傳播研究方法第七講-資料下載頁
2025-05-02 04:34本頁面
【正文】 的偏見； ? 符合概率理論，提供了估計總體參數(shù)和抽樣誤差的基礎。 三、概率抽樣的邏輯和理論 —— 一些基本概念 ? 總體 （ Population）：我們感興趣的、試圖概括的群體或集合體。如：美國人 ? 要素 （ Element）：構成總體的單位，也是樣本所包含的內(nèi)容。 ? 在一個既定研究中，要素與分析單位往往是相同的。要素用于抽樣，分析單位用于資料分析。 ? 樣本率 （ sampling ratio）：樣本個案數(shù)和總體之比，即 n/N. ? 例：總體包含 50,000人，研究者從中抽取 150人作為樣本，則樣本率為 150/50000= or 3% 三、概率抽樣的邏輯和理論 —— 一些基本概念 ? 樣本框 （ Sampling Frame） ? “總體”是個抽象的概念。 ? 樣本框：用于抽樣的總體列表。如果樣本能夠代表總體，則其樣本框必須包含所有（或幾乎所有）的總體成員。 ? 例：對某正式組織的研究 【 成員名單即為樣本框 】 三、概率抽樣的邏輯和理論 —— 一些基本概念 ? 樣本框 （ Sampling Frame） ? 注意 1：樣本框與總體不匹配 ?固定電話號碼簿：并不包含新近申請而尚未列入的用戶，也不包含不愿意列名的用戶。階級偏差：窮人、流浪人群沒有辦法申請固定電話；有錢人可能有一部以上的固定電話。 【 1936年 LD的民意調(diào)查 】 ?街道圖：都市社區(qū)中，違章建筑不會出現(xiàn) ? 注意 2：經(jīng)過正確抽樣所得的樣本信息，只適合于描述構成樣本框的要素組成的總體，不能擴展。 三、概率抽樣的邏輯和理論 —— 一些基本概念 ? 參數(shù) （ parameter）：對總體中某變量的概括性描述。 ? 統(tǒng)計值 （ statistic）：對樣本中的變量的概括描述，并被用來估測總體參數(shù)。 統(tǒng)計值 Statistic 樣本框 Sampling Frame 總體（ Population） 參數(shù) Parameter 抽樣過程 Sampling Process 樣本（ Sample） 數(shù)據(jù)中實際觀察到的 抽樣邏輯模型 我們想要研究的 三、概率抽樣的邏輯和理論 —— 一些基本概念 ? 抽樣單位 （ sampling unit） ? 抽樣過程中的基本單元。在簡單隨機抽樣中，抽樣單位是個體（ individuals）；在群集（ cluster sampling）抽樣中，抽樣單位是由個體組成的群集。 ? 層級（ stratum）： ? 樣本的一個子集。層級的劃分通常是研究所關心的某一變量為依據(jù)。同一層級中的個案，就該變量而言，是同一的（ homogeneous）。 擁有 09美元的 10人總體 總體平均值：（ 0+1+2+3+4+5+6+7+8+9） /10= 抽樣分布 1樣本時的抽樣分布 ? 每次抽 1個樣本，對總體進行 10次隨機抽樣； ? 圖中 10個點代表 10個可以估計總體的“樣本”平均值； ? 點的分布稱為“抽樣分布”； ? 顯然，只選擇一個樣本的抽樣很不理想，錯失 美元這個真正平均值的可能性太大了。 3樣本時的抽樣分布 4樣本時的抽樣分布 5樣本時的抽樣分布 6樣本時的抽樣分布 每增加一次樣本容量，估計平均值的抽樣分布就都有一些改進。 所選擇的樣本量越大，根據(jù)樣本的值來估測總體參數(shù)就越準確。 抽樣結果可能的分布范圍 ? 假設研究州立大學的學生對校方擬實行的一套學生管理條例的態(tài)度。研究總體為 20,000名該校注冊學生，隨機從中抽取 100名學生為樣本以估計總體的情況。 ? 假設學生中有一半贊成，一半反對（研究者預先并不知道這一情況）。 三種假設的抽樣所產(chǎn)生的結果 ? 對學生名冊上的每一個學生予以編號，使用隨機數(shù)表選出其中的 100位，詢問其對于校規(guī)的態(tài)度。其中： 48位學生贊同， 52位不贊同； ? 以相同的方法選出另外 100個樣本。結果： 51%贊同； ? 在第三組樣本中，有 52位學生持贊同態(tài)度。 抽樣分布 ? 如果擴大抽樣數(shù)量，我們會發(fā)現(xiàn)，雖然抽樣結果分布在一個相當大的范圍內(nèi)，但是大部分的抽樣結果都出現(xiàn)在圖中的 50%附近。 抽樣誤差（ Sampling Error） ? 標準誤 ：某抽樣設計的期望誤差程度；指出抽樣結果集中在總體參數(shù)附近多大的范圍內(nèi)。 ? 其中一種測量方法： ? P、 Q：二項變量的總體參數(shù)值 ? 60%的學生贊成校規(guī)而 40%的學生反對，則 P=60%，Q=60% ? N：每組樣本包含的樣本量 【 如 n=100】 ? S：標準誤 nQ*PS ?抽樣誤差（ Sampling Error） ? 一定比例的樣本估計值會落在總體參數(shù)值的某個增量內(nèi)，一個標準誤為一個增加單位。 ? 大約 34%的樣本估計值會落在大于總體參數(shù)值一個標準誤的范圍內(nèi)；另外 34%的樣本估計值會落在小于總體參數(shù)值一個標準誤的范圍內(nèi)。 ? 標準誤 5%：有 34%的樣本估計值會落在 50%55%的范圍內(nèi)，另有 34%的樣本估計值會在 50%45%范圍內(nèi)?？傮w而言，大概有 68%的樣本統(tǒng)計會集中在與參數(shù)值相差正負 5%的范圍內(nèi)。 置信水平（ Confident Level ）和 置信區(qū)間（ Confident Interval） ? 置信水平 ：總體參數(shù)落在一既定置信區(qū)間的估測概率。 ? 例如：我們有 95%的信心 說 35%45%的投票者會支持候選人 A。 ? 置信區(qū)間： 估測總體參數(shù)值的范圍。 ? 例如：我們有 95%的信心保證樣本統(tǒng)計值會落在與參數(shù)值相距正負 5%的范圍內(nèi)。 ? 置信區(qū)間擴大時，置信水平也會增加。 ? 幾乎所有樣本估計值（ %）都會落在與真實值相距三個標準誤的范圍內(nèi)。
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