‘壹’ 常用的抽样调查方法有哪些各有何优缺点
1、随机抽样
优点:操作起来非常简便。
缺点:只适用于总体单位数量有限的情况,否则编号工作繁重;对于复杂的总体,样本的代表性难以保证,不能利用总体的已知信息等。在市场调研范围有限。或调查对象情况不明、难以分类或总体单位之间特性差异程度小时采用此法效果较好。
2、分层抽样
优点:可以降低总的抽样误差,在全国性抽样调查设计中经常使用分层抽样方法。
缺点:抽样手续较简单随机,抽样还要繁杂。
3、系统抽样
优点:经济性,花的时间更少,并且花费也少。
缺点:一些总体单位数可能包含隐蔽的形态或者是“不合格样本”,调查者可能疏忽,把它们抽选为样本。
4、整体抽样
优点:实施方便、节省经费。
缺点:往往由于不同群之间的差异较大,由此而引起的抽样误差往往大于简单随机抽样。
(1)研究常用的抽样方法扩展阅读
抽样调查是一种非全面调查,它是从全部调查研究对象中,抽选一部分单位进行调查,并据以对全部调查研究对象做出估计和推断的一种调查方法。显然,抽样调查虽然是非全面调查,但它的目的却在于取得反映总体情况的信息资料,因而,也可起到全面调查的作用。
概率抽样是按照概率论和数理统计的原理从调查研究的总体中,根据随机原则来抽选样本,并从数量上对总体的某些特征作出估计推断,对推断出可能出现的误差可以从概率意义上加以控制。习惯上将概率抽样称为抽样调查。
‘贰’ 调查研究中常见的概率抽样方法有哪些
概率抽样包括有简单随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样、多段抽样、PPS抽样和户内抽样。具体如下:
1、简单随机抽样
简单随机抽样是一种广为使用的概率抽样方法。是最完全的概率抽样。如前面提到的,随机抽样就是总体中每个单位在抽选时有相等的被抽中的机会。
在简单随机抽样条件下,抽样概率公式为:抽样概率=样本单位数∕总体单位数。
2、等距抽样
在定量抽样调查中,等距抽样常常代替简单随机抽样。由于该抽样方法简单实用,所以应用普遍。等距抽样得到的样本几乎与简单随机抽样得到的样本是相同的。
等距抽样的基本做法是,将总体中的各单元先按一定的顺序排列、编号,然后决定一个间隔,并在此间隔基础上选择被调查的单位个体。
样本距离可通过下面公式确定:样本距离 =总体单位数∕样本单位数。
3、分层抽样
定量调查中的分层抽样是一种卓越的概率抽样方式,在友邦公司以往的调查中经常被使用。又称分类抽样或类型抽样。
分层抽样是先将总体的单位按某种特征分为若干次级总体(层),然后再从每一层内进行简单随机抽样,组成一个样本。分组减小了各抽样层变异性的影响,抽样保证了所抽取的样本具有足够的代表性。可以提高总体指标估计值的精确度。
4、整群抽样
以上各种抽样类型全部是按单位抽取的,即按样本单位数,分别一个单位一个单位地抽取。在整群抽样中,样本是一组单位一组单位地抽取。
整群抽样有两个关键步骤:
同质总体被分为相互独立的完全的较小子集。
随机抽选子集构成样本。
5、系统抽样
使用系统抽样时,调研人员首先选取一个随机的起点,然后连续地在抽样框架中每隔i个个体就选出一个样本。其选取样本的间隔i被称作抽样间距。它是由总体大小N除以样本量聍的结果四舍五人后得出的。
例如,假设总体中共有100 000个个体,样本量大小为l 000。在这一情况下,抽样间距为100,即从1至100之间随机选择一个数字。如果选取的是数字23,那么样本就包括个体23、123、223、323、423、523等。
‘叁’ 抽样调查方法有哪些
抽样调查方法有:
1、单纯随机抽样:单纯随机抽样是在总体中以完全随机的方法抽取一部分观察单位组成样本(即每个观察单位有同等的概率被选入样本)。常用的办法是先对总体中全部观察单位编号,然后用抽签、随机数字表或计算机产生随机数字等方法从中抽取一部分观察单位组成样本。
其优点是简单直观,均数(或率)及其标准误的计算简便;缺点是当总体较大时,难以对总体中的个体一一进行编号,且抽到的样本分散,不易组织调查。
2、系统抽样:系统抽样又称等距抽样或机械抽样,即先将总体中的全部个体按与研究现象无关的特征排序编号;然后根据样本含量大小,规定抽样间隔k。
系统抽样的优点是:易于理解,简便易行;容易得到一个在总体中分布均匀的样本,其抽样误差小于单纯随机抽样。缺点是:抽到的样本较分散,不易组织调查;当总体中观察单位按顺序有周期趋势或单调增加(减小)趋势时,容易产生偏倚。
3、整群抽样:整群抽样是先将总体划分为K个“群”,每个群包含若干个观察单位,再随机抽取k个群。
整群抽样的优点是便于组织调查,节省经费,容易控制调查质量;缺点是当样本含量一定时,抽样误差大于单纯随机抽样。
4、分层抽样:分层抽样是先将总体中全部个体按对主要研究指标影响较大的某种特征分成若干“层”,再从每一层内随机抽取一定数量的观察单位组成样本。
分层随机抽样的优点是样本具有较好的代表性,抽样误差较小,分层后可根据具体情况对不同的层采用不同的抽样方法。
抽样调查的特点是:
一、抽样调查从总体中抽选出来进行调查并用以推断总体的调查样本,是按照随机原则抽选出来的,由于不受任何主观意图的影响,因此总体中各个单位都有被抽中的可能性。
能够保证被抽中的调查样本在总体中的合理、均匀分布,调查出现倾向性偏差的可能性是极小的,样本对总体的代表性很强。
二、抽样调查是以抽选出的全部调查样本作为一个"代表团"来代表总体的,而不是用随意挑选出来的个别单位来代表总体,使调查样本具有充分的代表性。
三、抽样调查所抽选的调查样本数量,是根据要调查的总体各个单位之间的差异程度和调查推断总体允许的误差大小,经过科学的计算确定的。由于在调查样本的数量上有可靠的保证,样本就会与总体实际十分接近。
四、抽样调查中的样本误差,在调查前就可以根据调查样本数量和总体中各单位之间的差异程度进行计算,可以把样本误差控制在一定范围之内,调查结果的准确程度比较有把握。
‘肆’ 概率抽样方法有哪些
1)简单随机抽样:按等概率原则直接从总中抽取N个样本
优点:易于操作;
缺点:不能保证样本能完美代表总体;
适用:个体分布均匀的场景
2)等距抽样:先将总体中的每个个体按顺序编号,然后计算出抽样间隔,再按固定抽取个体
优点:易于操作;
缺点:再明显的分布规律时容易产生偏差;
适用:个体分布均匀的场景,呈现明显的均匀分布规律
3)分层抽样:先将所有个体样本按照某种特征划分为几个类别,然后从每个类别中使用随机抽样或等距抽样的方法选择个体组成样本
优点:降低抽样误差,针对不同类别的数据样本进行单独研究;
缺点:无缺点;
适用:带有分类逻辑的属性,标签等特征的数据
4)整群抽样:先将所有样本分为几个小群体集,然后随机抽样几个小群体集代表总体。
优点:易于操作;
缺点:分布受限于小群体集的划分,抽样误差较大;
适用:小群体集的特征差异比较小,并且对划分小群体集有更高的要求
‘伍’ 进行预调查最常用的抽样方法是
正确答案:E
解析:抽样方法有概率抽样和非概率抽样;概率抽样常用于定量研究,其主要方法有单纯随机抽样、分层抽样、系统抽样、整群抽样和多阶段抽样;非概率抽样方法常用于定性研究和预调查,其主要方法包括方便抽样、立意抽样、雪球抽样、偶遇抽样和定额抽样等
。预调查的目的在于检验调查表是否设计得当,并不用于数据分析,一般采用最简单、最容易实现的非概率抽样方法
。
‘陆’ 一般的取样方法有哪些
1.按产品质量指标特性分类
(1)计数抽检方法 是从批量产品中抽取一定数量的样品(样本),检验该样本中每个样品的质量,确定其合格或不合格,然后统计合格品数,与规定的“合格判定数”比较,决定该批产品是否合格的方法。
(2)计量抽检方法 是从批量产品中抽取一定数量的样品数(样本),检验该样本中每个样品的质量,然后与规定的标准值或技术要求进行比较,以决定该批产品是否合格的方法。
2.按抽样检查的次数分类
按抽样检查次数可分为一次、二次、多次和序贯抽样检查方法。
(1)一次抽检方法 该方法最简单,它只需要抽检一个样本就可以作出一批产品是否合格的判断。
(2)二次抽检方法 先抽第一个样本进行检验,若能据此作出该批产品合格与否的判断、检验则终止。如不能作出判断,就再抽取第二个样本,然后再次检验后作出是否合格的判断。
(3)多次抽检方法 其原理与二次抽检方法一样,每次抽样的样本大小相同,即n1=n2=n3„=n7,但抽检次数多,合格判定数和不合格判定数亦多。ISO2859标准提供了7次抽检方案。而我国GB2828、GB2829都实施5次抽检方案。
(4)序贯抽检方法 相当于多次抽检方法的极限,每次仅随机抽取一个单位产品进行检验,检验后即按判定规则作出合格、不合格或再抽下个单位产品的判断,一旦能作出该批合格或不合格的判定时,就终止检验。
3.按抽检方法型式分类
抽检方法首先可以分为调整型与非调整型两大类。
调整型是由几个不同的抽检方案与转移规则联系在一起,组成一个完整的抽检体系,然后根据各批产品质量变化情况,按转移规则更换抽检方案即正常、加严或放宽抽检方案的转换,ISO2859、ISO3951和GB2828标准都属于这种类型,调整型抽检方法适用于各批质量有联系的连续批产品的质量检验。
非调整型的单个抽样检查方案不考虑产品批的质量历史,使用中也没有转移规则,因此它比较容易为质检人员所掌握,但只对孤立批的质量检验较为适宜。
‘柒’ 抽样调查的基本方法有几种
常用的抽样调查法包括以下几种:
1.简单随机抽样。其特点是不对调查对象的特征进行规定,采用随机的方法提取样本,保证总体中每一单位都有同等的和可计算的被抽中机率,并能计算样本的代表性程度。
2.分层随机抽样。又叫类型随机抽样法,即首先将总体各单位按一定标准分成若干层,然后在各层中随机抽样。如:某企业要对自己的顾客公众进行调查,将消费者公众按职业分成工人、农民、干部、学生、个体户、企业家,然后从中选择被调查对象。
3.分区多级抽样。在需要对广大地理区域进行公众当面访问时,调查人员需要采用这种方法。就是把从总体中抽取样本的过程分成两个或两个以上的阶段分步进行。抽样的过程是将广大的地理区域划分成若干群,分阶段渐次缩小选样的地区范围,直至家庭或小组。
4.配额抽样法。它是一种不完全随机抽样法。对于复杂的社会问题,配额抽样法是一种准确率高,但又省时、省力、省钱的好方法。配额抽样的具体方法是:在确定了调查对象的特征后,根据基础材料,按公众总体中具有规定特征的人口比例,确定样本中各种特征的人数,再把这些人数分配给调查员,请他们按照规定特征选择调查对象。配额抽样法一般要选择两项或两项以上的特征,有时特征相互独立,有时相互交叉。
‘捌’ 抽样调查都有哪些方式方法
抽样调查方法:等距抽样、类型抽样、整群抽样。
1、等距抽样:将总体各单位按一定标志或次序排列成为图形或一览表式(也就是通常所说的排队),然后按相等的距离或间隔抽取样本单位。
特点是:抽出的单位在总体中是均匀分布的,且抽取的样本可少于纯随机抽样。等距抽样既可以用同调查项目相关的标志排队,也可以用同调查项目无关的标志排队。
2、类型抽样:将总体单位按其属性特征分成若干类型或层,然后在类型或层中随机抽取样本单位。
特点是:由于通过划类分层,增大了各类型中单位间的共同性,容易抽出具有代表性的调查样本。该方法适用于总体情况复杂,各单位之间差异较大,单位较多的情况。
3、整群抽样:就是从总体中成群成组地抽取调查单位,而不是一个一个地抽取调查样本。
特点是:调查单位比较集中,调查工作的组织和进行比较方便。但调查单位在总体中的分布不均匀,准确性要差些。
根据抽选样本的方法,抽样调查可以分为概率抽样和非概率抽样两类。概率抽样是按照概率论和数理统计的原理从调查研究的总体中,根据随机原则来抽选样本,并从数量上对总体的某些特征作出估计推断,对推断出可能出现的误差可以从概率意义上加以控制。
(8)研究常用的抽样方法扩展阅读:
抽样调查从研究对象的总体中抽取一部分个体作为样本进行调查,据此推断有关总体的数字特征,经济性好,实效性强,适应面广,准确性高。
抽样调查是根据部分实际调查结果来推断总体标志总量的一种统计调查方法,属于非全面调查的范畴。它是按照科学的原理和计算,从若干单位组成的事物总体中,抽取部分样本单位来进行调查、观察,用所得到的调查标志的数据以代表总体,推断总体。
适用范围:
第一、不能进行全面调查的事物。有些事物在测量或试验时有破坏性,不可能进行全面调查。如,电视的抗震能力试验,灯泡的耐用时间试验等。
第二、有些总体从理论上讲可以进行全面调查,但实际上不能进行全面调查的事物。如,了解某个森林有多少棵树,职工家庭生活状况如何等。
第三、抽样调查方法可以用于工业生产过程中的质量控制。
第四、利用抽样推断的方法,可以对于某种总体的假设进行检验,来判断这种假设的真伪,以决定取舍。
‘玖’ 简答 教育科学研究抽样的基本方法有哪些
1、单纯随机抽样。即全凭机遇来抽样。
2、等距抽样法。
3、分类抽样法。也叫分层抽样法。
4、多级抽样法。也叫多阶段抽样法。
5、整体抽样法。
6、有意抽样法。也叫按目的抽样法。
‘拾’ 非概率抽样一般包括哪些具体的抽样方法
常用的非概率抽样方法有以下四类:
1、方便抽样(Convenience sampling)
指根据调查者的方便选取的样本,以无目标、随意的方式进行。例如:街头拦截访问(看到谁就访问谁);个别入户项目谁开门就访问谁。
优点:适用于总体中每个个体都是“同质”的,最方便、最省钱;可以在探索性研究中使用,另外还可用于小组座谈会、预测问卷等方面的样本选取工作。
缺点:抽样偏差较大,不适用于要做总体推断的任何民意项目,对描述性或因果性研究最好不要采用方便抽样。
2、判断抽样(Judgment sampling)
指由专家判断而有目的地抽取他认为“有代表性的样本”。例如:社会学家研究某国家的一般家庭情况时,常以专家判断方法挑选“中型城镇”进行。
也有家庭研究专家选取某类家庭进行研究,如选三口之家(子女正在上学的);在探索性研究中,如抽取深度访问的样本时,可以使用这种方法。
优点:适用于总体的构成单位极不相同而样本数很小,同时设计调查者对总体的有关特征具有相当的了解(明白研究的具体指向)的情况下,适合特殊类型的研究(如产品口味测试等);操作成本低,方便快捷,在商业性调研中较多用。
缺点:该类抽样结果受研究人员的倾向性影响大,一旦主观判断偏差,则根易引起抽样偏差;不能直接对研究总体进行推断。
3、配额抽样(Quota sampling)
指先将总体元素按某些控制的指标或特性分类,然后按方便抽样或判断抽样选取样本元素。
相当于包括两个阶段的加限制的判断抽样。在第一阶段需要确定总体中的特性分布(控制特征),通常,样本中具备这些控制特征的元素的比例与总体中有这些特征的元素的比例是相同的,通过第一步的配额,保证了在这些特征上样本的组成与总体的组成是一致的。
在第二阶段,按照配额来控制样本的抽取工作,要求所选出的元素要适合所控制的特性。例如:定点街访中的配额抽样。
优点:适用于设计调查者对总体的有关特征具有一定的了解而样本数较多的情况下,实际上,配额抽样属于先“分层”(事先确定每层的样本量)再“判断”(在每层中以判断抽样的方法选取抽样个体);费用不高,易于实施,能满足总体比例的要求。
缺点:容易掩盖不可忽略的偏差。
4、滚雪球抽样(Snowball sampling)
指先随机选择一些被访者并对其实施访问,再请他们提供另外一些属于所研究目标总体的调查对象,根据所形成的线索选择此后的调查对象。
第一批被访者是采用概率抽样得来的,之后的被访者都属于非概率抽样,此类被访者彼此之间较为相似。例如:如在目前中国的小轿车车主等。
优点:可以根据某些样本特征对样本进行控制,适用寻找一些在总体中十分稀少的人物。
缺点:有选择偏差,不能保证代表性。
(10)研究常用的抽样方法扩展阅读
抽样是有一定规则的,抽样的基本要求是:
1、总体范围的确定
抽样首先要明确规定抽样的总体范围,一般来说,研究课题和研究目的决定了总体的范围。如,“上海市区初中学生身体素质的调查”这个课题的总体就是上海市区全体初一至初三的中学生,不包括郊县的初中生。如果总体范围不很清楚,在抽样前应对总体做出明确的规定。
否则,会对抽取样本和研究结果的推断造成麻烦。通常研究课题的确立就已基本框定了总体范围,研究者要考虑的是为什么要确定该总体的理由,以及研究的预期效果和可行性问题。
2、抽样的随机化
抽样要尽可能做到随机化(random)。随机化是指总体中的每个个体被选入样本的概率(probability)不为零。也就是说,总体中的每一个个体入选的机会均等。
随机是科学研究的基本原则。抽样的随机化是一种精确而科学的过程,是科学研究结果可靠性的保证,可以避免研究者自觉或不自觉的偏见。抽签、摇奖就是根据抽样的随机化原理设计的。严格的抽样必须是随机的,这样可避免研究者的主观倾向或人为因素造成的抽样偏差(sampling bias)
3、样本的代表性
样本的代表性指样本应具备总体的性质或特征,样本能在较大程度上代表总体。样本研究的关键在于抽样和推论,抽样是推论的先决条件,样本的代表性会影响研究结论的可靠性和研究结论的推断程度。代表性越高的样本,其研究结果的普遍性就越大。
反之,如果样本没有代表性往往会导致研究的失败。常为人引用的一个例子是:1936年美国的总统大选,当时美国的《文学文摘》杂志曾做了一次关于总统大选的民意调查,调查结果预测兰登将在总统选举中获胜,罗斯福落选。但事实正好相反,选举结果是罗斯福当选总统。
虽然《文学文摘》杂志的民意调查样本数很大,但调查者的样本是从电话号簿和汽车登记册中抽取的。1936年正是美国经济大萧条过后,有汽车有电话的人仅代表了美国选民中的某个特定阶层,对于选民总体来说不具备代表性。
这次民意调查的失败主要在于抽样偏差,样本没有代表性,抽取的样本在质上与总体特征不相吻合。与此同时,盖洛普民意调查所也作了总统大选的调查,只发了2000份问卷,结果预测成功,罗斯福当选总统。
4、合理的样本容量
样本容量又称样本大小,是指抽取样本的具体数量。样本数量的多少是研究无法回避的问题,是研究设计中重要的一环,也是比较困难的一件事。它既要符合研究目的、内容,满足教育统计的要求,又要考虑抽样的可能性,并使误差减少到最低限度。
一般来说,样本数越多,代表性越好,但是增大样本,势必增加研究的人力、物力、财力,增加研究的难度,造成不必要的浪费。如果样本数太小,则抽样误差较大,样本不能代表总体,不利于统计分析,影响研究效果。
样本数量究竟多少为宜,这是一个复杂的问题。我们很难说出一个确定的数字,样本数量要从多个方面综合起来考虑。
抽样是以概率论为理论基础。抽样的作用是为了合理地减少研究对象,既可以节约人力、物力、时间,又可使研究力量相对集中,使研究工作深入、细致,从而提高研究的准确性和可靠性。
一般来说,定性研究中抽取的样本很小,样本有时仅仅是一个案例或一个个体,研究目的是为了对所研究对象进行更深入的了解。而定量研究的样本数较大,样本可以是一群个体,并要考虑样本能否准确代表总体,能否对总体作出推断。