必威体育精装版主要畜禽抽样调查--方案设计与调查业务介绍.pptVIP

1.5调查网点的抽选及总体推算 （一）抽样总体确定 各省（区、市）原则上以国家调查县所辖的行政村或普查小区为抽样总体。 我省以普查小区（村民组）作为抽样单元，由省直接抽选普查小区。 抽样（调查）总体≠目标总体 MPPS抽样 畜禽抽样原理 抽样框 普查小区 农户 目标总体 入样概率 整群调查 汇总 扩展因子 参数 1.5.1主要调查类型 网点问题是开展抽样调查的一个基础命题。 主要畜禽监测调查的网点涉及两个层次和两种类型。 两个层次：散养户（抽样调查）、规模户（全数调查）。区分两个层次的标志：规模标准。 两种类型：农户、非农户生产经营单位。 1.5.2散养户的调查 核心问题有六个： 确定抽样总体－确定样本量（测算标准）－网点抽选（用什么方法，什么工具）－如何推算（如何达到目的）－事后分层运用（深入挖掘数据）－抽样误差计算（检验工作效果） 抽样总体的确定 为了提高抽样效率、充分利用抽中样本开展调查，我们将目标总体分为两个部分：一部分为全省9个生猪调出大县，另一部分生猪调出大县之外的其他地区。全省9个生猪调出大县这一部分，在进行抽样设计时，作为生猪调出大县监测的抽样总体，分县抽样。在进行主要畜禽调查抽样设计时，则把9个生猪调出大县视作一层，生猪调出大县之外的其他地区视作另一个层，依据分层对全国生猪总量进行估计。对牛羊禽进行估计则不依据分层，仍然按单个总体来进行推算。 9个生猪生产大县 全省除9个以外的其他地区 全省牛、羊、禽 样本量的确定 由于畜牧业生产的特殊性，为了有效控制抽样误差和尽可能地降低非抽样误差，在控制抽样误差系数（C.V）为4%的抽样精度情况下测算样本量。实际抽样过程中样本量的确定可采用抽选多套样本的模拟方法，通过计算均方误差(MSE)并计算抽样误差系数（C.V）的方式，确定合适的样本量。 上述方法和“在概率度t＝2，允许抽样误差系数为±5%的抽样精度的情况下测算样本量”是等价的。 调查网点抽选 ①生猪调出大县监测 以县为总体，采用多变量与规模成比例的概率抽样方法直接抽选普查小区（MPPS抽样）。即与每个普查小区生猪散养户数和散养户存栏量成比例的概率抽样方法抽选普查小区。 我省9个生猪大县一般抽选30个小区，保证能够对全县有足够的代表性。 ②主要畜禽抽样调查 以省为总体，采用多变量与规模成比例的概率抽样方法直接抽选普查小区（MPPS抽样）。即与每个普查小区猪、牛、羊、禽散养户的存栏量成比例的概率抽样方法抽选普查小区。 实际抽选时，可根据各主题的相关性，不一定要将4个主题全部结合在一套网点上，可以选择更恰当的多主题结合方式，比如将某2个主题结合在一起的多主题抽样。 我省在抽选中，是将4个主题结合在一起抽选的。 散养户的确定，对抽中的普查小区进行整群调查，对小区内所有养殖户进行调查（全覆盖）。 目前我省散养调查小区共521个，其中牛、羊、禽327个，生猪调查小区428个，总调查户数近50000户。 散养调查层的推算 （1）生猪 依照抽样设计，生猪的推算分成生猪调出大县和生猪调出大县之外的其他地区两个部分进行。生猪散养总量为两部分估计量之和。 对我省来说，是分成9个生猪大县和9个县以外的其他地区进行。 也就是9个大县分县单独推算，其余25个国家县所有普查小区推算其他地区。 在样本设计时，9个生猪调出大县的每个县均为自我代表层，各县的总量估计均为： 其中： 为抽中的第i个普查小区的某指标合计； 为选中的第i个普查小区的权数(扩展因子)，即第i个普查小区入样概率的倒数； m为样本普查小区个数； 各县总量估计之和即为我省9个生猪调出大县的总量。 生猪调出大县之外的其他地区采取分省推算全国加总的方式进行。各省生猪调出大县之外的其他地区的总量估计均为： 其中： 为选中的第i个普查小区的某品种饲养量总数； 为选中的第i个普查小区调整后的权数(扩展因子)； m为选中的普查小区样本个数； 为生猪调出大县之外的其他地区的散养户户数； 为抽样总体去掉生猪调出大县之后的散养户户数。 （2）牛、羊、禽 对散养户饲养情况（如存栏量、出栏量等）进行推算。采取分省推算全国加总的方式进行。 这部分的总量估计为： 关于散养层事后分层的运用 主要畜禽监测调查中定义的规模户，其规模临界点水平相对较高，为分析特定饲养规模以上的饲养量和对应的饲养户数，我们可以利用第二次全国农业普查的资料，采用事后分层的方法，利用事后分层的层权，推算出我们所关注的某一特定规模临界点以上的畜禽饲养情况。 事后分层技术对于主要畜禽抽样调查来说具有重要的实际意义。由于畜牧饲养单位（总体规模N)太大，事先分层工作量巨大，为了减轻工作量，规模标准是相对较高的，在这种情况下，事后分层为我们分析畜禽的养殖结构提供了一个很好的工具。当然