【文章內(nèi)容簡介】 學(xué)生掌握總體效度、目的抽樣、樣本規(guī)模和抽樣誤差，概率抽樣和非概率抽樣的分類及方法?！窘虒W(xué)難點(diǎn)】熟悉質(zhì)性研究的內(nèi)容和研究方法，樣本抽取的時(shí)候樣本容量的控制以及如何減少樣本誤差。【教學(xué)內(nèi)容】第一節(jié) 抽樣的基本概念一、總體和樣本總體通常是與構(gòu)成它的要素相關(guān)的，一般是指構(gòu)成它的所有要素的集合。在調(diào)查研究中，最常見的總體是由社會(huì)中某些人或一定類型的群體組成的，這些個(gè)人或一定類型的群體就是組成總體的要素。要素是收集信息的基本單位，也是進(jìn)行分析的基礎(chǔ)，通常是指個(gè)人或一定類型的群體，而樣本就是指用一定的方法從總體中抽選出來的一部分要素的集合。概而言之，樣本就是在研究中為研究者提供信息的那個(gè)群體。二、目標(biāo)總體和可抽樣總體目標(biāo)總體就是研究者感興趣或者想要研究的總體。但是，在絕大多數(shù)情況下這一總體是很難得到的，因此，研究者能夠概化的那個(gè)總體就是可抽樣總體，也就是說研究者的研究結(jié)果可以推廣或者應(yīng)用的總體，也有研究者稱之為可獲得總體。目標(biāo)總體是研究者的理想選擇，而可抽樣總體則是研究者的現(xiàn)實(shí)選擇。三、概率抽樣和費(fèi)概率抽樣概率抽樣通過碎計(jì)劃的操作來抽選樣本，使得總體中每個(gè)個(gè)體都有相同的被選為樣本的機(jī)會(huì)。這樣的抽樣方法能避免抽樣過程中人為因素的影響，保證樣本的代表性。費(fèi)概率抽樣是指不依據(jù)概率理論而選取研究樣本的方法的總稱。在非概率抽樣中，總體中每個(gè)個(gè)體被抽中進(jìn)入樣本的機(jī)會(huì)是不同的，研究者會(huì)根據(jù)需要或者特殊目的來抽選少數(shù)具有代表性的個(gè)體作為樣本。由于每個(gè)個(gè)體進(jìn)入樣本的概率是不同的，而且研究者的主觀意志會(huì)影響樣本的選擇，所以無法說明樣本是否重現(xiàn)了總體的結(jié)構(gòu)特征，用樣本來推斷總體的情況也是不可信的。概率抽樣和非概率抽樣的案例P95 第二節(jié) 抽樣的概率理論一、量性研究量性研究 研究者通常是通過概率抽樣的方式選擇樣本，樣本的選擇是為了代表更大的總體，研究者關(guān)注的是總體，而非偶然抽取的樣本，他們也更關(guān)心研究結(jié)果推廣或應(yīng)用到總體之中的程度。案例：研究者想了解家長如何看待幼兒園收費(fèi)問題。研究者當(dāng)然想調(diào)查全國每一位幼兒家長，但事實(shí)上這是不可能的，也許研究者智能設(shè)計(jì)一個(gè)僅有1000位幼兒家長的調(diào)查問卷。強(qiáng)調(diào)總體效度總體效度是指一項(xiàng)研究所獲得的結(jié)果能被推廣或應(yīng)用到研究樣本所屬的總體之中的程度?？梢哉f總體效度是判斷和評(píng)價(jià)研究有效性的標(biāo)準(zhǔn)之一。過去總體效度主要應(yīng)用于實(shí)驗(yàn)性的量性科學(xué)研究中，比如測驗(yàn)?zāi)骋环N水稻品種的產(chǎn)量。但是隨著社會(huì)科學(xué)的不斷發(fā)展，總體效度也同樣應(yīng)用于其他量性研究的抽樣邏輯上，比如測量人類某一個(gè)群體所具有的共同特征。為了得到一個(gè)好的總體效度，研究者必須從確定的總體中隨機(jī)抽取樣本，以保證能將研究結(jié)果推廣或應(yīng)用到更多的總體中。這就要求在取樣的過程中，隨機(jī)抽樣的樣本必須足夠大，以避免和減少樣本和總體之間可能產(chǎn)生誤差的概率。案例：假設(shè)太原市大約有40000名中學(xué)教師，他們大部分學(xué)歷是大學(xué)本科，你從該總體中隨機(jī)抽取了50位教師作為一個(gè)樣本，你也許會(huì)偶然得到他們大部分學(xué)歷是專科畢業(yè)的樣本。但是，如果你抽取1000位教師的樣本，得到的學(xué)歷情況肯定會(huì)比50位教師組成的樣本中得到的學(xué)歷情況更接近總體。當(dāng)然也不是樣本越大越好，在綜合考慮時(shí)間、精力、財(cái)力的情況下，相對(duì)來說大樣本具有更好的總體效度。至于樣本規(guī)模后面將會(huì)詳細(xì)討論。二、質(zhì)性研究案例：研究者想對(duì)一名幼兒教師的專業(yè)發(fā)展做一次質(zhì)性研究，研究這可能會(huì)觀察這位幼兒教師的教學(xué)活動(dòng)和學(xué)習(xí)活動(dòng)，研究這位幼兒教師的教案、教學(xué)筆記和反思筆記，對(duì)這位幼兒教師進(jìn)行訪談等等。在這一研究中研究者基本上只對(duì)他選定的作為個(gè)案的樣本感興趣，他研究這名幼兒教師是期望從中挖掘在教師專業(yè)成長方面能觸動(dòng)其他幼兒教師的東西，研究者并不期望能將從這位幼兒教師身上發(fā)現(xiàn)的結(jié)果推廣到更大的幼兒教師總體中去，那樣也將是毫無意義的。目的抽樣：研究者選擇與研究目的相關(guān)的案例作為樣本的抽樣方法，樣本的取樣是很少的，有時(shí)候會(huì)選擇一個(gè)案例作為樣本，研究者選擇一個(gè)或幾個(gè)案例作為樣本的目的不是為了得到總體效度，而只是為了對(duì)所研究對(duì)象獲得更深入的理解。案例：研究者想了解幼兒園新教師的實(shí)踐知識(shí)是如何形成和發(fā)展的，其在幼兒園新教師的成長中發(fā)揮著怎樣的作用。如果研究者決定采取個(gè)案研究法進(jìn)行研究，這就需要目的抽樣，從幼兒園新老師中選擇一位教師作為研究對(duì)象。假設(shè)研究者初步鎖定幾所幼兒園的幾位新入職幼兒教師，當(dāng)研究這進(jìn)一步確定研究對(duì)象時(shí)，他需要考慮幼兒園和幼兒教師對(duì)于這項(xiàng)研究的參與態(tài)度，幼兒園和幼兒教師兌與研究的配合程度。如果某位幼兒教師比較矜持、不善交流和溝通，總是被動(dòng)的參與研究，那么研究者可能放棄說服他作為研究對(duì)象參與到研究中來。相反如果以為幼兒教師性格積極外向，渴望參加并愿意接受研究者所提出的要求，這位幼兒教師就會(huì)被選為研究對(duì)象，作為研究樣本。同樣，假如研究者認(rèn)為還有必要選取以為從事幼兒教育多年的“老教師”參與到研究中，與新老師形成對(duì)話，研究者也可以依據(jù)目的抽樣法，選取一位“老教師”作為研究的樣本?？偟膩碚f，目的抽樣是非概率抽樣，是質(zhì)性研究中的一種抽樣方式，與量性研究中的概率抽樣是不同的，他不是為了得到總體效度而設(shè)計(jì)的，其目的是為了獲得對(duì)研究樣本的深入理解。三、樣本規(guī)模與抽樣誤差（一）樣本規(guī)模：概率抽樣和非概率抽樣的樣本規(guī)模 樣本規(guī)模也稱樣本容量，是指樣本中所包含的個(gè)體數(shù)量。在非概率抽樣中，樣本規(guī)模一般很小，一個(gè)或幾個(gè)樣本就可以滿足研究所需的樣本量。概率抽樣中多大的樣本才能滿足研究的需要？統(tǒng)計(jì)學(xué)中樣本通常以30為界，30及其以上的個(gè)案就是大樣本，30以下的個(gè)案稱為小樣本。但是對(duì)于教育科學(xué)研究中的抽樣來說30個(gè)個(gè)案樣本通常是不夠充分的?？偟膩碚f，在隨機(jī)抽樣的情況下去，樣本容量越大，他就越有可能代表總體，但這并不是說樣本容量越大越好，因?yàn)闃颖救萘康拇笮〔粌H影響其自身的代表性，而且與調(diào)查的人力物力息息相關(guān)。容量太小的樣本會(huì)削弱研究的代表性和研究效果，而容量太大的樣本則會(huì)耗費(fèi)大量的人力物力，不但增加工作量，而且會(huì)影響研究的順利完成。因此，在樣本的確定上合適的就是最好的?？傊?合理的樣本容量應(yīng)該是研究者在合適的時(shí)間、精力、財(cái)力的耗費(fèi)下能夠獲得盡可能大的樣本。在一般的教育科學(xué)研究中，實(shí)際上并不會(huì)要求很高的精確度，在綜合考慮各種因素的情況下，研究者一般是根據(jù)經(jīng)驗(yàn)來確定樣本容量大小 以下是供參考的樣本容量范圍需要說明的是，以上只是依據(jù)經(jīng)驗(yàn)確定的樣本規(guī)模，其精確程度是需要考量的。（二）抽樣誤差和抽樣偏差抽樣誤差是指樣本統(tǒng)計(jì)值與總體的參數(shù)之間存在的誤差。由于樣本的性質(zhì)和規(guī)模與總體的性質(zhì)和規(guī)模是存在差異的，這樣在用樣本的統(tǒng)計(jì)值去推算總體的參數(shù)值時(shí)會(huì)有偏差，這時(shí)抽樣誤差就產(chǎn)生了。案例：假如我們從總體2000名的5歲幼兒中抽取一個(gè)容量為300的隨機(jī)樣本，并以此樣本來測量幼兒的智力發(fā)展水平，如果測試的平均水平是108，那么我們是否可以說總體的平均水平正好是108呢？這是不行的，但我們可以相信總體的平均水平在108左右。在總體的平均分和樣本的平均分之間存在的偏差就是抽樣誤差。100枚硬幣同時(shí)落在地上正面朝上的不一定剛好是50個(gè)在隨機(jī)抽樣中，由于隨機(jī)波動(dòng)原因，抽樣誤差是一個(gè)變動(dòng)量，而隨著隨機(jī)樣本容量的增大，作為變動(dòng)量的抽樣誤差是會(huì)逐漸減少的。在抽樣的過程中，常常會(huì)因?yàn)檎`抄、數(shù)據(jù)登錄差錯(cuò)、計(jì)算錯(cuò)誤、違規(guī)操作等人為原因而產(chǎn)生誤差，但這種誤差并非抽樣誤差一般來說抽樣誤差是不可避免的，只是存在誤差大小的問題，而抽樣偏差是可以避免的。抽樣偏差是指所抽取樣本不能代表其所要代表的總體的情況，這時(shí)抽樣偏差就出現(xiàn)了。案例：我們想從總體為2000名的5歲幼兒中抽取一個(gè)容量為300的隨機(jī)樣本來測量幼兒智力發(fā)展水平，假如我們抽取的300名幼兒都是男孩或者都是女孩，最終測試的平均水平是108，那么這樣的樣本是否能代表總體的情況呢？當(dāng)然不行，因?yàn)槠涑闃哟嬖谄?，這樣的樣本頂多只能說是能代表一部分男孩或女孩的平均智力發(fā)展水平。總的來說 抽樣偏差是一種歪曲，是在選取和形成樣本的過程中引起的，由于抽樣偏差所產(chǎn)生的樣本對(duì)總體來說是不具有代表性的。第三節(jié) 概率抽樣一、簡單隨機(jī)抽樣概率抽樣是以概率理論為依據(jù)來選取研究樣本的方法的總稱。概率抽樣是通過隨機(jī)化的操作來抽選樣本，使得總體中每一個(gè)個(gè)體都有 被選為樣本。簡單隨機(jī)抽樣是最基本的概率抽樣，是其他抽樣方法的基礎(chǔ)。在抽樣中通過一定的程序在總體中抽取一組樣本，要使總體中所有個(gè)體都有同等而獨(dú)立的機(jī)會(huì)被選為樣本的成員。所謂“同等”就是每個(gè)個(gè)體被選中的機(jī)會(huì)都是一樣的，所謂“獨(dú)立”則是指每一個(gè)個(gè)體被選為樣本時(shí)不會(huì)對(duì)其他個(gè)體的選入產(chǎn)生影響。簡單隨機(jī)抽樣的優(yōu)點(diǎn)是，在總體和樣本足夠大時(shí)研究所的數(shù)據(jù)在統(tǒng)計(jì)公式?jīng)Q定的誤差范圍內(nèi)能夠被推廣或應(yīng)用到更多的總體中去而且隨機(jī)抽樣的方式也能夠保證樣本的公平性和代表性。簡單隨機(jī)抽樣是理想的概率抽樣類型，簡單易行，樣本具有很好的代表性，也能很好的推斷總體，并且有相應(yīng)的抽樣規(guī)則。但是如果總體容量太大時(shí)這種抽樣方法就比較費(fèi)時(shí)費(fèi)力費(fèi)錢。二、分層抽樣分層抽樣是指在抽樣之前將總體按照不同的性質(zhì)或者特征分為不同的子總體，這些性質(zhì)相同的子總體就是層，然后從每一層中分別抽取子樣本，將子樣本和在一起就構(gòu)成了總體樣本。與簡單隨機(jī)抽樣相比分層抽樣能夠提供代表性，同時(shí)可能減少抽樣誤差，其原因在于從通知總體中抽取樣本比從異質(zhì)總體中抽取樣本產(chǎn)生的誤差要小。分層抽樣是要確?？傮w中同質(zhì)的次級(jí)子總體會(huì)被抽出適當(dāng)數(shù)量的個(gè)體作為樣本，而不是直接隨意的在總體中抽取樣本。該如何劃分？劃分多少層？從理論上來說，用一分層的理想變量是目標(biāo)變量，也就是研究者想要測量或者精確描述的變量，但在實(shí)際調(diào)查中，目標(biāo)變量通常是未知或者不明確的，所以通常情況下只能根據(jù)與目標(biāo)變量最相關(guān)的輔助變量進(jìn)行分層。對(duì)于抽樣層次數(shù)量的劃分，理論上是分層越多越好，因?yàn)閷哟卧蕉鄬觾?nèi)的個(gè)體性質(zhì)就越相似，但在實(shí)踐中由于樣本數(shù)量、研究經(jīng)費(fèi)以及研究者時(shí)間和精力限制，分層數(shù)量是比較有限的。比例分層抽樣就是按照分屬各層的子總體在總體中所占比例來抽取子樣本的方法,也就是說在總體中所占比例大的層所抽取的子樣本就大一些，而在總體中所占比例小的層所抽取的子樣本就小一些。非比例抽樣，由于總體中有的層所包含要素?cái)?shù)量太少，如果按比例分層抽樣的方法，則這些層的樣本量會(huì)很小，不便于了解各個(gè)層次的情況，也無法進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，這時(shí)就需要采取非比例抽樣的方法，加大該層的樣本量，從而對(duì)子總體進(jìn)行更好的研究和比較。加權(quán)處理，也就是對(duì)于那些較大概率入樣的單位賦予一個(gè)較小的權(quán)重，而對(duì)那些較小概率入樣的單位賦予一個(gè)較大的權(quán)重，從而保證以樣本推斷總體時(shí)不會(huì)出現(xiàn)偏差。三、系統(tǒng)抽樣系統(tǒng)抽樣又稱等距抽樣具體做法是：第一，將總體中所有個(gè)體按照順序排列起來并給個(gè)體編上號(hào)碼。第二，計(jì)算出抽樣間距，抽樣間距是指兩個(gè)被選中的個(gè)體間的標(biāo)準(zhǔn)距離。其方法是以總體容量初一樣本容量。第三，在最開始的K個(gè)個(gè)體中，用完全隨機(jī)的方法抽取一個(gè)個(gè)體作為樣本，記下這個(gè)個(gè)體的編號(hào)假設(shè)其為X，這個(gè)X就是隨機(jī)抽取樣本的起點(diǎn)。第四，在總體中，從X開始，每間隔K個(gè)個(gè)體抽取一個(gè)個(gè)體作為樣本，即陸續(xù)抽取的個(gè)體分別為X,X+K,X+2K……..X+(n1)，將這些抽取的個(gè)體集合起來，就成了研究所要求的樣本容量。四、整群抽樣整群抽樣是將總體按照某種標(biāo)準(zhǔn)劃分為若干個(gè)群體，然后以一定的方式從總體中抽取一部分群，只要該群被選中，則該群的所有個(gè)體進(jìn)入隨后的子群體，這些子群體合起來構(gòu)成了總體的樣本。在整群抽樣中，群體的劃分原則是：群體內(nèi)各單位的異質(zhì)性高，群體間同質(zhì)性高。如果在整群抽樣中，子群體之間的差異顯著，而每個(gè)子群體內(nèi)個(gè)體之間的差異很小，那么這種情況下抽取的幾個(gè)子群體顯然是沒有代表性的，不能有效推斷總體。整群抽樣還分為等規(guī)模整群抽樣和不等規(guī)模整群抽樣，在實(shí)際研究中，經(jīng)常會(huì)碰到不等規(guī)模整群抽樣的情況，即總體內(nèi)各群大小不一，面對(duì)這種情況，要避免抽樣偏差的產(chǎn)生，可以采取多級(jí)整群抽樣的方法。第四節(jié) 非概率抽樣的一、目的抽樣目的抽樣就是研究者選擇與研究目的相關(guān)的案例作為樣本的抽樣方法，目的抽樣是質(zhì)性研究的通常采用的抽樣方法，需要注意的是目的抽樣并不遵循概率理論進(jìn)行抽樣，但并不是說這樣的抽樣是隨意的，抽樣單元的選擇是以事先確定的準(zhǔn)則為依據(jù)的。也就是說，研究者在抽樣之前必須對(duì)抽樣單元的特征有深刻的了解，需要這些單元提供與研究問題相關(guān)的信息。全面抽樣是指樣本中包括所有具備特定特質(zhì)的個(gè)體的抽樣方法，適合于樣本容量較小時(shí)使用。方便抽樣也叫偶遇抽樣，是指研究者根據(jù)研究的需要，以自己方便的形式在一定的時(shí)間、情境和環(huán)境中偶然遇到或接觸到的人作為樣本的抽樣方法。最大差異抽樣是指抽取那些能解釋研究對(duì)象的某些特征的最大差異的個(gè)體作為樣本的抽樣方法。這種抽樣方法實(shí)際上是一種選擇的過程，主要是選擇那些特征差異較大的個(gè)體作為樣本。最大差異抽樣也叫配額抽樣，因?yàn)樵谡{(diào)查中總是將具有不同屬性或者特征的個(gè)體分成不同的類或?qū)?，然后按照“定額”在不同的類中抽樣。極端案例抽樣是指抽取那些具有顯著特征的個(gè)體作為樣本的抽樣方法。在進(jìn)行極端案例抽樣的時(shí)候，還可以從連續(xù)體的兩端選擇極端案例，以便更好地進(jìn)行比較和分析。注意，極端案例抽樣的研究結(jié)果一般只在有限范圍內(nèi)具有解釋性，人們可能會(huì)因?yàn)闃颖臼菢O端案例而懷疑其結(jié)論，但是這種抽樣所獲得的研究結(jié)果常常會(huì)很有啟發(fā)性。典型案例抽樣典型案例抽樣是指抽取那些具有典型特征的個(gè)體作為樣本的抽樣方法。所抽取的個(gè)體通常被認(rèn)為是研究現(xiàn)象的典型或者占據(jù)總體的大多數(shù)滾雪球式抽樣是指在調(diào)查開始時(shí)先從幾個(gè)被訪者開始，然后通過被訪者介紹更多的人來參與訪談和調(diào)查，從而使贗本的范圍不斷擴(kuò)大。這種抽樣方式所選取的樣本代表性差，容易產(chǎn)生偏差，通常會(huì)在探索性研究的階段運(yùn)用。二、機(jī)會(huì)抽樣機(jī)會(huì)抽樣是指研究者從先前 案例的研究中所獲得的發(fā)現(xiàn)來指導(dǎo)對(duì)下一個(gè)案例的選擇。在運(yùn)用這種抽樣方法的過程中，先前的案例研究為后來的案例選擇提供了機(jī)會(huì)，使之成為一個(gè)相關(guān)的信息鏈條。在研究中先前的研究發(fā)現(xiàn)對(duì)研究者的意義重大，它會(huì)影響研究者對(duì)下一個(gè)案例的選擇甚至?xí)淖冄芯空哌x擇下一個(gè)案例的研究設(shè)計(jì)。第