样本容量的确定
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抽样调查的方法和样本容量的确定抽样调查是一种常用的研究方法,用于从总体中选择一部分个体,以便获取关于总体特征的信息。
在进行抽样调查时,正确选择调查方法和确定适当的样本容量是至关重要的,本文将探讨这些问题。
一、抽样调查方法的选择根据研究目的和数据采集方式的不同,有多种抽样调查方法可以选择。
以下列举几种常见的方法:1. 简单随机抽样简单随机抽样是最基本的抽样方法之一,通过随机选取样本,确保每个个体都有相等的机会被选入样本。
这种方法适用于总体比较均匀、个体之间差异较小的情况。
2. 系统抽样系统抽样是按照一定的规则从总体中选择样本,如每隔一定间隔选择一个个体。
这种方法适用于总体有一定的有序结构的情况,能够保持总体结构的代表性。
3. 分层抽样分层抽样是将总体划分为若干层次,然后在每一层中进行抽样。
这种方法适用于总体有明显的层次差异,可以保证每个层次都得到充分的代表。
4. 整群抽样整群抽样是将总体划分为若干群体,然后从选定的群体中进行抽样。
这种方法适用于群体内部的变异较大,但群体间差异较小的情况。
二、样本容量的确定确定适当的样本容量是保证抽样调查结果准确性的关键。
样本容量大小的确定应该考虑以下几个因素:1. 总体大小总体越大,所需的样本容量也会相应增加。
一般来说,总体越大,样本容量就需要越大,以确保样本能够充分代表整个总体。
2. 容忍误差容忍误差是指研究者所能接受的样本估计与总体真值之间的最大差距。
容忍误差越小,需要的样本容量也会越大。
3. 抽样方法和样本分布不同的抽样方法和样本分布会影响样本容量的确定。
例如,使用分层抽样时,每个层次的样本容量应根据该层次的重要性和变异程度来确定。
4. 计算方法确定样本容量的计算方法有多种,其中最常用的是利用统计学方法进行计算。
根据总体均值、标准差、置信水平等,可以使用抽样调查中的样本容量计算公式来确定样本容量。
在确定样本容量时,需要综合考虑以上因素,并在保证调查结果准确性的前提下,尽量控制样本容量的大小,以减少调查成本和时间。
研究样本的选择与样本容量的确定研究样本的选择与样本容量的确定是科学研究中至关重要的环节。
合理的样本选择和确定适当的样本容量对于研究结果的准确性和可靠性具有重要影响。
本文将介绍研究样本的选择与样本容量的确定的原则和方法。
一、研究样本的选择研究样本的选择是指从总体中抽取出一部分个体作为研究对象,以代表总体进行研究。
样本的选择应当基于以下原则:1. 代表性原则研究样本应当能够准确反映总体的特征和特点。
为了保证样本具有代表性,研究者需要注意总体的各个特征,并从总体中随机抽取样本,确保每个个体都有被选中的机会。
例如,如果研究对象是某个城市的居民,研究者需要从不同年龄、性别、教育程度和职业等方面选取样本,以确保样本具有代表性。
2. 可获得性原则在一些情况下,某些特定群体的样本难以获得,如少数民族、患有罕见病的个体等。
为了解决这个问题,研究者可以采用方便抽样或者刻意抽样的方法,选择可获得的样本。
然而,需要注意的是,这种方法选择样本时可能产生一定的偏差,因此需要谨慎使用。
3. 样本大小原则样本的大小直接影响到研究结果的准确性和可靠性。
根据研究的目的和研究领域的特点,研究者需要确定适当的样本大小。
如果研究领域的知识较为有限,为了保证研究结果的可靠性,一般会选择较大的样本。
然而,如果研究领域已经有较多研究成果,研究者可以选择较小的样本。
二、样本容量的确定确定样本容量是指确定一项研究所需的最小样本量。
样本容量的确定需要考虑以下因素:1. 置信水平置信水平是研究结果的可靠程度的度量。
通常,研究者会选择95%或者99%的置信水平,这意味着研究者对所得到的结果有95%或者99%的信心认为其符合总体的真实情况。
2. 总体方差总体方差是一个衡量总体内个体之间差异的指标。
总体方差越大,样本容量越大;总体方差越小,样本容量越小。
研究者需要根据已知的总体方差来确定适当的样本容量。
3. 效应量效应量是指研究中所关心的变量之间的差异程度。
抽样方案的要素包括哪些内容抽样方案的要素包括哪些内容摘要:本篇文章将详细介绍抽样方案的要素,包括样本容量的确定、抽样方法的选择、样本分层的考虑、抽样误差的控制、抽样框架的建立以及抽样调查的可行性分析。
这些要素是设计一个有效的抽样方案所必须考虑的重要因素,在实际调查中起到关键作用。
一、样本容量的确定样本容量的确定是抽样方案设计的第一步,它直接影响到调查结果的可靠性和有效性。
确定样本容量需要考虑以下几个因素:总体规模、调查目的、研究的可接受误差和置信水平。
一般来说,总体规模越大,样本容量就需要越大;调查目的越明确、置信水平越高,样本容量也需要越大。
通过合理的样本容量确定,可以保证调查结果的可靠性,并降低抽样误差的风险。
二、抽样方法的选择抽样方法的选择是设计抽样方案的关键步骤之一,不同的抽样方法适用于不同的调查场景。
常见的抽样方法包括:简单随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样等。
在选择抽样方法时,需要考虑调查对象的特点、样本容量的要求、抽样效率和成本等因素。
合理选择抽样方法可以提高样本的代表性和可靠性。
三、样本分层的考虑样本分层是指将总体按照某种特征划分为若干个层次,并在每个层次中进行独立的抽样。
样本分层可以提高总体的覆盖率和抽样效率,同时保证样本的多样性和代表性。
在进行样本分层时,需要考虑分层的标准、分层的层数以及各层样本的比例。
合理的样本分层可以提高调查结果的准确性,并降低抽样误差。
四、抽样误差的控制抽样误差是指样本结果与总体结果之间的差异,是抽样调查中不可避免的问题。
为了控制抽样误差,首先需要选择合适的抽样方法和样本容量;其次,需要制定合理的抽样方案,确保样本的代表性和可靠性;最后,需要进行数据分析和统计推断,评估抽样误差的大小和影响。
通过有效的抽样误差控制,可以提高调查结果的精准度和可信度。
五、抽样框架的建立抽样框架是指总体中包含调查对象的清单或数据库,是进行抽样的基础。
在建立抽样框架时,需要考虑以下几个因素:总体的范围和特点、调查对象的可获取性和可识别性、抽样单位的确定和抽样单位的排列顺序等。
样本量的确定方法一、样本单位数量的确定原则一般情况下,确定样本量需要考虑调查的目的、性质和精度要求。
以及实际操作的可行性、经费承受能力等。
根据调查经验,市场潜力和推断等涉及量比较严格的调查需要的样本量比较大,而一般广告效果等人们差异不是很大或对样本量要求不是很严格的调查,样本量相对可以少一些。
实际上确定样本量大小是比较复杂的问题,即要有定性的考虑,也要有定量的考虑;从定性的方面考虑,决策的重要性、调研的性质、数据分析的性质、资源、抽样方法等都决定样本量的大小。
但是这只能原则上确定样本量大小。
具体确定样本量还需要从定量的角度考虑。
从定量的方面考虑,有具体的统计学公式,不同的抽样方法有不同的公式。
归纳起来,样本量的大小主要取决于:(1)研究对象的变化程度,即变异程度;(2)要求和允许的误差大小,即精度要求;(3)要求推断的置信度,一般情况下,置信度取为95%;(4)总体的大小;(5)抽样的方法。
也就是说,研究的问题越复杂,差异越大时,样本量要求越大;要求的精度越高,可推断性要求越高时,样本量也越大;同时,总体越大,样本量也相对要大,但是,增大呈现出一定对数特征,而不是线形关系;而抽样方法问题,决定设计效应的值,如果我们设定简单随机抽样设计效应的值是1;分层抽样由于抽样效率高于简单随机抽样,其设计效应的值小于1,合适恰当的分层,将使层内样本差异变小,层内差异越小,设计效应小于1的幅度越大;多阶抽样由于效率低于简单随机抽样,设计效应的值大于1,所以抽样调查方法的复杂程度决定其样本量大小。
对于不同城市,如果总体不知道或很大,需要进行推断时,大城市多抽,小城市少抽,这种说法原则上是不对的。
实际上,在大城市抽样太大是浪费,在小城市抽样太少没有推断价值。
二、样本量的确定方法如何确定样本量,基本方法很多,但是公式检验表明,当误差和置信区间一定时,不同的样本量计算公式计算出来的样本量是十分相近的,所以,我们完全可以使用简单随机抽样计算样本量的公式去近似估计其他抽样方法的样本量,这样可以更加快捷方便,然后将样本量根据一定方法分配到各个子域中去。
样本容量的确定分类:Statistics在参数区间估计的讨论中,估计值和总体的参数之间存在着一定的差异,这种差异是由样本的随机性产生的。
在样本容量不变的情况下,若要增加估计的可靠度,置信区间就会扩大,估计的精度就降低了。
若要在不降低可靠性的前提下,增加估计的精确度,就只有扩大样本容量。
当然,增大样本容量要受到人力、物力和时间等条件的限制,所以需要在满足一定精确度的条件下,尽可能恰当地确定样本容量。
一、影响样本容量的因素(一)总体的变异程度(总体方差)在其它条件相同的情况下,有较大方差的总体,样本的容量应该大一些,反之则应该小一些。
例如:在正态总体均值的估计中,抽样平均误差为它反映了样本均值相对于总体均值的离散程度。
所以,当总体方差较大时,样本的容量也相应要大,这样才会使较小,以保证估计的精确度。
(二)允许误差的大小允许误差指允许的抽样误差,记为,例如,样本均值与总体均值之间的允许误差可以表示为,允许误差以绝对值的形式表现了抽样误差的可能范围,所以又称为误差。
允许误差说明了估计的精度,所以,在其他条件不变的情况下,如果要求估计的精度高,允许误差就小,那么样本容量就要大一些;如要求的精确度不高,允许误差可以大些,则样本容量可以小一些。
(三)概率保证度1-α的大小概率保证度说明了估计的可靠程度。
所以,在其他条件不变的情况下,如果要求较高的可靠度,就要增大样本容量;反之,可以相应减少样本容量。
(四)抽样方法不同在相同的条件下,重复抽样的抽样平均误差比不重复抽样的抽样平均误差大,所需要的样本容量也就不同。
重复抽样需要更大的样本容量,而不重复抽样的样本容量则可小一些。
此外,必要的抽样数目还要受抽样组织方式的影响,这也是因为不同的抽样组织方式有不同的抽样平均误差。
二、样本容量的确定(一) 估计总体均值的样本容量在总体均值的区间估计里,置信区间是由下式确定的:例如,对于正态总体以及非正态总体大样本时,都是以它为置信区间。
抽样调查的样本容量的确定方法摘要:确定样本容量是抽样调查中重要的环节,影响到抽样估计的精确度和调查的成本和效益。
单位标志变异程度、抽样极限误差、抽样推断的可靠度、抽样类型和方法等影响到样本容量地确定。
样本容量的确定可以根据由抽样误差、抽样极限误差和概率度推算出来的公式计算,也可以根据建立在过去抽取满足统计方法要求的样本量所累积下来的经验法则来确定。
关键词:样本容量;抽样调查;抽样误差;极限误差抽样调查是根据随机原则,从总体中抽取部分实际数据构成样本,同时运用概率估计方法,依据样本信息推断总体数量特征的一种非全面统计调查。
根据抽选样本的方法,抽样调查可以分为等概率抽样和非概率抽样两类。
等概率抽样又称为随机抽样,是按照概率论和数理统计的原理,从调查研究的总体中,根据随机原则来抽选样本,并从数量上对总体的某些特征做出估计推断,对推断出可能出现的误差可以从概率意义上加以控制。
样本是从总体中抽出的部分单位的集合,样本中所包含的单位数被称为样本容量,一般用 n 表示。
确定样本容量是制定抽样调查方案中的一个非常重要的环节。
1.确定样本容量的必要性1.1 样本容量大小影响抽样估计的精确度抽样估计的精确度是指样本的统计量与其所代表的总体值的接近程度。
调查结果相对于总体真实值的精确度与样本容量直接相关。
样本容量越大,抽样误差相对就会减少,估计精度就会提高;若样本容量太小,抽样误差就会增大,从而影响抽样估计的精确度。
1.2 样本容量大小影响抽样调查的成本和效益样本量的设计通常受到研究经费及调查时间的限制。
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。
若样本容量过大,调查单位增多,不仅增加人力、财力和物力的耗费,增加调查费用,而且还影响到抽样调查的时效性,从而不能充分发挥抽样调查的优越性。
因此,为节省调查费用,体现出抽样调查的优越性,在确定样本容量时,应在满足抽样调查对估计数据的精确度的前提下,尽量减少调查单位数,确保必要的抽样数目。
报告中的样本容量与有效性分析方法一、引言样本容量和有效性分析是科学研究和数据分析中非常重要的一环。
在报告撰写过程中,我们需要根据实际情况来确定样本容量,并使用合适的有效性分析方法来验证我们的研究结果。
本文将从样本容量的确定和有效性分析方法的选择两个方面来展开详细论述。
二、样本容量的确定1.1 样本容量概述样本容量是指在进行研究或数据分析时所采集的个体或单位数量。
合理的样本容量对于研究结果的准确性和可靠性具有重要影响。
在确定样本容量时,我们需要考虑研究对象的总体大小、研究目的及研究设定的显著水平和功效等因素。
1.2 样本容量的计算方法为了确定合适的样本容量,我们可以使用一系列的统计方法进行计算。
常用的计算方法包括:假设检验法、置信区间法和效应量法等。
假设检验法和置信区间法让我们能够根据期望效应的大小、显著水平和要求的可靠性来计算所需的样本容量。
效应量法则是根据已知的效应量以及可接受的错误率来计算样本容量。
1.3 影响样本容量的因素在确定样本容量时,我们也需要考虑其他一些影响因素,如研究的预期效果大小、样本的可用性、时间和资源的限制等。
合理的综合考虑这些因素,我们才能确定出适合研究需求的样本容量。
三、有效性分析方法的选择2.1 有效性分析概述有效性分析是指通过合适的统计方法来评估研究结果的可靠性和有效性。
在报告中,我们需要选择合适的有效性分析方法来验证我们的研究结论的正确性。
2.2 常用的有效性分析方法常用的有效性分析方法包括:假设检验、置信区间和效应量分析等。
假设检验能够帮助我们判断研究结果是否具有显著差异。
置信区间能够给出研究结果的估计范围,反映了研究结果的可靠性。
效应量分析则可以评估研究结果的真实效果大小。
2.3 考虑实际情况选择合适的方法在选择有效性分析方法时,我们需要综合考虑研究的目的、研究设计的特点、研究结果的性质等实际情况。
不同的研究问题需要采用不同的有效性分析方法来进行验证。
四、示例分析:影响因素与结论3.1 分析示例的背景和目的本部分将以某家电产品为例,通过调查样本来分析其满意度的影响因素和结论。
样本容量的确定分类:
在参数区间估计的讨论中,估计值和总体的参数之间存在着一定的差异,这种差异是由样本的随机性产生的。
在样本容量不变的情况下,若要增加估计的可靠度,置信区间就会扩大,估计的精度就降低了。
若要在不降低可靠性的前提下,增加估计的精确度,就只有扩大样本容量。
当然,增大样本容量要受到人力、物力和时间等条件的限制,所以需要在满足一定精确度的条件下,尽可能恰当地确定样本容量。
一、影响样本容量的因素
(一)总体的变异程度(总体方差)
在其它条件相同的情况下,有较大方差的总体,样本的容量应该大一些,反之则应
该小一些。
例如:在正态总体均值的估计中,抽样平均误差为它反映了样本均值相对于总体均值的离散程度。
所以,当总体方差较大时,样本的容量也相应要
大,这样才会使较小,以保证估计的精确度。
(二)允许误差的大小
允许误差指允许的抽样误差,记为,例如,样本均值与总体均值之间的
允许误差可以表示为,允许误差以绝对值的形式表现了抽样误差的可能范围,所以又称为误差。
允许误差说明了估计的精度,所以,在其他条件不变的情况下,如果要求估计的精度高,允许误差就小,那么样本容量就要大一些;如要求的精确度不高,允许误差可以大些,则样本容量可以小一些。
(三)概率保证度1-α的大小
概率保证度说明了估计的可靠程度。
所以,在其他条件不变的情况下,如果要求较高的可靠度,就要增大样本容量;反之,可以相应减少样本容量。
(四)抽样方法不同
在相同的条件下,重复抽样的抽样平均误差比不重复抽样的抽样平均误差大,所需要的样本容量也就不同。
重复抽样需要更大的样本容量,而不重复抽样的样本容量则可小一些。
此外,必要的抽样数目还要受抽样组织方式的影响,这也是因为不同的抽样组织方式有不同的抽样平均误差。
二、样本容量的确定
(一) 估计总体均值的样本容量
在总体均值的区间估计里,置信区间是由下式确定的:
例如,对于正态总体以及非正态总体大样本时,都是以它为置信区间。
从图6–1中可以看到,从估计量x的取值到点的距离实际上为置信区间长
度的。
这段距离表示在一定置信水平1-α下,用样本均值估计总体均值时所允许的最大绝对误差即允许误差Δ。
显然,若以x的取值为原点,则允许误差Δ可以表示为:
(6–15)
x=0
图6–1 允许误差示意图
公式(6–15)反映了允许误差Δ、可靠性系数、总体标准差与样本容量之间的相互制约关系。
只要这四个因素中的任意三个因素确定后,另一个因素也就确定了。
在重复抽样条件下,把允许误差Δ的计算公式变形整理,则得到样本容量的计算公式:
(6–16)
在不重复抽样的条件下,抽样允许误差为 , 因此变
形后得到不重复抽样条件下的样本容量公式为
n=(6–17)
例6–14 某食品厂要检验本月生产的10 000袋某产品的重量,根据以往的资料,这
种产品每袋重量的标准差为25克。
如果要求在95.45%的置信度下,平均每袋重量
的误差不超过5克,应抽查多少袋产品?
解由题意可知N=10 000(原作者误为20 000),=25克,=5克,根据置信度
1–α=95.45%,有=2。
在重复抽样的条件下
n=(袋)
注:Excel中的计算方法:
利用标准正态分布函数的反函数NORMSINV计算在该置信度下的标准偏差度z=2;
题中要求平均每袋重量的误差不超过5,即表明SD*z小于或者等于5;
那么倒推标准偏差应该不超过2.5;在总体标准差为25克的前提下,那么取样量应该为99.96,当然,取样量应该是整数,即100。
在不重复抽样条件下
n==99(袋)
由计算结果可知:在其它条件相同的情况下,重复抽样所需要的样本容量大于不重复抽样所需要的样本容量。
在计算样本容量时,必须知道总体的方差,而在实际抽样调查前,往往总体的方
差是未知的。
在实际操作时,可以用过去的资料,若过去曾有若干个方差,应该
选择最大的,以保证抽样估计的精确度;也可以进行一次小规模的调查,用调查所得的样本方差来替代总体的方差。
(二)估计总体成数时的样本容量
估计总体成数时样本容量的确定方法与估计总体均值是一样的,设为允许误差,在1—a的置信度下,重复抽样条件下有
解上面的方程可得重复抽样条件下样本容量的公式为
同理可得不重复抽样条件下的样本容量公式为
(6–19)
在估计成数时,计算样本容量时需要总体的成数,但是总体的成数通常是未知的,在实际的抽样调查时,可先进行小规模的试调查求得样本的成数来代替。
也可用历史的资料,如果有若干个成数可供选择,则应选择最靠近50%的成数,使样本成数的方差最大,以保证估计的精确度。
例6–15 为了检查某企业生产的10 000个显像管的合格率,需要确定样本的容量。
根据以往经验合格率为90%、91.7%。
如果要求估计的允许误差不超过0.0275,置信水平为95.45%。
求应该取多少只显像管?
解根据资料,我们应该选择P=0.9计算样本容量,根据置信水平0.9545,有
=2,
重复抽样条件下,样本容量
不重复抽样条件样本容量
从计算的结果可以看出,重复抽样应该抽477件件检验,而不重复抽样应该抽455件,可见,在相同条件下,重复抽样需要的样本容量更大。
注:Excel中的计算方法:
利用标准正态分布函数的反函数NORMSINV计算在该置信度下的标准偏差度z=2.。