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正文內(nèi)容

營(yíng)銷市場(chǎng)調(diào)查分析研究個(gè)ppt文件(編輯修改稿)

2025-02-11 02:15 本頁(yè)面
 

【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 本標(biāo)準(zhǔn)差的大小進(jìn)行調(diào)整的, 按 *(∑ )計(jì)算。 ? 通過上述計(jì)算可以看出,用非比例抽樣法與比例抽樣法,抽取的樣本各層次之間不同,特別是高收入與低收入減少 20戶( 20戶 —40戶),中收入不變。由于購(gòu)買力同家庭經(jīng)濟(jì)收入關(guān)系很大,因而要增加高收入的樣本數(shù),相應(yīng)減少低收入層的樣本數(shù),這種使所抽取的樣本更具有代表性。 ? 這種以調(diào)查單位數(shù)和樣本標(biāo)準(zhǔn)差兩個(gè)因素為依據(jù)進(jìn)行的抽樣是最佳抽樣法。 整群抽樣( ) ? 整群抽樣在對(duì)居民收入情況進(jìn)行調(diào)查時(shí) , 若以居民小組為群 , 抽樣時(shí)可先抽取居民小組 , 再調(diào)查每個(gè)被抽到的居民小組中的每一居民戶 。 ? 整群抽樣的優(yōu)點(diǎn) , 是組織工作比較方便 , 確定一組就可以抽出許多單位進(jìn)行觀察 。 但是 , 正因?yàn)橐匀簽閱挝贿M(jìn)行抽選 , 抽選單位比較集中, 明顯地影響了樣本分布的均勻性 。 練習(xí) ? 例:某地區(qū)有百貨商店 1000個(gè),其中大型百貨商店 100個(gè),中型百貨商店 300個(gè),小型百貨商店 600個(gè)。如果總樣本數(shù)定為 20個(gè),則各層應(yīng)抽取的樣本數(shù)為多少? ? 在抽樣單位數(shù)目相同的條件下抽樣誤差較大 。 ? 因此 , 在大規(guī)模的市場(chǎng)調(diào)查中 , 當(dāng)群內(nèi)各單位間的差異較大 , 而各群之間差異較小時(shí) , 才可考慮采取整群抽樣方式 。 : 4 5 3 2 1 整群抽樣與分層抽樣的比較 特征 整群抽樣 分層抽樣 樣本來源 一個(gè)或幾個(gè)群 所有層 抽樣目的 不提高成本而提高抽樣效率 不提高成本而提高精度 劃分原則 群中的個(gè)體異質(zhì),群間同質(zhì) 層中個(gè)體同質(zhì),層間異質(zhì) 多階段抽樣 ? 復(fù)雜、大規(guī)模的市場(chǎng)調(diào)查中使用 ? 如住戶調(diào)查 ? 先抽大單元,在大單元抽小單元,再在小單元中抽更小的單元 ? 城市 街道 家庭 例如 ,某市有 23個(gè)區(qū) ,共 714萬(wàn)人 ,從中抽取 1000人的樣本 ,將區(qū)作為初級(jí)抽樣單位 ,每區(qū)人數(shù)不等 ,把每區(qū)人數(shù)的號(hào)碼范圍列出 ,東區(qū)是 1120230號(hào) ,西區(qū)是 120231270000號(hào) …..一直排到 7140000號(hào) .從這些號(hào)碼中用隨機(jī)數(shù)字表確定 10個(gè)號(hào)碼 ,則這 10個(gè)號(hào)碼所落入的區(qū)即為調(diào)查區(qū) .如抽中 340000號(hào) ,它落在南區(qū) ,則南區(qū)為調(diào)查區(qū) ,從這 10個(gè)調(diào)查區(qū)中 ,每區(qū)再隨機(jī)抽取 100人就構(gòu)成最終樣本 . 多階段抽樣特別適用于調(diào)查范圍大 ,單位多 ,情況復(fù)雜的調(diào)查對(duì)象 ,但多階段抽樣由于在每一階段抽樣是都會(huì)產(chǎn)生誤差 ,因此經(jīng)多階段抽樣得到的樣本的誤差也相應(yīng)增大 .這是它的不足之處 . 小思考 : 概率抽樣的特點(diǎn)有哪些? 【分析提示】 總結(jié)如下: 抽樣本時(shí)遵循隨機(jī)原則; 由樣本從數(shù)量上去認(rèn)識(shí)總體; 抽樣估計(jì)的準(zhǔn)確度和可靠程度可以測(cè)定并控制。 課堂練習(xí): ? P149:20題 ? P169:21題 第三節(jié) 抽樣方法的選擇 一、選擇抽樣方法的標(biāo)準(zhǔn) 因素 非概率抽樣 概率抽樣 調(diào)研性質(zhì) 探索性 描述性;因果性 主要誤差 非抽樣誤差 臭氧誤差 總體特點(diǎn) 同質(zhì) 異質(zhì) 統(tǒng)計(jì)分析 不適合 適合 案例:抽樣方法的選擇和應(yīng)用 ? 案例: ? 為了解普通居民對(duì)某種新產(chǎn)品的接受程度,在一個(gè)城市中抽選 1000戶居民開展市場(chǎng)調(diào)查 第四節(jié) 抽樣誤差與樣本容量 ? 一、抽樣誤差 ? 當(dāng)總體指標(biāo)未知時(shí),往往要安排一次抽樣調(diào)查,然后用抽樣調(diào)查所獲得的抽樣指標(biāo)的觀察值作為總體指標(biāo)的估計(jì)值,這種處理方法是存在一定誤差的。 x X p P??抽 樣 誤 差 就 是 指 樣 本 指 標(biāo) 和 總 體 指 標(biāo) 之 間 數(shù)量 上 的 差 別 , 即 、 。 備注 :全及指標(biāo)和抽樣指標(biāo) ㈠總體指標(biāo):根據(jù)總體各單位標(biāo)志值計(jì)算的、反映總體屬性的指標(biāo)。 主要有:總體平均數(shù) 上一頁(yè) 下一頁(yè) 返回本節(jié)首頁(yè) NXX ??總體方差 ? ?NXX? ?? 22? ? ?NXX? ?? 2?總體(平方)標(biāo)準(zhǔn)差 ㈡抽樣指標(biāo):根據(jù)樣本各單位標(biāo)志值計(jì)算的、反映樣本屬性的指標(biāo)。 主要有:樣本平均數(shù) 上一頁(yè) 下一頁(yè) 返回本節(jié)首頁(yè) nxx ??樣本方差 ? ?nxxs ? ?? 22 ? ?ns xx ??2樣本標(biāo)準(zhǔn)差 ? 比如某年級(jí) 100名同學(xué)的平均體重= 55,現(xiàn)隨機(jī)地抽取 10名同學(xué)為樣本,其平均體重= 52。若用 52估計(jì) 55,則誤差為52- 55= 3 ,如果重新抽 10名同學(xué),若測(cè)得= 57,則其誤差為 2。這種只抽取部分樣本而產(chǎn)生的誤差,都被稱為抽樣誤差。 二、非抽樣誤差 ? 抽樣誤差不包括下面兩類誤差: ? 一類是調(diào)查誤差 , 即在調(diào)查過程中由于觀察、 測(cè)量 、 登記 、 計(jì)算上的差錯(cuò)而引起的誤差; ? 一類是系統(tǒng)性誤差 , 即由于違反抽樣調(diào)查的隨機(jī)原則 , 有意抽選較好單位或較壞單位進(jìn)行調(diào)查 , 這樣造成樣本的代表性不足所引起的誤差 。 ? 這兩類稱之為非抽樣誤差 。 非抽樣誤差 覆蓋不周 觀察偏誤 非觀察偏誤 不在家 無(wú)回答 被訪問者責(zé)任 拒答 故意錯(cuò)答 誤解而錯(cuò)答 訪問者責(zé)任 訪問員過失 訪問員作弊 圖 51 非抽樣誤差產(chǎn)生原因 三、影響抽樣誤差的因素 ? 1. 抽樣單位數(shù)的多少 。 ? 2. 總體各單位標(biāo)志值的差異程度 。 ? 3. 抽樣方法 。 ? 4. 抽樣的組織和監(jiān)控 。 四、抽樣誤差的作用: 1. 在于說明樣本指標(biāo)的代表性大小。 誤差大,則樣本指標(biāo)代表性低; 誤差小,則樣本指標(biāo)代表性高; 誤差等于 0,則樣本指標(biāo)和總體指標(biāo)一樣大。 2. 說明樣本指標(biāo)和總體指標(biāo)相差的一般范圍。 五、簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣的抽樣平均誤差 (一 ) 平均數(shù)的抽樣平均誤差 或xx2 nn?????? 復(fù)抽樣 取得 σ 的途徑有: 1. 用過去全面調(diào)查或抽樣調(diào)查的資料,若同時(shí)有 n個(gè) σ的資料,應(yīng)選用數(shù)值較大的那個(gè); 2. 用樣本標(biāo)準(zhǔn)差 S代替全及標(biāo)準(zhǔn)差 σ ; 3. 在大規(guī)模調(diào)查前,先搞個(gè)小規(guī)模的試驗(yàn)性的調(diào)查來確定 S,代替 σ ; 4. 用估計(jì)的方法。 x2202 ( )100 小 時(shí)? ? ? ? ? 某燈泡廠從一天所生產(chǎn)的產(chǎn)品 10,000個(gè)中抽取 100個(gè)檢查其壽命,得平均壽命為 2023小時(shí) (一般為重復(fù)抽樣 ),根據(jù)以往資料: σ =20小時(shí), 根據(jù)以往資料,產(chǎn)品質(zhì)量不太穩(wěn)定,若 σ =200小時(shí), )(20 小時(shí)于是: ???例 ? 例:某年級(jí)學(xué)生中按簡(jiǎn)單隨機(jī)重復(fù)抽樣方式抽取 50名學(xué)生 , 對(duì) “基礎(chǔ)會(huì)計(jì)學(xué) ”課的考試成績(jī)進(jìn)行檢查 , 得知其平均分?jǐn)?shù)為 , 樣本標(biāo)準(zhǔn)差 10分 。 ? 要求:計(jì)算抽樣平均誤差 計(jì)算題練習(xí): : 2x
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