样本设计中抽样方法如何选择

① 抽样样本选择的方法是

抽样调查的一般程序：抽样调查是由五个步骤组成的工作过程。 1、确定调查总体：即明确调查的全部对象及其范围。这是抽样调查的前提和基础。 2、抽样框架的确定和个体编号：抽样框架这是提供抽样所用被调查对象的详细名单。在没有现成名单的情况下，可由调查人员自己编制。个体编号：即对调查总体中的个体进行编号。 3、选择调查样本：需首先确定抽样的技术（随机抽样还是非随机抽样），要确定具体的抽样方法（如分层抽样还是分群抽样）还要确定样本的数量。在上述问题确定后，按预定的要求选择调查的样本。 4、实施调查：对选定的样本运用不同的调查方法逐个进行调查，从而取得第一手资料。 5、测算结果：这是抽样调查的最后一个步骤，也是抽样调查的目的的所在。指用样本指标推断总体指标的结果。具体方法包括百分比推算法和平均推算法等。

② 概率抽样有哪些主要的抽样方式

简单随机抽样：若总体中每个个体被抽到的机会是均等的（即抽样的随机性），且在抽样取走一个个体之后总体内成分不变（即抽样的独立性），这种抽样方式称为简单随机抽样。

简单随机抽样一般用下述三种方法：

（1）抽签法：把总体中的每一个个体都编上号码，并做成签，充分混合后从中随机抽取一部分，这部分所对应的个体就组成一个样本。

（2）查表法：查随机数表，确定从总体中所抽取个体的号码，则号码所对应的个体就进入样本。随机数表可随意从任何一区、任何一个数目开始，依次向各个方向顺序进行。

（3）计算机造数法：用电子计算机编造随机数程序，把随机数作为总体中抽出个体进入样本的号码。

原则

概率抽样的基本原则是：样本量越大，抽样误差就越小，而样本量越大，则成本就越高。根据数理统计规律，样本量增加呈直线递增的情况下（样本量增加一倍，成本也增加一倍），而抽样误差只是样本量相对增长速度的平方根递减。因此，样本量的设计并不是越大越好，通常会受到经济条件的制约。

以上内容参考：网络-概率抽样

③ 样本选择方法

抽样调查的一般程序：抽样调查是由五个步骤组成的工作过程。

1、确定调查总体：即明确调查的全部对象及其范围。这是抽样调查的前提和基础。

2、抽样框架的确定和个体编号：抽样框架这是提供抽样所用被调查对象的详细名单。在没有现成名单的情况下，可由调查人员自己编制。个体编号：即对调查总体中的个体进行编号。

3、选择调查样本：需首先确定抽样的技术（随机抽样还是非随机抽样），要确定具体的抽样方法（如分层抽样还是分群抽样）还要确定样本的数量。在上述问题确定后，按预定的要求选择调查的样本。

4、实施调查：对选定的样本运用不同的调查方法逐个进行调查，从而取得第一手资料。

5、测算结果：这是抽样调查的最后一个步骤，也是抽样调查的目的的所在。指用样本指标推断总体指标的结果。具体方法包括百分比推算法和平均推算法等

④ 抽样包括的步骤有

按照一定原则进行抽样时，大致可包括如下几个步骤：

1、界定总体

界定总体包括明确总体的范围、内容和时间。实际调查的总体与理论上设定的总体会有所不同，总体越复杂，二者的差别越大。例如，要研究某地青少年的犯罪状况，理论上的总体是这一地区符合一定条件的所有的青少年，但实际上我们能够抽样的总体并不能全部包括，也就是说只能根据我们所能够掌握的这一地区符合一定条件的青少年进行抽样。因此，抽样总体有时不等于理论上的研究总体，样本所代表的也只是明确界定的抽样总体。此外，由于调查研究内容的不同，对总体的限定也会有所不同。

2、确定抽样框

这一步骤的任务就是依据已经明确界定的总体范围，收集总体中全部抽样单位的名单，并通过对名单进行统一编号进而组合成一种可供选择的形式，如名单、代码、符号等。抽样框的形式受总体类型的影响：简单的总体可直接根据其组成名单形成抽样框；但对构成复杂的总体，常常根据调查研究的需要，制定不同的抽样框，分级选择样本。例如，进行全国人口抽样调查，先以全国的省市为抽样框选部分省、市为调查单位，然后再以这些省、市中的各县、区为抽样框选部分县、区为调查单位，这样依次到村或居委会。

在概率抽样中，抽样框的确定非常重要，它会直接影响到样本的代表性。因此，抽样框要力争全面、准确。

3、样本设计

样本设计包括确定样本规模和选择抽样的具体方式。抽样的目的是用样本来代表总体，自然样本数越大，其代表性越高。但样本数越大，调查研究的成本也越大。因此，确定合适的样本规模和抽样方式是抽样设计中的一项重要内容。我们在第三节中杵详细讨论这一问题。

4、评估样本质量

评估样本质量即通过对样本统计值的分析，说明其代表性或误差大小。对样本代表性进行评估的主要标准是准确性和精确性：前者是指样本的偏差，偏差越小，其准确性越高；后者是指抽样误差，误差越小，其精确性或代表性越高。

⑤ 简述常用的抽样方法有哪些

四种基本的抽样方法：

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；随机选定第i（i＜k）号个体开始，每隔一个k，抽取一个个体，组成样本。

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医学教|育网搜集整理位，再随机抽取k个群（k＜K），由抽中的各群的全部观察单位组成样本。

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。

四种抽样方法的抽样误差大小一般是：整群抽样≥单纯随机抽样≥系统抽样≥分层抽样。

在实际调查研究中，常常将两种或几种抽样方法结合使用，进行多阶段抽样。

⑥ 任给一组数据如何判断应该采用哪种抽样方法

咨询记录 · 回答于2021-05-25

⑦ 高中数学统计中的抽样方法有哪些各有何优势

1、简单随机抽样

优点：当总体内观察单位数与样本例数都不大时拥有实施，均数及其标准误的计算也比较简单。

2、分层抽样

优点：易于理解、简单易行。容易得到一个按比例分配的样本。

3、系统抽样

优点：由于分层后各层内的个体同质性质增强，使得抽样误差比较小。

4、整群抽样

优点：便于组织，节省人力、物力、时间，容易控制调查质量。

分层抽样法各层样本数的确定方法

1、分层定比。即各层样本数与该层总体数的比值相等。例如，样本大小n=50，总体N=500，则n/N=0.1 即为样本比例，每层均按这个比例确定该层样本数。

2、奈曼法。即各层应抽样本数与该层总体数及其标准差的积成正比。

3、非比例分配法。当某个层次包含的个案数在总体中所占比例太小时，为使该层的特征在样本中得到足够的反映，可人为地适当增加该层样本数在总体样本中的比例。但这样做会增加推论的复杂性。

⑧ 抽样方法都有什么

还有随机抽样，分层抽样，整群抽样。

1，随机抽样：

随机抽样要求严格遵循概率原则，每个抽样单元被抽中的概率相同，并且可以重现。随机抽样常常用于总体个数较少时，它的主要特征是从总体中逐个抽取。 随机抽样可以分为单纯随机抽样、系统抽样、分层抽样以及整群抽样。

2，分层抽样：

分层抽样是指在抽样时，将总体分成互不相交[2]的层，然后按照一定的比例，从各层独立地抽取一定数量的个体，将各层取出的个体合在一起作为样本的方法。层内变异越小越好，层间变异越大越好。

3，整群抽样：

整群抽样又称聚类抽样，是将总体中各单位归并成若干个互不交叉、互不重复的集合，称之为群；然后以群为抽样单位抽取样本的一种抽样方式。应用整群抽样时，要求各群有较好的代表性，即群内各单位的差异要大，群间差异要小。

(8)样本设计中抽样方法如何选择扩展阅读：

1，随机抽样优缺点：

（1）优点：操作简便易行；

（2）缺点：总体过大不易实行。

2，分层抽样优点：

（1）减小抽样误差，分层后增加了层内的同质性，因而可使观察值的变异度减小，各层的抽样误差减小。在样本含量相同的情况下．分层抽样总的标准误一般均小于单纯随机抽样、系统抽样和整群抽样的标准误。

（2）抽样方法灵活，可以根据各层的具体情况对不同的层采用不同的抽样方法。如调查某地居民某病患病率，分为城、乡两层。城镇人口集中．可考虑系统抽样方法；农村人口分散，可采用整群抽样方法。

（3）可对不同层独立进行分析。分层抽样的缺点是若分层变量选择不当，层内变异较大，层间均数相近，分层抽样就失去了意义。

3，整群抽样优缺点

整群抽样的优点是实施方便、节省经费；

整群抽样的缺点是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。

参考资料：网络---抽样方法

⑨ 在市场调查中，如何选择抽样方法

三、抽样方法种类及其意义 抽样方法可分为两大类： 1.随机抽样（Probability-Sampling），即在抽样时，母群体中每一个抽样单位被选为样本之机率相同。随机抽样具有健全之统计理论基础，可用机率理论加以解释，是一种客观而科学的抽样方法，在市场调查中通常都用随机抽样。 2.非随时抽样（Non-Probabity-Sampling），在抽样时，抽样单位被选为样本之机率为不可知。 非机率抽样之种类，主要有四种： (１)．便利抽样（Convenience Sampling） 在样本之选择只考虑到接近样本或衡量便利。如访问过路行人即为一例。 (２)．配额抽样（Quota Sampling） ａ选择“控制特征”，作为将母体细分类之标准。 ｂ将母体细分为几个子母体，按比较分配各子母体样本数大小。 ｃ访查员有极大自由去选择子母体中之样本个体，只要完成配额调查，即告完成。 此一方法因调查偏好及方便，丧失精确度。 抽样配额分配表，此配额由访问员选定，不做任何修正。 (３)．判断抽样（Judgement Sampling） 在母体之构体极不相同且样本数很小之时，根据抽样设计者之判断来选择样本个体，设计者必须对母体有关特征具有相当了解。在编制物价指数时，有关产品项目选择及样本地区之决定，即采用判断抽样。 (４)．雪球抽样（Snowball Sampling） 利用随机方法或社会调查选出原始受访者。再根据原始受访者提供信息去取得其它受访者。本法之目的乃母体很难寻找或十分稀少。例如单亲家庭计抽样属之。 随机抽样之种类有： １．简单随机抽样（Simple random Sampling） 母体中全部个体，完全委诸均匀机率分布抽取样本，使每一个体被抽出之机率均为己知且相等。简单随机抽样为其它各种随机抽样方法之基础。 简单随机抽样法样本之取得，对母体编号后以利用随机数表依机率抽取。 假定由２０００名调查对象，以随机数表随机抽取１５０名样本，其抽样步骤如下： （１）将２０００名调查对象，由０００１编至２０００等２０００个连续编号。 （２）由随机数表，利用抽签方法选取号码开始点。例如选取为第十五行第四列。 （３）由设定之起始点，选取号码，选取号码以调查对象之编号位数相同：即１４７５，９９３８，４４６０，０６２８，．．．．，有效号码样本２０００以下。 （４）若抽样单位与随机数表抽样号码条件相同即为样本，大于调查编号，跳过不取。 （５）若逢重复号码，亦应跳过。 （６）依上述方法，连续采用１５０个号码，即为完成样本选用。 采用简单随机抽样之时机： （１）母体小，母体名册令人满意且为母体信息唯一来源。 （２）单位访问成本不受样本单位所在地远近之影向。

⑩ 如何选择用什么抽样方法

首先判断属于统计抽样还是非统计抽样。
如果判断出来属于非统计抽样，此时就需要判断什么时候运用比率法什么时候运用差额法，第一种方法是比率法，即用样本中的错报金额除以该样本中包含的账面金额占总体账面总金额的比例。例如，注册会计师选取的样本可能包含了应收账款账户账面金额的10%。如果注册会计师在样本中发现了100元的错报，其对总体错报的最佳估计为1 000元（100元÷10%）。这种方法不需使用总体规模。比率估计法在错报金额与抽样单元金额相关时最为适用，是大多数审计抽样中注册会计师首选的总体推断方法。
第二种方法是差异法，即计算样本中所有项目审定金额和账面金额的平均差异，并推断至总体的全部项目。例如，注册会计师选取的非统计抽样样本为100个项目。如果注册会计师在样本中发现的错报为200元，样本项目审定金额和账面金额的平均差异则为2元（200元÷100）。然后注册会计师可以用总体规模（本例中为5 000）乘以样本项目的平均差异2元，以估计总体的错报金额。注册会计师估计的总体错报则为10 000元（5 000×2元）。差异估计法通常更适用于错报金额与抽样单元本身而不是与其金额相关的情况。
如果判断出属于统计抽样，此时需要按照已知条件进行判断，主要是结合公式本身的条件进行判断：
均值估计抽样：
样本平均值=样本的审定金额/样本规模
总体的审定金额=样本平均值*总体规模
推断的总体错报=总体的审定金额-总体账面金额
差额估计抽样：
单位样本错报=（样本实际金额-样本账面金额）/样本规模
推断的总体错报=单位样本错报*总体规模
比率估计抽样：
样本错报/样本总金额=推断的总体错报/总体总金额
比如样本账面是400，审定金额是500，总体的账面金额是5000。总体的规模是220，样本量是20。
在均值估计抽样下，样本项目的平均审定金额为500/20=25，总体的推断金额为25*220=5500，推断的总体错报=5500-5000=500。
在差额估计抽样下，样本的错报是500-400＝100，样本的平均错报是100/20＝5，总体的推断错报是5*220＝1100。
另外需要注意，在样本之间差异比较大的前提下，通常不采用均值估计抽样