【正文】 ?估計： Stata軟件。 ? 無回答加權(quán)調(diào)整 :基礎(chǔ)權(quán)數(shù)乘以無回答加權(quán)調(diào)整因子。由總隊(duì)到省統(tǒng)計局普查中心去搜集。在調(diào)查期（ 2023年 12月）正常營業(yè)的法人企業(yè)和個體戶。省里更愿意使用二階段抽樣。 ? 注意：選擇目錄抽樣方法，就要發(fā)揮其方法的優(yōu)勢時，接受其弊端 — 樣本分散。最優(yōu)的抽樣設(shè)計：在費(fèi)用一定的前提下，達(dá)到精度最高；或在滿足精度的要求下，調(diào)查費(fèi)用最少。 ? 優(yōu)點(diǎn)：提高抽樣效率 。 44 不等概率抽樣 ? 方法：抽選的概率與群的大小成比例 。 ? 前提條件：沒有企業(yè)名錄；調(diào)查組織機(jī)構(gòu)出于組織管理和成本方面的考慮，如相對于樣本量小但很分散，愿意選擇數(shù)量大但相對集中的樣本。如企業(yè)調(diào)查中按某規(guī)模大小排隊(duì)，有利于提高精度，在某種程度上獲得比例分層的效益，但此時采用簡單隨機(jī)抽樣的方差公式可能偏于保守，高估了抽樣誤差。 ? 缺點(diǎn)：若樣本分散，不好組織或調(diào)查成本高； N大時抽樣框不容易編制 。 ?中心極限定理：由于正態(tài)分布在數(shù)理統(tǒng)計中具有特別重要的地位，因此關(guān)于尋找在什么條件下將趨于正態(tài)分布，這類定理統(tǒng)稱為中心極限定理。抽取的個體戶數(shù)。 29 分層抽樣基礎(chǔ)權(quán)數(shù)計算方法 企業(yè)按規(guī)模分層 總體中企業(yè)單位數(shù) 樣本 企業(yè)個數(shù) 抽中概率 基礎(chǔ) 權(quán)數(shù) 大型 200 200 200/200=1 1 中型 3000 300 300/3000=1/10 10 小型 7000 350 350/7000=1/20 20 合計 10200 850 850/10200=1/12 12 30 權(quán)數(shù) （續(xù) 2） ? 最終權(quán)數(shù)與基礎(chǔ)權(quán)數(shù)之間的關(guān)系 ? 最終權(quán)數(shù)等于基礎(chǔ)權(quán)數(shù)：如果一項(xiàng)抽樣調(diào)查不存在無回答或涵蓋不全等情況，基礎(chǔ)權(quán)數(shù)等于最終權(quán)數(shù)，可以直接用于估計 。比如一個企業(yè)一旦被賦予了一個隨機(jī)數(shù)，則在以后的調(diào)查中都使用這個隨機(jī)數(shù)，它類似企業(yè)法人代碼，具有唯一和終身性。 24 三種性質(zhì)的分布 ? 總體分布（ population distribution）：是指研究對象這一總體的各個單位標(biāo)志值的分布狀況。 20 被調(diào)查者引起的誤差 ?無意識回答誤差； ?有意識回答誤差。 ?抽樣單位 (sampling unit)：抽樣單位是指將總體劃分成不重疊的有限多個部分的每個部分。 ? 抽樣目的是樣本（樣本統(tǒng)計量）推斷總體（總體參數(shù)）。樣本量 n對總體總單位數(shù) N的比稱為抽樣比 (sampling fraction)： Nnf ?11 目標(biāo)總體與抽樣總體 ? 目標(biāo)總體（ target population）：是真正作為研究對象的全體。此外，即使經(jīng)驗(yàn)可能已表明某種非概率方法過去曾有較好效果，但這并不能保證該方法一直如此。隨機(jī)不等與隨便。來自 . 中國最大的資料庫下載 企業(yè)抽樣調(diào)查 1 主要內(nèi)容 ?抽樣調(diào)查基本知識 ?服務(wù)業(yè)抽樣調(diào)查概況 ?企業(yè)抽樣調(diào)查實(shí)例 2 來自 . 中國最大的資料庫下載 抽樣調(diào)查基本知識 3 主要內(nèi)容 ?抽樣調(diào)查的基本概念 ?抽樣調(diào)查的基本理論 ?基本抽樣方法 ?抽樣方法的選擇 ?對抽樣調(diào)查的基本認(rèn)識 4 一、抽樣調(diào)查的基本概念 ? 抽樣調(diào)查 ? 概率抽樣與非概率抽樣 ? 總體與樣本 ? 目標(biāo)總體與抽樣總體 ? 抽樣框 ? 調(diào)查單位與抽樣單位 ? 誤差 ? 誤差限與置信度 ? 抽樣效率與設(shè)計效果 5 抽樣調(diào)查 ? 統(tǒng)計調(diào)查分為全面調(diào)查與非全面調(diào)查兩類。隨機(jī)有嚴(yán)格的科學(xué)定義，可用概率來描述，而 隨便帶有人為或主觀因素，它不是一個科學(xué)的概念。不過盡管有其理論上的弱點(diǎn)，各種形式的非概率抽樣仍在實(shí)踐中廣泛采用，主要原因是節(jié)省費(fèi)用和方便。如要研究山西省居民服務(wù)業(yè)的情況，目標(biāo)總體就是所有從事居民服務(wù)業(yè)的企業(yè)和個體戶。如用 800家的平均營業(yè)收入作為總體平均營業(yè)收入的估計值。區(qū)域、企業(yè)和個體戶。 21 處理誤差 ?編碼； ?編輯錄入； ?加權(quán)； ?做表。 ? 樣本分布（ sample distribution）：樣本單位標(biāo)志值的的分布，就稱為樣本分布 。 ? 對于樣本輪換和不同調(diào)查中共享樣本非常有用。 ? 最終權(quán)數(shù)在基礎(chǔ)權(quán)數(shù)基礎(chǔ)上進(jìn)行調(diào)整： ? 存在無回答情況（無回答多與少）； ? 范圍涵蓋不全； ? 企業(yè)分開； ? 企業(yè)重復(fù)。 ? 為了避免權(quán)數(shù)調(diào)整，調(diào)查中可規(guī)定： ? PSU和個體戶不允許無回答； ? 合并和分開的 PSU，維持原狀； ? 對樣本 PSUs維護(hù)個體戶數(shù)。 37 估計量的優(yōu)良性 ?無偏性：