樣本設計中抽樣方法如何選擇

① 抽樣樣本選擇的方法是

抽樣調查的一般程序：抽樣調查是由五個步驟組成的工作過程。 1、確定調查總體：即明確調查的全部對象及其范圍。這是抽樣調查的前提和基礎。 2、抽樣框架的確定和個體編號：抽樣框架這是提供抽樣所用被調查對象的詳細名單。在沒有現成名單的情況下，可由調查人員自己編制。個體編號：即對調查總體中的個體進行編號。 3、選擇調查樣本：需首先確定抽樣的技術（隨機抽樣還是非隨機抽樣），要確定具體的抽樣方法（如分層抽樣還是分群抽樣）還要確定樣本的數量。在上述問題確定後，按預定的要求選擇調查的樣本。 4、實施調查：對選定的樣本運用不同的調查方法逐個進行調查，從而取得第一手資料。 5、測算結果：這是抽樣調查的最後一個步驟，也是抽樣調查的目的的所在。指用樣本指標推斷總體指標的結果。具體方法包括百分比推演算法和平均推演算法等。

② 概率抽樣有哪些主要的抽樣方式

簡單隨機抽樣：若總體中每個個體被抽到的機會是均等的（即抽樣的隨機性），且在抽樣取走一個個體之後總體內成分不變（即抽樣的獨立性），這種抽樣方式稱為簡單隨機抽樣。

簡單隨機抽樣一般用下述三種方法：

（1）抽簽法：把總體中的每一個個體都編上號碼，並做成簽，充分混合後從中隨機抽取一部分，這部分所對應的個體就組成一個樣本。

（2）查表法：查隨機數表，確定從總體中所抽取個體的號碼，則號碼所對應的個體就進入樣本。隨機數表可隨意從任何一區、任何一個數目開始，依次向各個方向順序進行。

（3）計算機造數法：用電子計算機編造隨機數程序，把隨機數作為總體中抽出個體進入樣本的號碼。

原則

概率抽樣的基本原則是：樣本量越大，抽樣誤差就越小，而樣本量越大，則成本就越高。根據數理統計規律，樣本量增加呈直線遞增的情況下（樣本量增加一倍，成本也增加一倍），而抽樣誤差只是樣本量相對增長速度的平方根遞減。因此，樣本量的設計並不是越大越好，通常會受到經濟條件的制約。

以上內容參考：網路-概率抽樣

③ 樣本選擇方法

抽樣調查的一般程序：抽樣調查是由五個步驟組成的工作過程。

1、確定調查總體：即明確調查的全部對象及其范圍。這是抽樣調查的前提和基礎。

2、抽樣框架的確定和個體編號：抽樣框架這是提供抽樣所用被調查對象的詳細名單。在沒有現成名單的情況下，可由調查人員自己編制。個體編號：即對調查總體中的個體進行編號。

3、選擇調查樣本：需首先確定抽樣的技術（隨機抽樣還是非隨機抽樣），要確定具體的抽樣方法（如分層抽樣還是分群抽樣）還要確定樣本的數量。在上述問題確定後，按預定的要求選擇調查的樣本。

4、實施調查：對選定的樣本運用不同的調查方法逐個進行調查，從而取得第一手資料。

5、測算結果：這是抽樣調查的最後一個步驟，也是抽樣調查的目的的所在。指用樣本指標推斷總體指標的結果。具體方法包括百分比推演算法和平均推演算法等

④ 抽樣包括的步驟有

按照一定原則進行抽樣時，大致可包括如下幾個步驟：

1、界定總體

界定總體包括明確總體的范圍、內容和時間。實際調查的總體與理論上設定的總體會有所不同，總體越復雜，二者的差別越大。例如，要研究某地青少年的犯罪狀況，理論上的總體是這一地區符合一定條件的所有的青少年，但實際上我們能夠抽樣的總體並不能全部包括，也就是說只能根據我們所能夠掌握的這一地區符合一定條件的青少年進行抽樣。因此，抽樣總體有時不等於理論上的研究總體，樣本所代表的也只是明確界定的抽樣總體。此外，由於調查研究內容的不同，對總體的限定也會有所不同。

2、確定抽樣框

這一步驟的任務就是依據已經明確界定的總體范圍，收集總體中全部抽樣單位的名單，並通過對名單進行統一編號進而組合成一種可供選擇的形式，如名單、代碼、符號等。抽樣框的形式受總體類型的影響：簡單的總體可直接根據其組成名單形成抽樣框；但對構成復雜的總體，常常根據調查研究的需要，制定不同的抽樣框，分級選擇樣本。例如，進行全國人口抽樣調查，先以全國的省市為抽樣框選部分省、市為調查單位，然後再以這些省、市中的各縣、區為抽樣框選部分縣、區為調查單位，這樣依次到村或居委會。

在概率抽樣中，抽樣框的確定非常重要，它會直接影響到樣本的代表性。因此，抽樣框要力爭全面、准確。

3、樣本設計

樣本設計包括確定樣本規模和選擇抽樣的具體方式。抽樣的目的是用樣本來代表總體，自然樣本數越大，其代表性越高。但樣本數越大，調查研究的成本也越大。因此，確定合適的樣本規模和抽樣方式是抽樣設計中的一項重要內容。我們在第三節中杵詳細討論這一問題。

4、評估樣本質量

評估樣本質量即通過對樣本統計值的分析，說明其代表性或誤差大小。對樣本代表性進行評估的主要標準是准確性和精確性：前者是指樣本的偏差，偏差越小，其准確性越高；後者是指抽樣誤差，誤差越小，其精確性或代表性越高。

⑤ 簡述常用的抽樣方法有哪些

四種基本的抽樣方法：

1.單純隨機抽樣：單純隨機抽樣是在總體中以完全隨機的方法抽取一部分觀察單位組成樣本（即每個觀察單位有同等的概率被選入樣本）。常用的辦法是先對總體中全部觀察單位編號，然後用抽簽、隨機數字表或計算機產生隨機數字等方法從中抽取一部分觀察單位組成樣本。

其優點是簡單直觀，均數（或率）及其標准誤的計算簡便；缺點是當總體較大時，難以對總體中的個體一一進行編號，且抽到的樣本分散，不易組織調查。

2.系統抽樣：系統抽樣又稱等距抽樣或機械抽樣，即先將總體中的全部個體按與研究現象無關的特徵排序編號；然後根據樣本含量大小，規定抽樣間隔k；隨機選定第i（i＜k）號個體開始，每隔一個k，抽取一個個體，組成樣本。

系統抽樣的優點是：易於理解，簡便易行；容易得到一個在總體中分布均勻的樣本，其抽樣誤差小於單純隨機抽樣。缺點是：抽到的樣本較分散，不易組織調查；當總體中觀察單位按順序有周期趨勢或單調增加（減小）趨勢時，容易產生偏倚。

3.整群抽樣：整群抽樣是先將總體劃分為K個「群」，每個群包含若干個觀察單醫學教|育網搜集整理位，再隨機抽取k個群（k＜K），由抽中的各群的全部觀察單位組成樣本。

整群抽樣的優點是便於組織調查，節省經費，容易控制調查質量；缺點是當樣本含量一定時，抽樣誤差大於單純隨機抽樣。

4.分層抽樣：分層抽樣是先將總體中全部個體按對主要研究指標影響較大的某種特徵分成若干「層」，再從每一層內隨機抽取一定數量的觀察單位組成樣本。

分層隨機抽樣的優點是樣本具有較好的代表性，抽樣誤差較小，分層後可根據具體情況對不同的層採用不同的抽樣方法。

四種抽樣方法的抽樣誤差大小一般是：整群抽樣≥單純隨機抽樣≥系統抽樣≥分層抽樣。

在實際調查研究中，常常將兩種或幾種抽樣方法結合使用，進行多階段抽樣。

⑥ 任給一組數據如何判斷應該採用哪種抽樣方法

咨詢記錄 · 回答於2021-05-25

⑦ 高中數學統計中的抽樣方法有哪些各有何優勢

1、簡單隨機抽樣

優點：當總體內觀察單位數與樣本例數都不大時擁有實施，均數及其標准誤的計算也比較簡單。

2、分層抽樣

優點：易於理解、簡單易行。容易得到一個按比例分配的樣本。

3、系統抽樣

優點：由於分層後各層內的個體同質性質增強，使得抽樣誤差比較小。

4、整群抽樣

優點：便於組織，節省人力、物力、時間，容易控制調查質量。

分層抽樣法各層樣本數的確定方法

1、分層定比。即各層樣本數與該層總體數的比值相等。例如，樣本大小n=50，總體N=500，則n/N=0.1 即為樣本比例，每層均按這個比例確定該層樣本數。

2、奈曼法。即各層應抽樣本數與該層總體數及其標准差的積成正比。

3、非比例分配法。當某個層次包含的個案數在總體中所佔比例太小時，為使該層的特徵在樣本中得到足夠的反映，可人為地適當增加該層樣本數在總體樣本中的比例。但這樣做會增加推論的復雜性。

⑧ 抽樣方法都有什麼

還有隨機抽樣，分層抽樣，整群抽樣。

1，隨機抽樣：

隨機抽樣要求嚴格遵循概率原則，每個抽樣單元被抽中的概率相同，並且可以重現。隨機抽樣常常用於總體個數較少時，它的主要特徵是從總體中逐個抽取。 隨機抽樣可以分為單純隨機抽樣、系統抽樣、分層抽樣以及整群抽樣。

2，分層抽樣：

分層抽樣是指在抽樣時，將總體分成互不相交[2]的層，然後按照一定的比例，從各層獨立地抽取一定數量的個體，將各層取出的個體合在一起作為樣本的方法。層內變異越小越好，層間變異越大越好。

3，整群抽樣：

整群抽樣又稱聚類抽樣，是將總體中各單位歸並成若干個互不交叉、互不重復的集合，稱之為群；然後以群為抽樣單位抽取樣本的一種抽樣方式。應用整群抽樣時，要求各群有較好的代表性，即群內各單位的差異要大，群間差異要小。

(8)樣本設計中抽樣方法如何選擇擴展閱讀：

1，隨機抽樣優缺點：

（1）優點：操作簡便易行；

（2）缺點：總體過大不易實行。

2，分層抽樣優點：

（1）減小抽樣誤差，分層後增加了層內的同質性，因而可使觀察值的變異度減小，各層的抽樣誤差減小。在樣本含量相同的情況下．分層抽樣總的標准誤一般均小於單純隨機抽樣、系統抽樣和整群抽樣的標准誤。

（2）抽樣方法靈活，可以根據各層的具體情況對不同的層採用不同的抽樣方法。如調查某地居民某病患病率，分為城、鄉兩層。城鎮人口集中．可考慮系統抽樣方法；農村人口分散，可採用整群抽樣方法。

（3）可對不同層獨立進行分析。分層抽樣的缺點是若分層變數選擇不當，層內變異較大，層間均數相近，分層抽樣就失去了意義。

3，整群抽樣優缺點

整群抽樣的優點是實施方便、節省經費；

整群抽樣的缺點是往往由於不同群之間的差異較大，由此而引起的抽樣誤差往往大於簡單隨機抽樣。

參考資料：網路---抽樣方法

⑨ 在市場調查中，如何選擇抽樣方法

三、抽樣方法種類及其意義 抽樣方法可分為兩大類： 1.隨機抽樣（Probability-Sampling），即在抽樣時，母群體中每一個抽樣單位被選為樣本之機率相同。隨機抽樣具有健全之統計理論基礎，可用機率理論加以解釋，是一種客觀而科學的抽樣方法，在市場調查中通常都用隨機抽樣。 2.非隨時抽樣（Non-Probabity-Sampling），在抽樣時，抽樣單位被選為樣本之機率為不可知。 非機率抽樣之種類，主要有四種： (１)．便利抽樣（Convenience Sampling） 在樣本之選擇只考慮到接近樣本或衡量便利。如訪問過路行人即為一例。 (２)．配額抽樣（Quota Sampling） ａ選擇「控制特徵」，作為將母體細分類之標准。 ｂ將母體細分為幾個子母體，按比較分配各子母體樣本數大小。 ｃ訪查員有極大自由去選擇子母體中之樣本個體，只要完成配額調查，即告完成。 此一方法因調查偏好及方便，喪失精確度。 抽樣配額分配表，此配額由訪問員選定，不做任何修正。 (３)．判斷抽樣（Judgement Sampling） 在母體之構體極不相同且樣本數很小之時，根據抽樣設計者之判斷來選擇樣本個體，設計者必須對母體有關特徵具有相當了解。在編制物價指數時，有關產品項目選擇及樣本地區之決定，即採用判斷抽樣。 (４)．雪球抽樣（Snowball Sampling） 利用隨機方法或社會調查選出原始受訪者。再根據原始受訪者提供信息去取得其它受訪者。本法之目的乃母體很難尋找或十分稀少。例如單親家庭計抽樣屬之。 隨機抽樣之種類有： １．簡單隨機抽樣（Simple random Sampling） 母體中全部個體，完全委諸均勻機率分布抽取樣本，使每一個體被抽出之機率均為己知且相等。簡單隨機抽樣為其它各種隨機抽樣方法之基礎。 簡單隨機抽樣法樣本之取得，對母體編號後以利用隨機數表依機率抽取。 假定由２０００名調查對象，以隨機數表隨機抽取１５０名樣本，其抽樣步驟如下： （１）將２０００名調查對象，由０００１編至２０００等２０００個連續編號。 （２）由隨機數表，利用抽簽方法選取號碼開始點。例如選取為第十五行第四列。 （３）由設定之起始點，選取號碼，選取號碼以調查對象之編號位數相同：即１４７５，９９３８，４４６０，０６２８，．．．．，有效號碼樣本２０００以下。 （４）若抽樣單位與隨機數表抽樣號碼條件相同即為樣本，大於調查編號，跳過不取。 （５）若逢重復號碼，亦應跳過。 （６）依上述方法，連續採用１５０個號碼，即為完成樣本選用。 採用簡單隨機抽樣之時機： （１）母體小，母體名冊令人滿意且為母體信息唯一來源。 （２）單位訪問成本不受樣本單位所在地遠近之影向。

⑩ 如何選擇用什麼抽樣方法

首先判斷屬於統計抽樣還是非統計抽樣。
如果判斷出來屬於非統計抽樣，此時就需要判斷什麼時候運用比率法什麼時候運用差額法，第一種方法是比率法，即用樣本中的錯報金額除以該樣本中包含的賬面金額占總體賬面總金額的比例。例如，注冊會計師選取的樣本可能包含了應收賬款賬戶賬面金額的10%。如果注冊會計師在樣本中發現了100元的錯報，其對總體錯報的最佳估計為1 000元（100元÷10%）。這種方法不需使用總體規模。比率估計法在錯報金額與抽樣單元金額相關時最為適用，是大多數審計抽樣中注冊會計師首選的總體推斷方法。
第二種方法是差異法，即計算樣本中所有項目審定金額和賬面金額的平均差異，並推斷至總體的全部項目。例如，注冊會計師選取的非統計抽樣樣本為100個項目。如果注冊會計師在樣本中發現的錯報為200元，樣本項目審定金額和賬面金額的平均差異則為2元（200元÷100）。然後注冊會計師可以用總體規模（本例中為5 000）乘以樣本項目的平均差異2元，以估計總體的錯報金額。注冊會計師估計的總體錯報則為10 000元（5 000×2元）。差異估計法通常更適用於錯報金額與抽樣單元本身而不是與其金額相關的情況。
如果判斷出屬於統計抽樣，此時需要按照已知條件進行判斷，主要是結合公式本身的條件進行判斷：
均值估計抽樣：
樣本平均值=樣本的審定金額/樣本規模
總體的審定金額=樣本平均值*總體規模
推斷的總體錯報=總體的審定金額-總體賬面金額
差額估計抽樣：
單位樣本錯報=（樣本實際金額-樣本賬面金額）/樣本規模
推斷的總體錯報=單位樣本錯報*總體規模
比率估計抽樣：
樣本錯報/樣本總金額=推斷的總體錯報/總體總金額
比如樣本賬面是400，審定金額是500，總體的賬面金額是5000。總體的規模是220，樣本量是20。
在均值估計抽樣下，樣本項目的平均審定金額為500/20=25，總體的推斷金額為25*220=5500，推斷的總體錯報=5500-5000=500。
在差額估計抽樣下，樣本的錯報是500-400＝100，樣本的平均錯報是100/20＝5，總體的推斷錯報是5*220＝1100。
另外需要注意，在樣本之間差異比較大的前提下，通常不採用均值估計抽樣