现代社会调查方法ppt课件版 04抽样.pptVIP

第四章 抽样 本章要点： 基本概念 抽样的类型 抽样的一般程序 样本规模与抽样误差 一、基本概念 1、总体(population) 总体是构成它的所有元素的集合，而元素是构成总体的最基本单位。 总体的数目一般用N表示 2、样本(sample) 样本是从总体中按一定的方式抽取出的一部分元素的集合。 样本元素的数量一般用n表示 3、抽样(sampling) 从组成总体的所有元素的集合中，按一定的方式选取或抽取一部分元素的过程。 4、抽样单位（sampling unit） 抽样单位是一次直接的抽样所使用的基本单位。有时与组成总体的元素是不同的。 5、抽样框(sampling frame) 也称抽样范围，是一次直接抽样时总体中所有元素的名单。 6、参数值(parameter) 也称总体值，是关于总体中某一变量的综合描述，是总体中所有元素的某种特征的综合数量表现。 7、统计值（statistic） 也称样本值，是关于样本中某一变量的综合描述，是样本中所有元素的某种特征的综合数量表现。 8、置信水平(confidence level) 也称置信度，指的是总体参数值落在样本统计值某一区间内的概率，反映的是抽样的可靠程度。 如：置信水平为95%，即总体参数值落在样本统计值某一区间的概率是95%。 9、置信区间（confidence interval） 指在一定的置信水平下，样本统计值与总体参数值之间误差范围。置信区间反映的是抽样的精确性程度。置信区间越大，误差范围就越大，抽样的准确性程度就越低。 二、抽样的类型 抽样方法主要分两大类，即概率抽样和非概率抽样。所谓概率抽样就是按照随机选择样本，完全不带调查者的主观意识，使总体中所有个案都具有相同的被抽入样本的概率。非概率抽样则是依据研究要求，主观地、有目的地在研究对象的总体中进行选择抽样。 （一）非概率抽样 1、判断抽样 判断抽样又名立意抽样，是研究者根据自己 的主观判断去选定符合自己研究目的的样本。 比如：典型调查 优点：可以发挥研究人员的主观能动作用。 缺点：样本的代表性难以判断。 此抽样方法多用于总体规模小，调查所涉及的范围较窄或调查时间、人力等条件有限而难以进行大规模抽样的情况。 2、偶遇抽样 又称方便抽样或自然抽样，就是选取偶然遇见的个案或者利用自己身边的人作为研究对象和样本。 如“街头拦人法”就是一例。 因为巧合有很大的局限性，缺乏代表性。 3、定额抽样 定额抽样又称为配额抽样。 研究者要根据那些有可能影响研究变量的各种因素对总体进行分类，找出具有各种不同特征的成员在总体中所占的比例，然后根据这种划分以及各类成员的比例，采用偶遇或判断抽样的方法去选择调查对象。 分类越细，样本与总体的结构越接近，但分布也就越复杂。 课本第85页例子 4、雪球抽样 先从几个适合的调查对象开始，然后通过他们得到更多的调查对象，这样一步步扩大样本范围。当调查总体的个体信息不充分时，常采用此种方法。 但是，用这种方法抽样最后仍有许多个体无法找到，还有些个体因某些愿意被提供者故意漏掉不提，因而可能产生偏误。 （二）概率抽样 1、简单随机抽样 从调查总体中完全按照随机的原则抽取调查单位，是抽样调查的基本形式 。 一般是先把总体中每个分子都编上号码，然后抽出需要的样本 。 简单抽样经常使用统计上的“乱数表”，即“随机数表”。 运用随机数表进行抽样的操作步骤： A:取得抽样框 B:给所有元素编号 C:根据总体规模确定选取号码的位数 D:取舍数码 E:选出足够个数的数码 F:对照数码，找到元素 课本第68页 2、系统抽样 也称等距抽样或间隔抽样，按照构成总体的个体的顺序，每隔K个单位就抽取一个单位样本 ，其中K=N/n 。 具体操作步骤： A:制定抽样框 B:给元素编码 C:计算抽样间距 K=N/n D:在最前面的K个元素中，以简单随机抽样的方法抽取一个元素，作为抽样的起点。 E:根据间隔抽样 F:将n个元素集合起来，构成样本 课本第69页例题 注意： 与简单抽样相比，等距抽样易于实施，工作量小；而且样本在总体中分布更为均匀，抽样误差小于简单抽样。因此，等距抽样成为实际中广泛应用的一种抽样方法。 这种方法的一个弱点就是容易出现周期性偏差。为了防止这种情况，我们可以取一定数量的样本以后，打乱原来的秩序，建立新的秩序，以纠正周期性偏差。 3、分层抽样 也称类型抽样，就是先将总体一种或几种特征分为几个子总体（类、群），每一个子总体称为一层，然后