抽样方法

null第六章 抽样方法第六章 抽样方法第一节 抽样的意义 第二节 非概率抽样 第三节 概率抽样 第四节 样本规模与抽样误差第一节 抽样的意义第一节 抽样的意义一、抽样的概念 二、抽样的作用 三、抽样的类型一、抽样的概念一、抽样的概念1。总体：是构成它的所有元素的集合。是研究者感兴趣的群体，是研究者要将研究结果进行概化的目标。 2。样本：是为研究提供信息的总体中的一部分。 3。抽样：选择愿意参与研究的个体的过程。 4。抽样单位：一次直接抽样所使用的基本单位。 5。抽样框：抽样范围，一次直接抽样时总体中所有抽样单位的名单。 6。参数值：总体值，关于总体中某一变量的综合描述。 7。统计值：样本值，关于样本中某一变量的综合描述。二、抽样的作用二、抽样的作用提供了一种实现“由部分认识总体”的途径和手段； 节省人力、时间、经费三、抽样的类型三、抽样的类型1。非概率抽样 主要依据研究者的主观意愿、判断或是否方便等因素抽取样本； 误差大，难以估计，代表性小，适合探索性研究。 主要有：偶遇抽样、判断抽样、定额抽样、雪球抽样 2。概率抽样 依据概率论的基本原理，按照随机原则进行抽样； 主要有：简单随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样、多段抽样第二节 非概率抽样第二节 非概率抽样一、偶遇抽样 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对象，或者仅仅选择那些离得最近、最容易找到的人作为对象。 或者说研究可以得到的一组个体. 二、判断抽样 目的抽样，研究者根据研究目标和自己的主观分析来选择和确定他们认为可以提供所需要信息的人作为样本。 三、定额抽样 配额抽样，研究者根据可能影响研究变量的因素对总体分层，并计算出比例，然后取挑选对象。 检验理论、解释关系、比较不同群体时，抽样标准是适合性，不是代表性 四、雪球抽样 在无法了解总体情况时，从少数成员入手调查并询问其他符合条件的人，在找这些人所知道的人。第三节 概率抽样第三节 概率抽样一、概率抽样的程序 二、简单随机抽样 三、系统抽样 四、分层抽样 五、整群抽样 六、多段抽样一、概率抽样的程序一、概率抽样的程序随机抽取：总体中的每个个体都有同等的机会入选样本，而且每个个体的抽取都是独立的。 1。界定总体：范围与界限 2。制定抽样框：收集总体中全部抽样单位的名单，并对名单统一编号。 分段、分层抽样时则要分别建立起几个不同的抽样框 3。决定抽样方案：确定抽样方法、样本规模、主要目标量的精确程度 4。实际抽取样本：按照选定方法从抽样框中抽取一个个抽样单位，构成样本 5。评估样本质量：质量、代表性、偏差 将可得到的反映总体中某些重要特征及其分布的资料与样本中的同类指标进行对比。二、简单随机抽样二、简单随机抽样单纯随机抽样：按照等概率原则直接从含有N个元素的总体中随机抽取n个元素组成样本（N＞n）。 常用的方法：抽签、随机数字表 优点:可能产生代表性样本 缺点:不容易做 1.编号难 2.必须能够接触到被选中的个体 3.成分比例难三、系统抽样三、系统抽样等距抽样或机械抽样,将总体的单位编号排序后,按照固定的间隔抽取个体组成样本的方法. 步骤: 1.制定抽样框 2.计算抽样间隔:K=N/n 3.在第一组K个个体中随机抽取一个个体A. 4.在抽样框中每隔K个个体抽取一个个体. 5.将N个个体合起来构成样本. 优点:简便易行 条件:抽样框应该是随机排列的. 注意2种情况: 1.抽样框中的个体排列具有某种次序或等级 2.抽样框中的个体排列具有与抽样间隔对应的周期性分布.四、分层抽样四、分层抽样类型抽样,将总体中的所有单位按照某种特征或标志划分为若干类型或层次,在每个类型或层次中采用简单随机抽样或系统抽样的方法抽取一个子样本,共同构成研究的样本. 优点: 1.在不增加样本规模的前提下降低抽样误差,提高抽样精度,增大代表性 2.便于了解总体内不同层次的情况,以及对总体中的不同层次进行单独研究或者进行比较. 注意: 1.分层的标准问题 2.分层的比例问题五、整群抽样五、整群抽样从总体中随机抽取一些小群体,将小群体的所有元素构成样本. 对小群体的抽取可采用简单随机抽样、系统抽样、分层抽样的方法。 优点： 1。简化抽样过程 2。降低收集资料的费用 3。扩大抽样范围 缺点：代表性比较差六、多段抽样六、多段抽样多级抽样或分段抽样，按照抽样元素的隶属关系或层次关系，把抽样过程分为几个阶段进行。 步骤： 1。以大群为单位编制抽样框 2。抽取若干大群 3。以小群为单位给每个大群编制抽样框 4。分别从每个大群中抽取小群 5。根据需要重复3、4步骤 6。得到基本元素，构成研究样本 优点：方便易行 第四节 样本规模与抽样误差第四节 样本规模与抽样误差一、样本规模 二、影响样本规模确定的因素 三、抽样误差一、样本规模一、样本规模样本容量，是指样本中所含个案的多少 合理的样本容量应该是研究者在合理的时间和精力消耗下能够获得的尽可能大的样本。 统计学中，通常以30为界，30个个案及其以上为大样本，30个个案以下为小样本。 统计学中的大样本于教育研究中的大样本不是一回事 在教育研究中，最小样本容量是： 1。描述性研究中，n≥100 2。相关研究中，n≥50 3。实验研究中，n≥30 为了进行不同类别之间的比较，必须扩大样本规模，至少在100个。二、影响样本规模确定的因素二、影响样本规模确定的因素1。总体规模 总体规模达到一定程度后，样本规模的改变很小 2。抽样的精确性 其他条件一定的情况下，置信度越高，推论的把握性越大，所要求的样本规模越大； 置信区间越小，抽样的精确度越高，样本值与总体值之间的误差越小，所要求的样本规模就越大。 3。总体的异质性程度 异质性大，所需要的样本规模大。 4。研究者所拥有的经费、人力和时间三、抽样误差三、抽样误差用样本值估计总体值时所出现的误差。 抽样误差是不可避免的，其大小可在抽样设计中加以控制 抽样误差取决于总体的分布方差和抽样规模 公司一般将规模控制在2000以内练习练习某市有300所小学，共有240000名学生。这些小学分布在全市5个行政区中。其中，重点小学有30所，一般小学有240所，比较差的小学有30所。现在要从全市小学生中抽取1200名进行调查，以了解全市小学生学习情况。请设计一个抽样方案。