第四章抽樣調查(存儲版)
【正文】 解不同層次。w 整群抽樣例子：w 大學有 100個班，每班 30人，現(xiàn)在抽 300人，怎么抽樣？w 抽 10個班。/樣本單位數(shù)w 按隸屬關系分多個階段抽樣。二、主觀抽樣 32樣本規(guī)模與抽樣誤差w 一，抽樣誤差 或樣本成數(shù)與總體成數(shù)之差 p88w 例子：w 某企業(yè)對一批產品進行質量檢驗，這批產品的總數(shù)為 5000件，過去幾次同類調查所得的產品合格率為 93%、 95%和 96%，為了使合格率的允許誤差不超過 3%，在 %的概率下應抽查多少件產品？w w 不重復抽樣也稱不回置抽樣，它是指每次抽取一個樣本登記后不放回總體中參加下一次抽取。抽樣調查的組織方式 二、抽樣成數(shù)的平均誤差。但也不是誤差愈小愈好，因為在一定限度之后減少抽樣誤差勢必增加很多費用。1000） =92%。 這時 要求某 鄉(xiāng) 的糧食平均 畝產 量在 450177。w 系統(tǒng)誤差包括除隨機抽樣之外所有可能的誤差。上海人民出版社 達 《社會調查研究方法及其在行政管理中的應用》 謝謝觀看 /歡迎下載BY FAITH I MEAN A VISION OF GOOD ONE CHERISHES AND THE ENTHUSIASM THAT PUSHES ONE TO SEEK ITS FULFILLMENT REGARDLESS OF OBSTACLES. BY FAITH I BY FAITH。 華中理工大學出版社 《社會調查研究方法》 例 已知某鄉(xiāng)糧食畝產量的標準差為 82公斤，總體單位數(shù)為 8000畝，樣本單位數(shù)為 400畝，則可求得抽樣平均誤差 。容易將上面的等式變換為下列等價的不等式關系：公式表示被估計的總體平均數(shù)（總體成數(shù)）是以抽樣平均數(shù)（抽樣成數(shù)）為中心；在 間變動，區(qū)間稱為平均數(shù)（成數(shù)）的置信區(qū)間。以樣本的抽樣指標來估計總體指標，要達到完全準確毫無誤差，這幾乎是不可能的，所以，在估計總體指標的同時就必須考慮估計誤差的大小。（二）在不重復抽樣的條件下，抽樣平均數(shù)的平均誤差不但和總體變異程度、樣本容量有關，而且還要考慮總體單位數(shù)的多少。樣本規(guī)模與抽樣誤差各單位標志值的差異程度 w 從總體 N個單位中，用重復抽樣的方法，隨機 n個單位構成一個樣本則共可抽取 Nn個樣本。 w 簡單隨機抽樣誤差的計算w 抽樣誤差就是按照隨機原則抽樣時，抽得的樣本指標與總體指標的實際差數(shù)，如：樣本平均值與總體平均值之差 :w 不科學的抽樣w 例子：第五節(jié) 3男生 男生 女生文科 女生理科文科 30 理科 30 20 201w 重點調查：對那些占被調查總體內較重要的個體進行抽取調查，如調查消費者滿意度時，對大客戶或在貴賓進行調查。w 偶遇抽樣的優(yōu)點是：對于調查條件要求低，難度小，簡便易行；接受訪問的成功率較高，容易得到受訪者的配合；省時省力，且對訪問的進度容易控制；w 偶遇抽樣的不足之處：沒有概率論作為理論基礎，所以無法推斷總體，且代表性差，偶然性強。非概率抽樣方法w 采用非隨機抽樣的條件：w 受客觀條件的限制，無法進行嚴格的隨機抽樣；w 為了快速得到調查的結果；w 調查對象不確定或其總體規(guī)模無法確定；w 調查人員比較熟悉調查對象，且有較豐富的經驗，據(jù)此快速推斷，做到快、準、省。依次類推。w 先按一定標志把總體中的個體順序排列；w 確定一個抽樣間隔，其公式如下：概率抽樣的方法w (3)整群抽樣技術也稱為分群抽樣技術，它是指當總體所在基本單位自然組合為或被劃分為若干個群后，從中隨機抽取部分群的方法。700800w 分層抽樣的方式一般有等比例抽樣與非等比例抽樣兩種。例如，常見分析標志為年齡、收入、職業(yè)等，其實質是科學分組與抽樣原理的結合。1.w 選定總體為全日制大學在校本科生與研究生，就要從各院系花名冊中統(tǒng)一編號。結果卻是：民主黨人羅斯福勝出，超 20%。概率抽樣的原理與程序w 三，抽樣的基本程序 概率抽樣的原理與程序w 總體方差和均方差w 總體方差和均方差是用來說明總體指標變異程度的指標。為成數(shù)，并且w w 常用的指標主要用平均數(shù)（ X）和成數(shù)（ P）來表示。概率抽樣的原理與程序w 二，抽樣類型w 抽樣方法：w 1，概率抽樣：簡單隨機抽樣；系統(tǒng)抽樣；分層抽樣；整群抽樣，多段抽樣w 2，非概率抽樣：偶遇抽樣；判斷抽樣；定額抽樣；雪球抽樣 概率抽樣的原理與程序抽樣框 現(xiàn)在將允許誤差擴大到 10公斤，即總體平均數(shù)在 340—360 公斤之間，則概率度為 :查《正態(tài)概率表》，當 t
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