概率抽样和非概率抽样分析
概率抽样名词解释
概率抽样名词解释解释概率抽样又称随机抽样，即在抽样时，母体中每一个抽样单位被选人样本的概率相同。
随机抽样具有健全的统计理论基础，可用概率理论加以解释，是一种客观而科学的抽样方法。
一般而言，概率抽样调查的基本组织形式分为单阶段抽样和多阶段抽样两大类。
单阶段抽样是指只需一次的抽样过程，它有以下四种：简单随机抽样、等距抽样、分层抽样、整群抽样。
多阶段抽样是指将总体分层、再逐层抽取样本的过程。
多阶段抽样在总体特别大时使用。
不管哪种随机抽样，样本必须始终被看作总体的近似而不是总体自身。
概率抽样是一种数理统计学上的专业化术语。
它是指根据随机性理论在单位样本量中抽取同样数目的样本作为研究对象。
理论上讲，每个样本被抽中的概率相等，这样就保证了抽选样本中没有掺杂所谓的人为因素。
概率抽样是定量研究中的基本抽样方式，也是定量研究效度的体现方式概率抽样的具体抽样方法还有很多。
简单随机抽样法、系统抽样法以及分层抽样法等。
总体而言，建立在数学概率理论基础上的概率抽样方法有着无可避免的自然科学化的倾向。
在一般情况下的定性研究中。
研究者较少使用这种抽样方式选取研究对象。
但它所依据的是大数定律,而且能计算和控制抽样误差,因此可以正确地说明样本的统计值在多大程度上适合于总体,根据样本调查的结果可以从数量上推断总体,也可在一定程度上说明总体的性质,特征.概率抽样主要分为简单随机抽样,系统抽样,分类抽样,整群抽样,多阶段抽样等类型.现实生活中绝大多数抽样调查都采用概率抽样方法来抽取样本。
原则概率抽样的基本原则是：样本量越大，抽样误差就越小，而样本量越大，则成本就越高。
根据数理统计规律，样本量增加呈直线递增的情况下（样本量增加一倍，成本也增加一倍），而抽样误差只是样本量相对增长速度的平方根递减。
因此，样本量的设计并不是越大越好，通常会受到经济条件的制约。
原理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。
抽样知识点
1. 抽样调查广义的抽样调查：是从研究对象的全体（总体） 中抽取一部分单位作为样本，根据对所抽取的样本进行调查，获得有关总体目标量的了解。
从总体中抽取样本的方法看，抽取方法可以分为两类：一类是非随机抽样（非概率抽样）；一类是随机抽样（概率抽样），狭义上的抽样就是随机抽样。
2. 随机抽样（概率抽样）随机抽样是从总体中按随机原则抽取样本，并依据样本观察值对总体的数量特征取得具有一定可靠性的推断，从而达到对总体的认识。
随机抽样的特点：1.所谓随机原则就是在抽取样本时排除主观上有意识地抽取调查单元，使每个单元都以一个事先已知的非零概率有机会被抽中。
2.每个单元被抽中的概率是已知的，或是可以计算出来的，按照给定的入样概率通过一定的随机化程序进行抽样。
3.估计量不仅与样本单元的观测值有关，也与其入样概率有关。
随机抽样的主要优点是：随机抽样比非随机抽样更具有客观性，而且随机抽样可以依据调查结果计算抽样误差，从而得到对总体目标量进行推断的可靠程度。
3. 非随机抽样（非概率抽样）非随机抽样是相对于随机抽样而言的。
非随机抽样的共同特点是：抽取样本时，是依据主观判断有目的、有意识地进行，或根据方便的原则进行。
⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎧⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎧⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎨⎧滚雪球抽样判断抽样定额抽样便利抽样）随意调查非随机调查系统抽样不等概率抽样多阶抽样整群抽样分层抽样简单随机抽样随机调查非全面调查全面调查统计调查(4. 抽样调查的基本程序 一、确定调研问题——二、抽样调查设计（抽样设计、问卷设计）——三、实施调查过程——四、数据处理分析——五、撰写调查报告——六、总结评估5. 总体、目标总体与抽样总体、抽样框、样本（包含第十章抽样框误差定义）所要研究对象的全体称为总体，组成这个总体的每个个别对象就称为总体单元或总体单位。
总体又有目标总体与抽样总体之分。
目标总体就是抽样调查预先确定的所要认识的对象的全体，也就是从样本中得到信息对之进行说明的总体。
PPS抽样与非概率抽样 ppt课件
率。
2020/12/27
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二、判断抽样
• 研究者根据研究的目标和自己主观的分析来选择和确定研究对象的 方法。
• 由于抽样标准的确定带有较大的主观性，所以，此法的运用结果如 何往往与研究者的理论修养、实际经验以及对对象的熟悉程度有很 大关系。
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几种抽样方法的比较
第二阶段：从10所高校中分别抽取500名学生
按整群抽样的方法
（假设其中一个学校有100个班级，每班50名学生）
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• 多段抽样中，其实暗含了一个假定：即每一个阶段抽 样时，其元素的规模是相同的。
• 比如第一阶段抽取学校时，暗含了每个学校的规模相 同。
每一个元素
群的规模
平均每个群中 所要抽取的元素
＝ 所抽取的群数
被抽中的概率
×
总体的规模
×
群的规模
PPS的做法已经排除了群的规模这一影响因素——第一个分子与第 二个分母相互约掉了——每一个元素的被选中概率变成了：（所抽取 的群数*每个群中所抽取的元素数目）/总体的规模。
这实际上就是样本规模除以总体规模。
笨，没有学问无颜见爹娘 ……” • “太阳当空照，花儿对我笑，小鸟说早早早……”
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几种抽样方法的比较
第一阶段：从100所高校中抽取10所
按简单随机抽样或系统抽样的方法，则首先需 要弄到一份100所高校的名单，并对其进行编号 ，然后根据抽签、随机数表或通过计算抽样间 距直接从抽样框中抽取；
若按分层抽样的方法，则可以先将其分为本科 院校和专科院校，然后分别从每一类中抽取若 干高校；
第四讲非概率抽样方法与数据误差
一个单位有职工160人，其中业务人员 96人，管理人员40人，后勤服务人员 24人，现要从中抽取容量为20的一个 样本，请简述三种抽样方法的过程？
分层抽样
按20:160=1:8 的比例，从业务人员中抽取12人， 从管理人员中抽取5人从后勤服务人员中抽取3人， 都用抽签法从各类人员中抽取所需的人数，最后 合在一起
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
本章小结
1. 2. 3. 4. 数据的来源 调查数据与问卷设计 实验数据 数据的误差
一个单位有职工160人，其中业务人员 96人，管理人员40人，后勤服务人员 24人，现要从中抽取容量为20的一个 样本，请简述三种抽样方法的过程？
– 主要用于对稀少群体的调查。 – 调查结果不能推断总体
概率抽样与非概率抽样的比较
概率抽样：可以根据调查的结果推断总体 非概率抽样：不能根据调查的结果推断总体 实际上每个抽样通常都可能是各种抽样方法 的组合。既要考虑精确度，还要根据客观情 况考虑方便性、可行性和经济性。不能一概 而论。 这些抽样方法的选择多半是种艺术，而不是 科学。
2.4 数据的误差
2.4.1 抽样误差 2.4.2 非抽样误差 2.4.3 误差的控制
数据的误差
数据的误差
抽样误差
非抽样误差
抽样框误差
回答误差
无回答误差
调查员误差
抽样误差
(sampling error)
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
应用抽样技术
③对抽样技术的实际应用有大致的认8
一、抽样技术的涵义
什么是抽样技术？
Population
Sample
就是从统计调查总体中抽取样本进行调 查，获取数据，然后对总体数量特征作 出推断的技术。
•运用抽样技术所进行的调查称为抽样调查。 • 从广义上说，一切非全面的统计调查都是抽 样调查。
其中，城镇居民人均可支配收入31195元，扣除 价格因素实际增长6.6%；农村居民人均可支配收 入11422元，扣除价格因素实际增长7.5%。
2015年全国居民收入基尼系数为0.462，实现七 连降。
该数据是来自于城乡一体化住户调查，由全国抽 选出的1650个县（市、区）的16万住户的连续12 个月的记账数据，汇总计算得出。
总成绩
期末成绩 （70％）
平时成绩 （30％）
作业 （40％）
出勤+课堂表现 （60％）
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第一章 抽样技术概述
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本章要点
本章对抽样技术的涵义、作用、产生历 史和实际应用等作简要介绍，为以后各章的 学习奠定基础。具体要求：
①正确理解抽样技术的科学涵义、基本分 类和特点，对抽样调查的基本程序和作用有 初步的认识；
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在抽样调查中，抽样技术的运用主要有两个 方面：抽取样本和估计总体。
我国在每逢5的年份开展全国1%人口抽样调查工作。 调查以全国为总体，以各省、自治区、直辖市为次总 体，最终样本单位为调查小区。
2015年全国1%人口抽样调查在我国境内抽取约6 万个调查小区，覆盖人口约1400万人，根据此样本 情况来推断全国人口总数以及人口总体的基本情况。
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抽样技术被誉为20世纪最伟大的科技成就之一！ 抽样技术是现代统计学科体系的重要组成部分！
社会调查方法03抽样一
不等概率抽样的后期统计一般要做特殊处理。
举例：20000户居民，按经济收入高低分类，高收 入居民4000户，占总体20%；中等收入12000户， 占总体60%；低收入户4000户，占总体20%，从 中抽取200户，进行购买力调查。
等比例分层抽样 高收入层样本数：200× 20%=40户 中收入层样本数：200× 60%=120户 低收入层样本数：200× 20%=40户
★ 划分 ●★ ■ 子群 ■▼■●● ★■ ▼▼ ★
★● ★● ▼★ ■ ■ ▼ ■ ★● ▼■
随机 抽样
★● ▼■
N
5000 R1 R2 R3 R4 48 …… R130 45 R98 R110
总体
确定分群 特征
53
R1
50
R4
58
R33
群（互不
重叠）
子群
53
48
52
50
47
n
样本
250
等距抽样与简单随机抽样相比，样本分布更为 均匀，抽样误差更小 注意: 等距抽样是以总体的随机排列为前提的， 如果总体的排列出现有规律的分布时，会使等距抽 样产生极大的误差,降低样本的代表性 等距抽样最适用于同质性较高的总体，当总体 内个体类别之间的数目悬殊过大时，样本的代表性 可能较差。在这种情况下应采用另一种分层抽样方 法。
直线等距抽样练习题:
某大学有12000名学生，欲了解 其生活态度，决定采用系统抽样的方法 从中抽查200名学生，用简单随机抽样 的方法抽出第一名学生序号为12，请计
算第十位，第十五位学生的序号是多少?
（二）循环等距抽样(k不为整数)
方法1. 1. 将总体N首尾相连， N K=——，取接近K的整数; 2. 随机起点r从1-N中随机抽取 n 方法2. 调整直线等距抽样 1. 将K的小数点后移，便为整数[K] 2. 确定整数的随机起点[r]，从10-[K]中选 3. 确定非整数的随机起点r，即将[r]的小数点移回来 4. 从r开始，每隔K各单位抽取一个单位 5. 再将所有抽取的号码的小数点略去 特点：所有单位有相同的中选概率1/K
第7章抽样
随机抽样技术的优缺点
(1) 优点 ①随机抽样是从总体中按照随机原则抽取一部分单位进行的 调查。 ②随机抽样技术能够计算调查结果的可靠程度。 (2) 不足 ① 对所有调查样本都给予平等看待，难以体现重点。 ② 抽样范围比较广，所需时间长，参加调查的人员和费用多。 ③ 需要具有一定专业技术的专业人员进行抽样和资料分析。 一般调查人员难以胜任。 ④抽样框难以构建。 ⑤比其他概率抽样精确度低，标准差较大。 30
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1.简单随机抽样 • 又称纯随机抽样，即对总体单位不进行任何分组 排列，仅按随机原则直接从总体中抽取样本，以 使总体中的每一个单位均有同等的被抽取的机会。
• 这是最基本，最简单的的机率抽样方法。它易于 理解，样本结果可以推断总体，大多数统计推论 方法都假定数据是由简单随机抽样法法获得的。
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1.简单随机抽样 • 每个单位被选取的机会是相同的。就好像把各个 单位的名字写在大小相同的纸上，放到一个箱子 中，由我们抽取，每个个案都有被抽到的可能， 而且机会相同。如平日常见的摸彩或摇奖，在数 学上则会利用随机数表来抽取样本。
第七章
抽样
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本章的学习目标 一、抽样的概念
二、抽样的基本过程
三、概率抽样
四、非概率抽样
五、样本量的确定
六、 PPS抽样简介
七、 KISH表的运用
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一、抽样的概念
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（一）什么是抽样？
• 抽样就在我们的日常生活中。抽血化验，尝试水 温，窥一斑而知全豹。
• 抽样，就是从研究总体中抽取一部分的过程。 • 抽样调查，就是从研究总体中抽取一部分代表加 以调查研究，然后用所得结果推论和说明总体的 特性。这也称为推论统计。
2.等距抽样
• 又称系统抽样或机械抽样。 • 具体做法： • 1）将总体的所有单位按一定顺序排列起来； • 2）计算抽样间隔R=N/n；
抽样调查基本原理与样本设计
抽样调查的类型概率抽样：依据概率论的基本原理，按照随机原则进行，避免抽样过程中的人为误差。
非概率抽样：依据研究者的主观意愿、判断、是否方便等抽取对象，误差较大，样本代表性无法保证。
简单随机抽样系统抽样概率抽样分层抽样整群抽样多阶段抽样抽样方法偶遇抽样非概率抽样判断抽样定额抽样滚雪球抽样非概率抽样方法1、偶遇抽样/方便抽样/自然抽样“碰到谁就选谁”。
这种抽样方式表面上看与简单随机抽样一样。
实则不然。
因为它不能保证总体中的每一个元素都有同样的被抽取机会。
那些最先碰到、最容易碰到、最方便碰到的对象具有比其他对象大得多的机会被抽中。
因此，不能用偶遇抽样得到的样本来推论总体。
在人大东门过街天桥上拦截过往人群而开展的各式调查，以及在当代商场拦截顾客而进行的有关化妆品、服装等各式商品的调查，都属于这样的抽样。
来自这种抽样的结果，当然，也不能用来推论“全国”、“北京市”，哪怕是“人大附近”的任何群体的情况。
有些话题因为比较敏感、涉及隐私等原因，很多人不愿意接受调查。
但总会有一些人比较“积极”，“志愿”配合，接受调查。
这种调查，也属于方便调查，其结果也不能用于推断总体。
这种抽样方式常常用来作为试验问卷的手段。
2、判断抽样/目标抽样/立意抽样/主观抽样研究者依据自己研究的目标和主观的分析来选择和确定研究对象的抽样方法。
这种抽样首先要确定抽样标准。
比如，为了体现某个群体的先进性，我们在调查时刻意去收集这个群体中那些特别先进的成员进行调查。
由于标准的确定带有较大的主观性，故，用这种方法得到结果与研究者的经验、对研究对象的熟悉程度等有较大关系。
所得结果不能用于推论总体。
我们过去十分熟悉的“典型调查”，实际上属于这种主观调查。
这种抽样方式可以用来作为试验问卷的手段；还常用来对总体中的次级集合进行比较研究：比如，要对“左派”和“右派”进行对比分析，可以选择一个被认为是“左派”的群体，和一个被认为是“右派”的群体，对该两群体的成员进行抽样调查。
第四章 抽样
（1）概率抽样：简单随机抽样、系统抽样、 分层抽样、整群抽样、多段抽样、PPS抽样、 户内抽样 （2）非概率抽样：偶遇抽样、判断抽样、 定额抽样、雪球抽样
二、概率抽样的原理与程序
（一）概率抽样的基本原理 1、总体的同质性与异质性 同质性：如果某个总体中的每一个成员在所有方 面都相同，那么，我们就说这个总体具有完全的 同质性。 否则，就存在不同程度的异质性。 同质性总体不需要抽样。 社会各种总体的异质性决定了严格的概率抽样的 必要性。
（二）系统抽样
3、系统抽样优缺点： <1>优点： ①易于实施，工作量少。 ②样本在总体中分布更为均匀，抽样误差 小于或至多等于简单随机抽样。
（二）系统抽样
<2>系统抽样缺点： ①系统抽样是以总体的随机排列为前提， 如果总体的排列出现有规律分布时，会使 系统抽样产生极大误差。 ②当总体内个体类别之间的数目悬殊过大 时，样本的代表性可能较差。 <3>适用范围：系统抽样最适用于同质性较 高的总体。
人们通常采用下列几组数字
有90％的样本统计值落在u〒1.65SE(样本 平均数的标准差)之间； 有95％的样本统计值落在u〒1.96SE之间； 有98％的样本统计值落在u〒2.33SE之间； 有99％的样本统计值落在u〒2.58SE之间。 其中，百分数表示置信水平，u〒1.65SE等 表示置信区间。
随机数表抽样举例
3、简单随机抽样方法
①当总体元素较少时：常用的办法类似于 抽签，即把总体中每一个单位都编号，将 这些号码写在一张张小纸条上，然后放入 一容器如纸盒、口袋中，搅拌均匀后，从 中任意抽取，直到抽够预定的样本数目。 这样，由抽中的号码所代表的元素组成就 是一个简单随机样本。
如何确定抽样方法与样本量
如何确定抽样方法与样本量在设计一个抽样调查时，我们通常需要做的工作是：定义总体及抽样单元、确定或构置抽样杠、选择样本量的大小、制定实施细节并实施。
在这本小册子中我们着重介绍一下定量研究的抽样和样本量这两个技术环节。
最基本的定量研究的抽样方法分为两类，一类为非概率抽样，一类为概率抽样。
一．非概率抽样非概率抽样是不能计算抽样误差的，因为它是靠调研者个人的判断来进行的抽样。
它包括偶遇抽样或者方便抽样、判断抽样、配额抽样、雪球抽样等。
偶遇抽样（方便抽样）常见的未经许可的街头随方或拦截式访问、邮寄式调查、杂志内问卷调查等都属于偶遇抽样的方式。
偶遇抽样是所有抽样技术中花费最小的（包括经费和时间）。
抽样单元是可以接近的、容易测量的、并且是合作的。
但尽管有许多优点，这种形式的抽样还是有严重的局限性。
许多可能的选择偏差都会存在，如被调查者的自我选择、抽样的主观性偏差等。
这种抽样不能代表总体的推断总体。
因此，当我们在进行街头访问或邮寄调查时，一定要谨慎对待调查结果。
判断抽样判思抽亲是基于调研者对总体的了解和经验，从总体中抽选“有代表性的”“曲型的”单位作为样本，例如从全体企业作为样本，来考察全体企业的经营状况。
如果判断准，这种方法有呆取得具有较好代表性的样本，但这种方法受主观因素影响较大。
配额抽样配额抽样是根据总体的结构特征来给调查员分派定额，以取得一个与总体结构特征大体相似的样本，例如根据人口的性别、年龄构成来给调查员规定不同性别、年龄的调查人数。
配额保证了在这些特征上样本的组成与总体的组成是一致的。
一旦配额分配好了，选择样本元素的自由度就很大了。
唯一的要求闵是所选取的元素要适合所控制的特性。
这种抽样方法的目的是使样本对总体具有更好的代表性，但仍不一定能保证样本就是有代表性的。
如果与问题相关联的某个特征是十分困难的。
另外，用这种方法进行选择严格控制调查员和调查过度程的条件下，可使配额抽样获得与某些概率抽样非常接近的结果。
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概率抽样和非概率抽样分析
概率抽样是指在概率论的框架下进行的抽样方法。
其基本思想是通过
将样本从总体中随机选择，使得样本具有代表性，从而能够通过对样本的
分析来推断总体的特征。
常见的概率抽样方法有简单随机抽样、分层抽样、整群抽样和多阶段抽样。
简单随机抽样是指从总体中随机选择样本，以确保每个个体被选中的
概率是相等的。
分层抽样是将总体分成若干层，再从各层中随机选择样本。
这样做可以使得总体中各个层的特征被充分反映在样本中。
整群抽样是将
总体划分成若干个不相交的群体，再从中选择一个或多个群体作为样本。
多阶段抽样是将总体分为若干个阶段，先在每个阶段中进行抽样，再在最
后一阶段中选择样本。
这样做可以减少抽样误差和成本。
相比之下，非概率抽样是指不以概率为基础进行的抽样方法。
其特点
是样本的选择不是随机的，而是基于研究者的主观判断。
非概率抽样包括
方便抽样、判断抽样、配额抽样和比率抽样等。
方便抽样是指根据研究者方便的原则选择样本。
这种抽样方法的优点
是简单方便，成本低廉。
但其缺点在于样本的代表性无法得到保证，可能
引入较大的抽样误差。
判断抽样是指根据研究者的主观判断选择样本。
这
种抽样方法的优点是可以根据研究者的需求选择样本，但其缺点在于容易
引入选择偏差，使得样本无法代表总体。
配额抽样是根据总体的特征设置
若干配额，再根据配额要求选择样本。
比率抽样是通过先对总体进行分层，然后在各层中根据总体比例选择样本。
概率抽样的优点在于样本的代表性好，能够较为准确地反映总体的特征。
而非概率抽样的优点在于操作简单，成本较低。
概率抽样的缺点在于
需要进行大量的计算和抽样过程，成本较高。
而非概率抽样的缺点在于样
本的代表性可能差，结果的可信度较低。
在实际应用中，概率抽样主要适用于需要对总体进行精确推断的情况，如调查研究、统计推断等。
而非概率抽样主要适用于需要快速获得数据的
情况，如市场调研、意见调查等。
综上所述，概率抽样和非概率抽样是统计学中常用的两种抽样方法。
概率抽样通过随机选择样本来保证样本的代表性，能够较为准确地推断总
体的特征。
非概率抽样则通过主观判断来选择样本，成本较低但样本的代
表性可能较差。
在实际应用中，应根据需求选择适当的抽样方法。