第十五章总体特征抽样调查的设计与分析

社会调查中的抽样调查应用
总结词
社会调查中，抽样调查常用于研究社会现象 、评估政策和预测趋势等方面。
详细描述
在社会调查中，抽样调查通常采用分层抽样 或聚类抽样的方法，以降低调查成本和提高 样本代表性。通过抽样调查，可以了解社会 现象的现状、变化趋势和影响因素，为政府 制定相关政策提供科学依据。
学术研究中的抽样调查应用
抽样误差
由于抽样是随机的，因此存在一定的抽样误差， 会影响结果的精度。
改进方向
加强样本设计
通过更加科学的样本设计和分层抽样等方法，提高样本的代表性 和精度。
优化抽样方法
采用更加科学的抽样方法和技术，如系统抽样、分层抽样等，降低 误差。
完善统计分析方法
采用更加科学的统计分析方法和技术，如回归分析、因子分析等， 提高结果的准确性和可靠性。
控制抽样误差的方法
控制抽样误差的方法包括增加样本量、改进抽样技术、提高样本代表性等。此 外，还可以通过分层抽样、整群抽样等技术来降低随机误差。
非抽样误差的来源与控制
非抽样误差的来源
非抽样误差主要来源于调查设计和实施过程中的各种因素，如样本框误差、无回 答误差、测量误差等。
控制非抽样误差的方法
控制非抽样误差的方法包括完善调查设计、提高调查员的素质和技能、加强数据 审核和质量控制等。此外，还可以通过采取适当的措施来减少无回答误差和测量 误差。
分层抽样
将总体按照一定标准分 成不同的层次，然后在 每一层内进行随机抽样
。
系统抽样
按照一定的顺序和间隔 从总体中抽取样本，如
等距抽样。
集群抽样
将总体分成若干个集群 ，然后从每个集群中抽
取一定数量的样本。
抽样调查的应用场景

医学试题精编丛书卫生统计学主编赵耐青副主编施学忠康晓平贺佳余红梅编委朱炎贵阳医学院毕煜复旦大学杨永利郑州大学李强西安交通大学李丽霞广东药学院余红梅山西医科大学金欢复旦大学赵杨南京医科大学赵耐青复旦大学施学忠郑州大学贺佳第二军医大学康晓平北京大学彭斌重庆医科大学缪之文北京大学复旦大学出版社前言卫生纺计学是分析和处理医学研究中随机现象的一门学科。

随着医学科学的发展，医学研究的研究设计、资料收集和结果分析越来越多地运用卫生统计学知识，已经成为医学研究中的一个重要组成部分，卫生统计学已经是医学各专业本科生和研究生的必修课程。

许多医学生都感到卫生统计学比较难学，甚至有些医学生对卫生统计学的课程有一定的恐惧感，特别是对卫生统计学的习题感到困难更大。

针对上述情况，本书的上篇以人民出版社出版的《卫生统计学》内容为基本框架，先对每一章的学习要点进行归纳，列出每一章的学习重点，然后针对性地列出每章的基本习题及其解答；下篇针对读者常见的数据统计分析中的困难，以高等教育出版社的普通高等教育“十一五”国家级规划教材《卫生统计学》的内容为基本学习要点，列出综合性的练习题及题其解。

本书可以作为五年制预防医学专业本科生和其他医学专业的本科生和研究生学习卫生统计学的参考书。

本书的出版得到了复旦大学出版社的大力支持，在此表示衷心的感谢。

本书凝聚着全国10所院校14位编委的智慧和心血，在此谨向各位同仁致以崇高敬意和深深谢意！我们也特别珍惜在本书编写过程结下的友谊！由于编者能力所限，不足之处，敬请广大师生提出宝贵意见。

编者2009年7月目录上篇第一章绪论 (1)第二章定量资料和统计描述 (9)第三章定性资料的统计描述 (15)第四章常用概率分布 (25)第五章参数估计基础 (32)第六章假设检验 (38)第七章χ2检验 (47)第八章实验设计 (59)第九章方差分析 (63)第十章基于秩次的非参数检验 (69)第十一章两个变量的关联性分析 (76)第十二章简单回归分析 (82)第十三章多重性回归与相关 (90)第十四章调查设计 (99)第十五章总体特征抽样调查的设计与分析 (103)第十六章横断面研究资料的统计分析 (110)第十七章队列研究的设计与分析 (117)第十八章病例一对照研究的设计与分析 (124)第十九章logistic回归分析 (131)第二十章生存分析 (143)第二十一章综合评价 (152)第二十二章Meta分析 (164)下篇综合习题 (176)上篇第一章绪论学习要点1.总体与样本的定义和理解。

采样调查设计与分析方法详解采样调查是统计学中常用的一种数据收集方法，通过从总体中选择一部分个体进行调查，以推断总体的特征。

在实际应用中，采样调查设计与分析方法的选择和使用至关重要，本文将对采样调查设计与分析方法进行详解。

一、采样调查设计方法1.1 简单随机抽样简单随机抽样是一种最常用的采样方法，其基本原理是每个个体被抽取的概率相等，且相互独立。

简单随机抽样适用于总体规模较小、总体分布较为均匀的情况下，通过随机选择样本进行调查分析。

1.2 系统抽样系统抽样是按照一定规则从总体中选择样本的方法，其中规则可以是等距抽样，也可以是按照一定的顺序进行选择。

系统抽样适用于总体分布有规律或按照某种特定顺序排列的情况下，可以减少随机误差。

1.3 分层抽样分层抽样是将总体划分为若干层次，然后分别从每个层次中独立抽取样本，最后对各层样本的结果进行合并。

分层抽样适用于总体具有明显层次结构的情况下，可以增加抽样效率和准确性。

1.4 整群抽样整群抽样是将总体划分为若干个互不相交的群组，然后随机选择部分群组进行调查，最后对每个群组内的所有个体进行观察与测量。

整群抽样适用于群组内个体的相似性较高、群组间个体的差异较大的情况下，可以提高效率和减少成本。

二、采样调查分析方法2.1 假设检验在采样调查分析中，假设检验是一种常用的统计方法，用于检验样本结果与总体特征之间的是否存在显著差异。

通过设立虚无假设和备择假设，并利用统计量进行计算和推断，以确定样本结果是否具有统计学意义。

2.2 置信区间估计置信区间估计是一种用于对总体参数进行估计的方法，通过计算出的样本统计量的置信区间，可对总体参数的范围进行推断。

置信区间估计提供了一种对总体特征的不确定性的度量，有助于准确性的评估和分析。

2.3 相关分析相关分析是用于研究两个或多个变量之间关联关系的方法，通过计算相关系数来度量变量之间的线性关系强度和方向。

相关分析可以帮助研究者在采样调查中发现和理解变量之间的关系，为决策和预测提供依据。

histogram
f/i
Probability density
f/i·n
f frequency i interval width in frequency distribution table n sample size
Section 2--normal distribution and it’s
Combination the
The second decimal place of Z value
number on the
Normal Distribution
column with the
Z
0
0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 0.09
corresponding Z 0.0 0.5000 0.4960 0.4920 0.4880 0.4840 0.4800 0.4760 0.4720 0.4680 0.4640
f(X)
0.9 0.8
σ =0.5
0.7
0.6
0.5
σ =1
0.4
0.3 0.2
σ =2
0.1
0
-6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6
X
FIG 4 the effect on the graph of normal density function of various values of σ ,the “spread” of the distribution
The area under normal curve is 1, because the cumulative percentage is 1.
The characteristics of this family of curves were developed by Abraham de Moivre and karl Friedrich Gauss， so also called Gaussian distribution.