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抽樣市場調查報告-wenkub.com

2025-03-02 12:26 本頁面
   

【正文】 2023年 3月 22日星期三 12時 35分 36秒 00:35:3622 March 2023 1一個人即使已登上頂峰,也仍要自強不息。勝人者有力,自勝者強。 , March 22, 2023 閱讀一切好書如同和過去最杰出的人談話。 2023年 3月 22日星期三 上午 12時 35分 36秒 00:35: 1楚塞三湘接,荊門九派通。 00:35:3600:35:3600:353/22/2023 12:35:36 AM 1成功就是日復一日那一點點小小努力的積累。 2023年 3月 上午 12時 35分 :35March 22, 2023 1行動出成果,工作出財富。 :35:3600:35Mar2322Mar23 1故人江海別,幾度隔山川。有關資料整理如表 126,要求在 95%的置信概率下估計全縣 農(nóng)戶平均生豬存欄量和生豬總存欄量。調查資料整理如表 125,要求在 95% 的置信概率下估計全省糧食平均畝產(chǎn)量及置信區(qū)間 。 m為中選群中抽選的單位數(shù) (假定亦相等 )。 多階段抽樣有利于大規(guī)模大范圍的抽樣調查的組織與實施,能 在一定程度上滿足各級管理部門對調查資料的需求,有利于減少抽 樣誤差,提高抽樣估計的精確度。然后在第二階段從這些初級單位中又隨機抽取若干 個樣本單位,稱為基本單位或最終單位,最后根據(jù)所抽的基本單位 組成的樣本進行調查,用取得的樣本資料來推斷總體。要求在 95%的概率下估計該月全市的工 業(yè)增加值。 Y2是抽樣部 分,是需要利用抽樣資料估計的。 目錄抽樣是全面調查與抽樣調查的有機結合。由整群抽樣的極限誤差 和抽樣標準公式可導出 : 其中 為群間方差,可根據(jù)以往的資料確定。 如果為等群抽樣, m1=m2=m3… ,則以上公式中的 mi可略去,有 關公式的母項則為 r。 1)整群抽樣的概念 整群抽樣是將總體按某一標志分組后形成的每個群視為單位進 行隨機抽樣,然后對抽中的每個群體進行全面調查。采用簡單隨機抽樣中的樣本容 量公式確定樣本容量 n。要求在 95%的置信概率下,求收看 率的置信區(qū)間。 ( 4)循環(huán)等距抽樣。 ( 2)半距起點等距隨機抽樣。又稱有序系統(tǒng)抽樣,抽樣誤差比分層抽樣小。又稱無序系統(tǒng)抽樣。等距抽樣能使樣本十 分均勻地分布在總體中,從而能增加樣本的代表性,減少抽樣誤 差,提高抽樣效率。 【 例 】 某廣告公司從某市 310萬人中采用等比例分層抽樣, 調查居民收看某電視廣告的收視率,有關資料整理如表 4— 3。因此,只要能夠擴大層間方差而縮小層內方差, 就可以提高抽樣效率。 2.分層抽樣 1)分層抽樣的意義 是先將總體按有關的研究標志分組,然后在從每組中按隨 機原則抽取樣本。 ( 3)在同一抽樣調查中,總體均值與總體比率推斷要兼顧時,用以上公式計 算的樣本容量一般不相等,為了保證推斷結果的精確度,應采用其中的較大的那 個樣本容量。在不考慮抽樣調查費用約束的條件 下,樣本容量的計算公式為: ( 1)總體均值估計所需的樣本容量 重復抽樣 不重復抽樣 ( 2)總體比率估計所需的樣本容量 重復抽樣 不重復抽樣 用以上公式計算樣本容量時,應注意以下三點。 解:此題不知總體方差,因樣本為大樣本,可用樣本方差代替。 抽樣市場調查的組織方式 1簡單隨機抽樣 1)簡單隨機抽樣的概念 是指從總體的全部單位中按隨機原則直接抽取 n個單位組成 樣本進行調查。這些抽樣調查的組織方式、抽樣誤差的計算和 區(qū)間估計以下將分別介紹。 其概率稱為置信概率,概率的保證程度稱為可靠性或置信( Z), 估計區(qū)間稱為置信區(qū)間。上述公式可用來解釋抽樣誤差的實質,但不能實際應用,因為所有可 能的樣本個數(shù)太多,總體均值或總體比率是未知的,是需要推斷的,同時,實際 抽樣時,往往只能抽取一個樣本進行調查。 7.抽樣誤差與抽樣標準誤差 抽樣誤差是指在遵守隨機原則條件下,樣本指標與總體指標之間的差異,是 一種偶然性的代表性誤差,不包括系統(tǒng)性誤差和非抽樣誤差。 ( 1)重復抽樣,即每抽出一個單位進行登記后,放回去,混合 均勻后,再抽下一個,直到抽滿 n個為止。當樣本量足夠大時,樣本分布趨于總體分布。 4.樣本量與樣本單位 樣本量是指樣本的大小,即一個樣本中包含的樣本單位的多少。抽樣框可以是一覽表(名單或名錄),一本名冊,一幅地圖, 一段時間等。 統(tǒng)計量是樣本的數(shù)量特征,即樣本指標。樣本是按 隨機原則從總體中抽出來的一部分單位的綜合體,樣本中包含的單 位個數(shù)稱為樣本量,用 n表示, n/N 稱為抽樣比。 (4) 對全面調查資料的質量進行檢查和修正。 (2) 不必要
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