抽样技术 7 不等概率抽样

PPS抽样方法的研究及其在我国农村居民消费支出估计的应用〔摘要〕不等概率抽样估计是一种十分有效的抽样推断方法，它在实践中有着广泛的应用，采用不等概率抽样修正等概率抽样，可以弥补抽样调查中等概率抽样估计的不足。

由于金融危机引起出口增长受阻，国内投资增长缓慢，城镇居民消费预期恶化且收入分配差距过大，农村有效需求的扩大成为备受关注的问题。

因此，有必要通过市场调查，了解和掌握我国农村居民的消费状况。

应用PPS 抽样方法对我国农村居民生活消费支出进行估计，可以得到相关数据，进而为制定有效的产业策略提供参考依据。

〔关键词〕PPS 抽样；Hansen-Hurvitz 估计量；农村居民消费支出一、引言近20多年来，我国经济连续高速增长主要是由投资带动的，而作为拉动经济增长的最重要的要素———消费需求却严重不足。

消费率是指最终消费额占GDP 的比重，消费率是衡量消费需求的一个重要指标。

如果消费率下降，那么表明消费需求不足，如果消费率上升，则表明消费需求扩张。

近年来，我国消费率数据也遵循了这一规律，最终消费占GDP的比重一直呈下降趋势。

市场经济改革以来，我国最终消费率持续下降，投资与消费增速的差距拉大。

1990我国最终消费率是62.5％，投资率34.9％,消费率高出投资率的27.6％。

2009年最终消费率降到4 8％，投资率是47.7％,消费率仅高出投资率0.3％。

据国外经验来看，在国外很多发达国家和发展中国家，他们的投资率一般在20％~30％左右，消费率一般在7 0％~80％左右。

对比中国的情况，投资率显著高于国外的平均水平，消费率也明显偏低。

目前，“三农”问题已经成为中央政府及有关各部门和理论界极为关注的热点问题。

消费是经济的原动力，消费、投资和净出口被誉为拉动经济增长的“三架马车”，其中消费的作用是最重要的。

当前，我国消费市场的形势并不乐观。

由于金融危机引起出口增长受阻，国内投资增长缓慢，城镇居民消费预期恶化且收入分配差距过大，在这种情况下，人们自然地将增加有效需求的注意力转向了农村。

抽样技术：7不等概率抽样1. 引言在进行数据分析和统计研究时，抽样是一种常用的技术。

抽样技术允许我们从总体中选择一个样本，以便推断总体的性质。

在抽样技术中，不等概率抽样是一种常见的方法，它允许我们以非均匀的概率抽取样本。

本文将介绍关于7种不等概率抽样方法的详细信息。

2. 简单随机抽样简单随机抽样是最根本的抽样方法之一，它要求每个个体被选中的概率相等且任意组合都是可能的。

然而，在某些情况下，简单随机抽样可能并不适用，例如当总体分布不均匀时，或者我们希望在样本中增加一定的多样性。

这时，我们可以考虑使用不等概率抽样方法。

3. 整群抽样整群抽样是一种不等概率抽样方法，它将总体划分为假设干个互不重叠的群组〔或称为簇〕，然后从每个群组中抽取样本。

整群抽样可以有效地减少抽样过程中的复杂性，并提高样本的效率。

整群抽样常用于调查社会群体或大型组织等场景。

4. 分层抽样分层抽样是一种根据总体特点进行划分的抽样方法，它将总体划分为假设干个层级或相似的子群〔层〕，然后从每个层中抽取样本。

通过分层抽样，我们可以保证样本在各层中的分布情况与总体相似，从而更为准确地推断总体的特征。

5. 系统抽样系统抽样是一种按照固定间隔选择样本的抽样方法。

它类似于简单随机抽样，但是通过定义一个间隔，我们可以按照一定的规律抽取样本。

例如，我们可以在总体中选取每隔一定数量的个体作为样本。

系统抽样在样本大小较大时表现出较高的效率。

6. 按比例分层抽样按比例分层抽样是一种常用的不等概率抽样方法，它根据总体各层的比例确定各层的样本容量。

比例分层抽样可以使得样本在各层中的分布与总体的比例相对应。

这种抽样方法适用于总体中的各个层存在不同比例的情况。

7. 两阶段抽样两阶段抽样是一种复杂的不等概率抽样方法，它将抽样过程分为两个阶段。

在第一阶段，我们从总体中选择一局部群组〔或称为簇〕，在第二阶段，我们从每个群组中抽取一定数量的样本。

两阶段抽样适用于总体较大或分布复杂的情况下，可以提高抽样的效率。

不等概率抽样问题研究目录摘要 (1)1 不等概率抽样方法的介绍 (2)1.1 不等概率抽样估计的定义 (2)1.2 不等概率抽样 (2)1.2.1 放回不等概率抽样 (2)1.2.2 不放回不等概率抽样 (5)2 结论 (9)谢辞 (11)参考文献 (12)不等概率抽样问题研究李娟指导教师：苗刚摘要：在实际抽样中，我们常常遇到很多不同的情况，对于不同的情况我们也会采用不同的抽样方法进行研究。

常用的抽样方法主要有等概率抽样与不等概率抽样。

本文将针对不等概率抽样问题进行研究。

关键词：抽样；不等概率；样本；指标在现实生活中，由于现实的局限性，我们常常需要对总体进行抽样估计，抽样估计的方法也是多种多样。

在实际运用中，我们常常会发现运用等概率抽样方法来对总体指标进行估计时会出现单位均值估计不足的缺陷，那么我们应该如何改变这种现状，以提高抽样估计的效率呢？随着抽样调查在我国应用领域的不断扩展，很多学者对于抽样调查中等概率抽样估计的不足提出了建议。

他们提议如果我们运用不等概率抽样方法对总体指标进行估计，那么这些问题将迎刃而解。

1 不等概率抽样方法的介绍1.1 不等概率抽样估计的定义不等概率抽样估计，也就是大单位赋予大的入样概率，小单位赋予小的入样概率，入样概率一般与单位规模大小成正比。

1.2不等概率抽样方法的分类不等概率抽样方法按不同的分类方法可以分成许多不同的类型。

但最主要的分类方法是按抽样过程中被抽到的单位是否被放回总体中进行分类，分为放回不π。

等概率抽样)psPPS和不放回不等概率抽样()(抽样抽样1.2.1 放回不等概率抽样所谓放回不等概率抽样，是指在抽样之前就给总体中每一个单位赋予一个确定的抽样概率，在放回抽样的每一次抽取中，每个单位被抽中的概率都不变，直到抽够n个样本单位为止，对于放回不等概率抽样，由于每次抽取时总体的分布都不变，所以各次抽取是相互独立的，因此，无论抽样的实施，还是目标量的估计，都特别简单，这是这种抽样方法的最大优点。

抽样技术：不等概率抽样引言在统计学和数据分析中，抽样技术是一项重要的工具，用以从总体中选择一部分元素进行研究。

而抽样技术的核心就是如何从总体中选取样本，以保证样本能够准确地反映总体的特征。

其中一种常用的抽样技术是不等概率抽样。

不等概率抽样是指在抽取样本时，各个个体被选中的概率不相等。

与等概率抽样相比，不等概率抽样更能满足实际问题的需求，更能提高样本的效率和精确性。

本文将介绍不等概率抽样的原理、常用方法以及应用案例，希望能够帮助读者更好地理解和应用抽样技术。

不等概率抽样的原理不等概率抽样的原理基于概率论和统计学的基本原理。

在进行不等概率抽样时，需要根据总体的特征和研究目的，选择合适的抽样方法和样本选择概率，以使样本能够准确地反映总体。

不等概率抽样的核心在于赋予每个个体被选中的概率，也称为抽样概率。

抽样概率可以根据总体特征和研究目的进行选择，常见的选择方法包括：概率比例抽样、系统抽样、整群抽样等。

概率比例抽样是一种根据个体在总体中所占比例来确定抽样概率的方法。

具体而言，可以先计算出样本所需的个体数目，再根据各个个体在总体中的比例，分配相应的抽样概率。

这样可以保证样本能够按比例反映总体的特征。

系统抽样是一种按照一定规律选择样本的方法。

具体而言，可以在总体中确定一个起始点，然后以固定的间隔选择样本个体。

系统抽样具有简单方便、无需随机表和随机数的优点，常用于总体具有周期性分布的情况。

整群抽样是一种将总体划分为若干群体，然后随机选择部分群体进行抽样的方法。

这种方法适用于总体分布不均匀，但各群体内部相对均匀的情况。

通过整群抽样，可以减小样本误差，提高样本的代表性。

不等概率抽样的常用方法不等概率抽样有多种不同的方法和技术，根据实际问题的需求和样本特征的不同，可以选择合适的抽样方法。

以下将介绍几种常用的不等概率抽样方法。

简单随机抽样是不等概率抽样中最基本的方法之一。

简单随机抽样是指每个个体都有相等的被选中概率，且个体间的选择是相互独立的。

非概率抽样方式（三）非概率抽样方式非概率抽样，又称为不等概率抽样或非随机抽样，是调研者根据自己的方便或主观判断抽取样本的方法。

主要有偶遇抽样、主观抽样、滚雪球抽样、、定额抽样等类型。

1．偶遇抽样，也称就近抽样、方便抽样或自然抽样。

它是指研究者根据现实情况，以自己方便的形式抽取偶然遇到的人作为调查对象，或者仅仅选择那些离得最近的、最容易找到的人作为调查对象。

其优点是方便省力，其缺点是样本的代表性差，，有很大的偶然性。

2．主观抽样，也称目标式抽样、判断式抽样或立意抽样。

它是调查者根据自己的主观分析，来选择和确定调查对象的方法；。

主观抽样取得的样本．其代表性取决于研究者对总体的了解程度和判断能力。

主观抽样的优点是，可以充分发挥研究人员的主观能动性，其缺点是，样本的代表性难以判断，不能推论。

3．滚雪球抽样。

当我们无法了解总体情况时，可以从总体中的少数成员入手。

对他们进行调查向他们询问还知道哪些符合条件的人，再去找那些人并询问他们知道的人，如同滚雪球一样。

我们可以找到越来越多具有相同性质的群体成员。

4．定额抽样。

定额抽样从对总体性质的了解开始，在某一总体中考虑具有某种属性的人数所占的比例，然后从具有这种属性的人群中收集数据，并按各类人在总体中的比例赋予它的适当的比重。

这样收集数据，从理论上讲应当能够代表总体。

这种方法存在的问题是：定额的比例必须精确，但由于最新的关于总体性质变化的信息并不容易得到，往往造成抽样中的偏差。

（四）抽样中的误差问题进行抽样调查可产生两类误差，一类是抽样误差，另一类是非抽样误差。

1．抽样误差：由抽样的随机性产生，属于随机误差抽样误差是指主要指样本平均数与总体平均数之差、样本比率与总体比率之差。

抽样误差中通常运用最多的抽样平均误差，即指样本平均数或样本比率的标准差。

在重复抽样条件下，（1）样本平均数的抽样平均误差公式为其中， 为总体标准差，n为样本个案数。

（2）样本比率的抽样平均误差公式为：其中，P为总体比率，n为样本个案数实际计算时，则以样本标准差代替总体标准差，以样本比率代替总体比率。