1、a，1，5講座的取樣和研究設(shè)計(jì)，a，2，引言和問題，很多情況下，社會研究者希望對特定社會現(xiàn)象的整體或特定類型的人進(jìn)行全面的解釋，但是對其中每個(gè)因素(或個(gè)別)的研究往往不切實(shí)際。因此，選擇可以代表全體的部分個(gè)人，成為研究者需要解決的問題之一。此選擇是樣品。問題：1 .我們?yōu)槭裁匆樱?.抽樣方法，抽樣包括哪些類型？具體的抽樣方法是什么？如何進(jìn)行研究設(shè)計(jì)？a，3，思考：據(jù)中央電視臺調(diào)查，約有80%的觀眾在春晚滿意，新浪網(wǎng)站調(diào)查，只有20%的現(xiàn)實(shí)觀眾在春晚滿意。a、4、1、采樣的含義和作用；(a)采樣的優(yōu)點(diǎn)：時(shí)間、成本和準(zhǔn)確性。很多情況下，社會研究者希望對特定社會現(xiàn)象的整體或特定類型的人進(jìn)行全面的

2、解釋，但對這些因素(或個(gè)別)的研究往往是不切實(shí)際的。因此，選擇可以代表全體的部分個(gè)人，成為研究者需要解決的問題之一。此選擇是樣品。取樣可以節(jié)省時(shí)間和資金。同時(shí)，在研究結(jié)果的準(zhǔn)確性方面，仔細(xì)取樣的結(jié)果也不比整個(gè)研究中每個(gè)人的結(jié)果差。a，5，(2)采樣的作用為人們實(shí)現(xiàn)“部分整體認(rèn)識”的目標(biāo)提供了方法和方法。案例：里根于1984年當(dāng)選為美國新總統(tǒng)。見附表，2009，119頁)，a，6，對各類研究人員來說，取樣是個(gè)問題。我們不能研究自己感興趣的所有事例，也不能禱告。每個(gè)科學(xué)計(jì)劃都研究一些例子，試圖發(fā)現(xiàn)可以應(yīng)用于一切的東西，這種研究的結(jié)果按我們的一般說法是“一般規(guī)則”。貝克爾、交易的詭計(jì)、67、a、7、

3、a、8、(4)樣品的兩種類型：1。概率抽樣：基于數(shù)學(xué)概率論的隨機(jī)原則的抽樣?！瓣P(guān)于采樣的大部分討論來自定量研究人員。他們的基本目標(biāo)是獲取代表性樣本，或從一個(gè)大單位或事件的集合或總體中獲取小單位或案例的集合，以便研究者研究更小的群體，對更大的群體做出正確的推斷。研究者們關(guān)注的是能夠生成更大的代表性樣本(即樣本與整體非常相似)的特定技術(shù)。數(shù)量研究人員傾向于使用基于數(shù)學(xué)概率論的抽樣類型(稱為概率抽樣)(紐曼2007: 266)。2.不擴(kuò)散率抽樣：根據(jù)研究人員的主觀意愿、判斷或方便程度進(jìn)行抽樣?！辟|(zhì)的研究人員對提取標(biāo)本的代表性和一個(gè)概率標(biāo)本的技術(shù)細(xì)節(jié)不太在意。相反，重點(diǎn)是標(biāo)本、小單位、事例、行動的集合

4、體如何顯示社會生活。取樣的基本目的是收集特殊案例、事件和行動，以澄清和加深理解。定性研究的重點(diǎn)是為了提高研究者對特定內(nèi)容的社會生活過程認(rèn)識而發(fā)現(xiàn)的案例。為此，定性研究者傾向于采用第二類抽樣，即不擴(kuò)散率抽樣。“(紐曼2007: 267)。3.這兩種類型的采樣還可以細(xì)分為多種不同的形式。見笑2009: 120)，a，9，a，10，3取樣概念(笑，2009，116-118頁)，1，全部(population) (1)(2)元素是構(gòu)成整體的最基本單位。在社會研究中，最常見的槍聲是由社會中的特定個(gè)人組成的，這些個(gè)人就是這一整體因素。案例一：需要研究全省大學(xué)生的職業(yè)傾向。那么這個(gè)地方所有的在校大學(xué)生都是我

5、們研究的總匯，所有的在校大學(xué)生都是那個(gè)總匯。案例2:研究城市居民家庭生活質(zhì)量。那么，該城所有居民家庭都是總匯，其中每個(gè)家庭都是總匯。，a，11，2。樣本與樣本(1)樣本(sample):以特定方式整體萃取的某些元素的集合。或者，示例是整個(gè)子集。(2)采樣：以特定方式從構(gòu)成整個(gè)零件的所有零件族中選擇或提取零件部分的過程。3.抽樣單位和抽樣框(1)抽樣單位(sampling unit):一個(gè)直接抽樣使用的主要單位。采樣單位和元素有時(shí)可以相同或不同。在這個(gè)地方，如果從全體在校大學(xué)生(12萬8000名)中直接選出1000名大學(xué)生，那么這些個(gè)別大學(xué)生就是元素和取樣單位。如果從該人口中導(dǎo)入40個(gè)類(此類的

6、數(shù)量正好為1000個(gè))，則該類是抽樣單位。a、12、(2)“示例框”(sampling frame)也稱為示例范圍。一次直接采樣中的整個(gè)采樣單位列表。例如，在某省研究在校學(xué)生就業(yè)傾向的同時(shí)，直接選出的1000名大學(xué)生的名單就是此次標(biāo)本的抽樣箱。這40個(gè)班級的名單是另一個(gè)樣品箱。a，13，案例討論：美國雜志文學(xué)摘要在1920年、1924年、1928年、1932年美國總統(tǒng)選舉時(shí)，從州登記部和電話簿中挑選了樣本，讓調(diào)查者調(diào)查選舉意向，受訪者發(fā)回投票意向，這四個(gè)預(yù)測都是正確的。1936年增加到1000萬人，蘭登預(yù)測將大勝羅斯福，結(jié)果錯(cuò)了。羅斯福當(dāng)選了。分析：(1)原因是樣品箱錯(cuò)誤，未正確代表整個(gè)目標(biāo)(

7、所有選民)，排除了沒有電話或汽車的人，1936年這部分選民占了很高的比例，該框架排除了近65%的總因素和有羅斯福偏好傾向的低收入選民。(2)之前預(yù)測了幾次正確的原因：高收入和低收入群體的投票對象沒有多大區(qū)別；另外，經(jīng)濟(jì)大蕭條前相對較多的低收入階層也有可能購買電話和汽車。a，14，“好的抽樣箱是實(shí)現(xiàn)好的抽樣的關(guān)鍵。采樣框和概念定義的整體之間存在差異，可能是偏差的主要來源。如果變量的理論定義和任務(wù)定義之間存在差異，則會創(chuàng)建有效性不足測量，并且由于示例框和整體之間的不匹配，會生成錯(cuò)誤的示例。研究者必須盡力減少這種分歧”(紐曼2007: 274)。a、15、a、16，4。參數(shù)值和統(tǒng)計(jì)(1)“參數(shù)值”(

8、parametre)、總值、整個(gè)內(nèi)變量的綜合說明或整個(gè)元素的特定屬性(變量)的綜合數(shù)量表示。統(tǒng)計(jì)中最常見的是一個(gè)變量的平均值，例如住在一個(gè)城市的青年的平均年齡。(2)統(tǒng)計(jì)，也稱為樣例值。樣品中變量的綜合說明?；蛘呤菢悠分兴幸氐奶囟ㄌ匦?變量)的綜合數(shù)量表示法。樣品值是根據(jù)樣品的所有因素計(jì)算出來的，只是該總量的一個(gè)度量值。a，17，5。采樣分布：根據(jù)從一個(gè)群體中持續(xù)提取樣本時(shí)可能發(fā)生的各種樣本統(tǒng)計(jì)的分布概率原則形成的合理分布。a，18，3，采樣方法：(a)非概率采樣，非概率采樣不是等價(jià)的概率原則，而是根據(jù)人們的主觀經(jīng)驗(yàn)或其他條件提取樣本。通常只用于定性研究。以下是一些常用方法：(a)偶然取樣

9、也稱為方便取樣或自然取樣。研究人員根據(jù)現(xiàn)實(shí)情況，將偶然遇到的人以自己方便的形式提取到對象中，或者只選擇靠近并且容易找到的人作為對象。(b)配額采樣也稱為配額采樣。研究人員將整體分類后，決定從各類別中選出的人數(shù)。2、能保證樣品的整體差異。a，19，(3)判斷抽樣(judge mental sampling)也稱為重新抽樣(purposive sampling)，研究人員是根據(jù)自己的研究目標(biāo)和主觀分析選擇和確定研究對象的方法。這種方法具有很強(qiáng)的主觀性，其結(jié)果如何往往與研究者的理論培養(yǎng)和實(shí)際經(jīng)驗(yàn)以及對對象的熟悉程度有很大關(guān)系。“根據(jù)專家的判斷選擇事件，或根據(jù)內(nèi)心的特定目的選擇事件”(紐曼2007:

10、269)。1、用于選擇可以提供信息的獨(dú)特案例。2、研究人員可以使用重新取樣，選擇難以接近的特殊群體的成員。3、研究者確認(rèn)特殊病例類型進(jìn)行深入調(diào)查。a，20，(4)雪球取樣無法理解整體情況時(shí)，先調(diào)查全體成員中的多少人，問他們是否知道更多合格的人。再去調(diào)查那些人，問問還有哪些人符合條件。笑2009: 148)“社會研究者經(jīng)常關(guān)心相互關(guān)聯(lián)的人或組織網(wǎng)絡(luò)。該網(wǎng)絡(luò)可以是全世界討論相同問題的科學(xué)家、中等規(guī)模城市的精英成員、從事有組織犯罪的家庭成員、重要銀行和企業(yè)社會的董事，也可以是大學(xué)校園中相互發(fā)生性關(guān)系的人。這里的重要特征是每個(gè)個(gè)人或單位與其他部分直接或間接連接。但這并不意味著網(wǎng)絡(luò)上的所有人都直接相互認(rèn)

11、識，相互作用或相互影響。相反，這意味著大部分人和事都是通過直接或間接的關(guān)系，在相互連接的網(wǎng)絡(luò)里”(紐曼2007: 270)。a，21，a，22，(5)異常案例抽樣“當(dāng)研究者搜索與主要模型不同或與其他案例的主要特征不同的案例時(shí)，異常案例抽樣方法(也稱為極端案例抽樣方法)。像重新取樣一樣，研究者使用多種技術(shù)來查明具有某種特性的案例。異常案例抽樣與意圖抽樣的不同之處在于，不常見、有差異或不需要標(biāo)識特殊案例集，并代表全部。選擇不尋常的案例的原因是，研究人員想通過調(diào)查其他案例、主流事件等，進(jìn)一步了解社會生活。”紐曼2007: 271)，a，23，(6)理論抽樣“研究者發(fā)展根理論時(shí)，他會使用理論抽樣仔細(xì)選

12、擇抽樣(例如群眾、情況、時(shí)間、持續(xù)時(shí)間等)。日益增加的理論興趣指導(dǎo)案例選擇。研究人員根據(jù)對事例特性的新理解選擇事例。例如，現(xiàn)場研究人員可能在周末觀察到某些場景和一群人。理論上，你可以問，在改變不同的時(shí)間，場景的不同方面后，人們的行為是否相同。因此，研究人員可能會在其他期間(如晚上和周末)取樣更豐富的圖像，以了解重要條件是否相同?！奔~曼2007: 272)個(gè)案：微博現(xiàn)象的調(diào)查。a，24，II采樣方法(2):概率采樣，(a)定義1。概率采樣：基于數(shù)學(xué)概率論的隨機(jī)原則進(jìn)行采樣。2.隨機(jī)這個(gè)詞在數(shù)學(xué)上有特殊的意義，在數(shù)學(xué)上是指所謂隨機(jī)結(jié)果的過程。也就是說，選擇過程強(qiáng)調(diào)了真正隨機(jī)的方法，研究人員可以計(jì)算

13、出結(jié)果出現(xiàn)的概率。在實(shí)際隨機(jī)歷史記錄中，每個(gè)元素被選擇為相同大小的概率(Newman 2007: 275)。a，25，3。案例討論：美國雜志文學(xué)摘要在1920年、1924年、1928年、1932年的美國大選中，挑選了車主登記簿和電話簿，發(fā)送了調(diào)查選舉意圖的明信片，受訪者發(fā)回了投票意向，這四個(gè)預(yù)測都是正確的。1936年增加到1000萬人，蘭登預(yù)測將大勝羅斯福，結(jié)果錯(cuò)了。羅斯福當(dāng)選了。分析：(1)抽樣框錯(cuò)誤的原因是沒有正確代表整個(gè)目標(biāo)(所有選民)，排除了沒有電話或汽車的人，1936年占了總要素的近65%，除了羅斯福偏好傾向的低收入選民以外的選民的高比例。(2)之前預(yù)測了幾次正確的原因：高收入和低收

14、入群體的投票對象沒有多大區(qū)別；另外，經(jīng)濟(jì)大蕭條前相對較多的低收入階層也有可能購買電話和汽車。4.樣品分布：根據(jù)從一個(gè)群體中持續(xù)提取樣品時(shí)可能發(fā)生的各種樣品統(tǒng)計(jì)的分布概率原則形成的合理分布。a，26，(b)概率采樣的一般程序1。一般定義：在取樣之前明確定義整體范圍和邊界。2.開發(fā)抽樣框：收集所有抽樣單位的列表并對列表編號。3.確定抽樣計(jì)劃：確定要使用的抽樣方法。實(shí)際抽取樣品：作為現(xiàn)場抽取樣品。5.樣品質(zhì)量評估：根據(jù)研究人員的抽樣設(shè)計(jì)和抽樣實(shí)施過程的質(zhì)量進(jìn)行評估。一般使用比較方法：將可能得到的反應(yīng)的全部幾個(gè)重要特征及其分布的數(shù)據(jù)與樣品中類似指標(biāo)的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較。差異小，樣品質(zhì)量高。相反，樣品的質(zhì)量很

15、低。案例2009: 127，a，27，(c)取樣設(shè)計(jì)原則：1。請參閱目的原則。設(shè)計(jì)抽樣計(jì)劃時(shí)，應(yīng)該從正在研究的問題、對確保研究資料最有幫助的因素、最適合研究目的的因素等出發(fā)。2.可測試性原則：可以從樣品本身計(jì)算有效的估計(jì)值。可行性原則：抽樣方案必須實(shí)際可行。4.經(jīng)濟(jì)原則：抽樣方案應(yīng)適合可用資源。a，28，1。簡單隨機(jī)抽樣(simple random sampling)也稱為純粹隨機(jī)抽樣(simple random sampling)。在包含n個(gè)元素的整個(gè)過程中，直接隨機(jī)提取n個(gè)元素以構(gòu)建示例。其中Nn .這類似于抽簽。(1)最簡單的隨機(jī)采樣，是其他類型的模仿對象。(2)開發(fā)精確的示例框，對示例

16、框內(nèi)的所有元素進(jìn)行編號，并根據(jù)數(shù)學(xué)隨機(jī)數(shù)從示例框中選擇元素。a，29，中心極限定理：“樣本分布中不同隨機(jī)樣本組的數(shù)量無限增加之前，樣本的模式和整體參數(shù)越來越可預(yù)測。在許多隨機(jī)采樣集中，采樣分布表示隨著提取的采樣組數(shù)的增加，接近整個(gè)參數(shù)的正常曲線(Newman 2007: 278)。a、30、a、31、“隨機(jī)采樣不能保證每個(gè)隨機(jī)采樣集完全代表全部。相反，這意味著大多數(shù)隨機(jī)抽樣在大多數(shù)情況下相當(dāng)接近整體；因此，可以計(jì)算特定樣本集的不準(zhǔn)確概率。研究者利用從這組抽樣中獲取的信息估計(jì)抽樣分布，估計(jì)這組抽樣偏離或不代表整個(gè)機(jī)會(即抽樣誤差的大小)的機(jī)會。同時(shí)，他把這些信息與中央極限定理的知識相結(jié)合，建立了信賴區(qū)間”(紐曼2007: 279)。a，32，2。系統(tǒng)取樣也稱為等距取樣或機(jī)器取樣。對整個(gè)單位進(jìn)行編號，計(jì)算一定的間隔，然后按一定的間隔抽取個(gè)人的號碼制作標(biāo)本。k(采樣間隔)=N(完整大小)/n(采樣大小)優(yōu)點(diǎn)：比簡單隨機(jī)采樣更容易。(1)對采樣框中的每個(gè)元素編號。(2)計(jì)算采樣間隔后，間隔成為準(zhǔn)隨機(jī)提取方法。a，33，3?！胺謱尤印?stratified sampling)也稱為類型取樣。將整個(gè)單位的所有單位按特定特性劃分為