华师大版九下2简单的随机抽样.ppt

我们在7年级曾经学习过统计的基本概念，学习过普查与抽样调查。是通过局部看整体的一种方法.为一特定目的而对所有考察对象作的全面调查叫做普查;为一特定目的而对部分考察对象作的调查叫抽样调查.把所考察的对象的全体叫做总体.把组成总体的每一个对象叫做个体.从总体中取出一部分个体叫做这个总体的一个样本.下面我们来看一个统计的例子实例1.环境监测中心为了了解一个城市的空气质量情况，会在这个城市中分散的选几个点，从各个地点采集数据，对这些数据进行分析，就可以估计整个城市的空气质量。实例2.农科站要了解农田中某种病虫害的灾情，会随意的选定几块地，仔细检查虫卵数，然后估计一公顷农田大约平均有多少虫卵，会不会发生病虫害.以上两个例子都不适宜做普查，而需要做抽样调查，那么如何进行抽样才比较科学呢？可以比较好的反映总体的情况？我们知道，样本最好具有代表性，不偏向，这样的抽样调查才可以很好的反映总体的情况。有这样一种理想的抽样调查的方法我们称之为“简单的随机抽样”简单的随机抽样要使样本具有代表性，不偏向总体中的某些个体，有一个对每一个个体都公平的方法，那就是用抽签的方法，决定哪些个个体进入样本，统计学家们称这种理想的抽样方法为简单的随机抽样.我想大家都在电视里看到过彩票摇奖的节目，先将每个个体编号，然后将写有这些编号的字条或者乒乓球全部放入一个盒子，搅拌均匀，再用抽签的方法，抽出一个编号，那个编号的个体就被选入样本。这就是一个简单随机抽样，那为什么这种抽样是一种简单随机抽样呢？从以上的抽样过程可以看到，抽样之前，我们不能预测到哪些个体会被抽中，像这样不能够事先预测结果的特性叫做随机型。简单的随机抽样要使样本具有代表性，不偏向总体中的某些个体，有一个对每一个个体都公平的方法，那就是用抽签的方法，决定哪些个个体进入样本，统计学家们称这种理想的抽样方法为简单的随机抽样.像这样不能够事先预测结果的特性叫做随机型。例1.有一位不懂统计学知识的农民进行土壤的PH值测定,他一共试验了三次,每次测验了5个地点,可是,在测验的结果中,竟没有一个完全相同的数据,这位农民被弄糊涂了,你能运用统计学的知识帮他解决这个问题吗?与书上的例题不同的是,本题没有显示一个样本的个体数据,而是要运用简单随机抽样的方法去分析问题,解决这个问题的关键是要明白随机抽样具有随机性,只要测验的地点没有重复,那么测验到的结果有可能没有一个完全相同.根据随机抽样具有随机性的特点,只要农民测验的地点没有重复,那么测验到的结果可能没有一个完全相同点数据.例2.判断下面的抽样是否合适老师布置给每个小组一个任务，用抽样调查的方法估计全班同学的平均身高，坐在教师最后面的小胖为了争取速度，立即就近向他周围的三个同学作调查，计算出他们他们四个人的平均身高后就举手向老师示意已经完成任务了.分析：因为小胖他们四个坐在教室的最后面，所以他们的身高平均数就会大于整个班级的身高平均数，这样的样本就不具有代表性了.现实生活中,用简单的随机抽样方法选中的样本可能不愿意参加或没空你作调查,所以,在不太影响样本代表性的前提下,人们也经常采取调查周围人的抽样方法,但是,要注意这些调查对象在总体中是否有代表。譬如我们知道一句话”见一叶落,而知天下秋”,”见瓶水之冰,而知天下寒,这些也是抽样调查的范例,通过局部看整体,但如果一片落叶是被人打下来的,你能由此断定秋天到了吗?如果一瓶水是被冷冻而结冰的,你能由此断定天气很冷吗?显然这里的落叶\结冰并不具备代表性,因此,只有选取在总体中具有代表性的样本,才能很好的反映总体的情况例3.同学甲说:“在外打工的哥哥说,找工作时会日语特别吃香,所以我可以不学其他功课,但就是不能不学日语.”同学乙说:“在公司上班的人说,学好数理化,走遍天下都不怕,所以我只想学好数理化”以上两位同学的说法正确吗?分析:与前一道例题不同的是,本题涉及的打工的哥哥和在公司上班的人具有代表性,但是样本容量不够大,仅仅凭某些样本的数据不足以全面的说明问题.所以答案是不正确,因为样本并不齐全所以我们在随机抽样是,所选取的样本不仅要有代表性,样本容量还要足够大例4.小强的自行车失窃了,他想知道所在地区每个家庭平均发生过几次自行车失窃事件,为此,他和同学们一起,调查了全校每个同学所在家庭发生过几次自行车失窃事件.