第五章 抽样方法与设计2
应用抽样技术第三版教学设计 (2)
应用抽样技术第三版教学设计课程背景及概述抽样技术是一种重要的数据收集和分析方法，在实际应用中有着广泛的应用。
本课程旨在帮助学生了解抽样技术的基本原理和方法，掌握抽样技术的应用过程和实战技巧。
通过本课程的学习，学生将能够：•理解抽样技术的基本概念与原理；•掌握常见的抽样方法及其使用场景；•设计并实施抽样调查方案；•分析和解释抽样调查结果，为决策提供支持。
教学内容第一章：抽样技术的基本概念与原理•抽样技术的定义和分类；•抽样误差的概念和影响因素；•抽样调查的步骤和注意事项。
第二章：简单随机抽样•简单随机抽样的定义和特点；•简单随机抽样的样本量计算方法；•简单随机抽样的实际应用和局限性。
第三章：分层抽样•分层抽样的定义和特点；•分层抽样的样本量计算方法；•分层抽样的实际应用和局限性。
第四章：整群抽样•整群抽样的定义和特点；•整群抽样的样本量计算方法；•整群抽样的实际应用和局限性。
第五章：系统抽样•系统抽样的定义和特点；•系统抽样的样本量计算方法；•系统抽样的实际应用和局限性。
第六章：多阶段抽样•多阶段抽样的定义和特点；•多阶段抽样的样本量计算方法；•多阶段抽样的实际应用和局限性。
教学方法本课程采用课堂讲授、案例分析、小组讨论等多种教学方法，旨在帮助学生树立正确的抽样调查思维和方法，掌握抽样调查的实际应用和实战技巧。
教学评估与考核本课程采用课堂测验、作业考核和课程项目等多种形式进行教学评估和考核。
其中课程项目以学生对于抽样调查设计、实施和结果分析的综合能力为主要考核指标。
参考教材•抽样技术（第三版），贺志强、孙文茹等著，中国统计出版社，2008年版；•抽样调查方法与应用，陈素芬、罗凤鸣等著，华中科技大学出版社，2012年版；•抽样理论与应用，吴国军、周维等著，中国人民大学出版社，2014年版。
教学团队本课程的主讲教师为XX教授，拥有多年的统计学教学和研究经验，曾主持国家自然科学基金等多个研究项目。
此外，本课程还将邀请工业界人士进行客座讲座，为学生提供实际应用的案例和经验分享。
《抽样方法》课件
分层抽样
抽样方法：根据总体的特 征将样本划分为若干层， 从每一层中随机选择样本。
系统抽样
抽样方法：按照固定的间 隔从总体中选择样本。
抽样方法的种类与适用范围
整群抽样
抽样方法：将总体划分为若干群体，从每一群中选择样本。
多阶段抽样
抽样方法：将样本选取分为多个阶段进行，每个阶段都是简单随机抽样或其他抽样方法。
无反应偏差是指样本中的一部分个体拒绝 参与调查或无法联系到的情况，需采取合 适的补偿方法。
常见问题及解决方法
1 采样偏倚
采样偏倚是指抽样过程中对某些特定人群的过度采样或忽略采样的情况，可通过调整抽 样方法或纠正数据进行解决。
实例分析
利用抽样方法进行问卷调查的实例分析
通过抽样方法进行问卷调查，可以获得一定规模的样本数据，用于分析人群的意见、行为等。
总结
1 抽样方法的重要性
2 合理运用抽样方法的必要性
抽样方法是统计学和市场研究中必不可少 的工具，能够在合理范围内推断总体的情 况。
需要根据不同场景和目的合理选择和运用 抽样方法，以获得准确、有效的样本数据。
样本容量的确定
1 样本容量的计算公式
2 影响样本容量的因素
样本容量的计算需要考虑总体大小、置信 水平、抽样误差等因素。
样本容量受到总体大小、置信水平、抽样 误差、预测精度等因素的影响。
常见问题及解决方法
1 抽样误差
2 无反应偏差
Байду номын сангаас
抽样误差是由于抽样过程中的随机变异导 致的误差，可通过增加样本容量来减小误 差。
《抽样方法》PPT课件
抽样方法是从样本中选择部分个体以推断总体的一种可行方法。本课件将介 绍抽样方法的种类、适用范围，样本容量的确定，常见问题及解决方法等内 容。
抽样方法与设计
•
5、普查的组织工作需要遵循的基本原则：
第 四 ， 选 择 合 适 的 时 间 。
第 三， 统 一 的 步 骤 和 方 法。
第 二 ， 统 一 调 查 项 目 。
点第 。一 ， 确 定 一 个 标 准 的 时
二、抽样调查
1、概念：抽样调查就是从调查对象的总体中，
按照某种原则抽取一部分样本进行观察调查，根 据调查样本数据来推断总体的专门调查。包括随 机抽样调查和非随机抽样调查。 随机抽样调查是按照随机原则从总体中抽取部 分元素或单位作为样本进行调查的方法。 所有不按照随机原则抽取样本的调查方法都是 非随机抽样调查。
1 2 3 3
定义总体 确定抽样框架
确定抽样单位 确定抽样单位
4
5 6 7 7
确定抽样方法 确定样本容量
制定抽样计划 制定抽样计划
选择样本 选择样本
2.1.1什么是总体定义？
确定调查对象的主体，其中包含4个 要素：抽样元素，抽样单位，抽样范 围，抽样时间。 举例：某种商品的价格调查的总体定义：2013年 1月15日到30日之间，西安市各大商店中每一种 竞争品牌的价格。
随机抽样的类别：简单随机抽样，分
层随机抽样，分群随机抽样，等距随 机抽样。 随机抽样的特点：总体的每一个元素 被抽中的可能性或概抽样，配
额抽样和滚雪球抽样
非随机抽样的特点：简单灵活省费用。
如何选择随机抽样和非随机抽样：收集信
息的目的，误差的容忍度，总体单位之间的差异 度，非抽样误差的大小，样本数据误差的期望成 本。
定义：容纳总体的基本单位。
如何确定抽样单位：1.抽样框架 2.调查方法
定义：是指抽样单位被选定为样本的方式。
抽样方法的类别： 1.随机抽样和非随机抽样。 2.单个抽样与整群抽样 3.分层抽样与不分层抽样 4.等概率抽样与非等概率抽样 5.一步抽样与多步抽样
抽样和研究设计ppt课件
▪ （1）原因在于抽样框错误，没有正确代表目标总体（所 有选民），排除了没有电话或汽车的人，在1936年，这 部分选民占很高百分比，这个框架排除了近65%的总体元 素和倾向于偏好罗斯福的低收入选民。
▪ （2）前几次预测正确的原因：高收入和低收入人群的投 票对象没有多大差异；另外在大恐慌之前，较多的低收入 者可能也买得起电话和汽车。
▪ 4. 抽样分布：从一个总体中不断抽取样本时，各种可能出现
的样本统计值的分布情况。它是一种根据概率原则而成立的
理性分布。
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▪ （二）概率抽样的一般程序
▪ 1. 界定总体：在抽样前，对总体的范围与界限做 明确的界定。
▪ 2. 制定抽样框：收集全部抽样单位的名单，并对 名单统一编号。
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▪ 3. 案例讨论：美国杂志《文学摘要》曾在1920年、1924年、 1928年和1932年在美国总统选举的时候，从车主登记簿和电 话簿挑选样本寄送明信片调查选举意向，被调查者把投票意 向寄回，这四次预测全部正确。在1936年将样本增加到1000 万人，预测兰登会大胜罗斯福，但结果是错误的。罗斯福当 选了。
第五讲 抽样和研究设计
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引言和问题
▪ 在很多情况下，社会研究者希望对某一社会现象 总体或某一类人的总体作出描述，但若对这些总 体中的每一个元素（或个体）都进行研究，则往 往是不现实的。因此，选择能够代表总体的一部 分个体，成为研究者必须解决的问题之一。这种 选择就是抽样。
▪ 问题： ▪ 1．我们为什么要抽样？ ▪ 2. 如何抽样，抽样包括哪些类型？ ▪ 3. 有哪些具体的抽样方法？ ▪ 4. 如何做好一个研究设计？
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第五章抽样设计部分 PPT课件
多阶段抽样的适用范围
多阶段抽样具有整群抽样的优点，同时还 可用于：
1、当抽样调查的面积很广或者总体 范围太大无法直接抽取样本时；
2、可以相对地节约人力物力；
3、对那些基本单位数多且分散的总
体，可使抽样工作大大简化。
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抽样方案的检查
准确性检查：在一定概率保证下， 实际允许的误差是否超过规定的标 准 代表性检查：将样本指标与总体 同一指标对比，看两者相关比率是 否超过规定标准
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1、为了研究城市居民家庭的构成和生活情况，从某市抽取了 36户家庭作为样本，资料如下：
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统计学
Statistics
任课老师：何艳秋 管理学院 办公室:4C-405
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必要样本容量的确定：
必要样本容量是说在一定的抽样误差和置信度下必 须抽取的最小的样本容量.
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1、推断一个总体平均数所需的样本容量
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⑴ 重复抽样条件下：
通常的做法是先确 定置信度，然后确 定抽样边际误差 （极限误差）=临界 值*抽样平均误差。
总体 N
N1 N2
Nk
n1
n2
nk
样本 n
等额抽取 等比例抽取
最优抽取 13
按各类标志变异程度的大小来对样本的分配
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样本在各组间的分配方法：
等额分配法：每组抽取的单位数一样。
等比例分配法：按各组单位的比例分配样 本单位。
最优分配法：按各组的方差大小分配样本 单位。方差大的组分配较多的样本单位。
总体成数P未知时以样本 成数p来代替
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Q p tp t
抽样方法与设计范文
抽样方法与设计范文一、简单随机抽样简单随机抽样是最为基础的抽样方法之一，其设计步骤如下：1.定义研究对象：明确研究对象的范围和特征。
2.制定抽样框架：建立抽样框架，即包含研究对象的总体。
3.给每个个体编号：对于每个个体，分配一个唯一的编号。
4.使用随机数表或随机数字生成器：使用随机数表或随机数字生成器，随机选择个体进行抽样。
5.进行抽样：根据随机选择的编号，进行抽样。
优点：1.简单易行，容易理解和操作。
2.有效避免了抽样主观性带来的偏差（如选择性抽样）。
3.结果具有可信度和代表性。
缺点：1.无法充分利用样本的一些特性，可能导致样本与总体特征不符。
2.需要完整的抽样框架，但在一些研究领域中可能较难获取或构建抽样框架。
二、整群抽样整群抽样是以群为抽样单元进行抽样的方法，其设计步骤如下：1.定义研究对象：2.划分抽样群体：将研究对象划分为若干互不重叠的群体。
3.随机选择群体：使用随机数表或随机数字生成器，随机选择若干群体作为样本。
4.在选定的群体中进行全面调查或抽样：对于选定的群体，可以进行全面调查，或者在群内进行抽样。
优点：1.适用于大规模研究，可以减少研究工作量。
2.样本之间可能存在相似性，能够减小样本之间的方差。
缺点：1.由于样本之间的相似性，样本可能不够代表性。
2.抽样误差会显著增大。
三、分层抽样分层抽样是将研究对象划分为若干层次，然后从每个层次中抽取样本，以保证样本的多样性。
设计步骤如下：1.定义研究对象：明确研究对象的特征，将其分层。
2.划分层次：根据研究对象的特征，将其划分为若干层次。
3.在每个层次中进行抽样：根据每个层次中的特征，设计相应的抽样方法，如简单随机抽样。
4.对样本进行合并：将每个层次中抽取的样本进行合并，作为最终的样本。
优点：1.将样本分为多个层次，可以更好地反映总体的特征。
2.可以控制样本数量，确保样本的多样性。
缺点：1.对总体特征了解不充分，可能导致划分层次的不准确性。
社会调查研究方法教案第5章 抽样
第5章抽样（8学时）第一节抽样的意义与作用一、抽样的概念1．总体总体(population)通常与构成它的元素共同定义：总体是构成它的所有元素的集合，元素则是构成总体的最基本单位。
2．样本样本(sample)就是从总体中按一定方式抽取出的—部分元素的集合。
或者说一个样本就是总体的一个子集。
3．抽样明白了总体和样本的概念，再来理解抽样的概念就十分容易了。
所谓抽样(sampling)，指的是从组成某个总体的所有元素的集合中，按一定的方式选择或抽取一部分元素(即抽取总体的一个子集)的过程，或者说，抽样是从总体中按一定方式选择成抽取样本的过程。
4．抽样单位抽样单位(sampling unit)就是一次直接的抽样所使用的基本单位。
抽样单位与构成总体的元素有时是相同的，有时又是不同的。
5．抽样框抽样框(sampling frame)又称做抽样范围，它指的是一次直接抽样时总体中所有抽样单位的名单。
6．参数值参数值(parameter)也称为总体值，它是关于总体中某一变量的综合描述，或者说是总体中所有元素的某种特征的综合数量表现。
在统计中最常见的总体值是某一变量的平均值，7．统计值统计值(statistic)也称为样本值，它是关于样本中某一变量的综合描述，或者说是样本中所有元素的某种特征的综合数量表现。
样本值是从样本的所有元素中计算出来的，它是相应的总体值的估计量。
二、抽样的作用在社会研究中，抽样主要解决的是对象的选取问题，即如何从总体中选出一部分对象作为总体的代表的问题。
本章一开始我们就说过，一项社会研究若能对总体中的全部个体都进行了解，那当然是很好的。
但实际上广大研究人员在时间、经费、人力等方面遇到难题，甚至陷入困境，从而不得不在庞大的总体与有限的时间、人力、经费这二者之间寻求平衡。
以现代统计学和概率论为基础的现代抽样理论，以及不断发展、不断完善的各种抽样方法．正好适应了社会研究的发展和应用的需要，成为社会研究知识体系中必不可少的一部分内容。
MRAF-Ver2C5抽样设计合集
– 最大特点是操作简便，时效快，成本低。非概率样 本可以产生对总体特征很好的估计，但是，无法对 样本结果的精确度做出客观评价。
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概率抽样方法
• 1．简单随机抽样(SRS)
– 为抽出一个简单随机样本，调研人员首先需要编辑 一个抽样框，给其中每个个体分配一个号码，然后 用计算机程序或随机数表(见附录B-1)生成随机数， 根据这些随机数来确定哪些个体被包括进样本中。
会导致抽样框架维护时出现严重问题； 定义一致性：例如，不同的调查对住所的定义可能不同； 合法且正式的关系：调查机构和数据来源机构之间应该保
持一定形式的稳定关系(如契约) ； 建立文档：应该记录数据文件中涉及的变量指标及其形式。
当数据文件由不同人员掌管时，这一点尤其重要。
• 定义：一份涵盖总体中所有个体的实际的或者概念的名 录清单。区分两类名录框：
• 实际名录框，可取自各种不同的来源。例如：
– 商业注册：所有在经营的企业名录(由工商行管部门收集)； – 地址和邮编册：所有城市地区的住址和邮编(由邮政局收集)； – 电话号码簿：所有公开的、家庭的电话号码簿(由电信局收集)。
• 概念名录框
– 概念名录框常常是基于调查正在进行时才存在的总体。如：某 天早9点至晚8点之间进入某购物中心停车场的所有车辆的名录。
• 抽样间距（k）＝总体单位数（N）/样本单位数（n）
– 总体单位的排序决定着SYS抽样的代表性，并决定系统 抽样调查结果的统计效率。分三种情况说明：
• 如果排序与要研究的特征无关，则结果与SRS相似； • 当排序与要研究的特征有关时，SYS能增加样本的代表性。 • 若排序呈现循环形式，抽样间距又与循环周期相同时，系统抽
ni n NiSi NiSi
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某个学生宿舍共有6个人，其中3名新生（A、B、 C），3名老生（D、E、F）。由于学校与偏 远山区的学校互帮互助，现在鼓励大家捐献书 籍。该宿舍捐献的数目如表所示。（请随机抽 两个样本，计算平均每位同学捐书的数量）
学生编号 捐书数量|本 A B C 合计 2 4 6 12 学生编号 D E F 合计 捐书数量|本 10 14 12 36
随机抽样
• 随机抽样又称为概率抽样。随机 抽样在抽取样本时，排除了主观 上有意识的挑选，总体中的每一 个单位都有抽到的可能。 • 如果每个单位被抽中的可能性相 同，称为等概率抽样；否则为非 等概率抽样。 • 随机抽样的优劣：能够通过样本 对总体进行可靠估计；但成本高、 对调查员的要求高。
非随机抽样
滚雪球抽样
这是一种在特定总体的成员难以找到时最适 合的一种抽样方法：先搜集目标群体少数成 员的资料，然后再向这些成员询问有关信息， 找出他们认识的其他总体成员。 所谓滚雪球，就是根据既有研究对象的建议 找出其他研究对象的累积过程。
非随机抽样
• • • • 任意抽样 判断抽样 配额抽样 滚雪球抽样
配额抽样
按照一定的标准和比例分配样本的数额，然后 由调查者在分配的额度内任意抽取样本。 配额抽样VS分层抽样 同——事先对总体按照某种标准分类，再 将样本分配到各类中； 异——分层抽样是按随机原则在各层中抽 取样本，属于随机抽样；配额抽样属于非随机 抽样。
配额抽样
在配额抽样中，可以按单一变量控制，也可以按交叉变 量进行控制。 例如：了解一个城市居民的购房情况，请采用配额抽样 抽取一个n=600的样本，控制变量有年龄和性别。 单一变量控制： 性别：男 300 女300 合计600 年龄：20-30岁 180 30-40岁 180 40-50岁 120 50岁以上 120 合计 600
三项作业
• 复习171-173页本章小结 • 各小组，进入网络教学平台，在讨 论区，回答两个问题。
简单随机抽样
• 按照随机原则，从总体中不加任何分组、 划类、排序等先行工作，直接地抽取样 本单位。 • 简单随机抽样一般采用抽签、掷骰子等 方法取样本。
简单随机抽样的“简单”
• 又称为单纯随机抽样，直接从总体（而不是层、 群之类的子类）抽取个体（也不是群之类的大 单元），所以“简单”具有单纯的意思。 • 简单随机抽样是任何其他随机抽样的核心内容， 或者说任何其他随机抽样方式都或多或少包含 着简单随机抽样的成分，所以“简单”又含有 基本的意思。 • 摇号、掷骰子采用的都是简单随机抽样，所以 “简单”还有容易操作的含义。
重要的基本概念
• 总体是调查对象的全体。要准确地界定一个总体， 必须包含四个要素——抽样元素、抽样单位、抽 样范围和抽样时间。（N）
• 抽样框架是指总体中抽样单位或元素的表现形式。 调查样本需要从抽样框架中抽出。 • 样本容量是指样本中包含抽样单位的数(n)，样 本容量通常会根据研究的费用来确定。
等距抽样|机械抽样|系统抽样
• 要特别注意的是研究变量是否存在周期性 变化。 • 如调查快餐店的零售额情况。以每周7天为 抽样间隔。一般规律是：周末和节假日零 售额较大，平日相对较少。若抽中周末为 系统样本的起点，结果会偏高；若抽中平 日为起点，结果会偏低。所以需要调整抽 样间隔，使周期中的每个位置的单位都有 相同的概率进入样本。
抽样程序
在企业的市场调查与预测中，抽样
调查比普查更经常被采用。 抽样的七个步骤： 定义总体——确定抽样框架—— 确定抽样单位——确定抽样方 法——确定样本容量——制定抽样 计划——选择样本
第三节 常用的抽样方法
• 简单随机抽样 • 分层随机抽样 • 整群随机抽样 （分群随机抽 样） • 等距随机抽样 （机械抽样或 系统抽样） • • • • 任意抽样 判断抽样 配额抽样 滚雪球抽样
分层随机抽样
当总体规模N与样本容量n都较大，且总体单 元之间的差异也比较大时，进行简单随机抽样 将出现成本很高而精度很低的情况。 此时的解决方法是：将总体划分为若干个子总 体，在各个子总体内独立进行简单随机抽样， 然后将子总体的参数整合，得到总体参数。 例如：居民消费情况，根据居民收入分层
分层随机抽样
整群随机抽样（分群随机抽样）
• 例：欲估计某高校400个学生所拥有的电 脑情况。假定该大学里共有30000个大学 生，8000个学生宿舍（每个宿舍住4人）。 • 方案一 根据学生名单按照简单随机抽 样抽取400个大学生 • 方案二 根据学生宿舍名单随机抽取 100个宿舍，并调查被抽中宿舍中每一个 学生 • 方案三 先随机抽取400个宿舍，再在 每个被抽中宿舍内随机抽取一个学生
等距随机抽样：机械抽样或系统抽样
• 等距抽样VS分层抽样 等距抽样是特殊的分层抽样。如果对总 体的分层是分为相等的部分，每个部分只 抽一个样本，就与等距抽样非常相像。不 同只在于：分层抽样在每一个部分抽取样 本都是随机的，而等距抽样只是随机地确 定第一个样本单位，其他的样本单位则根 据抽样距离必然得出。
市场调查
与预测
பைடு நூலகம்
课程简介
市场调查与预测概述
调查方法
实施调查、数据整理 数据分析与预测 撰写报告
第五章 抽样方法与设计
第五章 抽样方法与设计
第一节 第二节 第三节 第四节 普查与抽样调查 抽样程序 常用的抽样方法 样本容量的确定
普查与抽样调查
按照是否覆盖所有的调查对象，调查被分 为普查和抽样调查。 普查是对调查对象的全部单位（即总体） 所进行的逐一的、无遗漏的调查； 抽样调查只对调查总体中的部分元素或单 位（即样本）进行调查。 二者在获得数据的准确性上，并无绝对的 优劣之分。 普查虽然不存在抽样误差，但却存在非 抽样误差。
普 查
• 普查的目的，在于获得了解某一事物比较全面、 比较精准的数据或资料。 • 大范围的普查，主要由政府机构、行业团体和 专业调研机构来进行。 • 普查的优劣： 最大的优点：取得调查总体全面而可靠的 原始数据；能够较好地反映调查对象的现状。 缺点：工作量大，成本高。如果组织不当， 会存在较大的非抽样误差，获得的数据未必准 确。 • 对于企业而言，普查只能适用于小范围、小总 体的市场调查。
分层抽样又称为类型抽样或分类抽样， 即先将总体单位按其属性特征分成若干 类或若干层，然后在类型或层中随机抽 取样本，总体参数根据各层样本参数的 汇总做出估计。 分层抽样的目的是为了使样本在总体中 分布更加均匀、更具有代表性。
分层随机抽样
分层的目的是为了提高样本的代表性，避免简单随 机抽样可能使样本过分集中于具有某种特性的元素 或者不具有某种特性的元素。 通过分层，使各层中单位之间的共同性增大，差异 程度缩小，比较容易抽出具有代表性的样本。 在要求样本具有代表性的前提下，分层抽样所需的 样本数要比简单随机抽样少。 分层抽样对总体情况复杂、总体内各单位之间差异 大、单位数量较多的情况尤为适用。 分层抽样可以提高精度和效率。
抽样调查
• 抽样调查就是从调查对象的总体中，按照 某种原则抽取一部分样本进行调查，然后 根据调查样本数据来推断总体的专门调查。 • 抽样调查包括随机抽样调查和非随机抽样 调查。 • 不按照随机原则抽取样本的调查方法都是 非随机抽样调查。 • 抽样调查的含义：被调查的对象只是总体 中的少数单位，而不是总体的全部单位。 • 被抽取的样本，是根据随机或非随机原则 确定的，而不是随意确定的。 • 抽样调查在现实中非常有用：如对军用武 器效能的调查；动车碰撞实验调查。
判 断 抽 样（目的抽样）
判断抽样是根据调查人员对实际情况的了 解和经验，人为地确定样本单位。 判断抽样有两种具体做法：一是由专家判 断来选取典型；另一种是利用统计资料的 帮助来选取典型。 判断抽样适用于总体单位不多，且对抽样 单位比较了解的情况。 判断抽样效果如何，取决于调查组织者的 知识、经验和判断能力。
等距随机抽样：机械抽样或系统抽样
• 先在总体中按照一定的标志将抽样单位顺 序排列，并根据总体单位数（N）和样本单 位数（n）计算出抽样距离（k=N÷n）；然 后随机确定第一个样本单位；其他样本单 位则按相等的距离或间隔（k）顺序抽取。 • “系统”的含义：第一个样本是随机抽取 的，第一个样本一经抽出，整个样本的抽 取就完全确定了——牵一发而动全身 • 例如：教材161页，居民调查
非随机抽样是相对于随机抽样即概率抽样而言的， 是指抽取样本时并不是按照随机原则而是根据主 观判断有目的地挑选，或是按照方便、快捷的方 式抽取。 非随机抽样效果的好坏很大程度上依赖于抽样者 的主观判断能力和经验。 非随机抽样的特点：操作简便、时效快、成本低； 但在理论上不具备由样本推断总体的依据。
整群随机抽样（分群随机抽样）
• 整群随机抽样，多采用两阶段式抽样。 • 例如：教材161页，城市居民情况的调查。
整群随机抽样（分群随机抽样） 分层抽样VS整群抽样 分层抽样——分类标准差异大， 层与层之间有明显区别； 整群抽样——分类标准一致，群 与群之间要尽量相似； 层内个体的差异小；群内个体的 差异大
整群随机抽样（分群随机抽样）
• 由若干有联系的基本单元所组成的集合 称为群，抽样时抽取群，并对入选的群 的所有基本单位进行调查，这种方法就 是整群抽样的思路。
整群随机抽样（分群随机抽样）
• 定义：将调查总体按照一定的标准分 成若干群，然后在其中随机抽取部分 群体单位进行调查的方法。 • 步骤：将总体分群——以群为抽样单 位随机抽取一部分群——对被选群内 的所有单位进行调查。
随机抽样
简单随机抽样 分层随机抽样 整群随机抽样（分群随机抽样） 等距随机抽样（机械抽样或系统 抽样）
非随机抽样
任意抽样（方便抽样、任意抽样） 判断抽样 配额抽样 滚雪球抽样
任意抽样： （方便抽样、偶遇抽样、便利抽样）