第四章抽样优秀课件.ppt

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1、第四章抽样第1页，本讲稿共64页第四章 抽样第一节第一节 抽样的概念与程序抽样的概念与程序第二节第二节 概率抽样概率抽样第三节第三节 非概率抽样非概率抽样第四节第四节 样本规模样本规模第2页，本讲稿共64页Chapter 4 Samplingn4.1IntroductiontoSamplingn1.Thehistoryofsamplingn2.Samplingconceptsandterminologyn4.2ProbabilitySampling(随机抽样）随机抽样）n1.Simplerandomsampling(SRS)简单随机抽样简单随机抽样n2.Systematicsampling系统

2、抽样系统抽样n3.Stratifiedsampling分层抽样分层抽样n4.Clustersampling整群抽样整群抽样n5.Multi-stagesampling多段抽样多段抽样n4.3Non-ProbabilitySampling（非随机抽样）（非随机抽样）n1.Purposiveorjudgmentsampling判断抽样判断抽样n2.Quotasampling配额抽样配额抽样n3.Snowballsampling雪球抽样雪球抽样n4.Accidentalorconveniencesampling偶遇抽样偶遇抽样第3页，本讲稿共64页一.IntroductiontoSamplingn1

3、.ThehistoryofsamplingPoliticalpollingbyLiteracy Digest In1920,Digesteditorsmailedpostcardstopeopleinsixstates,askingthemwhotheywereplanningtovoteforinthepresidentialcampaignbetweenWarrenHardingandJamesCox.Nameswereselectedforthepollfromtelephonedirectoriesandautomobileregistrationlists.Basedonthepos

4、tcardssentback,theDigestcorrectlypredictedthatHardingwouldbeelected.Inelectionsthatfollowed,themagazineexpandedthesizeofitspoll,andmadecorrectpredictionsin1924,1928,and1932.第4页，本讲稿共64页In1936,basedontwomillionrespondentsanswers,theDigestpredictedthatRepublicancandidateAlfLandonwouldget57%ballotsandin

5、cumbentPresidentFranklinRooseveltwouldgetonly43%.Twoweekslater,votersgaveRooseveltathirdterminofficebythelargestlandslideinhistory,with61percentofthevote.Theproblemlayinthesamplingframeused:telephonesubscribersandautomobileowners.Suchasamplingdesignselectedadisproportionatelywealthypeople,especially

6、comingonthetailendoftheworsteconomicdepressioninthenationhistory.第5页，本讲稿共64页一.Introduction to Samplingn(continued)nIn contrast to the Literacy Digest,George Gallup correctly predicted that Roosevelt would beat Landon.Gallups success in 1936 hinged on his use of quota sampling.nQuota sampling is base

7、d on a knowledge of the characteristics of the population being sampled:what proportion are men,what proportion women,what proportions are of various incomes,ages,etc.People are selected to match the population characteristics.第6页，本讲稿共64页第一节第一节 抽样的概念与程序抽样的概念与程序一、抽样的概念一、抽样的概念二、抽样的类型二、抽样的类型三、抽样的程序三、抽样

8、的程序第7页，本讲稿共64页一、抽样的概念一、抽样的概念抽样指的是从调查对象的总体中，抽样指的是从调查对象的总体中，按一定方式选择或抽取一部分调查对象按一定方式选择或抽取一部分调查对象的过程。的过程。第8页，本讲稿共64页基本术语基本术语总体总体Population 总体是指所有研究对象的总合。总体是指所有研究对象的总合。A population is the theoretically specified aggregation of study elements.总体总体抽样单位抽样单位抽样框抽样框参数值参数值抽样误差抽样误差样本样本统计值统计值第一节第9页，本讲稿共64页基本术语基本术语

9、样本样本Sample 样本就是从总体中按一定方式抽样本就是从总体中按一定方式抽取出的那一部分研究对象的集合。取出的那一部分研究对象的集合。A Sample is the aggregation of elements which is selected from the population.抽样元素抽样元素总体总体抽样单位抽样单位抽样框抽样框参数值参数值抽样误差抽样误差样本样本统计值统计值第一节第10页，本讲稿共64页基本术语基本术语抽样单位抽样单位Sampling Unit 抽样单位就是一次直接的抽抽样单位就是一次直接的抽样所使用的基本单位。样所使用的基本单位。抽样元素抽样元素总体总体抽样

10、单位抽样单位抽样框抽样框参数值参数值抽样误差抽样误差样本样本统计值统计值第一节第11页，本讲稿共64页基本术语基本术语抽样框抽样框Sampling Frame抽样框又称抽样范围，是抽抽样框又称抽样范围，是抽取样本时所有抽样单位的名取样本时所有抽样单位的名单。如学生花名册。单。如学生花名册。抽样元素抽样元素总体总体抽样单位抽样单位抽样框抽样框参数值参数值抽样误差抽样误差样本样本统计值统计值第一节第12页，本讲稿共64页基本术语基本术语参数值参数值Parameter参数值是关于总体中某一变参数值是关于总体中某一变量的综合描述，或者说是从量的综合描述，或者说是从总体中计算出来的指标值。总体中计算出来

11、的指标值。抽样元素抽样元素总体总体抽样单位抽样单位抽样框抽样框参数值参数值抽样误差抽样误差样本样本统计值统计值第一节第13页，本讲稿共64页基本术语基本术语统计值统计值Statistic统计值是关于样本中某一变统计值是关于样本中某一变量的综合描述，或者说是从量的综合描述，或者说是从样本中计算出来的指标值。样本中计算出来的指标值。抽样元素抽样元素总体总体抽样单位抽样单位抽样框抽样框参数值参数值抽样误差抽样误差样本样本统计值统计值第一节第14页，本讲稿共64页基本术语基本术语抽样误差抽样误差 Sampling Error抽样误差就是用样本统计值抽样误差就是用样本统计值去估计总体参数值时所存在去估计

12、总体参数值时所存在的偏差。的偏差。抽样元素抽样元素总体总体抽样单位抽样单位抽样框抽样框参数值参数值抽样误差抽样误差样本样本统计值统计值第一节置信度置信度第15页，本讲稿共64页基本术语基本术语置信度置信度Confidence Levels又称置信水平，指总体参数又称置信水平，指总体参数值落在样本统计值某一区间值落在样本统计值某一区间内的概率。内的概率。抽样元素抽样元素总体总体抽样单位抽样单位抽样框抽样框参数值参数值抽样误差抽样误差样本样本统计值统计值第一节置信度置信度第16页，本讲稿共64页基本术语基本术语置信区间置信区间一定的置信度下，样本统计一定的置信度下，样本统计值与总体参数值之间的误差

13、值与总体参数值之间的误差范围。范围。抽样元素抽样元素总体总体抽样单位抽样单位抽样框抽样框参数值参数值抽样误差抽样误差样本样本统计值统计值第一节置信区间置信区间第17页，本讲稿共64页二、抽样的类型二、抽样的类型:随机抽样随机抽样系统抽样系统抽样概率抽样概率抽样分层抽样分层抽样整群抽样整群抽样抽样方法抽样方法多段抽样多段抽样偶遇抽样偶遇抽样非概率抽样非概率抽样定额抽样定额抽样判断抽样判断抽样雪球抽样雪球抽样抽样的作用：由部分认识总体抽样的作用：由部分认识总体概率抽样的原理：等概率抽样概率抽样的原理：等概率抽样第18页，本讲稿共64页三、抽样的程序三、抽样的程序1 1界界定定总总体体2 2制制定定

14、抽抽样样框框3 3决决定定抽抽样样方方法法4 4实实际际抽抽取取样样本本5 5评评估估样样本本质质量量第一节第19页，本讲稿共64页第二节第二节 概率抽样概率抽样 概率抽样概率抽样概念概念常用方法常用方法相关解释相关解释第20页，本讲稿共64页概率抽样概率抽样是依据概率论原理，使总体内所有个体是依据概率论原理，使总体内所有个体都具有同等的被抽入样本之机会的抽样都具有同等的被抽入样本之机会的抽样方法。方法。第二节第21页，本讲稿共64页相关解释l用各种概率抽样的方法进行抽样调用各种概率抽样的方法进行抽样调查，从这些样本身上所得出的结果查，从这些样本身上所得出的结果均可推论到总体。正因为概率抽样均

15、可推论到总体。正因为概率抽样具有这特点，所以抽样调查往往都具有这特点，所以抽样调查往往都采用概率抽样的方法来抽取样本的。采用概率抽样的方法来抽取样本的。第22页，本讲稿共64页概率抽样的常用方法概率抽样的常用方法一、随机抽样一、随机抽样二、系统抽样二、系统抽样三、分层抽样三、分层抽样四、整群抽样四、整群抽样五、多段抽样五、多段抽样第二节第23页，本讲稿共64页一、随机抽样一、随机抽样 Simple random sampling 1.简单随机抽样简单随机抽样：抽签、随机数表 抽样单位：单个元素 制定抽样框制定抽样框 编号编号 选择数码位数选择数码位数 确定数码确定数码 找出对应元素找出对应元素

16、概率抽样的常用方法概率抽样的常用方法第24页，本讲稿共64页【简单随机抽样练习】假设隔壁工厂噪音很大，散发出难闻的气味，假设隔壁工厂噪音很大，散发出难闻的气味，班级决定在班上随机选班级决定在班上随机选4人反映情况。拿一份人反映情况。拿一份班上同学名单，用随机数表法选大小为班上同学名单，用随机数表法选大小为4的样的样本。本。第25页，本讲稿共64页二、系统抽样二、系统抽样（Systematicsampling）系统抽样又称等距抽样。其核心是从抽样框中系统抽样又称等距抽样。其核心是从抽样框中每隔一定的距离抽取一个个体。每隔一定的距离抽取一个个体。l具体做法：具体做法：首先把总体中的全部调查单位按一

17、定顺序排列起首先把总体中的全部调查单位按一定顺序排列起来编号来编号,制定抽样框；制定抽样框；然后计算抽样距离，确定抽样起点；然后计算抽样距离，确定抽样起点；再从抽样起点开始按一定的抽样距离抽取样本单再从抽样起点开始按一定的抽样距离抽取样本单位。位。第26页，本讲稿共64页o前提：总体中元素的排列随机o注意：元素排列次序先后、等级高低元素排列的周期性o等距抽样的样本在总体中的分布较均匀，故而抽样误差小于或至多等于简单随机抽样。它一般适用于同质性强、类别之间所含单位的数目不很悬殊的总体。第27页，本讲稿共64页三、分层抽样（Stratifiedsampling）先按某一特征分层再随机、系统抽取先按

18、某一特征分层再随机、系统抽取l抽样单位：单个元素抽样单位：单个元素l主要用于异质性高的总体主要用于异质性高的总体l目的：降低抽样误差目的：降低抽样误差了解不同层次状况了解不同层次状况照顾比例小的层次，提高样本代表性照顾比例小的层次，提高样本代表性第28页，本讲稿共64页分层的标准分层的标准n 研究的主要变量研究的主要变量n内部同质、层级异质内部同质、层级异质n已有明显层次区分的变量已有明显层次区分的变量分层的比例分层的比例n按比例：样本是总体的缩影、按比例：样本是总体的缩影、推断总体推断总体情况情况n不按比例：要不按比例：要了解各层次情况了解各层次情况、而有些层次、而有些层次数数量少时量少时n

19、但推断总体需对各层资料加权但推断总体需对各层资料加权第29页，本讲稿共64页n分层抽样适用于总体内个体数目较多，结分层抽样适用于总体内个体数目较多，结构较复杂、内部差异大，通过分层可减少构较复杂、内部差异大，通过分层可减少层内差异的研究层内差异的研究第30页，本讲稿共64页四、整群抽样四、整群抽样 （Cluster Sampling）l从总体中随机抽取一些小群体，然后由抽取出的若干从总体中随机抽取一些小群体，然后由抽取出的若干个小群体的所有元素构成调查的样本的方法。个小群体的所有元素构成调查的样本的方法。l抽样单位：整群元素抽样单位：整群元素l优点：用于大规模调查，降低费用优点：用于大规模调查

20、，降低费用 扩大抽样应用范围抽样框难得时扩大抽样应用范围抽样框难得时 l缺点：样本分布不广，代表性差缺点：样本分布不广，代表性差第31页，本讲稿共64页整群抽样与分层抽样的比较整群抽样与分层抽样的比较o分层：总体异质，层级间同质，适用于分层：总体异质，层级间同质，适用于界定界定分明分明的总体的总体o整群：子群间同质、子群内异质整群：子群间同质、子群内异质,适用于适用于界定界定不清不清的总体的总体第32页，本讲稿共64页五、多段抽样l所所谓谓多多段段抽抽样样就就是是按按抽抽样样元元素素间间的的关关系系，先先随随机机抽抽取取大大群群，再再从从大大群群中中抽抽取取小小群群，将将抽抽样样过过程程分分为

21、几个阶段为几个阶段l总体规模特大，分布范围特广总体规模特大，分布范围特广l适用于子群数和子群内部个体数目较多，而彼此适用于子群数和子群内部个体数目较多，而彼此间的差异不太大时间的差异不太大时举例说明举例说明第33页，本讲稿共64页多段抽多段抽样举样举例例第一第一阶阶段段第二第二阶阶段段第三第三阶阶段段方案1抽10区抽4所学校每校抽30名教师方案2抽2区抽20所学校每校抽30名教师方案3抽10区抽20所学校每校抽6名教师方案4抽8区抽15所学校每校抽10名教师方案5抽5区抽12所学校每校抽20名教师方案6抽4区抽10所学校每校抽30名教师方案7抽3区抽10所学校每校抽40名教师方案8抽2区抽10

22、所学校每校抽60名教师方案9抽1区抽12所学校每校抽100名教师第34页，本讲稿共64页注意：类别与个体间的比例根据注意：类别与个体间的比例根据n各抽样阶段的子总体同质性程度各抽样阶段的子总体同质性程度n 各层子总体人数各层子总体人数n 经费人力经费人力优点：适用于范围大、总体对象多的调查。优点：适用于范围大、总体对象多的调查。缺点：每级抽样都有误差，误差大缺点：每级抽样都有误差，误差大n类别多、同类元素相对少，代表性好类别多、同类元素相对少，代表性好第35页，本讲稿共64页6.PPS抽样抽样（概率与元素的规模成比例）l不等概率抽样，排除群规模的影响l以阶段性的不等概率，达到保证每个元素最终有

23、相同被抽中概率的目的l1）每群按规模赋予不同的抽取概率l2）每个群中抽取同样多的元素第36页，本讲稿共64页6.PPS抽样抽样（概率与元素的规模成比例）（概率与元素的规模成比例）l不等概率抽样，排除群规模的影响不等概率抽样，排除群规模的影响l以阶段性的不等概率，达到保证每个元素以阶段性的不等概率，达到保证每个元素最终有相同被抽中概率的目的最终有相同被抽中概率的目的1）每群按规模赋予不同的抽取概率）每群按规模赋予不同的抽取概率2）每个群中抽取同样多的元素）每个群中抽取同样多的元素第37页，本讲稿共64页6.PPS6.PPS抽样抽样l排列元素，写出规模，计算规模所占比例及累计比例，得出号码选择范围

24、（抽样框）计算群的规模l用随机抽样或系统抽样的方法选择号码，找到号码对应的元素按群的规模抽样l再从抽中的群中选元素l应用条件：知道每个群的规模第38页，本讲稿共64页6.PPS抽样抽样l如：20万名职工分布在100家规模不同的企业，从中抽取1000人进行有关企业改革的调查l以择号范围作为抽样框，1000个号码中选出20个号码，l从每个号码对应的元素中选择50人第39页，本讲稿共64页序号规模所占比例累计比例择号范围所选号码元素数量1300015 15 000014000502200010 25 01502431600080 105 025104053.10310042001 106 10551

25、2006 112 1061116600030 142 11214178004 146 14214586003 149 146148914007 156 14915510420021 177 156176927.934984002 988 9789879918009 997 98899699150100 6003 1000 997999第40页，本讲稿共64页7.户内抽样户内抽样l以家庭为分析单位时,不仅要抽出家庭户，而且每户要抽取一个人进行调查l保证每户家庭的所有人都有同等被抽中的概率第41页，本讲稿共64页7.户内抽样户内抽样l按1/6、1/12、1/12、1/6、1/6、1/12、1/12

26、、1/6的比例将所有调查表分为A、B1、B2、C、D、E1、E2、F类l对每户家庭成员排序编号（男女、年长年幼）l随机选择调查表，根据家庭人数找到对应调查对象l可以从多方面描述总体（家庭、个人）第42页，本讲稿共64页8.生日法生日法l随机选择一标准日期 10月1日l了解每户调查家庭的人口数、每人生日l计算每人生日与标准日前的距离l选距离最近者第43页，本讲稿共64页 案例案例1 1：样本的本的设计和抽取和抽取 此次调查以全国为总体，各省、自治区、直辖市为此次调查以全国为总体，各省、自治区、直辖市为次总体，采用分层、多阶段、整群、概率比例抽样方法。次总体，采用分层、多阶段、整群、概率比例抽样方

27、法。各省、自治区、直辖市的调查样本量，由第二次全国残各省、自治区、直辖市的调查样本量，由第二次全国残疾人抽样调查领导小组确定分配。疾人抽样调查领导小组确定分配。各省、自治区、直辖市根据第二次全国残疾人抽样各省、自治区、直辖市根据第二次全国残疾人抽样调查办公室规定的分层原则，结合本地的实际情况，调查办公室规定的分层原则，结合本地的实际情况，对第一级的县（市、区）进行科学、合理的分层，编对第一级的县（市、区）进行科学、合理的分层，编制抽样框，由第二次全国残疾人抽样调查办公室与各制抽样框，由第二次全国残疾人抽样调查办公室与各省、自治区、直辖市共同抽取一级样本单位。省、自治区、直辖市共同抽取一级样本单

28、位。各省、自治区、直辖市按照第二次全国残疾人抽样调各省、自治区、直辖市按照第二次全国残疾人抽样调查办公室规定的抽样原则和要求，制定本省抽样实施方查办公室规定的抽样原则和要求，制定本省抽样实施方案，经第二次全国残疾人抽样调查办公室审核后，抽取案，经第二次全国残疾人抽样调查办公室审核后，抽取县级以下样本单位，并将具体的抽取步骤和抽中单位名县级以下样本单位，并将具体的抽取步骤和抽中单位名称一起报第二次全国残疾人抽样调查办公室审定。称一起报第二次全国残疾人抽样调查办公室审定。第44页，本讲稿共64页讨论11试解释总体与次总体的概念试解释总体与次总体的概念 22试说明分层、多阶段、整群、概率比例抽样的操

29、作方法试说明分层、多阶段、整群、概率比例抽样的操作方法 33何谓抽样框何谓抽样框,编制抽样框要注意什么问题编制抽样框要注意什么问题?44样本抽取的一般步骤是什么样本抽取的一般步骤是什么?第45页，本讲稿共64页案例案例2：我国九城市流动儿童生存我国九城市流动儿童生存和受保护状况调查和受保护状况调查 1、在一项在一项我国九城市流动儿童生存和受保护状况调查我国九城市流动儿童生存和受保护状况调查中，确定调查对象是户口登记地为县城以下的农村或中，确定调查对象是户口登记地为县城以下的农村或乡镇，在调查市区居住半年以上，并随带有乡镇，在调查市区居住半年以上，并随带有1818周岁以周岁以下儿童的流动人口家庭

30、。抽样方法如下：下儿童的流动人口家庭。抽样方法如下：n（1 1）根据东部、中部、西部地区分配和大中小城市）根据东部、中部、西部地区分配和大中小城市规模确定规模确定9 9个调查城市，并根据城市人口规模，适当考虑个调查城市，并根据城市人口规模，适当考虑调查成本效率因素，将样本量分配到调查成本效率因素，将样本量分配到9 9个城市。个城市。n（2 2）在所调查的城市内，根据流动人口的规模，按）在所调查的城市内，根据流动人口的规模，按比例将调查样本分配到各个城区，在流动人口比较比例将调查样本分配到各个城区，在流动人口比较集中的街道内，随机抽选调查户。最终获得有效样集中的街道内，随机抽选调查户。最终获得有

31、效样本的分布（见表本的分布（见表1 1）。）。第46页，本讲稿共64页讨论：请问该调查采用了哪些抽样方法？这些抽样方法各讨论：请问该调查采用了哪些抽样方法？这些抽样方法各有什么优点和缺点有什么优点和缺点？第47页，本讲稿共64页第三节第三节 非概率抽样非概率抽样 非非概率抽样概率抽样概述概述常用方法常用方法第48页，本讲稿共64页概述概述n概率抽样的主要优点是可以从样本去推论概率抽样的主要优点是可以从样本去推论总体。然而，在有些情况下，严格的概率总体。然而，在有些情况下，严格的概率抽样往往难以进行；在另一些情况下，研抽样往往难以进行；在另一些情况下，研究者的主要目的只是想初步了解一下调查究者的

32、主要目的只是想初步了解一下调查对象的有关情况，以便为建立研究假设或对象的有关情况，以便为建立研究假设或进行大规模的正式调查作些探索性工作。进行大规模的正式调查作些探索性工作。此时，人们往往采用虽不能推论总体，但此时，人们往往采用虽不能推论总体，但却简单方便的非概率抽样方法。却简单方便的非概率抽样方法。第三节第49页，本讲稿共64页非概率抽样的常用方法非概率抽样的常用方法不是按照概率均等的原则，而是根据人们的主观经验或其不是按照概率均等的原则，而是根据人们的主观经验或其它条件抽样。它条件抽样。样本代表性差，误差有时大样本代表性差，误差有时大一、偶遇抽样一、偶遇抽样二、定额抽样二、定额抽样三、判断

33、抽样三、判断抽样四、雪球抽样四、雪球抽样第三节第50页，本讲稿共64页一、偶遇抽样又称方便抽样或自然抽样，指研究者根据现实情又称方便抽样或自然抽样，指研究者根据现实情况，以自己方便的形式抽取偶然遇到的人作为调况，以自己方便的形式抽取偶然遇到的人作为调查对象，或者仅仅选择那些离得最近的、最容易查对象，或者仅仅选择那些离得最近的、最容易找到的人作为调查对象。找到的人作为调查对象。l优点是方便省力，但样本的代表性差，有很大的优点是方便省力，但样本的代表性差，有很大的偶然性。偶然性。第51页，本讲稿共64页 Non-Probability Sampling(2)nQuota sampling(定额抽样

34、).A type of non-probability sampling in which units are selected into the sample on the basis of prespecified characteristics,so that the total sample will have the same distribution of characteristics as are assumed to exist in the population being studied.第52页，本讲稿共64页二、定额抽样 Quotasampling定额抽样：根据成员所

35、占比例选择调查对象，定额抽样：根据成员所占比例选择调查对象，使样本在分层变量上与总体分布一致，选择上使样本在分层变量上与总体分布一致，选择上具有主观性具有主观性l 分类的标准主观分类的标准主观第53页，本讲稿共64页 Non-Probability Sampling nPurposive or judgmental sampling(判断抽样).A type of nonprobability sampling in which you select the units to be observed on the basis of your own judgment about which o

36、nes will be the most useful or reprsentative.第54页，本讲稿共64页三、判断抽样Judgmental sampling 由调查者根据主观判断或根据调查的目由调查者根据主观判断或根据调查的目的有意选取样本的方法。的有意选取样本的方法。优点：充分发挥研究人员的主观能动作用。优点：充分发挥研究人员的主观能动作用。局限：样本的代表性和抽样误差往往难以判断。局限：样本的代表性和抽样误差往往难以判断。第55页，本讲稿共64页 Non-Probability Sampling(3)nSnowball sampling(滚雪球抽样).A non-probabili

37、ty sampling method often employed in filed research.Each person interviewed may be asked to suggest additional people for interviewing.第56页，本讲稿共64页 四、雪球抽样 Snowballsampling雪球抽样也叫滚雪球抽样，它是先从几个雪球抽样也叫滚雪球抽样，它是先从几个合适的个体开始，然后通过它们得到更多的合适的个体开始，然后通过它们得到更多的个体。个体。l如研究退休老年人的生活如研究退休老年人的生活第57页，本讲稿共64页第四节第四节 样本规模样本规

38、模 样本规模样本规模概念概念如何确定规如何确定规模大小模大小第58页，本讲稿共64页样本规模l样本规模样本规模又称样本容量。它是指一个又称样本容量。它是指一个样本中所样本中所包含的个体数量的多少包含的个体数量的多少。l样本规模的大小，不仅影响到所抽样本对总体样本规模的大小，不仅影响到所抽样本对总体的代表性，同时还直接影响到调查所需要的人的代表性，同时还直接影响到调查所需要的人力、物力和时间。力、物力和时间。第四节第59页，本讲稿共64页实际调查中如何确定样本规模的大小实际调查中如何确定样本规模的大小对调查精确度的要求对调查精确度的要求调查总体的规模大小调查总体的规模大小调查总体内部的异质程度调

39、查总体内部的异质程度调查者所拥有的人力、物力调查者所拥有的人力、物力和时间和时间对精确度的要求越高，则所需的样本规对精确度的要求越高，则所需的样本规模也相应地越大。模也相应地越大。调查的总体越大时，样本的规模相调查的总体越大时，样本的规模相应的也应越大。应的也应越大。第四节第60页，本讲稿共64页总体规模100人以下1001000人10005000人500010000人1万10万人10万以上样本占总体的比重50 5020%30%10%15%3%5%1%1%以下第61页，本讲稿共64页调查总体内部的异质程度调查总体内部的异质程度当成员相互之间差异较大当成员相互之间差异较大时，总体内部的异质程度就

40、较时，总体内部的异质程度就较大，反之则较小。对于同样规大，反之则较小。对于同样规模的两个总体，内部异质程度模的两个总体，内部异质程度较大者，所需样本的规模也较较大者，所需样本的规模也较大。大。实际调查中如何确定样本规模的大小实际调查中如何确定样本规模的大小第62页，本讲稿共64页调查者所拥有的人力、物力和时间调查者所拥有的人力、物力和时间确定样本规模时，必须是尽可确定样本规模时，必须是尽可能高的精确程度（要求尽可能大的能高的精确程度（要求尽可能大的样本规模），与尽可能少的人力、样本规模），与尽可能少的人力、物力和时间（要求尽可能小的样本物力和时间（要求尽可能小的样本规模）之间追求平衡。规模）之间追求平衡。实际调查中如何确定样本规模的大小实际调查中如何确定样本规模的大小第63页，本讲稿共64页 抽样误差（sampling error）l用样本统计值估计总体参数值时产生的误差l社会调查常选用5l取决于总体的分布方差和抽样规模第64页，本讲稿共64页