全一直是人们关注的焦点之一。
为了保障食品安全，食品抽检与抽样检验成为了食品监管部门重要的手段之一。
本文将从食品抽检的目的与原则、抽样方法与步骤、检验项目与标准以及抽检结果的处理等方面探讨食品抽检与抽样检验在食品安全监管中的作用。
一、食品抽检的目的与原则食品抽检的目的主要在于保障食品安全，确保食品中不含有违规添加物、超标物质等有害物质，同时也是为了维护消费者的合法权益和建立消费者对食品行业的信心。
在进行食品抽检时，有几项抽检原则需要遵循。
首先是抽样的随机性，即抽样要求是随机选择食品样本，而非有针对性地抽取。
其次是抽样的代表性，即抽取的样本要能够代表整个批次食品的质量状况。
最后是抽样的公正性，即抽样过程要公开、公正、透明，确保结果的准确性与可信度。
二、抽样方法与步骤在食品抽检中，抽样是一个关键的步骤。
抽样的目的在于从整体食品中获取具有代表性的样本，以便进行检验与评价。
以下是一些常见的抽样方法与步骤：1. 无批次抽样法：根据抽检的需要，随机抽取单个食品样本，无需考虑批次问题，对某个特定食品进行检验与评价。
2. 批次抽样法：根据食品的批次情况，按照一定比例抽取样本。
对于同一批次的食品，可以选择整个批次中的一小部分作为样本进行检验。
3. 分包抽样法：对于大批次食品，可以将其分为若干小包，再从小包中抽取样本。
这种方法相对更加便捷，并且可以更好地保证样品的代表性。
三、检验项目与标准食品抽检中，需要对抽取的样本进行一系列的检验项目，以评估食品的质量安全状况。
检验项目和标准的设定通常由相关的食品监管机构或者标准制定组织负责。
食品检验项目通常包括：微生物指标、重金属残留、农药残留、添加剂使用等。
不同的食品类别可能对应不同的检验项目与标准，例如，肉类产品可能会检测到细菌指标、瘦肉精残留等，而果蔬类产品可能会检测到农药残留、重金属等。
对于每个检验项目，都会有相应的标准作为参考。
当检验结果超过标准限值时，即代表食品不符合规定的质量安全标准，可能会被判定为不合格。
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。
抽样的基本步骤与方法(ppt 39页)
概率抽样调查总结
1. 采取什么样的调查方式? 2. 估计经费是多少？ 3. 估计的精度有什么要求？ 4. 样本量是多少? 5. 采取什么样的抽样方法? 6. 样本框是否可以搞到，全吗？新吗？ ……
五、样本量的确定
涉及到的一些基本概念：
• 费用 • 精度 • 误差 • 标准差（方差） • 置信度（置信水平） • 最大容许误差 • 最大容许相对误差 • 所要估计总体的比例 • 抽样方法 • 访问方法 • 拒访率
中国
抽样单元
一级抽样单元：省 二级抽样单元：区 三级抽样单元：街道 三级抽样单元：居委会 四级抽样单元：家庭户 五级抽样单元：被访者
北京 朝阳区 官庄街道 广院居委会 17楼2门101室 男主人
抽样框
抽样框是包含全部抽样单元的资料。
1. 一般说来，普查可以提供抽样框资料 2. 表现形式名单、地图、统计年鉴等 3. 很多时候，很难获得完整的抽样框资料
个体是相互独立被抽取得。 有放回的抽样，独立从总体中抽取一个个体，
记录，放回总体，抽取第二个个体，记录，放回总 体，以此类推，直到抽足n个为止。
简单随机抽样的实施方法
1. 抽签法 2. 随机数字表（随机乱码表） 3. 随机正态数字表
简单随机抽样的优缺点
优点： • 是最基本的抽样方法 • 最符合随机原则 • 抽样误差容易计算 • 复杂抽样设计的基础 • 衡量其它抽样方法的标准
样本量的确定
非常简单随机抽样最小样本量
置信度 最大容许误差
1%
90% 6806
95% 9604
99% 16641
2%
1702
2401
4160
3%
756
1067
1846
- 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)。
三、抽样的基本步骤
明确调查目的 定义总体、抽样单元 确定主要目标量的精度 确定、购置抽样框
选择抽样方案 确定样本量
制定实施细节和步骤
理论、技术 经验、工程
抽样方案设计的内容
1. 明确调查目的，确定所要估计的目标参数； 2. 明确研究总体以及抽样单元； 3. 对主要目标量的精度提出要求； 4. 选择抽样方案的类型； 5. 考虑费用，实施能力，计算样本量； 6. 制定调查实施的具体办法和步骤。
缺点： • 对所有单元编号，十分复杂，有时不可行 • 所抽取的单元可能十分分散，实施困难 • 没有利用有关总体的一些已知信息，可能不是最有效 的
分层抽样
分层原则：层内差异小，层间差异大
总体 N=10000
本科生 50%
专科生 30%
研究生 20%
分层
专科生 n1=3000
本科生 n2=5000
研究生 n3=2000
• 非随机抽样的优点 1、费用比随机抽样低，非随机抽样的这一特点对那些精 确性要求不严格的调查有相当大的吸引力。 2、一般来讲，非随机抽样实施起来要比随机抽样用的时 间少。 3、如果合理地运用非随机抽样，它能产生极具代表性的 合理的抽样结果。
• 非随机抽样的局限性 1、不能估计出抽样误差。 2、调查人员无法知道抽样中的单位所具有代表性程度； 3、抽样结果不能推及总体。
抽样 推断
统计方法 误差
总体
特征(参数)
平均值μ 比例π 方差σ2 相关ρ
抽样调查与普查的比较
抽样调查特点：
普查特点：
抽样调查花费较少 迅速地获取信息
--争取时效是非常重要的
▪ 总体较小 ▪ 总体差异（方差）较大 ▪ 抽样误差较大
总体太大，实际上无法实行普查
个别对象难以接触
误差
实验是破坏性的
抽样
专科生
样本n=1000 n1=300
本科生 n2=500
研究生 n3=200
样本1000人
分层抽样模拟
分层抽样的优点
子总体内的抽样单元之间差异比较小，子样本具有较好 的均匀性，可能得到较高精度的估计量 有效消除特殊个体的影响 可对各层的特性加以比较 实施管理方便
整群抽样
先把总体划分成R个群，然后以群为初级抽样 单元，从中随机地抽取r个群，对抽中的群内的所 有单元都进行调查。
单元，共有
C
n N
种不同的结果，每种结果被抽
到的概率都是1/
C
n N
。
无放回的抽样，不独立。从总体中逐个无放
回地抽取个体，每次抽取到尚未在样本中的任何
一个个体的概率都相等，直到抽足n个为止。
当n/N非常小时，有放回和无放回抽样几乎没有差别
非常简单随机抽样定义： 总体中所有个体被抽种的机会相同，并且n个
抽样单元
一级抽样单元：省 二级抽样单元：区 三级抽样单元：街道 三级抽样单元：居委会 四级抽样单元：家庭户 五级抽样单元：被访者
北京 朝阳区 官庄街道 广院居委会 17楼2门101室 男主人
抽样框
抽样框是包含全部抽样单元的资料。
1. 一般说来，普查可以提供抽样框资料 2. 表现形式名单、地图、统计年鉴等 3. 很多时候，很难获得完整的抽样框资料
非随机抽样（非概率抽样 non probability sample）
所有的样本单位所出现的机会是不确定的。 不能计算每个样本单位所出现的概率，因为选择样本的
方法是非随机的。
概率抽样
按照随机/概率规律的原则， 从总体中抽取样本
随机化原则基础上
增大样本量 改变抽样的组织形式
提高抽样估计的准确性
第
三
章
市
第三节 抽样设计和方法
场
调
查
策
划
技
巧
本章内容
抽样设计的基本概念 两种抽样的基本形式 抽样的主要步骤 抽样的基本方法 样本量的确定
抽样调查与普查
抽样调查就是从总体中抽取能代表总体的一部分/样本， 然后根据样本中所包含的信息对总体的状况进行估计和推算。
样本
统计量
样本均值X 样本比例 P 样本方差 S2 样本相关 r
随机抽样和非随机抽样的优点及局限性
• 随机抽样的优点 1、调查的结果可以用来推断总体。 2、调查人员可以获得被抽取的不同年龄、不同层 次的人们的信息。 3、能够估算抽样误差。
• 随机抽样的局限性 1、在大多数情况下，随机抽样所需的费用要比非 随机抽样高。 2、随机抽样比非随机抽样需要更多的时间策划和 实施。
科学地抽样--样本具有代表性，抽样误差
非抽样误差
--可控制抽样误差
（可控制）
抽样调查与普查比较表
预算经费 时间要求 总体大小 抽样误差可能造成的损失 非抽样误差可能造成的损失 测量（实验）的性质 是否需要特别注意各个案例
比较适用于所给条件的调查方式
抽样调查
普查
低
高
短
长
大
小
小
大
大
小
毁灭性的
非毁灭性的
个体是相互独立被抽取得。 有放回的抽样，独立从总体中抽取一个个体，
记录，放回总体，抽取第二个个体，记录，放回总 体，以此类推，直到抽足n个为止。
简单随机抽样的实施方法
1. 抽签法 2. 随机数字表（随机乱码表） 3. 随机正态数字表
简单随机抽样的优缺点
优点： • 是最基本的抽样方法 • 最符合随机原则 • 抽样误差容易计算 • 复杂抽样设计的基础 • 衡量其它抽样方法的标准
是
否
一、抽样设计的几个基本概念
总体 样本与样本单位 抽样误差和非抽样误差 抽样单元和抽样框
抽样
总体
统计过程
总体
抽 样
统计
样本
推断
计算
描
统计量
述
统计量
推断过程
总体参数估计 样本统计量 (X)
总体 样本
为了便利地实现随机抽样，常常把总体划分为有限个互 不重叠的部分，每一部分叫做一个抽样单元。
中国
误差
抽样误差:
用样本估计总体而产生的误差；抽样误差越小，估计的 精度越高；一般用估计量的方差表示；可以计算并加以 控制。
非抽样误差:
在抽样调查中由于人为的差错所造成的误差。
二、两种基本的抽样形式
随机抽样（概率抽样 probability samples）
等概率抽样—所有的样本单位所出现的机会是相同的。 不等概率抽样—可以计算每个样本单位所出现的概率。
四、抽样的基本方法
1、随机抽样 1）简单随机抽样（完全概率抽样） 2）系统抽样（等距抽样/机械抽样） 3）分层抽样（类型抽样） 4）整群抽样 5）多级抽样（多阶段抽样）
3、非随机抽样 1）便利抽样 2）判断抽样 3）配额抽样 4）滚雪球抽样
简单随机抽样与非常简单随机抽样
简单随ห้องสมุดไป่ตู้抽样定义：
从含有N个抽样单元的总体中，一次抽取 n个