抽样误差研究

合集下载

第三章抽样误差与假设检验详解演示文稿

第三章抽样误差与假设检验详解演示文稿
[ u (x ) / x],也可变换为标准正
态分布N (0,1)。
(二)t分布
由于在实际工作中,往往σ是未知 的,常用s作为σ的估计值,为了与Z变 换区别,称为t 变换t = x ,统计量 t 值的分布称为t 分布。 sx
t分布有如下特征
1.以0为中心,左右对称的单峰分布;
2.t分布是一簇曲线,其形态变化与n(确切地 说与自由度ν)大小有关。自由度ν越小,t分布曲 线越低平;自由度ν越大,t分布曲线越接近标准 正态分布(u分布)曲线,如图4.1。
从什么分布,X 的抽样分布均近似正态。
抽样分布
图 抽样分布示意图
二.均数的抽样误差
如上所述,数理统计研究表明,抽样 误差具有一定的规律性,可以用特定的指 标来描述。这个指标称为标准误 (standard error SE)。
标准误除了反映样本统计量之间的离 散程度外,也反映样本统计量与相应总体 参数之间的差异,即抽样误差大小。
标准误的计算公式:
x / n
sx
s n
•意义:反映抽样误差的大小。标准误越小, 抽样误差越小,用样本均数估计总体均数的 可靠性越大。
•与样本量的关系:S 一定,n↑,标准误↓
例4.1 在某地随机抽查成年男子140人, 计算得红细胞均数4.77×1012/L,标准差 0.38 ×1012/L ,试计算均数的标准误。
第三章抽样误差与假 设检验详解演示文稿
优选第三章抽样误差 与假设检验
第三章 抽样误差与假设检验
熟悉: 1、抽样误差的概念 2、引起抽样误差的原因 3、均数的标准误的计算 4、标准差和标准误的区别
第一节 抽样分布与抽样误差
一.抽样研究 (一)抽样研究的意义
总体

统计学误差类型详解

统计学误差类型详解

统计学误差类型详解统计学是一门研究数据收集、分析、解释和呈现的学科,它在各个领域都有着广泛的应用。

然而,在进行统计分析的过程中,常常会出现各种误差,这些误差可能会对结果产生影响,从而导致错误的结论。

为了更好地理解统计学误差,我们需要详细了解其类型及影响。

一、抽样误差抽样误差是指由于样本选择不当或样本量不足导致的误差。

在进行统计分析时,我们通常是通过对样本数据进行分析来推断总体的特征。

如果样本选择不具有代表性,或者样本量过小,就会导致抽样误差的产生。

抽样误差会使得我们对总体特征的估计产生偏差,从而影响我们对问题的认识和决策的准确性。

二、测量误差测量误差是指在数据收集和记录过程中产生的误差。

这种误差可能源自于测量工具的不准确性、操作人员的主观判断、被调查者的回答不真实等因素。

测量误差会使得我们所得到的数据不准确,从而影响我们对问题的分析和结论的正确性。

三、处理误差处理误差是指在数据处理和分析过程中产生的误差。

这种误差可能源自于数据输入错误、数据处理方法选择不当、统计模型假设不符合实际情况等因素。

处理误差会使得我们得出的统计结论不准确,从而影响我们对问题的理解和决策的科学性。

四、解释误差解释误差是指在对统计结果进行解释和推断时产生的误差。

这种误差可能源自于对统计方法的理解不到位、对数据特征的认识不准确、对问题背景的了解不全面等因素。

解释误差会使得我们对统计结果的解释产生偏差,从而影响我们对问题的判断和决策的正确性。

五、推断误差推断误差是指在对总体特征进行推断时产生的误差。

这种误差可能源自于统计推断方法的不恰当使用、假设条件的不满足、推断结果的置信水平不准确等因素。

推断误差会使得我们对总体特征的推断产生偏差,从而影响我们对问题的认识和决策的可靠性。

综上所述,统计学误差是在统计分析过程中不可避免的,我们需要认识到这些误差的存在,并采取相应的措施来减少误差的影响。

只有在准确理解和处理各种类型的统计学误差的基础上,我们才能得出科学可靠的统计结论,为决策提供有力的支持。

关于抽样平均误差的概念与计算研究

关于抽样平均误差的概念与计算研究

关于抽样平均误差的概念与计算研究作者:周丽霞来源:《知识文库》2017年第23期1 引言一般来说抽样误差是指样本指标与总体指标之间的绝对误差。

抽样误差是衡量抽样检查准确程度的指标,抽样误差越大,表明样本对总体的代表性越小,抽样调查的结果越不可靠;反之,抽样误差越小,说明样本对总体的代表性越大,抽样调查的结果越准确可靠。

对抽样误差深入研究可以发现,抽样误差分为抽样实际误差和抽样平均误差。

抽样实际误差是指随机抽取的某一样本的样本指标与总体指标的差数。

例如,样本平均数与总体平均数之差,样本成数與总体成数之差。

由于总体指标的未知性,样本指标的随机性(不唯一性),即按照随机原则从同一总体中抽取样本容量相同的样本可以有多重不同的抽取方法,抽取样本的随机性,产生的样本指标也具有随机性,抽样实际误差也是随机的,是不可求的。

为了用样本指标去推算总体指标,就需要计算这些抽样实际误差的平均数,即抽样平均误差。

2 概念提出(一)抽样平均误差的概念抽样平均误差是反映抽样实际误差一般水平的指标,确切地说抽样平均误差是指样本平均数(或成数)的标准差,也可以理解为所有样本指标与总体指标的平均离差。

抽样平均误差一般用希腊字母表示,其中抽样平均数的平均误差用表示,抽样成数的平均误差用表示。

抽样平均误差的作用表现在它能够说明样本指标代表性的大小,抽样平均误差越大,说明样本指标对总体指标的代表性越低;抽样平均误差越小,说明样本指标对总体指标的代表性越高。

虽然某一次的抽样实际误差具有不确定性,但是抽样实际误差是客观存在的,是可以计算的。

(二)抽样平均误差的计算根据抽样平均误差的概念,抽样平均误差用公式可表示如下:抽样平均数的平均误差:抽样成数的平均误差:是所有可能抽取的样本个数。

在实际中,由于、是未知的,也不可能一一列举出所有的样本,计算出每个样本的指标、,因此无法按以上定义公式来计算抽样平均误差。

数理统计证明,抽样平均误差的计算公式如下。

数据分析中的数据抽样与抽样误差分析

数据分析中的数据抽样与抽样误差分析

数据分析中的数据抽样与抽样误差分析数据分析是当今互联网时代的核心工作之一,无论是科学研究、商务决策还是社会调查,都离不开对大量数据的分析。

而数据分析中的数据抽样与抽样误差分析,是确保数据分析结果准确可靠的重要环节。

本文将从数据抽样的概念和方法、抽样误差的影响以及分析抽样误差的方法等方面进行探讨。

1. 数据抽样的概念和方法数据抽样是从所研究的总体中选择一部分样本,通过对样本的分析得出对总体的推断或结论的过程。

在数据分析中,由于总体样本数量庞大,往往需要使用抽样方法来获得可行的样本量,以节约时间和成本,并且通常情况下也可以保证所获得的样本代表总体,从而得到准确的结果。

常见的数据抽样方法有以下几种:(1)随机抽样:随机抽样是指在总体中以随机的方式选取样本,每个样本都有相同的概率被选中。

(2)系统抽样:系统抽样是指按照某一系统性的规则从总体中选择样本,例如每隔一定间隔选择一个样本。

(3)分层抽样:分层抽样是将总体按照某一特定特征进行分层,然后在每个分层中进行随机抽样。

(4)整群抽样:整群抽样是将总体划分为若干个互不重叠的群组,然后随机选择一些群组作为样本进行分析。

在选择抽样方法的过程中,需要根据总体的特点、抽样目的和要求以及可用资源的限制等因素综合考虑,选择合适的抽样方法。

2. 抽样误差的影响抽样误差是指样本统计量与总体特征之间的差异。

由于数据抽样是从总体中选取的样本,而不可能获得总体中的全部数据,因此必然会存在一定的误差。

抽样误差的大小直接影响到数据分析结果的准确性。

抽样误差的大小受到多种因素的影响,主要包括:(1)样本容量:样本容量的大小与抽样误差呈反比关系,即样本容量越大,抽样误差越小。

(2)总体的变异程度:总体的变异程度越大,抽样误差越大。

(3)抽样方法的选择:不同的抽样方法会对抽样误差产生不同的影响,需要选择适当的抽样方法以降低抽样误差。

(4)抽样架构的设计:合理的抽样架构设计可以最大程度地减小抽样误差。

研究方法——抽样的理论与实操

研究方法——抽样的理论与实操

研究方法——抽样的理论与实操抽样是一种常用的研究方法,它能够通过从总体中选择部分样本来代表整体,从而节省时间和资源。

本文将介绍抽样的理论基础和实操过程,并探讨各种抽样方法的优缺点。

一、抽样的理论基础1.总体与样本:总体是指研究对象的全体,而样本是从总体中抽取的一部分个体。

在进行抽样研究时,样本的特点应该能够代表总体的特征。

2.抽样误差:抽样误差是指由于样本选择的随机性而产生的误差。

抽样误差的大小与样本量有关,样本量越大,抽样误差越小。

3.抽样分布:根据中心极限定理,当样本容量足够大时,抽样分布会接近正态分布。

这意味着从同一总体中多次抽取样本时,样本统计量的分布会接近正态分布。

4.抽样方法的选择:在选择抽样方法时,需要考虑总体特点、研究目标和资源限制等因素。

常用的抽样方法包括随机抽样、分层抽样、整群抽样等。

二、抽样的实操步骤1.确定研究目标:在进行抽样研究之前,需要明确研究目标和所需信息。

确定研究问题有助于选择合适的抽样方法和样本量。

2.确定总体和抽样框架:总体是研究对象的范围,而抽样框架是总体中个体的列表或划分。

总体和抽样框架的确定直接影响到样本的代表性。

3.选择抽样方法:根据研究目标和总体特点,选择合适的抽样方法。

常用的抽样方法包括简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、多阶段抽样等。

4.确定样本容量:样本容量的确定需要考虑抽样误差、置信水平和总体大小等因素。

通常,样本容量越大,抽样误差越小。

5.实施抽样:按照抽样方法进行样本的选择。

在实施抽样过程中,需要注意样本的随机性和代表性。

6.数据收集与分析:根据研究目标和设计,收集样本数据。

在数据分析中,需要使用合适的统计方法来推断总体参数。

三、抽样方法的优缺点1.简单随机抽样:优点是样本选择具有随机性,能够在一定程度上保证样本的代表性;缺点是不适用于总体存在分层特征的情况,且样本容量较大时工作量大。

2.分层抽样:优点是能够充分利用总体的分层特征,提高样本的代表性;缺点是需要提前了解总体分层特征,且分层抽样的过程相对复杂。

研究报告写作中的样本容量和抽样误差评估技巧

研究报告写作中的样本容量和抽样误差评估技巧

研究报告写作中的样本容量和抽样误差评估技巧一、引言研究报告是科学研究的重要成果,而样本容量和抽样误差评估则是保证研究结果准确性和可靠性的关键环节。

本文将针对研究报告写作中的样本容量和抽样误差评估技巧展开详细论述,旨在帮助研究人员更好地进行样本选择和误差估计,提高研究结果的可解释性和推广能力。

二、样本容量的确定1. 样本容量的重要性和影响因素- 解释样本容量:样本容量是指用于研究的样本大小,直接影响研究结果的准确性和泛化能力。

- 影响样本容量的因素:研究目的、研究对象的数量、误差容忍度、预期效应大小和统计分析方法等。

2. 常用样本容量计算方法- 动态样本容量法:根据实际研究进展和数据质量,动态调整样本容量,确保研究统计结果的有效性和稳定性。

- 经验法则:根据经验估计样本容量,如主观估计法、专家建议法等。

- 统计学方法:根据统计学原理和假设检验方法,利用样本方差、置信区间、效应大小等指标进行样本容量估计。

三、抽样误差评估技巧1. 抽样误差的定义和分类- 解释抽样误差:抽样误差是指由于从样本中选取数据而引起的估计不准确性。

- 分类:a. 随机误差:由于随机抽样的不确定性导致的误差,可通过增加样本容量减小。

b. 系统误差:由于抽样框有偏或调查方法的问题导致的误差,可通过改进抽样方法或调整抽样框解决。

2. 误差类型和评估技巧- 采样误差:由于样本不完全代表总体而引起的误差,可通过标准误、置信区间估计、抽样分布等技巧进行评估。

- 非响应误差:由于样本中有人拒绝参与或无法联系而引起的误差,可通过非响应率、回忆误差、联系方法等技巧进行评估。

- 测量误差:由于测量工具不准确或被调查者回答不准确导致的误差,可通过复查问卷、信度分析、质量控制等技巧进行评估。

四、样本容量与抽样误差的关系1. 样本容量与抽样误差的平衡- 样本容量越大,抽样误差越小,但研究成本和时间成本也随之增加。

- 样本容量的选择应根据研究目的、资源限制和研究结果是否可靠等因素综合考虑,实现样本容量与抽样误差的平衡。

统计学中的抽样误差和非抽样误差

统计学中的抽样误差和非抽样误差

统计学中的抽样误差和非抽样误差统计学是研究如何收集、整理、分析和解释数据的学科。

在统计学中,抽样是一种常见的数据收集方法。

在进行抽样时,我们常常会遇到抽样误差和非抽样误差。

本文将详细介绍这两种误差的概念、影响以及如何减少它们的方法。

一、抽样误差抽样误差是由于从总体中选择一个样本而引起的误差。

当我们使用一个相对较小的样本来代表整个总体时,会产生抽样误差。

抽样误差可能是由于选择的样本不具有代表性,或者从样本中得到的信息不完整而引起的。

抽样误差是统计研究中常见的问题,它会对结果的准确性产生影响。

抽样误差的大小取决于多个因素,包括样本容量、抽样方法和总体变异性等。

较小的样本容量会增加抽样误差的可能性,因为小样本可能无法准确地反映总体的特征。

不同的抽样方法也会对抽样误差产生不同的影响。

如果抽样方法不具有随机性或没有明确定义的抽样框架,那么可能会引入更多的抽样误差。

此外,总体的变异性越大,抽样误差也会相应增加。

减少抽样误差的方法是增加样本容量和改进抽样方法。

通过增加样本容量,我们可以更好地捕捉总体的特征,从而减少抽样误差。

而改进抽样方法可以通过采用随机抽样方法、明确的抽样框架以及适当的样本分层等,来提高样本的代表性,从而减少抽样误差的可能性。

二、非抽样误差非抽样误差是指在数据收集、整理、分析和解释过程中引入的各种其他误差。

相比抽样误差,非抽样误差更难以控制,因为它通常是由于研究设计、数据质量、调查方法和数据处理等方面的问题引起的。

非抽样误差可以包括如下几个方面的问题:1. 问卷设计:不合理的问题设计、问题表述不清、问题顺序不当等都会引入非抽样误差。

2. 非回答误差:指调查对象拒绝参与或者没有回答所有问题而引入的误差。

3. 测量误差:包括测量工具的不准确性、调查员的主观判断等因素导致的误差。

4. 数据处理误差:在数据录入、清洗、整理和分析等过程中出现的错误和失误。

非抽样误差的控制需要从研究设计和数据处理等方面入手。

关于抽样平均误差的概念与计算研究

关于抽样平均误差的概念与计算研究

关于抽样平均误差的概念与计算研究1 引言一般来说抽样误差是指样本指标与总体指标之间的绝对误差。

抽样误差是衡量抽样检查准确程度的指标,抽样误差越大,表明样本对总体的代表性越小,抽样调查的结果越不可靠;反之,抽样误差越小,说明样本对总体的代表性越大,抽样调查的结果越准确可靠。

对抽样误差深入研究可以发现,抽样误差分为抽样实际误差和抽样平均误差。

抽样实际误差是指随机抽取的某一样本的样本指标与总体指标的差数。

例如,样本平均数与总体平均数之差,样本成数與总体成数之差。

由于总体指标的未知性,样本指标的随机性(不唯一性),即按照随机原则从同一总体中抽取样本容量相同的样本可以有多重不同的抽取方法,抽取样本的随机性,产生的样本指标也具有随机性,抽样实际误差也是随机的,是不可求的。

为了用样本指标去推算总体指标,就需要计算这些抽样实际误差的平均数,即抽样平均误差。

2 概念提出(一)抽样平均误差的概念抽样平均误差是反映抽样实际误差一般水平的指标,确切地说抽样平均误差是指样本平均数(或成数)的标准差,也可以理解为所有样本指标与总体指标的平均离差。

抽样平均误差一般用希腊字母表示,其中抽样平均数的平均误差用表示,抽样成数的平均误差用表示。

抽样平均误差的作用表现在它能够说明样本指标代表性的大小,抽样平均误差越大,说明样本指标对总体指标的代表性越低;抽样平均误差越小,说明样本指标对总体指标的代表性越高。

虽然某一次的抽样实际误差具有不确定性,但是抽样实际误差是客观存在的,是可以计算的。

(二)抽样平均误差的计算根据抽样平均误差的概念,抽样平均误差用公式可表示如下:抽样平均数的平均误差:抽样成数的平均误差:是所有可能抽取的样本个数。

在实际中,由于、是未知的,也不可能一一列举出所有的样本,计算出每个样本的指标、,因此无法按以上定义公式来计算抽样平均误差。

数理统计证明,抽样平均误差的计算公式如下。

1.抽样平均数的平均误差公式。

重复抽样:不重复抽样:()其中,称为修正系数。

  1. 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. 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. 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)。

如何合理选择抽样样本数
一、研究介绍:
研究背景:众所周知,抽样样本数的大小对调查结果的准确度有很大的影响,从统计上可以计算出每个抽样样本数所对应的抽样误差有多少。

但大多数客户对抽样误差缺乏直观的感觉,无法清晰了解应该选择多大的抽样误差才能满足自己的实际需求,因此也就无从有效控制成本。

另外,对于定性研究来说,也需要采用另外的指标来衡量多大的样本量才能满足定性研究的需求。

研究课题:1. 定性研究应该采用多大的样本量才能有效解决问题?
2. 定量研究中,采用不同数量的抽样样本,可达到怎样的研究效果?
研究方法:我们以过往某个调查项目的总样本数(4450样本)为母体样本,从中分别随机抽取5样本,10样本,20样本,30样本,50样本,80样本,100样本,200样本,300样本来比较其结果,为了充分了解每种样本量的抽样结果,每种样本量重复抽取30次。

对比的问题指标为:不提示品牌知名度。

二、研究的主要结论:
三、详细研究分析
(一)定性样本需求分析
1、答案获得率分析
概念:答案获得率是指在调查中的答案个数与实际总体答案个数的比例。

定性研究是属于探测性研究,因此不太在乎量
化的数据,而会更关注能否获得足够的答案数以供进一步的定量研究,也就是说答案获得率是否足够。

在本次研究中,采用的4450个母体样本中,果汁品牌共有17个,也就是说实际总体答案个数就是17个。

因此,我们只需要对比每种抽样样本量下的平均答案个数,就可以知道该抽样样本量的答案获得率。

统计结果如下表:
从上面图表可得出,5样本的调查仅能拿到一半的答案,10样本获得七成的答案,15样本可得到80%的答案,而30样本是拐点,再得到90%的答案后,再增加样本量对答案获得率的帮助不大。

2、主要答案获得率
进一步分析,我们需要了解各种抽样样本是否能得到主要的答案。

下面是17个果汁品牌的不提示知名度,不提示知名度的高低代表了这个品牌的广泛性。

以下是每种样本量下的各答案获得率。

从图中可以看到,5样本量只能保证获得知名度最高的两个品牌,而10样本量可以保证获得不提示知名度在20%以上的5个品牌,而15样本量及30样本量可以保证获得不提示知名度在10%以上的品牌。

3、小结
综合前面两点分析,我们可得出结论:定性研究最低需要15样本或2组座谈会的量,才能获得大部分的答案并覆盖到主要的答案。

如果需要对比研究细分群体,则每个细分群体也应该最少是2组座谈会放可保证效果。

(二)定量样本需求分析
(1)抽样误差分析
抽样误差是评估样本量的一个常用指标,我们的研究人员计算出了在95%的置信程度下各样本量的抽样误差,具体结果如下图:
(2)实际的调查结果分析
知道了抽样误差,大多数客户仍然很难知道应该如何根据实际情况选择抽样样本数。

因此,我们在这部分会用图像来展示各种抽样样本量的调查结果,去更好地了解不同样本量可达到的研究效果。

1、20样本:调查结果与真实值相差很大,基本不能反映统计意义
2、30样本:调查结果基本可以分出高、中、低的区别,但多数值与真实值有一定的误差
3、50样本:调查结果同样可以分出高、中、低的区别,但有2-3个数值会与真实值有较大背离
4. 、100样本:调查结果开始接近现实,能反映市场大致情况,但数据排名的稳定性不够,不能作为跟踪对比的依据
5、150样本量:调查结果更接近现实,误差明显减少,但仍然不够稳定。

6、200样本量:调查结果相当接近真实情况,30次可能会有一次与真实的排名有误差。

7、300样本量:调查结果基本上与现实一致,是非常优秀的定量研究调查样本量
(3)小结
30-50样本可作为量化分辨高、中、低结果的基本样本。

当样本量达到100的时候,抽样的调查情况可以反映市场的大体情况,但作为排名的结果依据仍然不充分。

而样本量上升至200的时候,结果很接近真实值,但多次抽样结果仍然有不稳定的情况,用于跟踪研究并不太妥当。

300的样本量在准确性及稳定性都相当好,是优秀的定量研究样本量。

总结
综合以上所述,下表整理了我们所研究的各个样本量的特点以及可以达到的研究效果:
11 / 11。

相关文档
最新文档