[社会学]第6章 抽样调查.ppt

第六章 抽样调查 第一节 抽样调查的意义及基本概念 二、抽样调查的适用范围 三、抽样调查的基本概念 (二) 全及指标和抽样指标(总体指标和样本指标) 第二节 抽样调查的组织形式 一、简单随机抽样(纯随机抽样) 二、类型抽样(分类抽样) 类型的划分： 类型抽样的好处是： 两种类型： 三、机械抽样(等距抽样) 排列次序用的标志有两种： 机械抽样按样本单位抽选的方法不同，可分为三种： 2.半距起点等距抽样 3.对称等距抽样 机械抽样的好处： 四、整群抽样 五、多阶段抽样 六、重复抽样和不重复抽样 第三节 抽样平均误差 抽样误差的影响因素： 抽样误差的作用： 二、抽样平均误差 1. 如果是重复抽样： 2. 如果是不重复抽样： 以上资料编成次数分配表如下： 三、简单随机抽样的抽样平均误差 取得σ的途径有： 2.不重复抽样： (二) 成数的抽样平均误差 四、类型抽样的抽样平均误差 五、机械抽样(等距抽样)的抽样平均误差 1.若按无关标志排队 2. 若按有关标志排队 六、整群抽样的抽样平均误差 一般计算方法如下： (3) 抽样方法 以上抽样平均误差的公式归纳如下： 第四节 全及指标的推断 (一)点估计 (二)区间估计 二、全及平均数和全及成数的推断 三、全及总体总量指标的推断 (一) 直接换算法 (二) 修正分数法 第五节 必要抽样单位数的确定 (一) 简单随机抽样 (二) 类型抽样 (四) 整群抽样 第六节 假设检验 二、假设检验的程序 (二)选定检验统计量及其分布 (三)选择显著性水平 (五)计算检验统计量 (六)根据样本指标计算的检验统计量的数值作出决策 三、假设检验的基本方法  ⑴双边检验 H0 :μ=μ0 H1 :μ≠μ0 ⑵单边检验 End of Chapter 6 在假设检验中，要分析样本数值与参数假设值之间的差异，若两者差异越小，假设值真实的可能性则越大；反之，假设值真实的可能性越小。因此，要分析两者差异是否显著，如两者差异是显著的，就要否定原假设，因此，假设检验又称显著性检验。 (四)确定临界值 要根据显著性水平α的值确定接受域、拒绝域的临界值。 在计算检验统计量时，要注意是双边检验还是单边检验。 如果检验统计量的数值落在拒绝域内(包括临界值)，就说明原假设H0与样本描述的情况有显著差异，应该否定原假设；如果该数值落在接受域内，就说明原假设H0与样本描述的情况无显著差异，则应接受原假设。 (一) 总体均值的假设检验 1.一个总体均值的假设检验 ——正态分布、方差已知情况 最基本的是： ⑴若为不重复抽样： ⑵若为类型抽样： ⑶若为整群抽样： 一、点估计和区间估计 例 　　是根据样本指标和抽样误差去推断全及指标的可能范围，它能说清楚估计的准确程度和把握程度。 根据中心极限定理，得知当n足够大时，抽样总体为正态分布，根据正态分布规律可知，样本指标是以一定的概率落在某一特定的区间内，统计上把这个给定的区间叫抽样极限误差，也称置信区间，即在概率F(t)的保证下： 抽样极限误差△=tμ，（t为概率度） 可见，抽样极限误差，即扩大或缩小了以后的抽样误差范围。 当F(t)=68.27%时，抽样极限误差等于抽样平均误差的1倍(t=1); 当F(t)=95.45%时，抽样极限误差等于抽样平均误差的2倍(t=2); 当F(t)=99.73%时，抽样极限误差等于抽样平均误差的3倍(t=3); 例 抽样误差范围的实际意义是要求被估计的 全及指标 或P落在抽样指标一定范围内，即 落在 或 的范围内。 在概率F(t)的保证下： 即：全及平均数(成数)=抽样平均数(成数) 某农场进行小麦产量的抽样调查，该农场小麦播种面积为10000亩，采用不重复的简单随机抽样从中选100亩作为样本，进行实割实测，得到样本的平均亩产量为400千克，样本标准差为12千克。 则： 例1 ～ ～ 某机械厂日产某种产品8000件，现采用纯随机不重复抽样方式(按重复抽样公式计算)，从中抽取400件进行观察，其中有380件为一级品，试以概率95.45%的可靠程度推断全部产品的一级品率及一级品数量的范围。 则：抽样一级品率： ～ 例2 抽样平均数(成数)×总体单位数=总体标志总量 1.如果采用点估计方法：上例1中：400×10000=400(万千克) 如果用区间估计方法：上例1中该农场小麦总产量的范围为： t=2: (397.62 ～ 402.38)×10000=397.62 ～ 402.38(万千克) t=3: (396.43 ～ 403.57)×10000=396.43