《抽样的基本步骤与方法》

抽样的根本步骤抽样是研究和统计学中常用的一种方法，它通过从总体中选择一局部样本来代表总体，从而推断总体的性质。

在进行抽样时，我们需要遵循一些根本步骤，以确保样本的有效性和代表性。

本文将详细介绍抽样的根本步骤，并说明每一步的重要性。

步骤一：明确研究目的在进行抽样之前，首先要明确研究的目的和要答复的问题。

确定研究目的可以帮助我们选择适当的抽样方法和样本容量，以及制定合理的分析方案。

步骤二：定义总体定义总体是指明我们要从中抽取样本的群体或总体。

总体可以是人群、产品、市场等等。

了解总体的特征和分布情况有助于我们制定适宜的抽样方案。

步骤三：选择抽样方法选择适当的抽样方法是确保样本的代表性和可靠性的关键。

常见的抽样方法包括随机抽样、系统抽样、分层抽样和整群抽样等。

选择抽样方法时，要考虑总体特征、时间和资源限制等因素。

步骤四：确定样本容量确定样本容量是指确定从总体中抽取的样本的大小。

样本容量确实定需要考虑总体大小、抽样方法和统计分析要求等因素。

样本容量过小可能导致结果不可靠，样本容量过大那么会浪费时间和资源。

步骤五：执行抽样过程在确定了抽样方法和样本容量之后，就可以执行抽样过程了。

根据抽样方法的要求，从总体中抽取样本，确保每个个体都有相等的时机被选中，并尽量减少抽样误差。

在抽取样本后，需要对样本进行数据收集。

选择适当的数据收集方法，例如问卷调查、实地观察、实验等。

收集到的数据应该具有代表性，以反映总体的真实情况。

步骤七：数据分析数据分析是对收集到的数据进行处理和分析的过程。

根据研究目的和问题，选择适宜的统计方法和工具，对数据进行描述性统计、推断性统计或其他分析。

步骤八：结果解释与推论根据数据分析的结果，进行结果解释和推论。

将样本的结果推论到总体，并解释研究的结论。

同时要注意结果的有效性和可靠性，如置信水平、显著性水平等指标。

最后一步是撰写抽样报告。

报告应该包括研究目的、方法、样本描述、数据分析和结果解释等内容，以便其他人理解和评估研究的可信度和有效性。

抽样检验方案引言抽样检验是统计学中重要的一种假设检验方法，它帮助我们判断一个样本所代表的总体是否具有某种特征。

在实际应用中，抽样检验被广泛用于医学、社会科学、市场调研等领域，以帮助我们作出准确的决策。

本文将介绍抽样检验的基本原理、常见的抽样检验方法，以及在实际应用中的注意事项。

一、抽样检验的基本原理抽样检验是基于概率统计原理的一种假设检验方法。

其基本原理是我们通过对样本数据进行分析，利用样本所提供的信息来推断总体的情况。

抽样检验的核心思想是，在假设总体分布已知的情况下，通过计算样本数据的统计量，进而推断总体参数。

抽样检验的基本步骤如下：1.提出假设：根据问题的需求，提出原假设（H0）和备择假设（H1）。

2.选择合适的检验统计量：检验统计量是基于样本数据的统计量，用于度量样本结果的偏差程度。

3.确定显著性水平：显著性水平α是我们可以接受拒绝原假设的最大错误概率。

4.计算检验统计量：根据样本数据计算得到检验统计量的值。

5.判断：根据检验统计量的值和显著性水平，决定是否拒绝原假设。

二、常见的抽样检验方法1. 单样本均值检验单样本均值检验用于判断一个样本的平均值是否与某个给定的总体均值相等。

它适用于总体服从正态分布的情况。

常用的检验统计量是t值，可以利用t分布表判断显著性。

2. 两样本均值检验两样本均值检验用于比较两个样本的平均值是否存在差异。

常见的应用场景是比较不同产品、不同治疗方法、不同广告效果等。

常用的检验统计量是t值和z值，具体选择哪种统计量取决于样本的大小和是否已知总体标准差。

3. 单样本比例检验单样本比例检验用于判断一个样本的比例是否与某个给定的总体比例相等。

常见的应用场景是判断市场推广活动的成功率、产品的合格率等。

常用的检验统计量是z值，可以利用标准正态分布表判断显著性。

4. 两样本比例检验两样本比例检验用于比较两个样本的比例是否存在差异。

常见的应用场景是比较不同群体的偏好、不同广告效果、不同治疗方法的有效性等。

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。

《抽样调查教案》课件第一章：抽样调查简介1.1 抽样调查的概念与意义1.2 抽样调查的分类1.3 抽样调查的步骤与方法1.4 抽样调查的优势与局限性第二章：随机抽样方法2.1 简单随机抽样2.2 分层随机抽样2.3 系统随机抽样2.4 整群随机抽样2.5 多种随机抽样方法的比较与选择第三章：样本容量的确定3.1 样本容量的概念与作用3.2 样本容量的计算方法3.3 影响样本容量的因素3.4 样本容量确定的实际应用案例第四章：抽样调查的实施与数据处理4.1 抽样调查的实施步骤4.2 样本数据的收集与整理4.3 抽样误差与无回答误差4.4 样本数据的代表性分析4.5 数据处理的统计方法第五章：抽样调查的评估与改进5.1 抽样调查的评估指标5.2 抽样调查的质量评价5.3 抽样调查的改进方法5.4 抽样调查在实际应用中的案例分析5.5 抽样调查的发展趋势与展望第六章：概率抽样与非概率抽样6.1 概率抽样的概念与特点6.2 非概率抽样的概念与特点6.3 概率抽样与非概率抽样的比较6.4 常见概率抽样方法介绍6.5 常见非概率抽样方法介绍第七章：样本数据的统计分析7.1 描述性统计分析7.2 推断性统计分析7.3 假设检验方法7.4 相关与回归分析7.5 统计分析软件的应用第八章：抽样调查在各个领域的应用8.1 市场调查中的应用8.2 社会调查中的应用8.3 医学研究中的应用8.4 教育研究中的应用8.5 环境监测中的应用第九章：抽样调查的伦理与法律问题9.1 抽样调查的伦理问题9.2 抽样调查的法律问题9.3 保护受访者隐私的原则9.4 确保调查结果真实性的措施9.5 抽样调查的合规性检查与评估第十章：现代抽样调查技术的发展10.1 计算机辅助调查技术10.2 网络调查技术10.3 大数据抽样调查10.4 移动设备抽样调查10.5 在抽样调查中的应用10.6 未来抽样调查技术的发展趋势重点和难点解析一、抽样调查的分类难点解析：不同抽样调查方法的选择和应用，需要根据研究目的和条件来决定。

抽样的基本流程
1.确定调查总体：这是抽样调查的前提和基础，需要对所要研究的对象进行明确
的界定，同时这也是样本赖以抽取的母体。

在界定总体时，一般从内容（调查对象的性质）、单位、时间、空间范围四个方面进行定义。

2.确定抽样框：抽样框是对可以选择作为样本的总体单位列出名册或排序编号，
以确定总体的抽样范围和结构。

在抽样框中，每个抽样单位有一个号码作为其代表，以便能够在总体中识别和抽取若干抽样单位作为样本。

3.设计抽样方案：此步骤包括确定样本所含个体数目（即样本大小）和选择抽样
的具体形式。

样本大小和抽样形式均是影响样本代表性的重要因素。

同时，还需要根据目标总体的不同特性，选择合适的抽样方法。

4.抽取样本：按照抽样方案中选定的抽样方法，从抽样框中实际抽取总体元素，
构成样本。

由于抽样方法不同，实际抽样工作既可以安排在实地调查前，也可以与实地调查同步进行。

5.实施调查：运用不同的调查方法，对选出的样本进行调查，收集相关的材料，
得到一手数据。

6.样本代表性评估：对样本的代表性和各类误差情况进行检验和评估，以防止由
于样本偏差过大而导致对总体推断的失败。

7.测算结果：这是抽样调查的最后一个步骤，也是抽样调查的目的所在。

它利用
样本指标来推断总体指标的结果。

虽然不同的抽样方法具有不同的操作要求，但它们通常都要经历这样几个步骤：1.界定总体界定总体就是在具体抽样前，首先对从中抽取样本的总体范围与界限作明确的界定。

一方面，这是由抽样的目的所决定的。

因为抽样虽然只对总体中的一部分个体实施，但其目的却是为了描述和认识总体的状况与特征，是为了发现总体中存在的规律性，因此必须事先明确总体的范围；另一方面，界定总体是达到良好的抽样效果的前提条件。

如果不清楚明确地界定总体的范围与界限，那么，即使采用严格的抽样方法，也可能抽取对总体严重缺乏代表性的样本来。

在这方面最为著名的例子是1936年美国总统大街的民间测验。

总统选举投票前，《文摘》杂志寄出1000万张询问投票倾向的明信片，然后依据收回的200万份结果极其自信地预测共和党候选人兰登将以领先15%的得票率战胜民主党候选人罗斯福而当选总统。

然而，选举结果使预测者们大失所望：获胜者不是兰登，而是罗斯福，并且其得票率反超过兰登20%！《文摘》杂志的声誉一扫而光，不久就因此而关了门。

究竟是什么原因导致《文摘》杂志的预测失败了呢？除了抽样方法上的非随机性以及邮寄方式的原因外，对抽取样本的总体缺乏清楚的认识和明确的界定也是极为重要的原因。

因为它当时抽样所依据的并不是美国全体已登记的选民名单，而是依据电话号码簿和汽车登记簿来编制抽样框，再从这些号码上进行抽取的。

这样一来，那些没有家庭电话和私人汽车的选民就被排除在其抽样的总体之外了。

而在当时，由于1933年开始的美国经济大萧条的影响，一方面，大量人口滑落至下午阶层；另一方面，此时的劳动阶层选民希望选个民主党人当总统，因而很多人都来投票。

结果，这些未被投到民间测验中的较穷的选民以压倒性优势多数地投了罗斯福的票，使《文摘》杂志的预测遭到惨败。

这一实例告诉我们，要有效地进行抽样，必须事先了解和掌握总体的结构及各方面的情况，并依据研究的目的明确地界定总体的范围。

样本必须取自明确界定后的总体，样本中所得的结果，也只能推广到这种最初已作出明确界定的总体范围中。

简单随机抽样（也叫纯随机抽样）就是从总体中不加任何分组、划类、排队等，完全随机地抽取调查单位。

特点是：每个样本单位被抽中的概率相等，样本的每个单位完全独立，彼此间无一定的关联性和排斥性。

简单随机抽样是其它各种抽样形式的基础。

通常只是在总体单位之间差异程度较小和数目较少时，才采用这种方法。

等距抽样（也叫机械抽样或系统抽样）就是将总体各单位按一定标志或次序排列成为图形或一览表式（也就是通常所说的排队），然后按相等的距离或间隔抽取样本单位。

特点是：抽出的单位在总体中是均匀分布的，且抽取的样本可少于纯随机抽样。

等距抽样既可以用同调查项目相关的标志排队，也可以用同调查项目无关的标志排队。

等距抽样是实际工作中应用较多的方法，目前我国城乡居民收支等调查，都是采用这种方式。

类型抽样（也叫分层抽样）就是将总体单位按其属性特征分成若干类型或层，然后在类型或层中随机抽取样本单位。

特点是：由于通过划类分层，增大了各类型中单位间的共同性，容易抽出具有代表性的调查样本。

该方法适用于总体情况复杂，各单位之间差异较大，单位较多的情况。

整群抽样就是从总体中成群成组地抽取调查单位，而不是一个一个地抽取调查样本。

特点是：调查单位比较集中，调查工作的组织和进行比较方便。

但调查单位在总体中的分布不均匀，准确性要差些。

因此，在群间差异性不大或者不适宜单个地抽选调查样本的情况下，可采用这种方式。

编辑本段抽样分析的一些重要概念分析单位（unit of analysis)；人口；抽样母体；样本与个案；统计量和参量；抽样样本大小要求：一个变量有至少20个左右个案；抽样误差：抽样必然存在有误差，这种误差可以用统计学方法来推定。

(抽签法、随机样数表法)常常用于总体个数较少时，它的主要特征是从总体中逐个抽取；优点：操作简便易行缺点：总体过大不易实行1. 定义：一般地，设一个总体含有N个个体，从中逐个不放回地抽取n个个体作为样本（n≦N），如果每次抽取式总体内的各个个体被抽到的机会都相等，就把这种抽样方法叫做简单随机抽样。

抽样的基本步骤与方法抽样是统计学中常用的一种数据采集方法。

通过对样本数据的收集和分析，可以得出对总体的推断和结论。

抽样的过程包括确定抽样方法、选择样本、收集样本数据和分析样本数据等步骤。

本文将介绍抽样的基本步骤与方法。

1. 确定抽样方法抽样方法的选择是抽样过程中的第一步。

常见的抽样方法包括随机抽样、系统抽样、分层抽样和整群抽样等。

•随机抽样：随机从总体中选择样本，确保每个个体都有相同的概率被选中。

•系统抽样：按照一定规律从总体中选取样本，如每隔固定的间隔选取一个个体。

•分层抽样：根据总体的特征将总体划分为若干个层次，然后分别从每个层次中抽取样本。

•整群抽样：将总体划分为若干个群体，然后随机选择几个群体作为样本。

根据具体的研究目的和样本特点，选择适合的抽样方法。

2. 选择样本在确定了抽样方法后，需要进一步选择具体的样本。

样本的选择应该能够代表总体，并且能够满足研究的需求。

•样本容量：确定样本容量的大小，一般需要根据总体大小、可接受误差、置信水平等因素进行权衡。

•抽样框：通过事先确定的抽样框，即样本的来源，确保样本的可靠性和代表性。

•抽样时间：确定抽样时间，一般需要考虑总体的变动趋势以及研究的实际需要。

在选择样本时，要避免选择过于偏倚或者相互关联的样本，以保证样本的独立性和代表性。

3. 收集样本数据收集样本数据是抽样的关键步骤。

在收集样本数据时，需要制定合适的数据收集方式和数据收集工具。

•数据收集方式：可以通过问卷调查、观察、实验等方式来收集样本数据。

•数据收集工具：根据研究的需求，选择合适的数据收集工具，如问卷、观察表、实验设备等。

在收集样本数据时，要确保数据的准确性和完整性，避免数据采集过程中的误差和遗漏。

4. 分析样本数据在收集到样本数据后，需要对数据进行统计分析，得出结论和推断。

•描述统计分析：通过计算样本的平均值、标准差、中位数等指标，对样本进行描述和总结。

•推断统计分析：通过样本数据对总体参数进行推断，如计算总体均值的置信区间、进行假设检验等。

Q：怎样在选择调查对象的时候选择最有代表性，最有价值的调查对象？WHY？我的观点：在如何选择调查对象的问题上，始终还是要具体问题具体分析，做好抽样与甄别的工作。

（特点和步骤可以带过，方法这边比较重要一点）抽样的特点①随机原则：即每个样本都有被选中、抽取的机会，在总体抽样中，哪个样本被抽取，哪个样本不能抽取，不是认为主观决定的，而完全是偶然碰机会的。

②推断总体③抽样使我们有可能用更少的人力物力时间费用达到对总体的认识，对普查资料进行修正补充，提高大范围调查的准确程度的作用，在理论上和方法上都具有重要意义。

抽样步骤：界定调查总体→选择资料收集方式→选择抽样框→确定抽样方式→决定样本大小→抽取样本收集资料→评估样本正误注意：a.界定调查总体，就是要清楚的说明研究对象的范围（时间、地点、人物），在调查中，从调查表开始部分的过滤性问题，可以看出某个体是否属于本次调查的总体范围（过滤性问题例如，是否是相关行业工作者，近期内是否参加过类似的市场调研活动等，具体问卷具体分析）。

b.抽样框又称抽样范畴，是抽取样本的所有单位的名单，抽样框的数目与抽样单位的层次相对应。

准确的抽样框，包括完整性与不重复性。

在抽样领域，形成一个适当的抽样框经常是调查者面临的最为挑战性的问题之一。

选择了样本狂后，可以确定抽样方法，并决定样本大小。

c.评估样本正误。

当我们把样本从总体中取出来后，不能急于做全面的调查，要初步检查一下这个样本对总体的代表性如何，资料有误代表性，需要按确定的标准加以评估（例如性别，年龄等）。

常用的抽样方法1、单纯随机抽样simple random sampling将调查总体全部观察单位编号，再用抽签法或随机数字表随机抽取部分观察单位组成样本。

优点：操作简单，均数、率及相应的标准误计算简单。

缺点：总体较大时，难以一一编号。

案例：华东理工大学奉贤校区学生随机抽样调查：奉贤校区9000名学生为调查对象。

抽取300名。

（1）将9000名调查对象，由0001编至9000等9000个连续编号。