1、第12章 抽樣設(shè)計和樣本量的確定,主講人：劉彥彬,本章主要內(nèi)容,一、定義總體 二、確定抽樣框架 三、選擇抽樣技術(shù) 四、確定樣本容量 五、執(zhí)行抽樣過程,抽樣設(shè)計過程,一、定義總體,定義目標總體,目標總體:是指擁有研究人員所要尋找的信息的個體或物體的集合。 目標總體必須被精確的定義，不精確的定義總體將會導(dǎo)致研究無效，甚至誤解； 目標總體應(yīng)該根據(jù)個體、抽樣單位、范圍和時間來定義； 個體是這樣一個物體，關(guān)于它的信息或者來自它的信息是我們想要的； 抽樣單位是指在抽樣過程中的某一階段可供選擇的個體，或者包括這個個體的單位； 范圍指的是地理邊界； 時間因素是指的調(diào)研的時間周期。,統(tǒng)計推斷過程,總體,樣本,樣

2、本統(tǒng)計量 (X),總體參數(shù)估計,二、確定抽樣框架,確定抽樣框架,抽樣框架指的是目標總體中的個體的表示法，它由一份或一組用于識別目標總體的指示說明組成 電話本、公司名的協(xié)會目錄、郵寄名單、姓名地址錄或者地圖 可能造成抽樣框架誤差。 有三種辦法處理抽樣框架誤差： 根據(jù)抽樣框架重新定義總體； 通過數(shù)據(jù)收集階段的篩選被訪者來考慮抽樣框架誤差； 通過加權(quán)的方案來調(diào)整所收集的數(shù)據(jù)，彌補抽樣框架誤差。,三、選擇一種抽樣技術(shù),抽樣技術(shù)的分類,抽樣技術(shù)可以被寬泛地分為非概率抽樣和概率抽樣 非概率抽樣依賴于研究人員的個人判斷而非隨機選擇樣本個體； 可以對總體的特征很好的估計； 無法對樣本結(jié)果的精確度作出客觀的評價

3、。 概率抽樣隨機選擇樣本單位，選擇每個樣本的概率相等 每個樣本不一定有相同的選擇概率，但可以指定選擇任一給定大小的特定樣本的概率； 可以確定樣本估計值的精確度； 可以根據(jù)個體抽樣對整群抽樣、相等單位概率對不等概率、非分層抽樣對分層抽樣、隨機選擇對系統(tǒng)選擇、單階段技術(shù)對多階段技術(shù)，這5個方面所有的可能組和分成32種不同的抽樣技術(shù)。,抽樣技術(shù)的分類,便利抽樣,以研究者或訪問者方便來選擇被訪者，通常被訪者由于碰巧在恰當?shù)臅r間正處在恰當?shù)牡攸c而被選中 使用學(xué)生以及社會組織成員； 商場攔截購物者； 使用費用帳目清單確定的百貨商店； “街上的行人”訪談。 便利抽樣在所有抽樣技術(shù)中成本最低、耗時最少，抽樣單

4、位易于接近； 不能代表總體。,判斷抽樣,判斷抽樣是便利抽樣的一種形式，根據(jù)研究人員的判斷選出總體中的個體 進行判斷的研究人員或?qū)＜疫x出要被包括進樣本的個體 是主觀的判斷，其價值完全取決于研究人員的判斷、專業(yè)知識以及創(chuàng)造力 缺點是不支持特定總體的直接推斷 優(yōu)點是成本低、便利且快速,配額抽樣,配額抽樣可以被看成兩階段有約束的判斷抽樣 第一階段，由確定總體中的個體的控制類別或者配額組成，配額確保了樣本的組成與總體的組成在特定特征方面相同； 第二階段，樣本個體在便利或者判斷的基礎(chǔ)上被選擇出來 缺點是缺乏對總體的代表性，無法計算抽樣誤差 優(yōu)點是低成本，并且為每個配額選擇個體對訪談人員而言較為容易,滾雪球

5、抽樣,通常是先選出一組最初的調(diào)查對象，通常是隨機選出的，在訪談之后，要求這些被訪者推薦一些屬于目標總體的其他人，根據(jù)這些推選出后面的被訪者。 與隨機的方式相比，被推舉的人將具備與推薦人更為翔實的人口及心理特征。 主要目的是估計總體中非常稀少的某些特征。 缺點是這種方式非常耗時。,簡單隨機抽樣,在簡單隨機抽樣中，總體中每一個個體都有一個已知且相等的抽中概率 首先確定一個抽樣框架，其中的每一個個體被分配了一個唯一的號碼 然后產(chǎn)生出隨機的數(shù)字來確定那些個體被包括進樣本中 盲選 Blind Draw 隨機數(shù)表 the table of random number 優(yōu)點是易于理解，樣本結(jié)果可以推斷總體，

6、大多數(shù)統(tǒng)計推論方法都假定數(shù)據(jù)是由簡單隨機抽樣法法獲得的 局限性：抽樣框難以構(gòu)建；數(shù)據(jù)收集時間和成本高；比其他概率抽樣精確度低，標準差較大。,系統(tǒng)抽樣,在系統(tǒng)抽樣中，通過選擇一個隨機的起點，然后從抽樣框架中連續(xù)地每隔i個個體選出一個個體，從而選出樣本。 這種方法成本較低，因為只需要做一次隨機抽樣 可以在不了解抽樣框的組成的情況下進行,分層抽樣,分層抽樣是一個兩階段過程，總體被分割為子總體，或稱為“層”后，再用隨機方法，從每一層中選出個體。 各層間應(yīng)相互獨立，并且全體上沒有遺漏； 與配額抽樣法法的不同是自總體的樣本選取是隨機的； 分成抽樣可以確保子總體在樣本中都得以體現(xiàn)。,整群抽樣,首先將目標總體

7、分為相互排斥且沒有遺漏的子總體，或稱群，然后根據(jù)一種概率抽樣技術(shù)，選出各群的一個隨機樣本 可分為單階段整群抽樣與二階段整群抽樣； 與分層抽樣的關(guān)鍵差別在于，在整群抽樣中，只有一個子總體的樣本被選出，而在分層抽樣中，為了進一步的抽樣，所有的子總體都被選出來了； 整群抽樣的目的是通過降低成本來增加抽樣效率，分層抽樣的目的是增加精確度。 在每個群的中的各體，應(yīng)盡可能的異質(zhì)性，但各群本身應(yīng)盡可能的同質(zhì)。,在概率抽樣與非概率抽樣間作抉擇,四、確定樣本量,確定樣本容量的方法,樣本容量的確定通常是介于理論上的完善方案與實際的可行方案之間的一個折中方案。 教條式方法 成本基本法 統(tǒng)計分析法 置信區(qū)間法,教條主

8、義方法,任意方法也許基于經(jīng)驗，如5%規(guī)則 具有主觀性 優(yōu)點：容易確定，簡單易行 缺點：無效率、不經(jīng)濟,成本基礎(chǔ)法,將成本作為確定樣本容量的基礎(chǔ) 對于成本基礎(chǔ)法的區(qū)別很大； 通常會忽視調(diào)查結(jié)果對管理決策的價值； 確定樣本容量一個好的辦法是考慮成本與調(diào)研對于經(jīng)歷的價值之間的關(guān)系；,統(tǒng)計分析法,一些統(tǒng)計分析方法對最小樣本容量有要求 如果要討論分類變量的影響，那么每一分類變量的樣本數(shù)應(yīng)符合統(tǒng)計分析數(shù)的需要 要將每一類樣本或子集看成一個總體,置信區(qū)間法,運用差異性置信區(qū)間、樣本分布以及平均數(shù)標準誤差或百分比標準誤差等概念來創(chuàng)建一個由小樣本 差異性是指受訪者對某一特定問題的答案在相異性（或相似性）方面的總

9、括。 如果多數(shù)回答都接近同一個數(shù)字，而且大多數(shù)的回答都集中在某一小范圍內(nèi)，則差異性?。环粗?，則差異性大。 數(shù)據(jù)的差異性可以用標準差來度量，即差異的平均程度。,置信區(qū)間法,置信區(qū)間的概念，是一個范圍，其終點指定了對于一個問題的某一應(yīng)答百分率。 正態(tài)曲線的屬性是，標準分布的1.96倍從理論上表示95%的分布點，標準分布的2.58倍表明了99%的分布終點； 95%置信區(qū)間=平均值-1.96標準差，平均值+1.96標準差 標準差越大置信區(qū)間就越大 抽樣分布,置信區(qū)間法,平均數(shù)標準誤或百分比標準誤差的概念 標準誤差表示實際總體值與所預(yù)期的典型樣本結(jié)果的差距。 平均數(shù)標準誤差公式 百分比標準誤差公式 樣本容量越大，則標準差越小；反之亦然。,用置信區(qū)間的方