【正文】 的抽樣單位，構(gòu)成調(diào)查樣本。依據(jù)抽樣方法的不同，以及依據(jù)抽樣框是否可以事先得到等因素，實(shí)際的抽樣工作既可能在研究者到達(dá)實(shí)地之前就完成，也可能需要到達(dá)實(shí)地后才能完成。即既可能先抽好樣本，再下去直接對預(yù)先抽好的對象進(jìn)行調(diào)查或研究；也可能一邊抽取樣本一邊就開始調(diào)查或研究。（ 5）評估樣本質(zhì)量樣本評估： 對樣本的質(zhì)量、代表性、偏差等等進(jìn)行初步的檢驗(yàn)和衡量，其目的是防止由于樣本的偏差過大而導(dǎo)致調(diào)查的失誤。方法： 將可得到的反映總體中某些重要特征及其分布的資料與樣本中的同類指標(biāo)的資料進(jìn)行對比。 三、 概率抽樣方法– 簡單隨機(jī)抽樣– 系統(tǒng)抽樣– 分層抽樣– 整群抽樣– 多段抽樣– PPS抽樣– 戶內(nèi)抽樣 (simple random sampling) 純隨機(jī)抽樣 ，是概率抽樣的最基本形式?；驹恚?從 N中抽取 n常用的方法 ：A、總體元素較少時(shí)，類似于 抽簽 方法。B、總體元素較多時(shí)， 隨機(jī)數(shù)表 法練習(xí) 1： 我系共有學(xué)生 300人，系學(xué)生會打算采用簡單隨機(jī)抽樣的辦法，從中抽取 60人進(jìn)行調(diào)查。具體方法 (總體元素少時(shí) )：先編制一個(gè)抽樣框，把總體各單位編上號碼寫在紙片上搓成紙團(tuán)，作成簽和鬮 （給每個(gè)學(xué)生編號，從 001到 300，并寫在紙片上） ；然后，把簽和鬮放在一個(gè)盒子內(nèi)攪拌均勻；最后，隨機(jī)從盒子內(nèi)抽取簽和鬮，被抽中的簽和鬮上的號碼所代表的單位就是樣本，直到抽滿規(guī)定的樣本為止 （從 300張紙條里抽取 60張，并找相關(guān)同學(xué)）。特點(diǎn) ：總體單位很多時(shí)，寫號碼的工作量就很大，攪拌均勻也不容易，因而此法經(jīng)常在總體規(guī)模較小的時(shí)候使用簡單隨機(jī)抽樣隨機(jī)數(shù)表總體元素多時(shí) ,采用隨機(jī)數(shù)表利用隨機(jī)數(shù)表進(jìn)行抽樣的 具體步驟 ：先取得一份總體所有元素的 名單 (即抽樣框 ) 將總體中所有元素一一按順序 編號 根據(jù)總體規(guī)模是幾位數(shù)來 確定 從隨機(jī)數(shù)表中選幾位數(shù)碼 以總體的規(guī)模為標(biāo)準(zhǔn)，對隨機(jī)數(shù)表中的數(shù)碼逐一進(jìn)行 衡量 并決定取舍 根據(jù)樣本規(guī)模的要求 選擇 出足夠的數(shù)碼個(gè)數(shù) 依據(jù)從隨機(jī)數(shù)表中選出的數(shù)碼，到抽樣框中去 找出 它所對應(yīng)的元素 對照附表中的隨機(jī)數(shù)表，練習(xí)隨機(jī)抽樣。要從 3000個(gè)人（或其他分析單位）的總體中用簡單隨機(jī)抽樣的方法選取 100個(gè)人作為樣本進(jìn)行調(diào)查。練習(xí) 2步 驟首先，將總體中所有的人編碼本例中編碼為 13000。接下來的問題是從隨機(jī)數(shù)表中隨機(jī)選取 100個(gè)數(shù)字。這 100個(gè)數(shù)字所對應(yīng)的人就是樣本。接下來是確定所選擇的隨機(jī)數(shù)需要幾位數(shù)需要有四位數(shù)字才能保證所有人都有被選中的機(jī)會 。（如果總數(shù)為 21654的話，需要選擇五位數(shù)的隨機(jī)數(shù)）。因此，我們要從 0001到 9999的數(shù)字中抽取 100個(gè)隨機(jī)數(shù)。我們可以 隨意 確定表格中選取數(shù)字的順序：依縱列的方向向下選取，也可以依縱列的方向往上選取，由左到右或者由右到左，也可以依對角線的方式選取。什么方式并不重要， 關(guān)鍵是從頭到尾貫徹使用這種方法 。這里我們?yōu)榱朔奖氵x擇從縱列方向，當(dāng)一列到了末端時(shí)，可以從下一列最頂端選起，當(dāng)一頁選完以后，可以從下一頁的第一縱列繼續(xù)選取?，F(xiàn)在， 我們決定從那里開始 ?？梢蚤]著眼睛隨便戳一個(gè)數(shù)字。也可以隨意想一個(gè)行號和列號，譬如第五行第三列作為開始。隨機(jī)數(shù)表抽樣 例隨機(jī)數(shù)表中的數(shù)碼 選用的數(shù)碼 不選用的原因84329909061053873020942741004101390225079361404310135986604263219126839420582507272565117609060041250726831176后面四位數(shù)大于 3000后面四位數(shù)大于 3000后面四位數(shù)大于 3000與所選的第三個(gè)數(shù)碼重復(fù) (systematic sampling) 又稱 等距抽樣或機(jī)械抽樣是把總體的單位進(jìn)行編號排序后，在計(jì)算出來某種 間隔 ，然后按照這一固定的間隔抽取個(gè)體的號碼來組成樣本的方法。練習(xí) ：在某大學(xué)總共 3000名學(xué)生中，抽取一個(gè)容量為 100的大學(xué)生樣本。 系統(tǒng)抽樣具體步驟給總體中的每一個(gè)個(gè)體按順序編號，即制定出抽樣框 計(jì)算出 抽樣間距 。計(jì)算方法是用總體的規(guī)模除以樣本的規(guī)模 :KN（總體規(guī)模）n（樣本規(guī)模）K=在最前面的 K個(gè)個(gè)體中，采用簡單隨機(jī)抽樣的方法抽取一個(gè)個(gè)體，記下這個(gè)個(gè)體的編號 (假設(shè)所抽取的這個(gè)個(gè)體的編號為 A)，它稱做 隨機(jī)的起點(diǎn) K=10，就從 0110號中抽簽決定一個(gè)號碼作為起點(diǎn)，假定為 05在抽樣框中 ,自 A開始，每隔 K個(gè)個(gè)體抽取一個(gè)個(gè)體，即 所抽取個(gè)體 的編號分別為 A， A十 K， A十 2K，… ， A十 (n一 1)K 將這 n個(gè)個(gè)體合起來，就構(gòu)成了該總體的 一個(gè)樣本 系統(tǒng)抽樣具體步驟001 011 021 031 … 091002 012 022 032 092003 013 023 033 093004 014 024 034 094005 015 025 035 095006 016 026 ….. 096007 017 027 097008 018 028 098009 019 029 099010 020 030 100√ √ √ √ √值得注意的是，系統(tǒng)抽樣的一個(gè)十分重要的前提條件，是 總體中個(gè)體的排列，相對于研究的變量來說，應(yīng)是隨機(jī)的 ，即 不存在某種與研究變量相關(guān)的規(guī)則分布 。否則，系統(tǒng)抽樣的結(jié)果將會產(chǎn)生極大的偏差。因此，我們在使用系統(tǒng)抽樣方法時(shí)，一定要注意 抽樣框的編制方法。系統(tǒng)抽樣總體名單中，個(gè)體的排列 具有某種次序上的先后、等級上的高低的情況 例如 ：我們從 2023戶家庭的社區(qū)，抽取 50戶進(jìn)行消費(fèi)狀況的調(diào)查，而 2023戶家庭的名單是按照家庭收入的多少按照由高到低排列的。抽樣間距 =2023/50=40如果兩個(gè)人選擇樣本，一個(gè)人選擇初始號碼為 3，另一個(gè)人選擇初始號碼為 38，那么肯定前者家庭平均收入遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于后者。解決措施 ：重新編排總體名單；改用其他抽樣方法。系統(tǒng)抽樣需要注意總體名單中， 個(gè)體的排列上有與抽樣間隔相對應(yīng)的周期性分布的情況 例如： 某大學(xué)總共 3000名學(xué)生，抽取 100人，抽樣間隔為 30。但是如果總體名單按教學(xué)班排列、每班剛好 30人左右，而且各班的名單按照成績高低排列，如果樣本的初始號為 2號，那么樣本全是好學(xué)生；如果樣本初始號為25 號，樣本全部為差學(xué)生。系統(tǒng)抽樣需要注意 (stratified sampling) 又稱做 類型抽樣是先將總體中的所有單位 按某種特征或標(biāo)志 （如性別、年齡、職業(yè)或地域等）劃分為若干類型或?qū)哟?，然后再在各個(gè)類型或?qū)哟沃胁捎?簡單隨機(jī)抽樣或系統(tǒng)抽樣 的方法抽取一個(gè)子樣本，最后，將這些子樣本 合起來構(gòu)成總體的樣本 。分類隨機(jī)抽樣總體 子群 樣本分層抽樣 示意圖例 ： 800家私營企業(yè)，抽取 100家（譬如：我們調(diào)查的主題是看各種不同類型企業(yè)為國家創(chuàng)稅情況） 步驟 ：（ 1） 800家企業(yè)按產(chǎn)業(yè)分為 3個(gè)類型，第一產(chǎn)業(yè) 80個(gè)，第二產(chǎn)業(yè) 320個(gè)，第三產(chǎn)業(yè) 400個(gè)。（ 2）第一產(chǎn)業(yè) 10%， 100*10%應(yīng)該抽取 10個(gè) 第二產(chǎn)業(yè) 40%， 100*40%應(yīng)該抽取 40個(gè) 第三產(chǎn)業(yè) 50%， 100*50%應(yīng)該抽取 50個(gè) （ 3） 按照簡單隨機(jī)抽樣或等距隨機(jī)抽樣抽取樣本。分層抽樣的優(yōu)點(diǎn)（ 1）在不增加樣本規(guī)模的前提下降低抽樣誤差，提高抽樣精度。子總體內(nèi)部同質(zhì)性較強(qiáng)、子總體之間異質(zhì)性較強(qiáng)。（ 2）便于了解總體內(nèi)不同層次的情況，便于對總體中不同類別進(jìn)行單獨(dú)研究或比較。分層抽樣需要注意：一是分層的標(biāo)準(zhǔn)問題 （分層原則）：以 調(diào)查所要分析和研究的主要變量或相關(guān)的變量 作為分層的標(biāo)準(zhǔn)。以 保證各層內(nèi)部同質(zhì)性強(qiáng)、各層之間異質(zhì)性強(qiáng)、突出總體內(nèi)在結(jié)構(gòu)的變量 作為分層變量。以那些 已有明顯層次區(qū)分的變量 作為分層變量。二是分層的比例問題 ：按比例分層 ：指的是按照各種類型或?qū)哟沃械膯挝粩?shù)目同總體單位數(shù)目間的比例來抽取子樣本的方法。不按比例分層 ：便于對不同層次的子總體進(jìn)行專門研究或進(jìn)行相互比較，但若要用樣本資料推斷總體時(shí)，則需要先對各層的數(shù)據(jù)資料進(jìn)行 加權(quán)處理 。分層抽樣需要注意： (cluster sampling)整群抽樣 ：又稱為聚類隨機(jī)抽樣或者集體隨機(jī)抽樣），它是從總體中隨機(jī)抽取一些小的群體，然后由所抽出的若干小群體（家庭、學(xué)校中的班級、工廠的車間、城市中的居委會）內(nèi)的所有元素構(gòu)成抽樣調(diào)查的樣本。最大特點(diǎn)是 ：抽樣單位不是單個(gè)的個(gè)體，而是成群的個(gè)體。從總體中隨機(jī)抽取一些小的群體，所抽取的若干小群體內(nèi)的所