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应用抽样技术第三版教学设计课程背景及概述抽样技术是一种重要的数据收集和分析方法，在实际应用中有着广泛的应用。
本课程旨在帮助学生了解抽样技术的基本原理和方法，掌握抽样技术的应用过程和实战技巧。
通过本课程的学习，学生将能够：•理解抽样技术的基本概念与原理；•掌握常见的抽样方法及其使用场景；•设计并实施抽样调查方案；•分析和解释抽样调查结果，为决策提供支持。
教学内容第一章：抽样技术的基本概念与原理•抽样技术的定义和分类；•抽样误差的概念和影响因素；•抽样调查的步骤和注意事项。
第二章：简单随机抽样•简单随机抽样的定义和特点；•简单随机抽样的样本量计算方法；•简单随机抽样的实际应用和局限性。
第三章：分层抽样•分层抽样的定义和特点；•分层抽样的样本量计算方法；•分层抽样的实际应用和局限性。
第四章：整群抽样•整群抽样的定义和特点；•整群抽样的样本量计算方法；•整群抽样的实际应用和局限性。
第五章：系统抽样•系统抽样的定义和特点；•系统抽样的样本量计算方法；•系统抽样的实际应用和局限性。
第六章：多阶段抽样•多阶段抽样的定义和特点；•多阶段抽样的样本量计算方法；•多阶段抽样的实际应用和局限性。
教学方法本课程采用课堂讲授、案例分析、小组讨论等多种教学方法，旨在帮助学生树立正确的抽样调查思维和方法，掌握抽样调查的实际应用和实战技巧。
教学评估与考核本课程采用课堂测验、作业考核和课程项目等多种形式进行教学评估和考核。
其中课程项目以学生对于抽样调查设计、实施和结果分析的综合能力为主要考核指标。
参考教材•抽样技术（第三版），贺志强、孙文茹等著，中国统计出版社，2008年版；•抽样调查方法与应用，陈素芬、罗凤鸣等著，华中科技大学出版社，2012年版；•抽样理论与应用，吴国军、周维等著，中国人民大学出版社，2014年版。
教学团队本课程的主讲教师为XX教授，拥有多年的统计学教学和研究经验，曾主持国家自然科学基金等多个研究项目。
此外，本课程还将邀请工业界人士进行客座讲座，为学生提供实际应用的案例和经验分享。
抽样方法与设计范文一、简单随机抽样简单随机抽样是最为基础的抽样方法之一，其设计步骤如下：1.定义研究对象：明确研究对象的范围和特征。
2.制定抽样框架：建立抽样框架，即包含研究对象的总体。
3.给每个个体编号：对于每个个体，分配一个唯一的编号。
4.使用随机数表或随机数字生成器：使用随机数表或随机数字生成器，随机选择个体进行抽样。
5.进行抽样：根据随机选择的编号，进行抽样。
优点：1.简单易行，容易理解和操作。
2.有效避免了抽样主观性带来的偏差（如选择性抽样）。
3.结果具有可信度和代表性。
缺点：1.无法充分利用样本的一些特性，可能导致样本与总体特征不符。
2.需要完整的抽样框架，但在一些研究领域中可能较难获取或构建抽样框架。
二、整群抽样整群抽样是以群为抽样单元进行抽样的方法，其设计步骤如下：1.定义研究对象：2.划分抽样群体：将研究对象划分为若干互不重叠的群体。
3.随机选择群体：使用随机数表或随机数字生成器，随机选择若干群体作为样本。
4.在选定的群体中进行全面调查或抽样：对于选定的群体，可以进行全面调查，或者在群内进行抽样。
优点：1.适用于大规模研究，可以减少研究工作量。
2.样本之间可能存在相似性，能够减小样本之间的方差。
缺点：1.由于样本之间的相似性，样本可能不够代表性。
2.抽样误差会显著增大。
三、分层抽样分层抽样是将研究对象划分为若干层次，然后从每个层次中抽取样本，以保证样本的多样性。
设计步骤如下：1.定义研究对象：明确研究对象的特征，将其分层。
2.划分层次：根据研究对象的特征，将其划分为若干层次。
3.在每个层次中进行抽样：根据每个层次中的特征，设计相应的抽样方法，如简单随机抽样。
4.对样本进行合并：将每个层次中抽取的样本进行合并，作为最终的样本。
优点：1.将样本分为多个层次，可以更好地反映总体的特征。
2.可以控制样本数量，确保样本的多样性。
缺点：1.对总体特征了解不充分，可能导致划分层次的不准确性。
第5章抽样（8学时）第一节抽样的意义与作用一、抽样的概念1．总体总体(population)通常与构成它的元素共同定义：总体是构成它的所有元素的集合，元素则是构成总体的最基本单位。
2．样本样本(sample)就是从总体中按一定方式抽取出的—部分元素的集合。
或者说一个样本就是总体的一个子集。
3．抽样明白了总体和样本的概念，再来理解抽样的概念就十分容易了。
所谓抽样(sampling)，指的是从组成某个总体的所有元素的集合中，按一定的方式选择或抽取一部分元素(即抽取总体的一个子集)的过程，或者说，抽样是从总体中按一定方式选择成抽取样本的过程。
4．抽样单位抽样单位(sampling unit)就是一次直接的抽样所使用的基本单位。
抽样单位与构成总体的元素有时是相同的，有时又是不同的。
5．抽样框抽样框(sampling frame)又称做抽样范围，它指的是一次直接抽样时总体中所有抽样单位的名单。
6．参数值参数值(parameter)也称为总体值，它是关于总体中某一变量的综合描述，或者说是总体中所有元素的某种特征的综合数量表现。
在统计中最常见的总体值是某一变量的平均值，7．统计值统计值(statistic)也称为样本值，它是关于样本中某一变量的综合描述，或者说是样本中所有元素的某种特征的综合数量表现。
样本值是从样本的所有元素中计算出来的，它是相应的总体值的估计量。
二、抽样的作用在社会研究中，抽样主要解决的是对象的选取问题，即如何从总体中选出一部分对象作为总体的代表的问题。
本章一开始我们就说过，一项社会研究若能对总体中的全部个体都进行了解，那当然是很好的。
但实际上广大研究人员在时间、经费、人力等方面遇到难题，甚至陷入困境，从而不得不在庞大的总体与有限的时间、人力、经费这二者之间寻求平衡。
以现代统计学和概率论为基础的现代抽样理论，以及不断发展、不断完善的各种抽样方法．正好适应了社会研究的发展和应用的需要，成为社会研究知识体系中必不可少的一部分内容。
湘教版数学七年级上册5.1《数据的收集与抽样》教学设计2一. 教材分析《数据的收集与抽样》是湘教版数学七年级上册第五章第一节的内容。
本节内容主要介绍数据的收集方法，让学生掌握简单的数据收集和抽样调查的方法，学会如何从样本中获取信息，为后续的统计学习打下基础。
二. 学情分析七年级的学生已经具备了一定的数学基础，对生活中的数据有一定的认识。
但他们对数据的收集和抽样调查方法可能还不够了解，因此，在教学过程中，需要通过生动的实例和实际操作，让学生体验数据的收集和抽样过程，从而更好地理解相关概念和方法。
三. 教学目标1.让学生掌握简单的数据收集方法，学会如何从样本中获取信息。
2.培养学生运用数学知识解决实际问题的能力。
3.培养学生的合作意识和团队精神。
四. 教学重难点1.重点：数据的收集方法，抽样调查的基本步骤。
2.难点：如何从样本中获取信息，理解抽样调查的意义。
五. 教学方法1.采用问题驱动法，引导学生思考和探索。
2.运用实例教学法，让学生在实际操作中感受和理解数据收集和抽样调查的过程。
3.采用小组合作学习法，培养学生的团队协作能力。
六. 教学准备1.准备相关实例和数据，用于讲解和操作。
2.准备调查问卷，用于学生实际操作。
3.准备多媒体教学设备，用于展示和讲解。
七. 教学过程1.导入（5分钟）通过一个生活中的实例，如调查学校学生的身高情况，引出数据的收集和抽样调查的概念，激发学生的兴趣。
2.呈现（10分钟）讲解数据的收集方法，如问卷调查、实地观察等，并展示实际操作过程，让学生对数据收集有直观的认识。
3.操练（10分钟）学生分组，每组选择一个调查主题，如调查学校学生的兴趣爱好，设计并实施调查问卷，进行数据收集。
教师巡回指导，解答学生在调查过程中遇到的问题。
4.巩固（5分钟）学生展示自己的调查成果，分享调查过程中遇到的趣事和问题，讨论如何解决这些问题。
教师点评学生的调查成果，总结调查过程中的注意事项。
5.拓展（5分钟）讲解抽样调查的基本步骤，如确定调查目标、设计调查问卷、实施调查、整理和分析数据等，并展示一个实际案例，让学生了解抽样调查在实际生活中的应用。
统计师的抽样方法和样本设计在数据统计领域中，抽样方法和样本设计是非常重要的概念和技巧。
统计师在进行调查研究时，往往无法对全部总体进行广泛的调查，而需要在众多对象中选择一部分进行观察和研究，这就需要采用抽样方法和样本设计。
一、抽样方法1. 简单随机抽样：从总体中随机选择若干个对象作为样本，每个对象被选择的概率相等。
这是一种简单且常用的抽样方法，可以减小抽样偏差。
2. 分层抽样：将总体分为若干层次，然后从每个层次中随机抽取样本。
这种方法适用于总体具有明显层次结构的情况，可以增加样本的代表性。
3. 整群抽样：将总体分为若干个互不重叠的群组，然后随机选择其中的若干群组进行全面调查。
这种方法适用于总体群组分明且相似的情况，可以减少调查工作的复杂性。
4. 无差别抽样：即随意选择调查对象，适用于需要快速获取初步数据或研究方向不确定的情况。
然而，由于可能存在选择偏差，所得到的样本可能不具有代表性。
二、样本设计1. 样本容量确定：通过合理的样本容量设计，可以保证调查结果的准确性和可靠性。
一般来说，样本容量越大，研究结果越可靠，但同时也会增加成本和调查时间。
2. 样本选择方法：根据抽样方法的选择，在抽取样本时需要遵循相应的抽样规则。
例如，在简单随机抽样中，可以使用随机数表或随机数生成器来确定样本。
3. 样本调整：在一些情况下，样本可能会有一定的偏倚或失真。
为了纠正这些偏差，需要进行样本调整。
例如，在分层抽样中，可能需要对不同层次的样本进行加权调整。
4. 样本效力分析：在样本设计后，需要对样本的效力进行评估和分析。
通过评估样本的效力，可以确定样本能否满足研究的要求和目标，并采取相应的措施进行修正。
综上所述，抽样方法和样本设计在统计学中具有重要的意义。
统计师需要根据研究目标、总体特点和研究资源等因素，选择适当的抽样方法和样本设计，以确保研究结果的准确性和可靠性。
因此，对于统计师而言，掌握抽样方法和样本设计的原理和技巧是非常重要的。
