抽样方法比较
抽样调查方法
抽样调查方法抽样调查是社会科学研究中常用的一种数据收集方法，通过对样本进行调查和研究，来推断总体的特征和规律。
在实际调查中，选择合适的抽样方法对于研究结果的准确性和可靠性至关重要。
本文将介绍几种常见的抽样调查方法，并对它们的特点和适用范围进行简要分析。
一、简单随机抽样。
简单随机抽样是最基本的抽样方法之一，其特点是每个样本被选中的概率是相等的，且相互独立。
这种方法适用于总体中各个个体的特征分布均匀的情况，操作简单，且具有较好的代表性。
但是在总体分布不均匀或者样本容量较大时，可能会导致抽样误差较大，需要较大的样本容量来保证结果的可靠性。
二、分层抽样。
分层抽样是将总体按照某种特征分成若干层，然后在每一层中进行简单随机抽样，最后将各层的样本组合在一起，形成最终的样本。
这种抽样方法可以有效控制样本的代表性，保证各个层次的特征都能得到充分的反映。
但是在实际操作中，需要提前了解总体的分层情况，并对各层样本的比例进行合理的确定，操作相对复杂一些。
三、整群抽样。
整群抽样是将总体分成若干个群体，然后随机抽取其中的若干个群体作为样本。
这种方法在总体分布不均匀，且群体内部差异较大的情况下比较适用，可以减小抽样误差，提高调查效率。
但是需要注意的是，群体内部的差异也可能会影响样本的代表性，需要根据实际情况进行合理的选择。
四、系统抽样。
系统抽样是按照一定的规则从总体中选择样本，例如每隔若干个个体进行抽样。
这种方法操作简单，适用于总体有序排列的情况，且样本容量较大的情况下比较有效。
但是需要注意的是，如果总体的周期性规律与抽样规则相吻合，可能会导致样本的偏倚，需要进行合理的调整。
综上所述，不同的抽样调查方法各有特点，适用于不同的调查对象和研究目的。
在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的抽样方法，并结合其他调查技术和分析方法，以确保研究结果的准确性和可靠性。
同时，对于抽样调查过程中可能出现的偏倚和误差，也需要进行合理的控制和修正，以提高研究的科学性和实用性。
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
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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％。
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(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。
几种抽样调查方法比较
几种抽样调查方法比较数理统计是用概率论的思想,方法去解决实际问题.在实际问题中出现的总的研究对象，我们称为总体,其分布一般是未知的，所以，首先要对总体进行抽样,以获取总体的有关信息-—样本，再利用这些信息对总体进行分析。
对于如何选取样本这个问题，经过人们不断的尝试、试验，渐渐地就有了“抽样论”，“试验设计”的发展.1895年，Kiaer在国际统计学（ISI）最早提出了“代表性抽样”的概念，后来经过Neyman、Hansen和Mahalanobis等人的杰出贡献,抽样调查理论与方法在过去的一百年间，已经取得了很大发展.从概率抽样方法的发展和完善到收集信息与控制误差方面日益复杂的方法的应用，抽样调查已经取得了很大的进步.特别是近几十年来，在实践中实施的大型调查所涌现出的关于抽样设计和数据分析的难题，更是推动了理论研究的发展。
在现实生活中，有很多实际问题将会用到数理统计的知识，它会有效地帮助我们分析和论证,从而得到我们需要的信息。
为了更加有效地应用这些知识，就需要在总体中选取一个最合适的样本来为我们服务。
从这个方面来说，样本的选取方法就成了一个至关重要的问题。
只有找一个最简洁又具有代表性的样本，才能获得隐藏在数据背后的真相。
本文主要介绍抽样调查理论，以及抽样调查的几种方法,并通过举例子介绍对比这几种方法.最后，本文又对抽样调查的这几种方法做了简单的总结和比较,显示了抽样调查理论在我们的生活中无处不在的强大生命力.一、基本概念1。
抽样调查.它是一种非全面调查，它是从全部调查研究对象中，抽选一部分单位进行调查，并据以对全部调查研究对象作出估计和推断的一种调查方法.2.总体与样本。
总体是我们所研究（调查）的对象的全体。
例如在全国儿童情况调查中，全国所有0—14岁的儿童就构成调查的总体。
调查的目的是为了得到有关这个总体的某些数据。
例如全国儿童总数、每个年龄男女儿童的平均身高和平均体重等.这些有关总体的指标就是调查的目标量。
简单随机抽样和分层抽样的比较
简单随机抽样和分层抽样的比较抽样是社会科学研究中常用的一种数据收集方法。
在大规模的调查研究中，研究者不可能对所有人进行调查，因此需要从总体中选取一部分样本进行研究。
简单随机抽样和分层抽样是常用的两种抽样方法，它们有着不同的特点和应用场景。
简单随机抽样是指从总体中随机选取样本的方法。
在简单随机抽样中，每个样本都有相等的机会被选中，且每个样本之间是相互独立的。
这种抽样方法的优点是简单易行，能够保证样本的代表性。
然而，简单随机抽样也存在一些限制，比如在样本容量较小的情况下，可能会出现样本不够代表性的问题。
此外，简单随机抽样也无法考虑到总体的特征差异，可能导致在某些特征上的抽样误差。
相比之下，分层抽样是一种根据总体的特征进行分层，然后在每个层次中进行随机抽样的方法。
分层抽样能够更好地考虑到总体的特征差异，确保样本在各个层次上的代表性。
例如，在研究一个国家的人口结构时，可以将总体按照性别、年龄、地区等特征进行分层，然后在每个层次中进行抽样。
这样可以保证样本在各个层次上的代表性，减小抽样误差。
然而，分层抽样也存在一些问题。
首先，分层抽样需要对总体进行详细的划分，这在一些场景下可能会比较困难。
例如，在研究一个复杂的社会问题时，可能无法准确划分出所有的层次。
此外，分层抽样也需要考虑到各个层次的样本容量，以保证样本的代表性。
如果某个层次的样本容量较小，可能会导致该层次的抽样误差较大。
综上所述，简单随机抽样和分层抽样都是常用的抽样方法，各有其适用的场景和优缺点。
在实际研究中，研究者需要根据研究目的和总体特征选择合适的抽样方法。
如果总体特征较为复杂，且需要考虑到各个层次的代表性，那么分层抽样可能是更好的选择。
而对于总体特征较为简单的情况，简单随机抽样可以提供一个简单有效的抽样方法。
无论选择哪种抽样方法，都需要保证样本的代表性和抽样误差的控制，以保证研究结果的可靠性和有效性。
总之，简单随机抽样和分层抽样是社会科学研究中常用的两种抽样方法。
几种抽样调查方法比较
几种抽样调查方法比较抽样调查是一种数据收集的方法，通过选择一部分样本来代表整体群体，以了解群体的特征、态度、行为等。
在进行抽样调查时，有多种方法可供选择。
本文将介绍几种常见的抽样调查方法，并进行比较。
一、简单随机抽样：简单随机抽样是最基本的抽样方法之一、该方法通过随机抽取样本，确保每个个体被抽到的机会相等，使样本更具有代表性。
简单随机抽样方法适用于群体中个体之间差异较小的情况。
二、系统抽样：系统抽样是指按一定的系统、规则从群体中选择样本，例如每隔一定数量选择一个个体。
系统抽样的优点是设计简单、执行方便，适用于群体中个体之间差异较小的情况。
但如果群体中存在周期性的特征，可能会引入偏差。
三、分层抽样：分层抽样是将群体划分为若干层次，然后从每一层中随机抽取样本。
这种方法可以保证每个层次在样本中的代表性，适用于群体内部差异较大或特定层次的群体。
四、整群抽样：整群抽样是指将群体分为若干个较小的群组，然后从每个群组中抽取全部样本进行调查。
整群抽样的优点是简单、高效，适用于以群组为单位进行调查的情况，但可能导致样本与总体差异较大。
五、多阶段抽样：多阶段抽样是结合多种抽样方法进行的一种抽样方式。
该方法一般包括两个或多个阶段，每个阶段选择样本的方法可能不同。
多阶段抽样的优点是适用于群体层次结构复杂、地域分布广泛的情况，但需要更复杂的设计和执行。
六、整备抽样：整备抽样也称为方便抽样或自愿抽样，是指研究者主观选择方便的个体作为样本。
这种方法的优点是简便、省时，但样本可能不具有代表性，结果的可靠性受到质疑。
七、配额抽样：配额抽样是研究者按照一些特定属性（例如性别、年龄）确定配额，然后在每个配额中选择样本。
该方法的优点是方便、快速，适用于快速获取数据但不能保证代表性的情况。
综上所述，每种抽样调查方法都有其适用的情况和特点。
在选择抽样方法时，需要考虑群体的特征、研究目的、资源限制等因素。
根据具体情况，可以选择简单随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样、多阶段抽样等方法。
常用的抽样方法有哪些
常用的抽样方法有哪些抽样方法是统计学中常用的一种数据收集方法，通过从总体中抽取样本来进行研究和推断。
在实际应用中，常用的抽样方法有很多种，每种方法都有其适用的场景和特点。
本文将介绍一些常用的抽样方法，帮助读者更好地理解和运用这些方法。
首先，最常见的抽样方法之一是简单随机抽样。
简单随机抽样是指从总体中以等概率随机抽取样本的方法。
这种抽样方法简单直接，适用于总体分布均匀且样本容量较小的情况。
其优点是抽样过程简单，结果具有代表性。
但在总体分布不均匀或者样本容量较大时，简单随机抽样可能导致样本的代表性不足。
其次，分层抽样是另一种常用的抽样方法。
分层抽样是将总体按照某种特征分成若干层，然后从每一层中分别进行随机抽样，最终合并成总体样本的方法。
这种抽样方法能够保证每一层的代表性，适用于总体具有明显特征分层的情况。
但是在实际操作中，需要对总体进行准确的分层，否则可能导致样本的偏差。
另外，系统抽样也是一种常用的抽样方法。
系统抽样是指按照一定的规则从总体中选取样本的方法，例如每隔若干个单位进行抽样。
这种抽样方法简单方便，适用于总体具有周期性分布的情况。
但是需要注意的是，如果选取的规则不当，可能会导致样本的偏差。
此外，方便抽样是一种常用的非概率抽样方法。
方便抽样是指按照研究者的方便选择样本的方法，通常是选择离自己较近或者容易获取的样本。
这种抽样方法简单快捷，适用于一些小范围的调查研究。
但是由于样本选择的主观性较强，可能导致样本的代表性不足。
最后，另一种常用的抽样方法是群集抽样。
群集抽样是将总体按照某种特征分成若干群集，然后从部分群集中进行抽样，最终合并成总体样本的方法。
这种抽样方法适用于总体分布不均匀且群集之间差异较大的情况。
但是需要注意的是，群集抽样可能导致样本的聚集性，需要在分析时进行相应的修正。
总的来说，不同的抽样方法适用于不同的情况，研究者在选择抽样方法时需要根据实际情况进行合理的选择。
同时，在进行抽样时需要注意抽样的随机性和代表性，以确保样本能够准确反映总体的特征。
抽样方法几种分析
抽样方法几种分析抽样方法的几种分析1.抽样的基本方法抽样方法基本上可分为随机抽样法和预定抽样法。
2.随机抽样法这种抽样方法是以概率理论的原理为基础的，即基本整体中的每一个具体单元都有相同被抽中的机会（例如：掷骰子）。
⑴简单随机抽样法它直接从基本整体中抽出子样，前提条件是该整体至少能以标记形式来表示（例如：卡片），并可以混合至保证使每个单元都能有相同的被抽样的机会。
简单随机抽样法简单易行，至于整体的某些特征及其分布情况不需要知道。
但如果整体情况比较分散，彼此的差距比较大，则误差就可能较大。
所有的随机抽样方法都是以票箱模型为基础的（如抽彩票），即所有的票单（组成样本的单元）都标上号，装入票箱，封闭，然后抽票。
一张票单在认定结果后再放回票箱，即整体数量保持不变。
用这种方法来确定调查对象，就像用掷骰子来确定对象一样（整体数量不大时可以使用）。
如果将抽样的票单放在一边可以避免出现重复。
当整体数量很大时，常采用下列方法代替票箱模式，因为在实际运用中它们的速度更快，也更完善。
①乱数表抽样。
例如用两只骰子掷数，可得下表所列数字：13、45、65、36、22、24、31、43、61、52、55、16、23、14、25。
每隔两位取一个数字，即可得到：65、24、61、16、25。
从整体中抽出的这些数字就是所取得的子样。
②尾数抽样（根据最后一个数字抽样）。
将整体中的每一个单元都按顺序编上号，然后将例如 7、17、27、37等号抽出作为子样。
③字母抽样。
例如将整体中所有以“P”为姓名的第一个字母的人抽出来作为样本，但条件是必须在整体中所有姓的第一个字母均匀分布情况下得到“P”。
⑵分层随机抽样法分层随机抽样法是将混合着多种主要调查特征的综合性整体，分成不同类型的小组（层次），要求小组成员具有尽可能一致的特征，然后再从这些特征比较一致的小组（层次）中用相应的简单随机抽样法抽出所需的样本。
例如：以一个国家为基本整体，各省份为小组。
几种抽样调查方法比较
抽样调查技术课程论文---抽样调查方法比较分析专业：林学班级：林学四班指导教师：朱光玉作者：姚帅 20130221 日期： 2016年1月3日抽样调查方法比较分析一．调查目的这学期我们学习了几种抽样调查方法，如简单随机抽样，整群抽样，二阶抽样等。
各个方法在应用时有其特点和优缺点。
本文通过计算对这些调查方法做出简单的总结和计算，以求在实际生活的数理统计中能灵活运用这些方法。
二．抽样方法介绍1.简单随机抽样设一个总体的个体数为N．如果通过逐个抽取的方法从中抽取一个样本，且每次抽取时各个个体被抽到的机会相等，就称这样的抽样为简单随机抽样。
对于简单随机抽样需要注意：①它是不放回抽样；②它是逐个地进行抽取；③它是一种个体机会均等的抽样；④简单随机抽样适用于总体中的个体数不多的情况．生活中有许多用抽签法或类似抽签法的案例，如彩票摇奖、电视节目中电话号码抽奖、纳税凭证抽奖等．抽样时也要防止出现貌似合理的抽样方法，如到某星级宾馆问卷调查客人的收入情况来推断该地区的人均收入，或每隔一周到某一路口调查当地车流量等等。
2.系统抽样当总体中的个体数较多时，可将总体平均分成几个部分，从每个部分抽取一个个体，得到所需的样本，这样的抽样方法称为系统抽样。
对于系统抽样需要注意：①系统抽样适用于总体中的个体数较多的情况，它与简单随机抽样的联系在于：将总体均分后的每一部分进行抽样时，采用的是简单随机抽样；②与简单随机抽样一样，系统抽样是等可能抽样，它是客观的、公平的；③总体中的个体数恰好能被样本容量整除时，可用它们的比值作为系统抽样的间隔；当总体中的个体数不能被样本容量整除时，可用简单随机抽样先从总体中剔除少量个体，使剩下的个体数能被样本容量整除再进行系统抽样。
3.二阶段抽样二阶抽样是一种随机抽样技术。
在规模甚大的总体中(例如在一个省、市中)对居民进行随机抽样观察,为了使样本较好地反映全省(市)居民的情况,又便于调查工作的组织,可以按居民管辖的行政组织分层,对于二阶段抽样是分成二层,例如第一层是乡,第二层是村。
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抽样方法比较
吴春抽样的类型：
I、概率抽样：
概率抽样的原则：（随机性原则）
总体中的每一个样本被选中的概率相等。
概率抽样之所以能够保证样本对总体的代表性，其原理就在于它能够很好的按总体内在结构中所蕴含的各种随机事件的概率来构成样本，使样本成为总体的缩影。
简单随机抽样：
按照等概率的原则，直接从含有N个元素的总体中抽取n个元素组成的样本（N>n）。
随机数表
系统抽样（等距抽样或机械抽样）：
把总体的单位进行排序，再计算出抽样距离，然后按照这一固定的抽样距离抽取样本。
第一个样本采用简单随机抽样的办法抽取。
K（抽样距离）=N（总体规模）/n（样本规模）
前提条件：总体中个体的排列对于研究的变量来说，应是随机的，即不存在某种与研究变量相关的规则分布。
可以在调查允许的条件下，从不同的样本开始抽样，对比几次样本的特点。
如果有明显差别，说明样本在总体中的分布承某种循环性规律，且这种循环和抽样距离重合。
（举例）
分层抽样（类型抽样）：
先将总体中的所有单位按照某种特征或标志（性别、年龄等）划分成若干类型或层次，然后再在各个类型或层次中采用简单随机抽样或系用抽样的办法抽取一个子样本，最后，将这些子样本合起来构成总体的样本。
两种方法：1、先以分层变量将总体划分为若干层，再按照各层在总体中的比例从各层中抽取。
2、先以分层变量将总体划分为若干层，再将各层中的元素按分层的顺序整齐排列，
最后用系统抽样的方法抽取样本。
分层抽样是把异质性较强的总体分成一个个同质性较强的子总体，再抽取不同的子总体中的样本分别代表该子总体，所有的样本进而代表总体。
分层标准：
⑴以调查所要分析和研究的主要变量或相关的变量作为分层的标准。
⑵以保证各层内部同质性强、各层之间异质性强、突出总体内在结构的变量作为分层
变量。
⑶以那些有明显分层区分的变量作为分层变量。
分层的比例问题：
⑴按比例分层抽样：根据各种类型或层次中的单位数目占总体单位数目的比重来抽取子
样本的方法。
⑵不按比例分层抽样：有的层次在总体中的比重太小，其样本量就会非常少，此时采用
该方法，主要是便于对不同层次的子总体进行专门研究或进行相互比较。
如果要用样本资料推断总体时，则需要先对各层的数据资料进行加权处理，调整样本中各层的比例，使数据恢复到总体中各层实际的比例结构。
整群抽样：
抽样的单位不是单个的个体，而是成群的个体。
它是从总体中随机抽取一些小的群体，然后由所抽出的若干个小群体内的所有元素构成调查的样本。
对小群体的抽取可采用简单随机抽样、系统抽样和分层抽样的方法。
优点：简便易行、节省费用，特别是在总体抽样框难以确定的情况下非常适合。
缺点：样本分布比较集中、代表性相对较差。
一般来说，类别相对较多、每一类中个体相对较少的做法效果较好。
分层抽样与整群抽样的区别：
分层抽样要求各子群体之间的差异较大，而子群体内部差异较小；整群抽样要求各子群体之间的差异较小，而子群体内部的差异性很大。
换句话说，分层抽样是用代表不同子群体的子样本来代表总体中的群体分布；整群抽样是用子群体代表总体，再通过子群体内部样
本的分布来反映总体样本的分布。
多阶抽样（分段抽样）：
按照元素的隶属关系后层次关系，把抽样过程分为几个阶段进行。
适用于总体规模特别大，或者总体分布的范围特别广时。
类别与个体之间的平衡问题：
⑴各个抽样阶段中的子总体同质性程度
⑵各层子总体的人数
⑶研究所能提供的人力和经费
缺陷：每级抽样时都会产生误差
措施：增加开头阶段的样本数，同时适当的减少最后阶段的样本数。
II、非概率抽样：
不是按照等概率原则，而是根据人们的主观经验或其他条件来抽取样本。
常用于探索性研究。
偶遇抽样：并非简单随机抽样，概率不等
判断抽样（立意抽样）：抽样标准取决于调查者的主观选择
配额抽样：尽可能的根据那些影响研究变量的各种因素来对总体分层，并找出不同特征的成员在总体中所占的比例。
配额抽样实际上要求在抽样前对样本在总体中
的分布有准确的了解。
配额抽样与分层抽样：
前者注重的是样本与总体在结构比例上的表面一致性；后者一方面要提高各层间的异质性与同层的同质性，另一方面也是为了照顾到某些比例小的层次，使得所抽样本的代表性进一步提高，误差进一步减小。
在概率上，前者是按照事先规定的条件，有目的地寻找；后者是客观地、等概率地到各层中进行抽样。
滚雪球抽样。