概率抽样的一般程序

概率抽样的一般程序,第1张

简单随机抽样为例,第一步,根据研究目的确定抽样的总体;第二步,对考察指标要求的精度确定抽样比例或样本量;第三步,确定抽样方法(注第二步和第三步是同时进行的);第四步,实施抽样(抽样方法,以简单随机抽样为例,将总体编号,将编号编入计算机,随机抽取即可)。提示:具体更为复杂的抽样,见中国人民大学 金勇进老师编写的《抽样技术》。

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。

概率抽样包括有简单随机抽样、系统抽样(等距抽样)、分层抽样(类型抽样)、整群抽样、多段抽样、PPS抽样和户内抽样。例如:

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

例如,如果总体单位数为 10000 ,样本单位数为 400 ,那么抽样概率为 4 %。

简单随机抽样的优点在于,它看起来简单,并且满足概率抽样的一切必要的要求,保证每个总体单位在抽选时都有相等的被抽中的机会。简单随机抽样可以通过电话随机拨号功能完成这个步骤,可以从电脑档案中挑选调查对象。

同样,简单随机抽样会遇到“样本可能分布不均匀”以及“没有好的抽样框”等问题。

友邦顾问在简单随机抽样过程中常使用的技巧为“抽签法”和“随机表”法。 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

例如,假设你使用本地电话本并确定样本距离为 100 ,那么 100 个中取 1 个组成样本。这个公式保证了整个列表的完整性。

等距抽样方式随意用一个起点,例如,如果你把一本电话本作为抽样框,必须随意取出一个号码决定从该页开始翻阅。假设从第 5 页开始,在该页上再另选一个数决定从该行开始。假定选择从第 3 行开始,这就决定了实际开始的位置。

等距抽样方式相对于简单随机抽样方式最主要的优势就是经济性。等距抽样方式比简单随机抽样更为简单,花的时间更少,并且花费也少。使用等距抽样方式最大的缺陷在于总体单位的排列上。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。 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。

分层抽样的具体程序是:把总体各单位分成两个或两个以上的相互独立的完全的组(如男性和女性),从两个或两个以上的组中进行简单随机抽样,样本相互独立。

总体各单位按主要标志加以分组,分组的标志与我们关心的总体特征相关。例如,我们正在进行有关啤酒品牌知名度方面的调查,初步判别,在啤酒方面男性的知识与和女性不相同,那么性别应是划分层次的适当标志。如果不以这种方式进行分层抽样,分层抽样就得不到什么效果,花再多时间、精力和物资也是白费。

分层抽样与简单随机抽样相比,我们往往选择分层抽样,因为它有显著的潜在统计效果。也就是说,如果我们从相同的总体中抽取两个样本,一个是分层样本,另一个是简单随机抽样样本,那么相对来说,分层样本的误差更小些。另一方面,如果目标是获得一个确定的抽样误差水平,那么更小的分层样本将达到这一目标。

在调查实践中,为提高分层样本的精确度实际上要付出一些代价。通常,我们现实正确的分层抽样一般有三个步骤:

首先,辩明突出的(重要的)人口统计特征和分类特征,这些特征与所研究的行为相关。例如,研究某种产品的消费率时,按常理认为男性和女性有不同的平均消费比率。为了把性别作为有意义的分层标志,调查者肯定能够拿出资料证明男性与女性的消费水平明显不同。用这种方式可识别出各种不同的显著特征。调查表明,一般来说,识别出 6 个重要的显著特征后,再增加显著特征的辨别对于提高样本代表性就没有多大帮助了。

第二,确定在每个层次上总体的比例(如性别已被确定为一个显著的特征,那么总体中男性占多少比例,女性占多少比例呢?)。利用这个比例,可计算出样本中每组(层)应调查的人数。

最后,调查者必须从每层中抽取独立简单随机样本。 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。

如果调查者在抽中的子集中观察全部单位,我们就有了一级整群样本。如果在抽中的子集中再以概率方式抽取部分单位观察,我们就有了二级整群样本。分层和整群抽样都要将总体分为相互独立的完全子集。它们的区别是,分层抽样的样本是从每个子集中抽取,而整群抽样则是抽取部分子集。

地理区域抽样是整群抽样的典型方式。挨门挨户去调查一个特定城市的调查者也许会随机抽选一些区域,较集中地访查一些群体,大量减少访问时间和经费。整群抽样被认为是概率抽样技术,因为它随机抽出群和随机抽出单位。值得注意的是,在整群抽样下,我们假定群中单位与总体一样存在异质性。如果一群中单位的特征非常相似,如果由于共同环境使群内差异小而群与群之间差异大。一般来说,要解决这个问题可以扩大群数,然后从各群中抽取少量单位数,以保证样本的代表性。


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