第一单元 统计概述.pptVIP

* * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * 第二节 统计数据 （2）分层（分类）随机抽样（stratified sampling）。先根据某一特征把总体分为若干类（层，stratum），再从各类中按简单随机抽样原则进行抽样。 比如按照教育程度把要访问的人群分成几类，再在每一类中按其所占比例进行抽样，以确保每一类都有按比例的代表。 第二节 统计数据 （3）整群随机抽样（cluster sampling）。先把总体分为若干群（cluster），再以群为单位进行随机抽样，对抽出来的群进行普查。 比如在某县进行调查，首先在所有村中选取若干村子，然后只对这些村子的人进行调查。显然，如果各村情况差异不大，这种抽样还是方便的。否则就会增大误差。 第二节 统计数据 （4）系统抽样（systematic sampling）。将总体中的所有单位(抽样单位)按一定顺序排列，在规定的范围内随机地抽取一个单位作为初始单位，然后按事先规定好的规则确定其它样本单位，操作简便。如先从数字1到k之间随机抽取一个数字r作为初始单位，以后依次取r+k，2r+k…等单位。 第二节 统计数据 （5）多级抽样（multistage sampling）。在群体很大时，往往在抽取若干群之后，再在其中抽取若干子群，甚至再在子群中抽取子群，等等。最后只对最后选定的最下面一级进行调查。 比如在全国调查时，先抽取省，再抽取市地，再抽取县区，再抽取乡、村直到户。在多级抽样中的每一级都可能采取各种抽样方法。因此，整个抽样计划可能比较复杂，也称为多级混和型抽样。 第二节 统计数据 （6）非概率抽样（non-probability sampling）。类似于分层抽样，但抽取样本时不是依据随机原则，而是根据研究目的对数据的要求，采用某种方式从总体中抽出部分单位对其实施调查。如方便抽样、判断抽样（重点抽样、典型抽样等）、自愿样本、滚雪球抽样、配额抽样等方式 。 第二节 统计数据 实际上每个抽样通常都可能是各种抽样方法的组合。既要考虑精确度，还要根据客观情况考虑方便性、可行性和经济性。不能一概而论。 这些抽样方法的选择多半是艺术，而不是科学。 不仅抽样方法，而且问卷设计、调查过程等，均可能是致命的。 第二节 统计数据 （二）统计实验 恰当限定参与者类型； 恰当限定数据产生条件； 合理设计数据产生过程。 特定数据：（1）较为“单纯”的数据；（2）在真实状况下无法获得的数据；（3）难以获得诚实回答的数据。 实验设计的两个问题： 内部有效性：实验测量的准确性； 外部有效性：实验中发现的因果关系和规律可以推广。 第二节 统计数据 实验设计的原则： 随机化：以保证实验条件的同质性； 可重复：以便多次实验，增加数据量，消除实验误差； 对照性：以便于达到实验目的，取得实验结果。 第二节 统计数据 第二节 统计数据 统计实验的设计方法： 1、分析影响实验结果的因素； 2、将影响因素分成内部影响因素和外部影响因素； 3、控制外部因素，彰显内部因素。 混合因素：交叉打包。 第二节 统计数据 六、统计数据的质量 （一）统计数据的信度和效度 信度指数据的稳定性或一致性。效度指数据接近所要测量的变量的内涵的程度，也即测量到真值的程度。 第二节 统计数据 （二）统计数据的误差 第二节 统计数据 （二）统计数据的误差 1、抽样误差（sampling error） 假定在某一职业人群中女性占的比例为60%。如果在这个人群中抽取一些随机样本，这些随机样本中女性的比例并不一定是刚好60％，可能稍微多些或稍微少些。这是很正常的，因为样本的特征不一定和总体完全一样。这种差异不是错误，而是必然会出现的抽样误差。 第二节 统计数据 （二）统计数据的误差 2、未响应误差（nonresponse error）与响应误差（response error） 在抽样调查中，一些人因为种种原因没有对调查作出反映或回答，这种误差称为未响应误差。而另有一些人因为各种原因回答时并没有真实反映他们的观点，这称为响应误差。 第二节