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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。
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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。
调查问卷抽样程序一、简介调查问卷抽样程序是一种用于实施问卷调查的工具，通过抽样的方式获取样本数据，从而进行统计分析和得出调查结论。
在社会科学研究、市场调研等领域，问卷调查是一种常用的数据收集方法，而抽样程序则可以帮助研究者有效地选择调查对象，确保样本具有代表性。
二、数据抽样方法1. 随机抽样随机抽样是一种基于概率的抽样方法，通过随机抽取调查对象，确保每个个体有相同的机会被选取，从而避免了主观偏见和样本选择偏差。
2. 分层抽样分层抽样是将总体按照某种特征分成若干层，然后随机抽取每一层的样本，以保证各个层次的代表性。
这种方法可以有效控制不同层次间的变异性，提高样本的精确度。
3. 整群抽样整群抽样是将总体划分成若干个互不重叠的群体，然后随机抽取其中的若干个群体作为样本，这种方法适用于群体性研究，可以降低调查成本。
三、调查问卷设计在进行抽样之前，调查问卷的设计是至关重要的，一个合理、清晰的问卷可以提高被调查者的回复率和数据的准确性。
在设计问卷时，应考虑以下几个方面：1.明确调查目的：确定调查的目的和研究问题，从而确定需要收集的数据内容。
2.问题设计：问题应具有针对性和清晰度，避免主观性和歧义性，在问题表达上要简单明了。
3.顺序布局：问卷问题的顺序应当合理，符合被调查者的逻辑思维习惯。
4.适当调查尺度：选择合适的调查尺度，比如单选题、多选题、量表题等。
5.多样化表达：在设计问卷时，应当运用多样的表达方式和技巧，吸引被调查者的注意力。
四、抽样程序实现调查问卷抽样程序的实现是通过计算机编程来实现的，通常包括以下几个步骤：1.数据输入：通过电子表格或特定软件导入调查问卷数据，包括被调查者的基本信息和答题情况。
2.样本选择：根据事先设定的抽样方法和抽样比例，选取符合要求的样本数据。
3.数据处理：对选取的样本数据进行清洗和分析，排除异常值和重复数据。
4.统计分析：通过统计方法对样本数据进行分析，得出调查结论和统计结论。
抽样方法有些抽样方法大全抽样方法是指从总体中选取一部分样本进行调查或研究的方法。
抽样方法的选择对于研究结果的可靠性和推广性有着重要的影响。
下面是一些常用的抽样方法：1. 简单随机抽样（Simple Random Sampling）：在总体中的每个个体具有相同的被选中的机会，通过随机抽取样本来代表总体。
2. 分层抽样（Stratified Sampling）：将总体分成若干层次，每一层次中的个体具有相似的特征，然后从每个层次中随机抽取样本。
3. 整群抽样（Cluster Sampling）：将总体划分为若干个群组，然后通过随机抽取部分群组来代表总体，然后在所选的群组中进行全面调查。
4. 系统抽样（Systematic Sampling）：根据固定的抽样间隔，从总体中随机选择一个起始点，然后按照固定的间隔依次选取样本。
5. 多阶段抽样（Multistage Sampling）：将总体分层和分群组，然后通过多个抽样阶段来实现抽样，通常用于大规模调查。
6. 比率抽样（Ratio Sampling）：根据总体中的其中一特征的比例，确定样本的大小。
例如，如果总体中男性比例是60%，则样本中男性比例也应该是60%。
7. 效应抽样（Convenience Sampling）：根据研究者的方便或可获得性，选择样本。
这种方法容易产生偏差，结果可能无法推广到整个总体。
8. 整齐抽样（Quota Sampling）：根据总体中一些特征的比例，确定样本的大小。
例如，如果总体中男性比例是60%，则样本中男性数量也应该是60%。
9. 小组抽样（Snowball Sampling）：从已经选择的样本中获取参与者的指引，逐渐扩大样本规模，并在招募新样本时依靠参与者的推荐。
10. 专家抽样（Expert Sampling）：指选择一些具有特定知识、经验或技能的专家作为样本，以获取专业领域的意见或建议。
以上是一些常用的抽样方法，每种方法都有其适用的场景和限制，研究者需要根据研究目的、总体特征、样本大小和可行性等因素综合考虑选择最合适的抽样方法。
统计与概率中的抽样与调查方法在我们的日常生活和各种研究领域中，统计与概率起着至关重要的作用。
而抽样与调查方法则是获取准确数据和信息的关键手段。
通过合理的抽样和有效的调查，我们能够对总体情况进行推断和分析，为决策提供有力的支持。
抽样，简单来说，就是从总体中选取一部分个体进行观察和研究。
为什么我们不直接研究总体，而要进行抽样呢？这主要是因为总体往往规模巨大，要对其全部进行研究既不现实也不经济。
抽样的目的就是通过对样本的研究来估计和推断总体的特征。
常见的抽样方法有很多种，比如简单随机抽样。
想象一下，我们把总体中的每个个体都编上号，然后通过随机数表或者随机数生成器来抽取一定数量的个体作为样本。
这种方法的优点是简单直接，每个个体被抽中的概率相等，能够很好地代表总体的情况。
但在实际操作中，如果总体数量很大，编号可能会比较麻烦。
分层抽样则是另一种常用的方法。
我们先将总体按照某些特征分成不同的层次，比如按照年龄、性别、地域等，然后从每个层次中独立地进行抽样。
这样可以保证样本在各个层次上都有较好的代表性，特别适用于总体内部差异较大的情况。
还有系统抽样，它是先将总体中的个体按照一定的顺序排列，然后按照固定的间隔抽取样本。
这种方法操作相对简便，但要注意总体的排列是否存在周期性，以免影响抽样的随机性。
除了抽样方法，调查方法也多种多样。
问卷调查是大家比较熟悉的一种。
设计一份好的问卷可是一门学问，问题要清晰明确、避免歧义，选项要全面合理，还要考虑被调查者的回答意愿和能力。
而且，问卷的发放方式也很重要，线上问卷方便快捷但可能存在样本偏差，线下问卷则能更好地控制样本的随机性，但成本相对较高。
访谈调查则能够更深入地了解被调查者的想法和情况。
通过面对面的交流或者电话访谈，调查者可以及时追问和解释，获取更丰富和准确的信息。
不过，访谈调查需要耗费较多的时间和人力，而且调查者的主观因素可能会对结果产生一定的影响。
观察法也是一种常见的调查手段，比如观察消费者在超市中的购物行为、学生在课堂上的表现等。
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。
直接抽选法：即直接从调查对象中随机抽取一个样本。
但这种方法有难以完全遵循随机的缺点，因为在抽选的过程中往往受到主观判断的影响，所以采取这种方法时避免主观判断的影响是关键。
在正式调查中，很少采用直接抽选法。
抽签法：先将研究总体中的每一个单位统一编号，使每一个单位都有一个号，然后将每一个号作成一个卡号并且混合均匀，最后从中随机抽取卡片，直到抽到额定的数目为止。
这种方法在一般日常生活中用得比较多。
随机数字表法：其具体步骤如下是先取得一份总体所有元素的名单，将总体中所有元素一一按顺序编号，根据总体规模是几位数来确定从随机数表中选几位数码；然后以总体的规模为标准，对随机数表中的数码逐一进行衡量并决定取舍；根据样本规模的要求选择出足够的数码个数；依据从随机数表中选出的数码，到抽样框中去找出它所对应的元素。
简单随机抽样的优点：在抽样过程中完全排除了主观因素的干扰，而且简单、易行，只要有总体各单位名单就可以进行。
缺点：只适用于总体单位数量不多的调查对象，如果总体单位数量很大，编制抽样框的工作就十分复杂；样本代表性较差，抽样误差大；抽取的样本可能比较分散或者过分集中系统抽样又称等距抽样或机械抽样。
它是把总体的单位进行编号排序后，再计算出某种间隔，然后按这一固定的间隔抽取个体的号码来组成样本的方法。
系统抽样的具体步骤是：（1）将总体的所有个体前后排列起来。
（2）计算抽样距离。
抽样距离是由总体大小和样本大小决定的，假设总体所含个体数为N，样本所含个体数为n，则抽样距离应为K=N/n。
（3）在头K个个体中，用完全随机的方式抽取一个个体，设其所在位置的序号是k。
（4）自k开始，每隔K个个体抽取一个个体，即陆续抽取的个体所在位置序号为k，k+K，k+2K，直到k+（n-1）K。
优点：系统抽样不需多次使用随机数字表抽取个体，而只需按间隔等距抽样即可。
系统抽样的另一个优点是样本在总体中的分布更均匀，故而抽样误差小于或至多等于简单随机抽样，即较其更准确。
抽样调查的组织方式有哪些篇一：抽样的组织形式抽样的组织形式为了保证从抽样结果能比较正确的推断出总体的数量特征，抽样时需要尽量遵守随机性原则。
但是，在实践中由于具体条件的影响尤其是总体分布特征等因素的限制，要完全保证随机性原则是很困难的。
因此，在抽样的时候必须根据所研究总体的特征和研究目的的要求，对抽样的程序和方法进行周密的设计和安排，这就称为抽样设计或抽样的组织形式。
常用的组织形式有简单随机抽样、类型抽样、等距抽样、整群抽样、多阶段抽样等。
一、简单随机抽样(一) 简单随机抽样的含义简单随机抽样又称纯随机抽样，不对总体做任何加工整理，按随机原则直接从总体中抽取调查单位的一种抽样调查方式。
简单随机抽样是最常用的一种抽样方式，但它必须满足两个条件：一是代表性，即要求样本分部与总体分布相同；而是独立性，即要求样本各单位相互独立。
简单随机抽样操作简单，易于掌握。
当总体单位数较少且标志变异程度不大时，或具有某种特征的单位均匀的分布在总体各部分时，可以采用这种组织形式；当总体标志变异程度较大时，这种方法所抽取的样本可能缺乏代表性，抽样误差就会较大。
(二) 简单随机抽样的方法1、直接抽取法就是直接从调查对象中随即抽选。
例如：从水池中直接抽选一定数量的水进行化验；从仓库的不同位置抽取一定数量的产品样本进行检验等。
2、抽签法首先将总体单位按自然数的顺序编号为1.2.3……N，即总体共有几个总体单位就编几个标签。
然后将这些标签摇匀，根据需要按重复抽样和不重复抽样的方法，从中随即抽取n 个标签作为样本单位进行研究。
3、随机数字表法这种方法首先要对总体各单位进行编号，然后在随机数字表中任选一个数字开始向任何方向数，遇到属于总体单位编号范围内的数字号码就确定为样本单位，一直到抽够预定的单位数为止。
若是不重复抽样，则碰上重复的数字就舍去，并继续往下数。
举例：二、类型抽样(一) 类型抽样的含义类型抽样又叫分层抽样或分类抽样。
是先将总体单位按一定的标志分组，然后在各组中随机抽取样本的抽样组织方式。
