第四章 抽样与抽样估计

第四章抽样分布与参数估计思考与练习一、单项选择题1．抽样平均误差与极限误差间的关系是（ d ）。

a. 抽样平均误差大于极限误差b. 抽样平均误差等于极限误差c. 抽样平均误差小于极限误差d. 抽样平均误差可能大于、等于或小于极限误差2．在其它条件不变的情况下，如果允许误差缩小为原来的二分之一，则样本容量（ a ）。

a. 扩大为原来的4倍b. 扩大为原来的2倍c. 缩小为原来的二分之一d. 缩小为原来的四分之一3．类型抽样影响抽样平均误差的方差是（ b ）。

a. 组间方差b. 组内方差c. 总方差d. 允许误差4．当样本单位数充分大时，样本估计量充分地靠近总体指标的可能性趋于1，称为抽样估计的（ b ）。

a.无偏性b.一致性c.有效性d.充分性二、多项选择题1．影响抽样平均误差的因素有（ a b c d ）。

a.总体标志变异程度b.样本容量c.抽样方式d.抽样的组织形式e.样本指标值的大小2．抽样估计的抽样平均误差（a c e）。

a.是不可避免要产生的b.是可以通过改进调查方法消除的c.是可以事先计算的d.只有调查结束之后才能计算e.其大小是可以控制的3．确定样本容量时，可用以下方法取得近似的总体方差估计值（a b c ）。

a.参考以往调查的经验资料b.以试点调查的样本方差来估计c.在做成数估计时，用成数方差最大值0.25来代替d.假定总体不存在标志变异，方差为零三、计算题1．某市居民家庭人均年收入是服从μ=4 000元，σ=1 200元的正态分布，求该市居民家庭人均年收入：(1)在5 000~7 000元之间的概率；(2)超过8 000元的概率。

解：(1)1200,4000==σμ。

{}()()0.197055935.020325.09876.00062.08333.02}8333.0{1}5.2{2}5.2{1}8333.0{}5.2{}5.28333.0{}70005000{}70005000{=+-+=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛<+<--⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛<+<-=<-<=<<=-<=-<-=<<z prob z prob z prob z prob z prob z prob z prob z x prob x prob σμσμσμ (2) {}{}{}00035.0333.32333.311333.31}333.3{}8000{}8000{=⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡<+<--=<-=>=->=-=>z prob z prob z prob z prob z x prob x prob σμσμ2．某小组5个工人的周工资分别为140、160、180、200、220元，现在用重复抽样的方法从中抽出2个工人的工资构成样本。

此所f 得到n 的/ N样本称为(chēnɡ wéi)是自加权的或等加权的。在这种
情况下：
Yˆst
Ny st
N n
y
ky
即
或
为Y所ˆst有样y本st 最1n基h本L1 单inh1元yh观i 测1n值y总和（(的chk一án个gN常s为h数/ù常n倍))数。这样的
估对计于Yˆs量 比t 也例Yˆ称分st 为配(的ch分ē层nɡ随w机éi抽)自样加，权其的均。值估计量的方差可以有以下
２、总体总和估计量的方差(fānɡ chà)
有了总体均值估计量的方差(fānɡ chà)，就可推导出总体总和估
计量的方差(fānɡ chà)：
V (Yˆst ) N 2V (Yˆst )
L
勇于开始，才能找到成
功N h的2V路(Yˆh )
h
对于分层随机抽样，则有：
V (Yˆst )
L h
比较简单的形式：
V prop
(Yˆst
)
V prop
(
y st
)
1 n
f
L
Wh Sh 2
h
第十六页，共48页。
L
若令 S 2 为W各h S层h 2 内方差的平均，则：
h
V prop
(Yˆst
)
1
n
f
S2
当估计比例P时，同样有：
V prop
(Pˆst
)
1
n
f
L h
Wh
Ph
(1
Ph
)
1
n
第四页，共48页。
⑤分层抽样适合于调查标志在各单元的数量分布差异(chāyì) 较大的总体。因为对这样的总体进行合理的分层后可将其差 异(chāyì)较多地转化为层间差异(chāyì)，从而使层内差异 (chāyì)大大减弱。

第四章 抽 样
主讲人： 张建鹏 要内容
一、抽样的意义与作用 二、概率抽样的原理与程序 三、概率抽样方法 四、非概率抽样方法 五、样本规模与抽样误差
2
一、抽样的意义与作用
1. 相关概念 (1). 总体(population)：构成它的所有元素的集合 N 表示。元素则是构成总体的基本的单元。 如：海医学生新闻获得方式调查 某市居民家庭生活状况 (2). 样本(sample)：从总体中按一定方式抽取的一部 分元素的集合。用n表示 如：从海医1万名学生中，按一定方式抽取300人进行 调查，这300人构成该总体的一个样本。
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分层（最佳）抽样法
定义：又称非比例抽样法，根据各层样本标准差 的大小确定各层的样本数目的方法。 计算公式为：
ni = n * ( N i Si / ∑ N i Si )
（1）
式中：ni ----- 各类型应抽选的样本单位数 n ----- 样本单位数 Ni ----- 各类型的调查单位数 Si ----- 各类型调查单位数的样本标准差
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抽样设计的五个步骤 1）定义目标总体 （如上述案例中正在上学的 年龄在8-17岁的年轻人） 2）制定抽样框 （例如上述案例中的所有县及 县内的城市和城镇） 3）选择一种抽样技术 （如上述案例中的三段 分层概率抽样） 4）实际抽取样本 （样本容量，1000名；执行 抽样过程和对调查员指令） 5）评估样本质量 （如检测样本平均年龄是否 与全国普查数据一致或接近）
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整群抽样与分层抽样的比较
特征 样本来源 抽样目的 划分原则 整群抽样 一个或几个 不提高成本而提 高抽样效率 分层抽样 所有层 不提高成本而提 高精度
群中的个体异质， 层中个体同质， 群间同质 层间异质

一、抽样的基本术语 总体(population)总体通常与构成它的元素(element)
共同定义：总体是构成它的所有元素的集合，而元 素则是构成总体的最基本单位。 样本(Sample)样本就是从总体中按一定方式抽取出 的一部分元素的集合。 抽样(Sampling) 指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的过程， 或者说抽样是从总体中按一定方式选择或抽取样本 的过程。
第二节 概率抽样的原理与程序
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。统计值是从样本中计算出来的， 它是相应的参数值的估计量。 置信度(Confidence level)与置信区间 (Confidence Interval)。置信度也称为置信水平，它是指总体参 数值，落在样本统计值某一区间内的概率，或者说 是总体参数值落在样本统计值某一区间中的把握性 程度。它反映的是抽样的可靠性程度。例子：P64。 置信区间指的是样本统计值与总体参数值之间的误 差范围，置信区间反映的是抽样的精确性程度。
第二节 概率抽样的原理与程序
确定抽样框：确立总体后，收集总体中全部
抽样单位的名单。有两种确立方法：一是全 选法，一个不能漏。如大学生社会实习调查。 选定总体为全日制大学在校本科生与研究生， 就要从各院系花名册中统一编号。 另一种是分层次的样本框：如调查一个城市 小学生的学习状况。全市500小学，选10所， 再从10所中每个学校选3个班；最后每个班选 10名学生。
第一节 抽样的意义与作用
(3)所抽选的调查样本数量，是根据调查误差的要求，
经过科学的计算确定的，在调查样本的数量上有可 靠的保证。 (4)抽样调查的误差，是在调查前就可以根据调查样 本数量和总体中各单位之间的差异程度进行计算， 并控制在允许范围以内，调查结果的准确程度较高。 基于以上特点，抽样调查被公认为是非全面调查方 法中用来推算和代表总体的最完善、最有科学根据 的调查方法。