抽样调查样本量的确定

抽样调查样本量的确定在贸易统计中, 对于限额以下批零餐饮企业普遍采用抽样调查方法进行解决。

然而，由于当前市场经济情况的多样性，经济发展的不均衡性，以及地域宽广性，导致情况多种多样；实际情况的复杂，决定了方案的复杂性，增加了具体抽样的难度。

经过多年的探讨，区域二相抽样调查比较符合当前我国的实际情况，我们在这里根据试点所掌握的情况针对采用区域二相抽样调查的贸易抽样方案中如何确定样本量进行分析。

一、样本单位数量的确定原则一般情况下，确定样本量需要考虑调查的目的、性质和精度要求。

以及实际操作的可行性、经费承受能力等。

根据调查经验，市场潜力和推断等涉及量比较严格的调查需要的样本量比较大，而一般广告效果等人们差异不是很大或对样本量要求不是很严格的调查，样本量相对可以少一些。

实际上确定样本量大小是比较复杂的问题，即要有定性的考虑，也要有定量的考虑；从定性的方面考虑，决策的重要性、调研的性质、数据分析的性质、资源、抽样方法等都决定样本量的大小。

但是这只能原则上确定样本量大小。

具体确定样本量还需要从定量的角度考虑。

从定量的方面考虑,有具体的统计学公式,不同的抽样方法有不同的公式。

归纳起来，样本量的大小主要取决于：(1)研究对象的变化程度，即变异程度；(2)要求和允许的误差大小，即精度要求；(3)要求推断的置信度，一般情况下，置信度取为95%；(4)总体的大小；(5)抽样的方法。

也就是说,研究的问题越复杂,差异越大时,样本量要求越大；要求的精度越高,可推断性要求越高时,样本量也越大；同时,总体越大,样本量也相对要大,但是,增大呈现出一定对数特征,而不是线形关系；而抽样方法问题,决定设计效应的值,如果我们设定简单随机抽样设计效应的值是1；分层抽样由于抽样效率高于简单随机抽样，其设计效应的值小于1,合适恰当的分层，将使层内样本差异变小，层内差异越小，设计效应小于1的幅度越大；多阶抽样由于效率低于简单随机抽样，设计效应的值大于1,所以抽样调查方法的复杂程度决定其样本量大小。

抽样调查的设计方案是抽样调查的设计方案是什么？摘要：抽样调查是研究人员在进行社会调查时常用的一种方法。

抽样调查的设计方案是为了保证调查结果的可靠性和有效性而进行的。

本文将从六个方面展开叙述，分别是抽样调查的目的、抽样调查的类型、抽样调查的样本量确定、抽样调查的抽样方法、抽样调查的调查工具以及抽样调查的数据分析方法。

一、抽样调查的目的抽样调查的目的是为了从总体中获取具有代表性的样本，以便对总体的特征和规律进行推断。

抽样调查可以用来研究社会现象、市场需求、消费行为等各个领域的问题，以便为政策制定、市场分析等提供参考。

二、抽样调查的类型抽样调查主要分为概率抽样和非概率抽样。

概率抽样是通过随机抽样使得样本能够代表总体，常见的方法有简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等。

非概率抽样则不具备代表性，样本的选择是基于研究人员的主观判断和便利性，常见的方法有便利抽样、判断抽样、配额抽样等。

三、抽样调查的样本量确定样本量的确定是抽样调查设计中的关键环节。

样本量的大小直接影响调查结果的可靠性和推广性。

确定样本量需要考虑总体的大小、抽样误差、置信水平、抽样方差等因素。

常见的方法有经验公式法、统计方法、专业软件计算等。

四、抽样调查的抽样方法抽样方法是指根据抽样调查的目标和特点，选择适当的抽样方法来获取样本。

常见的抽样方法有简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、多阶段抽样等。

在选择抽样方法时，需要考虑样本的代表性、抽样误差、调查成本等因素。

五、抽样调查的调查工具调查工具是指用于收集调查数据的工具，包括问卷、访谈、观察等。

在选择调查工具时，需要考虑调查的目的、调查对象的特点、数据的准确性等因素。

同时，还需要进行预测试和修订，以确保调查工具的有效性和可靠性。

六、抽样调查的数据分析方法数据分析是抽样调查的重要环节，通过对收集到的数据进行分析，可以揭示样本的特征和总体的规律。

常见的数据分析方法有描述性统计分析、推断统计分析等。

在数据分析过程中，需要注意数据的质量和可靠性，避免统计偏差和误导。

如何确定抽样方法与样本量在设计一个抽样调查时，我们通常需要做的工作是：定义总体及抽样单元、确定或构置抽样杠、选择样本量的大小、制定实施细节并实施。

在这本小册子中我们着重介绍一下定量研究的抽样和样本量这两个技术环节。

最基本的定量研究的抽样方法分为两类，一类为非概率抽样，一类为概率抽样。

一．非概率抽样非概率抽样是不能计算抽样误差的，因为它是靠调研者个人的判断来进行的抽样。

它包括偶遇抽样或者方便抽样、判断抽样、配额抽样、雪球抽样等。

偶遇抽样（方便抽样）常见的未经许可的街头随方或拦截式访问、邮寄式调查、杂志内问卷调查等都属于偶遇抽样的方式。

偶遇抽样是所有抽样技术中花费最小的（包括经费和时间）。

抽样单元是可以接近的、容易测量的、并且是合作的。

但尽管有许多优点，这种形式的抽样还是有严重的局限性。

许多可能的选择偏差都会存在，如被调查者的自我选择、抽样的主观性偏差等。

这种抽样不能代表总体的推断总体。

因此，当我们在进行街头访问或邮寄调查时，一定要谨慎对待调查结果。

判断抽样判思抽亲是基于调研者对总体的了解和经验，从总体中抽选“有代表性的”“曲型的”单位作为样本，例如从全体企业作为样本，来考察全体企业的经营状况。

如果判断准，这种方法有呆取得具有较好代表性的样本，但这种方法受主观因素影响较大。

配额抽样配额抽样是根据总体的结构特征来给调查员分派定额，以取得一个与总体结构特征大体相似的样本，例如根据人口的性别、年龄构成来给调查员规定不同性别、年龄的调查人数。

配额保证了在这些特征上样本的组成与总体的组成是一致的。

一旦配额分配好了，选择样本元素的自由度就很大了。

唯一的要求闵是所选取的元素要适合所控制的特性。

这种抽样方法的目的是使样本对总体具有更好的代表性，但仍不一定能保证样本就是有代表性的。

如果与问题相关联的某个特征是十分困难的。

另外，用这种方法进行选择严格控制调查员和调查过度程的条件下，可使配额抽样获得与某些概率抽样非常接近的结果。

市场调研中的样本调查方法与样本量的确定市场调研是企业在制定市场营销策略、了解市场需求、评估竞争对手优势等方面的重要手段。

在市场调研过程中，样本调查是一项关键步骤，它涉及到样本的选择方法和样本量的确定。

样本调查的准确性和代表性对于市场调研结果的可靠性至关重要。

本文将介绍市场调研中常见的样本调查方法，并探讨样本量的确定原则。

一、样本调查方法1. 随机抽样法随机抽样法是市场调研中最常用的样本调查方法之一。

它通过随机选择潜在调研对象来保证样本的代表性。

随机抽样法可以分为简单随机抽样、系统抽样和整群抽样等多种形式，具体选择哪种方法取决于市场调研的目的、样本数量和预算等因素。

2. 分层抽样法分层抽样法是基于样本所属群体的特征，将调研对象进行分层，然后在每个层面上进行独立的抽样调查。

这种方法可以更好地控制样本的多样性，使得调研结果更准确可靠。

分层抽样法常用于大规模的市场调研项目，可以根据不同特征的群体进行调查。

3. 整群抽样法整群抽样法是指将调研对象按照一定特征分为若干群体，然后从每个群体中选取一个或多个样本进行调查。

这种方法适用于调研对象数量较少，而且具有相似特征的情况。

整群抽样法常用于对特定行业或地域进行市场调研，可以提高调研结果的针对性。

二、样本量的确定样本量的确定是市场调研中另一个关键问题。

样本量的大小直接影响到调研结果的可靠性和推广性。

下面是一些常用的样本量确定原则：1. 确定调研目的在确定样本量之前，需要明确市场调研的目的和研究问题。

如果目的是仅仅了解市场趋势，那么样本量可以相对较小；如果目的是评估市场细分或者产品定位，那么样本量就需要相对较大。

2. 确定置信水平与置信度在确定样本量时，需要考虑调研结果的置信度，即调研结果可以代表总体的程度。

常见的置信水平有95%和99%，置信度一般选择在0.05和0.01之间。

3. 考虑误差容忍度误差容忍度是指允许的调研结果误差的大小。

根据调研项目的要求和实际情况，可以给定一个误差容忍度的数值范围。

抽样方法及样本量的确定在社会科学研究中，抽样方法及样本量的确定是非常重要的环节。

抽样方法是指从总体中选择一部分样本进行研究，以代表总体特征的一种方法。

而样本量的确定则涉及到研究的可靠性和有效性。

本文将探讨抽样方法的选择以及样本量的确定。

一、抽样方法的选择1. 简单随机抽样简单随机抽样是一种基本的抽样方法，它通过随机选择样本，确保每个个体都有相等的机会被选中。

这种方法适用于总体分布均匀且规模较小的情况。

例如，当我们想要研究某个小城市的居民对某一政策的态度时，可以使用简单随机抽样方法。

2. 分层抽样分层抽样是将总体划分为若干层次，然后从每个层次中随机选择样本。

这种方法适用于总体具有明显的层次结构的情况。

例如，当我们想要研究一个城市的不同社区对某一政策的态度时，可以将城市划分为不同的社区层次，然后从每个社区中随机选择样本。

3. 整群抽样整群抽样是将总体划分为若干个群组，然后随机选择一部分群组作为样本进行研究。

这种方法适用于总体群组之间差异较大的情况。

例如，当我们想要研究某个国家的不同地区对某一政策的态度时，可以将国家划分为不同的地区群组，然后随机选择一部分地区进行研究。

二、样本量的确定确定样本量的大小是保证研究结果准确性和可靠性的关键因素。

样本量过小可能导致结果的不可靠，样本量过大则可能浪费资源。

确定样本量的大小需要考虑以下几个因素：1. 总体大小总体大小是影响样本量确定的一个重要因素。

当总体较大时，样本量可以相对较小；当总体较小时，样本量应相对较大。

2. 置信水平置信水平是指研究结果的可靠程度。

常见的置信水平有95%和99%。

置信水平越高，样本量需要越大。

3. 允许误差允许误差是指研究结果与总体特征之间的差异。

允许误差越小，样本量需要越大。

4. 方差方差是指总体内个体之间的差异程度。

方差越大，样本量需要越大。

综合考虑以上因素，可以使用统计学方法计算出合适的样本量。

常见的计算方法有公式法和抽样方差法。

样本量的确定方法 The pony was revised in January 2021样本量的确定方法(2008-10-14 09:12:34)一、样本单位数量的确定原则一般情况下，确定样本量需要考虑调查的目的、性质和精度要求。

以及实际操作的可行性、经费承受能力等。

根据调查经验，市场潜力和推断等涉及量比较严格的调查需要的样本量比较大，而一般广告效果等人们差异不是很大或对样本量要求不是很严格的调查，样本量相对可以少一些。

实际上确定样本量大小是比较复杂的问题，即要有定性的考虑，也要有定量的考虑；从定性的方面考虑，决策的重要性、调研的性质、数据分析的性质、资源、抽样方法等都决定样本量的大小。

但是这只能原则上确定样本量大小。

具体确定样本量还需要从定量的角度考虑。

从定量的方面考虑,有具体的统计学公式,不同的抽样方法有不同的公式。

归纳起来，样本量的大小主要取决于：(1)研究对象的变化程度，即变异程度；(2)要求和允许的误差大小，即精度要求；(3)要求推断的置信度，一般情况下，置信度取为95%；(4)总体的大小；(5)抽样的方法。

也就是说,研究的问题越复杂,差异越大时,样本量要求越大；要求的精度越高,可推断性要求越高时,样本量也越大；同时,总体越大,样本量也相对要大,但是,增大呈现出一定对数特征,而不是线形关系；而抽样方法问题,决定设计效应的值,如果我们设定简单随机抽样设计效应的值是1；分层抽样由于抽样效率高于简单随机抽样，其设计效应的值小于1,合适恰当的分层，将使层内样本差异变小，层内差异越小，设计效应小于1的幅度越大；多阶抽样由于效率低于简单随机抽样，设计效应的值大于1,所以抽样调查方法的复杂程度决定其样本量大小。

对于不同城市,如果总体不知道或很大,需要进行推断时,大城市多抽,小城市少抽,这种说法原则上是不对的。

实际上,在大城市抽样太大是浪费,在小城市抽样太少没有推断价值。

二、样本量的确定方法如何确定样本量,基本方法很多,但是公式检验表明,当误差和置信区间一定时,不同的样本量计算公式计算出来的样本量是十分相近的,所以,我们完全可以使用简单随机抽样计算样本量的公式去近似估计其他抽样方法的样本量,这样可以更加快捷方便，然后将样本量根据一定方法分配到各个子域中去。

新视角108 经济理论研究抽样调查样本量的确定侯志强1,2　吴启富3(1.北方工业大学,北京100041;2.中国人民大学统计学院,北京100872;3.首都经济贸易大学统计学院,北京100026)摘要:样本量确定是抽样调查中的一个重要内容。

确定样本量需要综合考虑费用与精度。

抽样方式也是影响样本量的一个重要因素。

简单随机抽样估计总体比例确定样本量需要同时考虑两个精度要求,即估计量方差上限与估计量离散系数上限。

分层随机抽样的样本量还受各层样本量分配方式的影响。

复杂抽样的样本量需要借助抽样设计效应才能计算。

样本量经过调整后才能满足实际调查的需要。

关键词:抽样调查;样本量;费用;精度;设计效应一、引言抽样调查是按照随机原则从总体中抽取部分个体进行观察并据此对总体参数作出一定可靠程度推断的科学。

抽取个体的数量称为样本量。

在一定抽样方式下,样本容量越大,估计精度就越高,所需费用也就越大。

因此,样本量受费用与精度的双重制约。

简单随机抽样样本量的确定是其它抽样方式样本量确定的基础。

在简单随机抽样中,经常需要估计几个总体比例,有些总体比例较大,有些则较小,但许多人总是根据估计量方差上限这个唯一的精度要求确定所谓的“保守”样本量,殊不知当所要估计的总体比例很小时,这个“保守”的样本量根本谈不上“保守”。

本文试图解决这个问题,并探讨其它抽样方式下样本量的确定问题。

二、简单随机抽样样本量的确定在简单随机抽样下,若给定费用要求,则可通过费用函数确定样本量。

通常的费用函数为C T =c 0+c 1n (1)其中,C T 表示总费用,c 0表示固定费用,c 1表示调查一个样本单元的平均费用,n 表示样本量。

那么,样本量为n =C T -c 0c 1 (2)通过式(2)可以确定样本量的上限,即总费用所允许的最大样本量,记为n U 。

简单随机抽样的样本量还可通过精度确定,通常规定估计量方差的上限。

例如,已知总体方差为 2,需估计总体均值X —,其简单估计量为样本均值x —,则在重复抽样条件下,估计量方差为D (x —)= 2n (3)若要求估计量x —的方差不许超过常数V ,则有2n≤V (4)从而样本量满足n ≥ 2V (5)通过式(5)可以确定样本量的下限,即精度所允许的最小样本量,记为n L 。