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（抽样检验）第七章整群抽样第七章整群抽样第壹节整群抽样概述壹、整群抽样的概念整群抽样是先将总体各单元划分成若干群（组），然后以群为单位，从中随机抽取壹部分群，对中选群内的所有单元进行全面调查。
确切地说，这种抽样组织形式应称为单级整群抽样。
如果总体中的单元能够分成多级，则能够对前几级单元采用多阶抽样，而在最后壹阶中对该阶抽样单元所包含的全部个体（最基本单元）进行调查，这种抽样称作多级整群抽样。
本章只讨论单级整群抽样。
设总体被划分为Ｎ群，第i群含有Ｍi个次级单元，全部总体次级抽样单元数记为Ｍ0，即Ｍ0＝∑M i。
当诸Ｍi都相等时，称为等群；否则，称为不等群。
采用整群抽样的俩个理由：-抽选群能大大降低数据收集的费用，当总体的分布比较广且调查采用面访时更是如此；-从总体中直接抽选个体在实际中且不总是可行的（没有关于个体的抽样框）；有时，抽选单元组成群体组更简便易行（如整个住户）。
整群抽样包括俩步：首先，总体被分为群；然后，在总体中抽取群的样本且访问群中的所有单元。
如果总体单元是自然分成组或群的，创建壹个这种关于群的抽样框且对它们进行抽样比创建总体中所有单元的名录框更为容易。
或者，无法得到关于总体中所有单元的名录框，但却有这些单元分布地域的地图，因而能够创建地域框。
群的抽取能够采用简单随机抽样、系统抽样或PPS抽样等各种不同的方法。
二、群的划分问题整群抽样策略的统计效率取决于群内单元的相似程度有多大，每个群中有多少单元，及抽中群的数量。
同分层抽样壹样，整群抽样的前提是先要对总体进行分群。
关于群的划分，有俩个问题：壹是如何定义群，即当群且非是壹个自然形成的单位时，确定每个群的组成；二是如何确定群的规模即群的大小。
分层抽样是在各层都进行随机抽样，“层是缩小了的总体”，抽样单元仍然是总体基本单元。
这决定了分层的原则是：尽量缩小层内差异，而扩大层间差异。
而整群抽样只是在各群之间抽取壹部分群进行调查，且在抽中的群内作全面调查。
第七章整群抽样第一节整群抽样概述一、整群抽样的概念整群抽样是先将总体各单元划分成若干群（组），然后以群为单位，从中随机抽取一部分群，对中选群内的所有单元进行全面调查。
确切地说，这种抽样组织形式应称为单级整群抽样。
如果总体中的单元可以分成多级，则可以对前几级单元采用多阶抽样，而在最后一阶中对该阶抽样单元所包含的全部个体（最基本单元）进行调查，这种抽样称作多级整群抽样。
本章只讨论单级整群抽样。
设总体被划分为Ｎ群，第i群含有Ｍi个次级单元，全部总体次级抽样单元数记为Ｍ0，即Ｍ0＝∑M i。
当诸Ｍi都相等时，称为等群；否则，称为不等群。
采用整群抽样的两个理由：- 抽选群能大大降低数据收集的费用，当总体的分布比较广且调查采用面访时更是如此；- 从总体中直接抽选个体在实际中并不总是可行的（没有关于个体的抽样框）；有时，抽选单元组成群体组更简便易行（如整个住户）。
整群抽样包括两步：首先，总体被分为群；然后，在总体中抽取群的样本并访问群中的所有单元。
如果总体单元是自然分成组或群的，创建一个这种关于群的抽样框并对它们进行抽样比创建总体中所有单元的名录框更为容易。
或者，无法得到关于总体中所有单元的名录框，但却有这些单元分布地域的地图，因而可以创建地域框。
群的抽取可以采用简单随机抽样、系统抽样或PPS抽样等各种不同的方法。
二、群的划分问题整群抽样策略的统计效率取决于群内单元的相似程度有多大，每个群中有多少单元，及抽中群的数量。
同分层抽样一样，整群抽样的前提是先要对总体进行分群。
关于群的划分，有两个问题：一是如何定义群，即当群并非是一个自然形成的单位时，确定每个群的组成；二是如何确定群的规模即群的大小。
分层抽样是在各层都进行随机抽样，“层是缩小了的总体”，抽样单元仍然是总体基本单元。
这决定了分层的原则是：尽量缩小层内差异，而扩大层间差异。
而整群抽样只是在各群之间抽取一部分群进行调查，并在抽中的群内作全面调查。
因此，群间差异的大小直接影响到抽样误差的大小，而群内差异的大小则不影响抽样误差。
抽样检验概要抽样检验是统计学中的一种常用方法，用于推断总体参数或者对比两个或多个总体参数。
本文将对抽样检验以及其应用进行概要介绍。
一、什么是抽样检验抽样检验是一种用于验证统计推断的方法，它通过从总体中随机选择一个样本来进行统计推断。
抽样检验的核心思想是基于样本的统计量来推断总体参数，并通过假设检验来确定样本推断是否具有统计显著性。
二、抽样检验的步骤1. 提出假设：在抽样检验中，我们首先需要提出一个原假设（H0）和一个备择假设（H1）。
原假设通常表示无变化或者无差异，备择假设则表示变化或者差异存在。
2. 选择显著性水平：显著性水平（α）是我们用来决定接受还是拒绝原假设的临界值。
通常情况下，常见的显著性水平有0.05和0.01。
3. 确定检验统计量：根据问题的具体情况，我们需要选取适当的统计量来进行检验。
例如，对于两个总体均值的差异检验，可以选择t检验作为检验统计量。
4. 计算P值：使用所选的检验统计量和样本数据，计算出P值。
P 值是指，在原假设为真的情况下，观察到与原假设一样或者更极端的结果出现的概率。
5. 做出决策：根据计算出的P值与选择的显著性水平进行比较，如果P值小于显著性水平，则拒绝原假设，否则接受原假设。
三、常见的抽样检验方法1. 单样本t检验：用于检验一个样本的均值是否与一个已知的总体均值存在显著差异。
2. 两样本t检验：用于检验两个独立样本的均值是否存在显著差异。
3. 配对样本t检验：用于检验两个相关样本的均值是否存在显著差异。
4. 卡方检验：用于比较两个或多个分类变量之间是否存在关联性。
5. 方差分析（ANOVA）：用于比较三个或多个样本均值之间是否存在显著差异。
四、抽样检验的应用举例1. 市场研究：抽样检验可以用于判断两种市场推广方式的效果是否存在显著差异。
2. 医学研究：抽样检验可以用于比较新药物和传统药物的疗效是否有显著差异。
3. 教育研究：抽样检验可以用于评估不同教育方法对学生成绩的影响是否显著。
（标准抽样检验）第七章整群抽样第七章整群抽样第一节整群抽样概述一、整群抽样的概念整群抽样是先将总体各单元划分成若干群（组），然后以群为单位，从中随机抽取一部分群，对中选群内的所有单元进行全面调查。
确切地说，这种抽样组织形式应称为单级整群抽样。
如果总体中的单元可以分成多级，则可以对前几级单元采用多阶抽样，而在最后一阶中对该阶抽样单元所包含的全部个体（最基本单元）进行调查，这种抽样称作多级整群抽样。
本章只讨论单级整群抽样。
设总体被划分为Ｎ群，第i群含有Ｍi个次级单元，全部总体次级抽样单元数记为Ｍ0，即Ｍ0＝∑M i。
当诸Ｍi都相等时，称为等群；否则，称为不等群。
采用整群抽样的两个理由：-抽选群能大大降低数据收集的费用，当总体的分布比较广且调查采用面访时更是如此；-从总体中直接抽选个体在实际中并不总是可行的（没有关于个体的抽样框）；有时，抽选单元组成群体组更简便易行（如整个住户）。
整群抽样包括两步：首先，总体被分为群；然后，在总体中抽取群的样本并访问群中的所有单元。
如果总体单元是自然分成组或群的，创建一个这种关于群的抽样框并对它们进行抽样比创建总体中所有单元的名录框更为容易。
或者，无法得到关于总体中所有单元的名录框，但却有这些单元分布地域的地图，因而可以创建地域框。
群的抽取可以采用简单随机抽样、系统抽样或PPS抽样等各种不同的方法。
二、群的划分问题整群抽样策略的统计效率取决于群内单元的相似程度有多大，每个群中有多少单元，及抽中群的数量。
同分层抽样一样，整群抽样的前提是先要对总体进行分群。
关于群的划分，有两个问题：一是如何定义群，即当群并非是一个自然形成的单位时，确定每个群的组成；二是如何确定群的规模即群的大小。
分层抽样是在各层都进行随机抽样，“层是缩小了的总体”，抽样单元仍然是总体基本单元。
这决定了分层的原则是：尽量缩小层内差异，而扩大层间差异。
而整群抽样只是在各群之间抽取一部分群进行调查，并在抽中的群内作全面调查。
（抽样检验）第七章第⼀次课抽样原理与⽅法第⼀节抽样⽅案的制定在科学研究中，除了进⾏控制试验外，有时也要进⾏调查研究。
调查研究是对已有的事实通过各种⽅式进⾏了解，然后⽤统计的⽅法对所得数据进⾏分析，从⽽找出其中的规律性。
例如，了解畜禽品种及⽔产资源状况；探索和分析对某种疾病有效的防治规律、措施以及新的检验⼿段和⽅法等。
由于现场调查⽴⾜于⽣产实际，所以它是研究和解决实际问题的⼀种重要研究⽅法。
同时，控制试验的研究课题，往往是在调查研究的基础上确定的；试验研究的成果，⼜必须在其推⼴应⽤后经调查得以验证。
为了使调查研究⼯作有⽬的、有计划、有步骤地顺利开展，必须事先拟定⼀个详细的调查计划。
调查计划应包括以下⼏个内容：(⼀) 调查研究的⽬的任何⼀项调查研究都要有明确的⽬的，即通过调查了解什么问题，解决什么问题。
例如，家畜健康状况的调查的⽬的是评定家畜健康⽔平；畜禽品种资源调查的⽬的是了解畜禽品种的数量、分布与品种特征特性等情况。
同时，调查研究的⽬的还应该突出重点，⼀次调查应针对主要问题收集必要的数据，深⼊分析，为主要问题的解决提出相应的措施和办法。
(⼆) 调查的对象与范围根据调查的⽬的，确定调查的对象、地区和范围，划清调查总体的同质范围、时间范围和地区范围。
例如，四川省家禽品种资源调查，调查地区为四川省，调查总体和对象为全省各市、县的家禽，调查时间从2000年1⽉到2000年12⽉。
(三) 调查的项⽬调查项⽬的确定要紧紧围绕调查⽬的。
调查项⽬确定的正确与否直接关系到调查的质量。
因此，项⽬应尽量齐全，重要的项⽬不能漏掉；项⽬内容要具体、明确，不能模棱两可。
应按不同的指标顺序以表格形式列⽰出来，以达到顺利完成搜集资料的⽬的。
例如，家禽品种资源调查项⽬有：种类(鸡、鸭、鹅等)、品种(柴鸡、来航、⽩洛克等)，数量、体重、产蛋性能等项⽬。
调查项⽬有⼀般项⽬和重点项⽬之分。
⼀般项⽬主要是指调查对象的⼀般情况，⽤于区分和查找，如畜主姓名、住址及编号等。
抽样检验根本知识什么是抽样检验？抽样检验是统计学中常用的一种方法，用于判断一个样本是否具有统计学上的显著性。
通过对样本进行抽取，并利用统计推断的方法，我们可以推断样本是否代表了整体总体的特征。
抽样检验广泛应用于各个领域，例如医学、社会科学、市场调研等。
抽样检验的根本原理在进行抽样检验之前，我们首先需要明确研究的问题和假设。
通常情况下，我们将问题分为原假设和备择假设两种情况。
原假设〔H0〕是指我们认为样本与总体没有显著差异；备择假设〔H1〕是指我们认为样本与总体有显著差异。
在进行抽样检验时，我们需要选择适当的检验方法。
常见的检验方法有Z检验、T检验、卡方检验等。
不同的检验方法适用于不同的情况，我们需要根据具体问题选择适宜的检验方法。
抽样检验的根本原理是基于统计学的假设检验理论。
我们通过计算样本统计量，并利用统计学方法计算出样本与总体的差异的显著性。
这个显著性可以通过计算出的P值来表示，P值越小，说明样本与总体的差异越显著。
抽样检验的步骤抽样检验的具体步骤如下：1.确定问题和假设：明确问题，并根据问题制定原假设和备择假设。
2.选择适当的检验方法：根据样本数据的特点和问题的要求，选择适合的检验方法。
3.收集样本数据：根据问题的要求，采取适宜的抽样方法，收集样本数据。
4.计算样本统计量：根据选择的检验方法，计算出样本的统计量。
5.计算P值：利用统计学方法计算出P值，衡量样本与总体的差异的显著性。
6.判断显著性：根据计算得到的P值，判断样本与总体的差异是否显著。
7.得出结论：根据判断结果，得出关于原假设和备择假设的结论。
抽样检验的应用抽样检验广泛应用于各个领域。
以下是一些常见的应用场景：医学研究在医学研究中，抽样检验被广泛用于评估新的药物治疗方法的有效性。
研究人员通过对患者的随机抽样，将患者分为不同的治疗组和对照组，然后利用抽样检验方法来比拟两组之间的差异。
市场调研在市场调研中，抽样检验被用于评估新产品的市场潜力。
