台大洪永泰在上海财大的讲课资料.pdfVIP

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2018-07-16 发布于浙江
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抽樣洪永泰台湾大學調查研究中心主任政治系教授概率抽樣 Probability Sampling 在完整定義的母體（population ）之中每一個個體 (element) 都有一個不為零的中選概率。反之，就是非概率抽樣 2 不能做的事：非概率抽樣 X 便利抽樣（偶遇樣本） X 自願樣本 X 立意選樣（通常是地點、機構、或事件） X 配額選樣 3 抽樣的基本原理一、中央極限定理 Central Limit Theorem, CLT 二、點估計與區間估計三、樣本數與抽樣誤差 4 樣本平均數的分布前提：樣本數 n 夠多（通常需大於30 ） 1.所有的樣本平均數排列起來，會呈正態分布。 2.所有樣本平均數的平均數，會等於母體平均數。 3.樣本平均數的標準差會等於σ/√n 。 5 95%信賴度的區間估計 ± 2 σ/√n 6 樣本百分比的分布 1.所有的樣本百分比排列起來，會呈正態分布。 2.所有樣本百分比的平均數，會等於母體百分比。 3.樣本百分比的標準差會等於 √p(1 – p) / √n 。 7 95%信賴度的區間估計 ± 2 √p(1 – p)/√n 8 P = 0.5 時，區間最大 ± 2 √p(1 – p)/√n = ± 2* 0.5 /√n = ± 1 /√n 9 n = 100 區間是 ± 10% n = 400 區間是 ± 5% n = 900 區間是 ± 3.3% n = 1600 區間是 ± 2.5% n = 2500 區間是 ± 2% 10 增加 n ，區間不會等比例下降常用的樣本數 1000～1200 11 抽樣誤差和母體總個案數N 無關！ 12 抽樣方法一、單純隨機抽樣 simple random sampling, srs 二、等距抽樣