【正文】 全部平均數(shù)的分布 向總體平均數(shù)集中 的趨勢也會越來越 明顯 。 ? 根據(jù)概論統(tǒng)計理論，正態(tài)根部曲線下的任何部分的面積都可以用數(shù)學方法推算。 約有 68%的樣本平均數(shù)在 “ ”這兩個數(shù)值的范圍內(nèi) 約有 %的樣本統(tǒng)計值落在總體參數(shù)值正負兩個標準差范圍內(nèi)。 只要我們采用的是隨機抽樣的方法，就可以根據(jù)抽樣分布，用樣本的數(shù)值來推論總體的情況。 決定抽樣方案 ： 根據(jù)實際的情況，選擇合適的抽樣方法，并確定樣本規(guī)模。 抽取樣本 ： 評估樣本質量 :對樣本的代表性、偏差等進行檢驗 在實踐上可行 可行性 目的性 最有利于研究資料的獲取和最符合研究的目的 與研究的可得資源相適應 能夠從樣本自身計算出有效的估計值或抽樣變動的近似值 （四）抽樣設計的原則 美國抽樣專家科什（ kish）教授提出一個優(yōu)秀的抽樣設計應該滿足的四條標準： 經(jīng)濟性 可測性 目的性 可行性 四條標準之間存在著一定的制約關系，甚至相互沖突。 ? 不同形式的概率抽樣對選擇涉及調查研究問題的性質、良好的抽樣框的獲得、調查研究經(jīng)費的多少、資料收集方法等因素有不同的要求。概率抽樣的最基本形式 。抽簽時，每次從中抽出 1 個號簽，連續(xù)抽取 n次，就得到一個容量為 n的樣本。例如學生的學號，座位號等。因此并不是唯一的 ?由于隨機數(shù)表是等概率的，因此利用隨機數(shù)表抽取樣本保證了被抽取個體的概率是相等的 三、概率抽樣的方法 簡單隨機抽樣方法的優(yōu)缺點 ? 優(yōu)點 :可能產(chǎn)生代表性樣本 ? 缺點 :不容易做 ?抽樣元素多，編號難 ?必須能夠接觸到被選中的個體 ?攪拌均勻不易 三、概率抽樣的方法 （二）系統(tǒng)抽樣 ? 定義： 等距抽樣或機械抽樣，將總體的元素編號排序后，按照固定的間隔抽取個體組成樣本的方法。 ? 計算出抽樣時間距，方法是用總體的規(guī)模除以樣本的規(guī)模。 ? 在抽樣框中，自 A開始，每隔 K個元素抽取一個元素，即所抽元素編號為 A， A+K， A+2K， …A+ （ n1） K。 三、概率抽樣的方法 ? 系統(tǒng)抽樣例子： ? 某校 3000名新生中抽取 100名樣本。起始值是 2號，下一個就是 32號。 ?注意 1：系統(tǒng)抽樣的一個十分重要的前提條件，是總體中個體的排列，相對于研究的變量來說是隨機的，即不存在某種與研究變量相關的規(guī)則分布。 例如：從總體 2023戶家庭的社區(qū)中，抽取一個 50戶家庭的樣本進行調查消費狀況的調查，而這 2023戶家庭的名單是按每個家庭總收入的多少，由高到低的順序排列的。 ?注意 2： 元素排列的周期性可能導致抽樣的重大偏差！ 例如：每個班級內(nèi)的 50名學生按照學生成績的高低來排序，抽樣間距為 50，每個班抽取一名學生組成樣本，初始號碼為 2或 48號，所抽樣本的平均成績差別很大 系統(tǒng)抽樣的優(yōu)缺點 ? 優(yōu)點 : ? （ 1）簡單易操作 ? （ 2）當對總體結構有一定了解時，充分利用已有的信息對總體中的個體進行排隊后再抽樣，可提高抽樣效率 ? （ 3）當總體中的個體存在一種自然編號時，采用系統(tǒng)抽樣比較方便 ? 缺點： ? （ 4）當在不了解樣本總體的情況下（如性別差異，經(jīng)濟基礎，個人喜好，天氣因素等等），所抽出的樣本可能會有一定的偏差。 三、概率抽樣的方法 分層抽樣的步驟 ?。 ?。 Nnk ?ii Nkn ??? ? nni ? ??? nnNkn iii , ?每部分抽取的個體數(shù) 樣本容量該部分的個體總數(shù) 總體中的個體數(shù) 三、概率抽樣的方法 ? 分層抽樣舉例 一個單位的職工有 500人，其中不到 35歲的有 125人，35～ 49歲的有 280人， 50歲以上的有 95人。 ? 答：在分層抽樣時，不到 35歲、 35～ 49歲、 50歲以上的三個年齡段分別抽取 25人、 56人和 19人。 ?便于了解總體內(nèi)不同層次的情況，以及對總體中的不同層次進行單獨研究或者進行比較。系統(tǒng)抽樣操作簡單， 在有充分的總體信息的前提下，估計精度比隨機抽樣高，且操作 、簡單。 三、概率抽樣的方法 （四）整群抽樣 （ cluster sampling） 將總體按某種標準劃分為一些 子群體 ，每個子群為一個抽樣單位，用隨機方法從中抽若干子群，將抽出的子群中的所有個體結合起來構成樣本。 ? 某城市 10萬戶，要抽取 1000戶，怎么辦？ ? 社區(qū) 200個，社區(qū)戶數(shù) 500。 三、概率抽樣的方法 整群抽樣特點： 抽樣單位不是單個的個體，而是成群的個體 優(yōu)缺點： 優(yōu)點：不需要詳細的所有元素的名單，簡單，費用低 缺點：樣本的分布面不廣，代表性相對較差 整群抽樣和分層抽樣的比較： 子群間異質性強，群內(nèi)同質性強 —— 分層抽樣 子群間同質性強，群內(nèi)異質性強 —— 整群抽樣 三、概率抽樣的方法 （五）多階段抽樣 （ multidstage sampling） 按抽樣元素的隸屬關系或層次關系，把抽樣分為幾個階段進行。 例 1：大學 —— 院系 —— 班級 —— 學生 例 2：城市 —— 區(qū) —— 街道 —— 居委會 —— 家庭 —— 個人 如調查“瀘州市青年工人收入狀況”， 首先以企業(yè)為單位抽樣，即以全市的企業(yè)為抽樣框，從中隨機抽取一部分企業(yè)（ 5）； 然后在抽中的企業(yè)中以車間為抽樣單位抽樣，即從全部車間中抽取若干個車間（ 20）： 最后，在抽中的車間內(nèi)抽取青年工人（ 1000人） 五種概率抽樣方法比較 ?“ 四川醫(yī)科大學在校學生食堂滿意度調查”，總共有學生 10000人，其中男生 6000人，女生 4000人；學院 22個，大一 2023人，大二 3000人，大三 3000人，大四 2023人。 簡單隨機抽樣方法： ?先根據(jù) 10