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统计调查中的抽样调查概念特点及分类方法

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抽样检验和抽样分布

抽样检验和抽样分布

占总体单位数N的比例，即：
n n n n 1 2 3 K n
N1 N2 N3
NN K
各类型组应抽取的样本单位数为：
N n
in
n N i N i N
样本比率抽样样本容量：按前面指定的比
例(n/N)从每组的Ni单位中抽取ni个单位 即构成一个抽样总体,其样本容量为:
K
n= n1+ n2+ n3+…+ nk= ni i 1
数μ；
3、样本平均数 x 分布的均方差 x 等于：
当为有限总体无放回抽样时，其样本均值 标准差为：
N
N x
N
N
p
1
p
如果总体为无限总体的或抽取是有放回的
，其样本均值标准差为：
x
N
（二）非正态总体样本平均数 x 的分布及
性质？
1、中心极限定理可以解决上述问题：
一个具有任意函数形式的总体，其样
2、抽样误差：是指由于随机抽样的偶然因 素使样本各单位的结构不足以代表总体 各单位的结构，而引起抽样指标和全及 指标之间的绝对离差。不包含登记性误 差和不遵守随机原则造成的偏差。
影响抽样误差的因素有：总体各单位标 志值的差异程度；样本的单位数；抽样 的方法;抽样调查的组织形式。
第二节 随机抽样设计
样本容量足够大（n=50），据中心极限
定理，x 近似服从正态分布。
（1）
3160
x
800 113.14
x
N
50
x
P x3000 P
x
3000
3160
/ n
113.14
Pz 1.41 0.9207
同理处理（2）和（3）

统计学抽样与抽样分布

统计学抽样与抽样分布
查费用
3. 需要包含所有低阶段抽样单位的抽样框；同时由于
实行了再抽样，使调查单位在更广泛的范围内展开
4. 在大规模的抽样调查中，经常被采用的方法
概率抽样（小结）
非概率抽样
n也叫非随机抽样，是指从研究目的出发，根据调查者的 经验或判断，从总体中有意识地抽取若干单位构成样本。
n重点调查、典型调查、配额抽样（是按照一定标准或一 定条件分配样本单位数量，然后由调查者在规定的数额内 主观地抽取样本）、方便抽样（指调查者按其方便任意选 取样本。如商场柜台售货员拿着厂家的调查表对顾客的调 查）等就属于非随机抽样。
样本分量：其中每一个Xi是一个随机变量，称为样本 分量。
样本观察值：一次抽样中所观察到的样本数据x1、x2、 x3称为样本观察值。 对于某一既定的总体，由于抽样的方式方法不同，样 本容量也可大可小，因而，样本是不确定的、而是可5
一、 几个概念
（二）样本总体与样本指标
样本指标（统计量）。在抽样估计中，用来反 映样本总体数量特征的指标称为样本指标，也 称为样本统计量或估计量，是根据样本资料计 算的、用以估计或推断相应总体指标的综合指 标。
3
总体和参数（续）
通常所要估计的总体指标有
X
NX
一、 几个概念
（二）样本总体与样本指标
样本总体。简称样本（Sample），它是按照随机原则， 从总体中抽取的部分总体单位的集合体 。
样本容量：样本中所包含的个体的数量，一般用n表示。 在实际工作中，人们通常把n≥30的样本称为大样本， 而把n<30的样本称为小样本。
（二）抽样平均误差（抽样标准误）
抽样平均误差是反映抽样误差一般水平的指标（因为 抽样误差是一个随机变量，它的数值随着可能抽取的 样本不同而或大或小，为了总的衡量样本代表性的高 低，就需要计算抽样误差的一般水平）。通常用样本 估计量的标准差来反映所有可能样本估计值与其中心 值的平均离散程度。

抽样理论及其在统计学中的应用

抽样理论及其在统计学中的应用

抽样理论及其在统计学中的应用统计学是一门利用数学方法研究群体现象的学科。

为了更好地研究群体现象，我们需要对群体进行抽样调查。

抽样理论是判断整个群体特征的基础，也是实现精确统计的重要手段之一。

本文将介绍抽样理论的定义、分类、适用范围，以及在统计学中的应用。

一、抽样理论的定义和分类抽样理论是一种通过取样调查的结果来推断总体情况的方法。

简单来说，就是采用部分代表整体的方法，对群体的特征进行研究。

在抽样调查中，样本要求代表总体，这就需要抽样时采用一定的方法来避免样本偏差，以便保证群体的特征可以被准确地反映出来。

抽样理论可以根据抽样方法的不同，分为概率抽样和非概率抽样两种。

其中，概率抽样是指每个单位有等概率被选中的抽样方法，包括简单随机抽样、系统抽样、分层抽样和整群抽样等。

非概率抽样则是指在抽样时每个单位被选中的概率不等的抽样方法，包括方便抽样、判断抽样和双重抽样等。

根据样本集合的大小和形成方式，抽样调查可分为全面调查、定额调查和随机调查。

其中，全面调查指对调查对象全部进行调查；定额调查是在总体大小不明确的情况下，按照一定比例对总体进行抽样调查；随机调查则是指以随机的方法，对总体中的一部分进行抽样调查。

二、抽样理论的适用范围抽样理论适用于群体现象的调查与研究。

不管是经济、政治、社会、文化等各个领域，都需要运用抽样方法进行调查。

比如市场调查，为了了解顾客的需求，企业就需要对顾客进行抽样调查。

在政府决策中，也需要对社会进行抽样调查，以了解社会各个方面的情况，为政府决策提供依据。

抽样理论是群体调查的基础，只有保证了样本的代表性和准确性，才能得出让人信服的结果。

三、抽样理论在统计学中的应用抽样理论在统计学中有着非常重要的应用。

首先在数据分析中，样本的取得对分析结果至关重要。

随机抽样可以在保证样本的代表性的同时，避免人为因素对样本的影响，保证数据的可比性和可靠性。

其次，在假设检验和置信判断等方面，抽样理论也被广泛应用。

统计调查方法与抽样调查技术介绍-新进公务员

统计调查方法与抽样调查技术介绍-新进公务员
一种是一般的典型调查，即对个别典型单位的调查研 究。在这种典型调查中，只需在总体中选出少数几个典型 单位，通过对这几个典型单位的调查研究，用以说明事物 的一般情况或事物发展的一般规律。
第二种是具有统计特征的划类选点典型调查，即将调 查总体划分为若干个类，再从每类中选择若干个典型进行 调查，以说明各类的情况。如2011年开展的《未成年人思 想道德情况调查》时，就分别选择了若干高中、初中、职 业技术学校、小学，开展相关调查。
例如：在取得总体单位的名单或名册后，先给每个单 位编上一个号码，然后使用随机数表，查出所需抽选的调 查样本，或将总体各单位的号码或名称，逐个写在纸条或 卡片上，再在全部纸条或卡片中随机抽选出所需调查的样 本。
4、普查的优缺点
（1）优点：收集的信息资料比较全面、系统、准确 可靠；
（2）不足：涉及面广、工作量大、时间较长，而且 需要大量的人力和物力、组织工作较为繁重。
（三）重点调查
1、重点调查的概念
重点调查是一种非全面调查，它是在调查对象中，选 择一部分重点单位作为样本进行调查。所选择的重点单位 虽然只是全部单位中的一小部分，但它们在所调查的某一 主要标志总量方面在总体中占绝大比重。
3、重点调查的特点
重点调查的主要特点是：投入少、调查速度快、所反 映的主要情况或基本趋势比较准确。
（四）典型调查 1、典型调查的概念 典型调查也是一种非全面调查，它是从众多的调查研
究对象中，有意识地选择若干个具有代表性的典型单位进 行深入、周密、系统地调查研究。
进行典型调查的主要目的不在于取得社会经济现象的 总体数值，而在于了解与有关数字相关的生动具体情况。
5、置信度：置信度也称为可靠度，或置信水平、置信系数，即在对总体 参数作出估计时，由于样本的随机性，其结论总是不确定的。因此，采用一 种概率的陈述方法，也就是数理统计中的区间估计法，即估计值与总体参数 在一定允许的误差范围以内，其相应的概率有多大，这个相应的概、样本：样本是总体的一部分，它是由从总体中按一定程序抽 选出来的那部分总体单位所作成的集合。

《统计学》第9章 抽样与抽样分布

《统计学》第9章 抽样与抽样分布

二、抽样中的基本概念
⚫ 样本比例（成数）
p = n1 ，q = n0 = 1− p
n
n
⚫ 样本是非标志的标准差
(n = n0 + n1)
sp =
n p (1− p) =
n −1
n pq n −1
⚫ 样本是非标志的方差
s
2 p
=
n n −1
p(1 −
p)
=
n n −1
pq
第一节 抽样和抽样方法
三、抽样方法
三、抽样方法
⚫ 多阶段抽样
⚫ 在实践中总体所包括的单位数很多，分布很广，通过一次 抽样就选出有代表性的样本是很困难的。此时可将整个抽 样过程分为几个阶段，然后逐阶段进行抽样，最终得到所 需要的有代表性的样本。
第一节 抽样和抽样方法
三、抽样方法
⚫ 多阶段抽样
⚫ 阶段数不宜过多，一般采用两个、三个阶段，至多四个阶 段为宜，否则，手续繁琐，效果也不一定好。
第一节 抽样和抽样方法
二、抽样中的基本概念
⚫ 总体参数
⚫ 总体参数是根据总体各单位的标志值或特征计算的、反 映总体某一属性的综合指标。
⚫ 总体参数是唯一的、确定的常数，但一般情况下又是未 知的。
⚫ 常用的总体参数有 ⚫ 总体均值 ⚫ 总体标准差、总体方差 ⚫ 总体比例（成数）
第一节 抽样和抽样方法
⚫ 样本标准差
s =
1 n −1
n i =1
(xi
−
x )2，或s
=
1
m
m
(xi − x )2 fi
fi −1 i=1
i =1
⚫ 样本方差
( ) ( ) s2 = 1 n n −1 i=1

抽样技术

抽样技术

配额抽样
1.
2.
3.
先将体中的所有单位按一定的标志(变量 先将体中的所有单位按一定的标志 变量) 变量 分为若干类， 分为若干类，然后在每个类中采用方便抽 样或判断抽样的方式选取样本单位 操作简单， 操作简单，可以保证总体中不同类别的单 位都能包括在所抽的样本之中， 位都能包括在所抽的样本之中，使得样本 的结构和总体的结构类似 抽取具体样本单位时，不是依据随机原则， 抽取具体样本单位时，不是依据随机原则， 属于非概率抽样第八章Fra bibliotek抽样技术
第一节
抽样调查的一般理论
一、抽样调查的含义及其特点
（一）抽样调查的概念 抽样调查也称为抽查，是指按照一定的程序， 抽样调查也称为抽查，是指按照一定的程序， 从调查总体中抽选出一部分单位作为样本， 从调查总体中抽选出一部分单位作为样本， 对样本进行调查或观察， 对样本进行调查或观察，并根据样本统计量 估计总体参数的一种专门性的活动。 估计总体参数的一种专门性的活动。
第 二 节 抽样技术的类别及其特点
一、抽样技术的类别
随机抽样 非随机抽样
概率抽样
(probability sampling)
1. 2.
也称随机抽样 特点
按一定的概率以随机原则抽取样本
抽取样本时使每个单位都有一定的机 会被抽中
每个单位被抽中的概率是已知的， 每个单位被抽中的概率是已知的， 或是可以计算出来的 当用样本对总体目标量进行估计时， 当用样本对总体目标量进行估计时， 要考虑到每个样本单位被抽中的概 率
如果各层面样本大小与其在总体中的大 小成比例， 小成比例，则将此称为成比例分层抽样设 对此不必使用加权公式， 计，对此不必使用加权公式，因为每层面 的权数正好与其样本大小相匹配。 的权数正好与其样本大小相匹配。 但是对于不成比例分层抽样，因每层 大小与其占总体相应比例无关， 大小与其占总体相应比例无关，故要使用 加权公式。 加权公式。

统计学中的抽样调查与数据分析的方法与步骤

统计学中的抽样调查与数据分析的方法与步骤

数据标准化与归一化
为了消除量纲影响，对数据进行标准化或归 一化处理。
数据可视化原理及常用工具介绍
数据可视化原理
通过图形化手段展示数据，帮助用户 更直观地理解数据分布、趋势和关联 关系。
常用工具介绍
Excel、Tableau、PowerBI等，这些 工具提供了丰富的图表类型和可视化 效果，方便用户进行数据分析和展示 。
对未来学习的展望与计划
如深入学习更多高级统计方法、提升数据可视化技能等。
行业发展趋势预测
大数据与人工智能的融合
利用大数据技术进行抽样调查，提高样本代表性和数据分析准确性 ；结合人工智能技术，实现自动化、智能化的数据分析。
跨学科领域的交叉应用
统计学在医学、经济学、社会学等领域的广泛应用，推动跨学科领 域的数据分析与决策支持。
将多个评估指标综合起来，构建 综合评估模型，对抽样调查结果 进行全面、客观的评价。
针对性改进建议提
1 2
针对数据质量问题提出改进建议
如加强数据收集、整理、审核等环节的质量控制 ，提高数据准确性和完整性。
针对评估结果提出改进建议
如优化抽样方案、调整样本结构、改进调查方法 等，提高抽样调查的代表性和可信度。
简单随机抽样
适用于总体容量较小、个体差 异不大的情况，通过随机方式
抽取样本。
分层抽样
将总体划分为若干层，每层内 个体具有相似特征，从每层中 随机抽取样本。
系统抽样
按照某种规则或系统方法，在 总体中每隔一定距离或时间抽 取一个样本。
整群抽样
将总体划分为若干群，以群为 单位进行随机抽取，群内所有
个体均作为样本。
经验法则
根据以往的经验和实践来确定样本容量的 大小，如某些行业或领域可能有自己的经 验法则或惯例。

统计学课件第六章抽样调查PPT课件

统计学课件第六章抽样调查PPT课件

特点
每个样本被选中的机会都 相等，样本的代表性相对 较好。
分层抽样
定义
先将总体按一定标准分成 若干层次或群，然后从各 层或群中按随机原则抽取 样本。
方法
分类抽样、比例抽样、类 型抽样。
特点
能够提高样本的代表性， 降低误差，减少资源浪费。
系统抽样
定义
先将总体中的所有个体按某种顺序排列，然后按 照固定的间隔或系统选取样本。
改进抽样方法
采用更科学的抽样方法和技术，如分层抽样、系统抽样等，以提 高样本的代表性。
提高样本代表性
在抽样过程中尽量减少非随机误差，如无回答、不完整数据等， 以提高样本对总体的代表性。
05 抽样调查的组织与实施
抽样调查的设计
确定调查目的
明确调查的目标和意图，为后 续的抽样设计提供指导。
确定调查对象
合理安排问题的顺序、布局和格式，以提高 问卷的易用性和回答率。
确定调查方式
选择合适的调查方式，如自填式、面访式等， 并确定数据收集的途径。
测试与修正
对问卷进行测试和修正，确保问卷的准确性 和可靠性。
调查的实施与质量控制
培训调查员
对调查员进行培训，确保他们了解调 查目的、问卷内容、调查方法等。
现场实施
将总体分成若干个群集或组，然后从每个 群集或组中抽取一定数量的样本，也称为 簇抽样或组抽样。
抽样调查的应用场景
01
02
03
04
市场调查
通过对目标市场的部分消费者 进行调查，了解市场需求、消 费者行为和产品反馈等信息。
社会调查
通过对一定范围内的社会成员 进行调查，了解社会现象、人 口状况和社会问题等信息。
统计学课件第六章抽样调查ppt课 件

2012年统计学第8章抽样调查理论与方法

2012年统计学第8章抽样调查理论与方法

8-26
一、估计总体均值时样本容量的确定
重复抽样时
1. 估计总体均值时样本容量n为 允许误差
n x
(z 2 )2 2
2
x
其中： x
z 2
n
2. 可见，样本容量
✓ 与总体方差成正比 ✓ 与允许误差成反比 ✓ 与置信度成正比
《统计学》第8章抽样调查理论与方法
8-27
不重复抽样时：
n x
NZ2 / 2 2
X
1 N
N i 1
Xi
N
X Xi N X
i 1
总体比例 总体方差 标准差
P N1 ,Q N0 N N1 1 P N NN
2
1 N
N
(Xi X )2
i 1
1 N
N
( Xi X )2
i 1
《统计学》第8章抽样调查理论与方法
8-9
统计量：是根据样本的n个单元的变量值计 算出来一个量，也叫估计量
解：Q N 15000 n 150
p 147 98% 150
p
p(1 p) n
0.98 (1 0.98) 1.14% 150
若按不重复抽样方式：
p
p(1 p) (1 n ) 0.98 (1 0.98) (1 150 ) 1.1374%
n
N
150
15000
《统计学》第8章抽样调查理论与方法
8-24
8.5.1影响样本容量确定的主要因素
总体被研究标志的变异程度 调查者对推断精确度的要求 抽样调查的方式和方法 人力、物力和财力的允许条件
《统计学》第8章抽样调查理论与方法
8-25
8.5.2 样本容量的确定
一、估计总体均值时样本容量的确定 二、估计总体比率时样本容量的确定

5.抽样调查

5.抽样调查

1
1.5 2 2.5 3
1.5
2 2.5 3 3.5
2
2.5 3 3.5 4
2.5
3 3.5 4 4.5
3
3.5 4 4.5 5
3.5
4 4.5 5 5.5
6点
3.5
4
4.5
5
5.5
6
5.2 抽样原理
• 样本均值的分布可整理为表
Y
P
1
1/36
1.5
2/36
2
3/36
2.5
4/36
3
5/36
3.5
6/36
5.2 抽样原理
–抽样误差的估算 假设用来 ^ 表示通过样本获得的对总体某个参数 的估 计，定义抽样误差为样本估计量 与总体参数 之间差异平 ^ 方的平均数，即 MSE（mean square error） =
( ) E ( ) 2
^ ^
其中E表示数学期望，即对所有可能情况求平均。在上面 ^ 的例子中， 表示总体平均数， 表示样本平均数 如上例，其抽样误差为：
5.1 抽样调查的概念及特点
• （5）单位
–抽样调查要通过对样本单位的观察或调查来取得有关 数据或记录有关特征，这些单位称之为调查单位。与 此同时，还有据以作为抽样之用的中介单位，称为抽 样单位 –抽样单位与调查单位可以统一，也可能一个抽样单位 包含多个调查单位，也可能一个调查单位可能包含多 个抽样单位 –单位可以是自然形成的，也可以是人为规定的。但单 位之间必须互不重选且能合成总体，尤其是在人为规 定单位或对基本单位进行组合时，更要注意这一点

2
总体
样本
单位数（单元） N n –样本指标是根据样本各单位标志值计算。常用样本指标有：

第一节 抽样调查的基本概念

第一节 抽样调查的基本概念

第一节抽样调查的基本概念一、抽样调查的概念与特点抽样调查，它是按照一定程序，从所研究对象的全体（总体）中抽取一部分（样本）进行调查或观察，并在一定的条件下，运用数理统计的原理和方法，对总体的数量特征进行估计和推断。

抽样方法可分为随机抽样（也称概率抽样）和非随机抽样（非概率抽样）两大类。

随机抽样是指按照概率原则，从总体中抽取一定数目的单位作为样本进行观察，随机抽样使总体中每个单位都有一定的概率被选入样本，从而使根据样本所做出的结论对总体具有充分的代表性。

非随机抽样是从方便出发或根据研究者主观的判断来抽取样本。

非随机抽样简单易行，尤其适用于做探索性研究。

与全面调查相比，抽样调查具有以下三个显著特点：1、经济。

2、高效。

3、准确。

二、抽样调查的作用1、对一些不可能或不必要进行全面调查的社会经济现象，可用抽样调查方式解决。

2、在经费、人力，物力和时间有限的情况下，采用抽样调查方式，可节省开支，争取时效，用比较少的人力、物力和时间，达到满意的调查效果。

3、抽样调查可对同一现象在不同时间进行连续不断的调查，可随时了解现象发展变化状况。

4、运用抽样调查对全面调查进行验证。

5、抽样调查还可运用于企业管理，尤其是产品质量管理，能更好地使企业为生产和市场服务。

三、常用术语1、总体和样本总体是指所要调查对象的全体。

样本是总体的一部分，它由从总体中按一定程序抽得的那部分个体或抽样单元组成。

2、总体指标和样本指标。

总体指标是根据总体各单位标志值计算，常用的总体指标有：总体平均数、总体比例、总体方差。

样本指标是根据样本各单位标志值计算。

常用的样本指标有样本平均数、样本比例户、样本方差。

3、重复抽样和不重复抽样。

从总体中具体抽取抽样单位的方法有两种：即重复抽样和不重复抽样。

●重复抽样又称有放回抽样，是一种在总体中允许重复抽取样本单位的抽选方法，即从总体中随机抽出一个样本单位后，将它再放回去，使它仍有被选取的机会，在抽样过程中总体单位数始终相同。

抽样调查法概念

抽样调查法概念

抽样调查法概念1抽样调查法的基本知识1．概念：它是按照一定方式，从调查总体中抽取部分样本进行调查，用所得的结果说明总体情况的调查方法，为抽样调查提供了科学的依据。

2．抽样调查的特点（1）从经济上说，抽样调查节约人力、物力和财力（2）抽样调查更节省时间，具有较强的时效性（3）抽样调查具有较强的准确性（4）通过抽样调查，可使资料搜集的深度和广度都大大提高。

它也存在局限性，在一定程度上难以满足对市场经济活动分析的需要，此外，当抽样数目不足时，将会影响调查结果的准确性。

3．抽样调查的适用范围（1）对一些不可能或不必要进行全面调查的社会经济现象，最宜用抽样方式解决。

举例：对有破坏性或损耗性质的商品质量检验；对一些具有无限总体的调查（如对森林木材积蓄量的调查）等。

（2）在经费、人力、物力和时间有限的情况下，采用抽样调查方法可节省费用，争取时效，用较少的人力物力和时间达到满意的调查效果。

（3）运用抽样调查对全面调查进行验证。

举例：工业普查，前后需要几年的时间才能完成，为了节省时间和费用，常用抽样调查进行检查和验证。

（4）对某种总体的假设进行检验，判断这种假设的真伪，以决定行为的取舍时，也经常用抽样调查来测定。

5．2抽样技术的分类及选择（一）抽样技术的分类：抽样调查分为随机抽样和非随机抽样两类。

1．随机抽样是按照随机原则抽取样本，排除主观因素的影响，使每一个单位都有同等的可能性被抽到。

遵守随机原则，一方面可使抽取的部分单位的分布情况（如不同年龄、文化程度人员的比例等）有较大的可能性接近总体的分情况，从而使根据样本所做出的结论对总体研究具有充分的代表性；另一方面，遵循随机原则，可有助于调查人员准确地计算抽样误差，并有效的加以控制，从而提高调查的精度。

2．非随机抽样不遵循随机原则，它是从方便出发或根据主观的选择来抽取样本。

非随机抽样无法估计和控制抽样误差，无法用样本的定量资料，采用统计方法来推断总体，但非随机抽样简单易行，尤其适用于做探测性研究。

抽样调查的概念以及特点

抽样调查的概念以及特点

抽样调查的概念以及特点一、抽样调查的概念和程序抽样调查的概念：抽样调查：就是从调查对象的总体中抽取一部分单位作为样本，并以对样本进行调查的结果来推断总体的方法。

总体：是指所要调查研究对象的全部单位。

如，要研究北京市居民户的生活质量，那么北京市所有的居民就是此次调查的总体。

抽样：从总体中选取一部分的方法代表的过程就是抽样；抽样框：编制抽样单位的目录，成为抽样框。

抽样框的范围与被调查总体的范围一致。

抽样框可分为1、名单抽样框2、区域抽样框3、时间标抽样框样本：是指从总体中抽取出来进行调查的一部分单位。

总体是所要研究的对象，样本是所要观察的对象。

样本的大小，即样本单位数，称为样本容量，用n表示。

抽样调查的主要特点：（1）它的调查对象只是作为样本的一部分单位,而不是全部单位，也不是个别或少数单位；（2）调查样本一般按照随机原则抽取,而不由调查者主观确定；（3）调查目的不是说明样本本身，而是从数量上推断总体、说明总体；（4）随机抽样的误差是可以计算的，误差范围是可以控制的。

抽样的一般程序：（1）设计抽样方案（2）界定调查总体（3）选择抽样方法（4）编制抽样框（5）抽取调查样本1 / 6（6）评估样本质量二、非随机抽样的具体方法非随机抽样概念：非随机抽样又称非概率抽样，就是调查者根据自己的方便或主观判断抽取样本的方法。

常见的方法有：1）任意抽样，也称方便抽样、便利抽样、偶遇抽样。

从便利的目的出发，依靠现成的研究对象获取样本就是按调查者的方便任意抽样。

如在街头、路口、商场等，随便选择某些行人、顾客等作为抽样对象进行访问调查。

2）判断抽样，又称立意抽样，就是依据调查者的主观判断来选择样本。

样本个体的选择不是根据某一概率，而是依据研究者或调查人员的判断3）配额抽样，也称定额抽样，就是根据统计报表等已知情况，按照一定标准和比例分配样本数额，然后由调查者在各个组成部分内根据配额的多少采用偶遇抽样或判断抽样方法抽取样本。

统计基础知识与统计实务(三)

统计基础知识与统计实务(三)

n 1 = 80
n1 80 = = 20 % 则：样本成数 p = n 400
µp =
p (1 − p ) = n
0.2 × 0.8 = 0.02 400
即：根据样本资料推断全部学生中戴眼镜的学生所占 的比重时，推断的平均误差为2%。
例7-3： ：
一批食品罐头共60000桶，随机抽查300桶，发现有6桶不合格， 求合格品率的抽样平均误差？
非概 率抽 样调 查
概率 抽样 调查
1
2 5 8
4 3 抽样组织方式 6 7
系统随即抽样 分层随机抽样
1 1
4 5 4
1
1 整群随机抽样
多阶抽样
6
1
与大小成比例抽样
系统随机抽样
分层随机抽样
整群随机抽样
多阶抽样
1、某小区4000户居民从1-4000编号，在1-100中随机抽取1个号码3， 某小区4000户居民从1 4000编号， 4000户居民从 编号 100中随机抽取1个号码3 中随机抽取 103、203…3903构成抽样调查样本 则3、103、203…3903构成抽样调查样本 系统随机抽样 2、为了解某地区职工家庭状况，将职工家庭按居委会分组，并以居 为了解某地区职工家庭状况，将职工家庭按居委会分组， 委会为单位进行简单随机抽样， 委会为单位进行简单随机抽样，在对抽中的居委会所辖每户职工 家庭进行调查 整群随机抽样 3、对农作物单位面积产量调查，按平原、丘陵、山区分组来抽选样 对农作物单位面积产量调查，按平原、丘陵、 本单位 分层随机抽样
总体成数的区间估计 表 达 式
p − ∆p ≤ P ≤ p + ∆p
§7.5 样本单位数的确定
一、影响样本单位数的因素 ①抽样推断的可靠程度 ②总体标志的变异程度 ③极限误差的大小 ④抽样方法与组织方式的不同 ⑤人力、物力和财力的可能条件

工作抽样方法概论

工作抽样方法概论

工作抽样方法概论工作抽样是统计学中的一个重要概念，它是通过从总体中选取一部分样本来对总体进行估计或推断的一种方法。

工作抽样方法的选择和使用对于统计研究的准确性和可靠性具有重要意义。

本文将介绍工作抽样方法的概论，包括定义、分类、实施步骤和应用领域等方面。

一、定义工作抽样（sampling）是通过从总体中选取一部分样本来对总体进行估计或推断的一种统计方法。

它是一种对人口数据进行现实调查的一种方法，通过采用某些方法，从全部人群或部分人群的数据中选取一个相对较少的个体作为样本，然后通过统计分析得到结论，进而对整个人群进行推断。

二、分类工作抽样方法根据抽样过程中是否要求样本具有代表性，可以分为非概率抽样和概率抽样两种。

1. 非概率抽样非概率抽样是指在抽样过程中，样本的选择没有严格按照概率的方式进行。

常见的非概率抽样方法有便利抽样、判断抽样和配额抽样等。

- 便利抽样是指从容易接触到的人群中选取样本，这种抽样方法的优点是方便快捷，缺点是可能导致样本偏倚。

- 判断抽样是根据研究者的主观判断，选取具有代表性的样本。

这种抽样方法的优点是节约成本，缺点是可能存在个人主观性的偏差。

- 配额抽样是根据总体的特征设定一定比例的配额，然后按照这些特征来选择样本。

这种抽样方法的优点是比较灵活，缺点是可能导致样本偏倚。

2. 概率抽样概率抽样是指在抽样过程中，样本的选择是按照一定的概率方式进行的。

常见的概率抽样方法有简单随机抽样、系统抽样、整群抽样和分层抽样等。

- 简单随机抽样是指从总体中等概率地抽取样本。

这种抽样方法的优点是样本有代表性，缺点是实施过程复杂，有可能造成抽样误差。

- 系统抽样是指将总体按照一定规则排列，然后按照一定间隔选取样本。

这种抽样方法的优点是实施简单，缺点是可能导致样本偏倚。

- 整群抽样是指将总体按照某些特征划分为若干群体，然后从这些群体中随机选取若干个作为样本。

这种抽样方法的优点是不需要确定每个群体的特点，缺点是可能导致抽样误差。

07章抽样调查基础知识

07章抽样调查基础知识


1.14%
n
150
若按不重复抽样方式：
p(1p) n 0.98(10.98) 150
p
(1 )
(1 )1.137%4
nN
150
15000
三、抽样误差的允许范围
（一）抽样极限误差 抽样极限误差也叫允许误差，是指样本指标与
总体指标之间抽样误差的可能范围。
x x X p pP 将上式等价转换为下列不等式：
抽样误差
一、抽样误差的概念 （一）代表性误差
代表性误差是指在抽样调查中，用部分样 本推断总体时，由于样本各单位的结构情况不 足以代表总体状况而产生的误差。
代表性误差有两种：系统误差和随机误差。
1、系统误差是指破坏了抽样的随机原则而产生 的误差。例如有意识的选取好的单位或较差单 位进行调查造成的误差。
4、抽样组织方式（分层抽样误差较小，整群抽 样误差较大）。
二、抽样平均误差的计算 （一）样本平均数的抽样的平均误差
的计算 重复抽样条件下：
不重复抽样条件下：
（二）样本成数的抽样平均误差的计算 重复抽样条件下： 不重复抽样条件下：
（三）总体方差未知时的解决办法 1.用样本方差、成数代替 2.用过去的资料代替 3.用估计值代替 4.用小规模试验性调查资料代替 见书例2.
例：
某灯泡厂从一天所生产的产品10,000个 中抽取100个检查其寿命，得平均寿命为 2000小时，根据以往资料：σ =20小时， 分别按重复抽样和不重复抽样求抽样平 均误差
重复抽样平均误差为：
202 202(小时 )
x 100 100

不重复抽样平均误差为： x

400(1 100 ) 1.99(小时) 100 10000

抽样调查基础知识

抽样调查基础知识

x x f
p 1 p
2
f
研究品 质标质
p
第三节 抽样误差
一、抽样误差的概念 （一）代表性误羞 代表性误差是指在抽样调查中，用部分样本推 断总体时，由于样本各单位的结构情况不足以代表 总体的状况而产生的误差。 代表性误差有两种，即系统误差和随机误差。 （二）抽样平均误差 在抽样调查中，同样的抽样组织工作程序，同
2.随机原则 • 随机原则是在抽取调查单位时，完全排除人为 的主观因素影响，保证每一个调查单位都有相 等的中选可能的原则。就概率意义而言，又称 为等可能性原则。
• 抽样调查为什么要遵守随机原则呢?这是因为抽 样调查的目的在于用样本来推断总体的数量特 征，这就要求抽样的部分单位能够充分地代表 总体。遵守随机原则，可以使样本结构与总体 结构相同，进而可以按概率理论计算抽样误差， 并进行统计推断。
P-Δp≤p≤P+Δp
(二)抽样误差范围估计的可靠程度 确定抽样误差范围和要求抽样的可靠程度之间 具有密切联系。即扩大极限误差的范围，可以提高 抽样推断的可靠程度。 这个可靠程度在统计中称做概率，它对应的数 值是概率度，用t表示。概率度越大，可靠程度越 高;反之，概率度越小，可靠程度也越低。 △=tμ (三)极限误差的计算 1.样本平均数的极限误差的计算
一种抽样方法，可能被抽中的样本有许多。
(三)影响抽样误差的因素 1.样本单位数目。 2.总体标志变动程度。 3.抽样方法。 4.抽样组织方式。 二、抽样平均误差的计算 抽样平均误差是指所有可能出现的样本指数 的标准差。我们把抽样平均误差简称为抽样误，
并用希腊字母μ来表示。
一、抽样误差的概念 (一)代表性误差 代表性误差是指在抽样调查中，用部分样本推 断总体时，由于样本各单位的结构情况不足以代表 总体的状况而产生的误差。 代表性误差有两种，即系统误差和随机误差。 (二)抽样平均误差 抽样平均误差是指所有可能组成的样本的指标 与总体指标的平均离差，或者说，是样本平均数的 标准差。 抽样平均误差用μ 表示。

9.,简述抽样调查的含义及其特点

9.,简述抽样调查的含义及其特点

9.,简述抽样调查的含义及其特点篇一：【统计学原理】简答题汇总统计学原理简答题汇总1．品质标志与数量标志有什么区别？答：统计标志通常分为品质标志和数量标志两种。

品质标志表明总体单位属性方面的特征，其标志表现只能用文字表示，如学生的性别、职工的文化程度等，品质标志不能直接汇总为统计指标，只有对其标志表现所对应的单位进行汇总综合才能形成统计指标即总体单位总量；数量标志则表明总体单位的数量特征，其标志表现用数值来表示，即标志值，如学生的成绩、职工的工资等，它们从不同方面体现出总体单位在具体时间、地点条件下运作的结果。

数量标志值可直接汇总综合出数量指标。

2．举例说明统计标志与标志表现有何不同？答：标志是总体中各单位所共同具有的某特征或属性，即标志是说明总体单位属性和特征的名称。

标志表现是标志特征在各单位的具体表现，是标志的实际体现者。

例如：工人的“工资”是标志，而工资为“1200”分，则是标志表现。

3．一个完整统计调查方案应包括哪些主要内容？答：一个完整的统计调查方案包括发下主要内容：确定调查目的；确定调查对象和调查单位；确定调查项目，拟定调查表；确定调查时间和时限；确定调查的组织和实施计划。

4．举例说明如何理解调查单位与填报单位的关系？答：调查单位是调查项目的承担者，是调查对象所包含的具体单位；填报单位是负责向上提交调查资料的单位。

两者在一般情况下是不一致的。

例如：对工业企业生产设备进行普查时，调查单位是每一台工业生产设备，而填报单位是每一个工业企业。

但调查单位和填报单位有时又是一致的。

例如：对工业企业进行普查时，调查单位是每一个工业企业，而填报单位也是每一个工业企业，两者一致。

5．调查对象、调查单位和填报单位有何区别？答：调查对象是应搜集其资料的许多单位的总体；调查单位是构成调查对象的每一个单位，它是进行登记的标志的承担者；报告单位也叫填报单位，它是提交调查资料的单位，一般是基层企事业组织。

6．简述什么是普查及普查的特点。

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统计调查中的抽样调查概念特点及分类方法
抽样调查是随机从全部调查单位中抽取一部分进行调查，据以对全部调查对象做出估
计和推断。

抽样调查具有难度小、误差小、代表性强、准确度较高、实验无破坏性等特点。

抽样调查的概念
抽样调查就是根据随机的原则从总体中提取部分实际数据展开调查，并运用概率估算
方法，根据样本数据测算总体适当的数量指标的一种统计分析方法。

抽样调查数据之所以能用来代表和推算总体，主要是因为抽样调查本身具有其它非全
面调查所不具备的特点，主要是：
（1）调查样本就是按随机的原则提取的，在总体中每一个单位被提取的机会就是相
等的，因此，能确保被抽到的单位在总体中的均匀分布，不致发生倾向性误差，代表性弱。

（2）是以抽取的全部样本单位作为一个“代表团”，用整个“代表团”来代表总体。

而不是用随意挑选的个别单位代表总体。

（3）所抽取的调查样本数量，就是根据调查误差的建议，经过科学的排序确认的，
在调查样本的数量上存有可信的确保。

（4）抽样调查的误差，是在调查前就可以根据调查样本数量和总体中各单位之间的
差异程度进行计算，并控制在允许范围以内，调查结果的准确程度较高。

基于以上特点，抽样调查被普遍认为为不为全面调查方法中用以测算和代表总体的最
为健全、最存有科学根据的调查方法。

抽样调查的适用范围
第一、无法展开全面调查的事物。

有些事物在测量或试验时存有破坏性，不可能将展
开全面调查。

例如，电视的抗震能力试验，灯泡的坚固耐用时间试验等。

第二、有些总体从理论上讲可以进行全面调查，但实际上不能进行全面调查的事物。

如，了解某个森林有多少棵树，职工家庭生活状况如何等。

第三、抽样调查方法可以用作工业生产过程中的质量掌控。

第四、利用抽样推断的方法，可以对于某种总体的假设进行检验，来判断这种假设的
真伪，以决定取舍。