第一篇：抽样方法概念复习【抽样调查的步骤和方法等】
1、抽样调查的步骤
（1）界定总体（2）制定抽样框（3）实施抽样调查并推测总体（4）分割总体
（5）决定样本规模（6）决定抽样方式（7）确定调查的信度和效度
2、抽样方案设计内容
（1）定义目标总体（2）决定抽样框（3抽样调查的组织形式和抽样方法的选择（4）精度的确定（5）确定样本容量（6）经费核算
【1.明确调查目的，确定所要估计的目标量。例如，电视节目的收视率调查、日用品的消费调查等等，往往是以户为单位的；而一般的态度、观念调查，则是以个人为单位进行的。目标量的变动将引起抽样方案的改动，一旦规定好了以后，就不要轻易变更。
2.明确总体及抽样单元。例如，电视节目的收视率调查，总体一般指在电视覆盖地区的拥有电视的家庭中4岁以上的居民，最小抽样单位一般为“户”。而广播电视的广告、传播效果调查一般以9岁或12岁以上的公民为受众总体，最小抽样单位为“个人”。消费者调查、社会问题的调查的总体一般是指18岁或18岁以上的公民。
3.确定或构建抽样框。
4.对主要目标的精度提出要求。例如在收视率的调查中，平均收视率的误差不超过3%等等。
5.选择抽样方案的类型。例如在收视率调查中采用多级抽样，而在各级中又采用分层抽样等组织形式，最后一级采用等距抽样方式等等。
6.根据抽样方案的类型、对主要目标量的精确度要求及置信度等等，确定样本量，并给出总体目标量的估计式（点估计或区间估计）和抽样误差的估算式。
7.制定实施方案的具体办法和步骤。】
3、抽样方法：
简单随机抽样法
这是一种最简单的一步抽样法，它是从总体中选择出抽样单位，从总体中抽取的每个可能样本均有同等被抽中的概率。抽样时，处于抽样总体中的抽样单位被编排成 1～n编码，然后利用随机数码表或专用的计算机程序确定处于1～n间的随机数码，那些在总体中与随机数码吻合的单位便成为随机抽样的样本。
这种抽样方法简单，误差分析较容易，但是需要样本容量较多，适用于各个体之间差异较小的情况。
系统抽样法
这种方法又称顺序抽样法，是从随机点开始在总体中按照一定的间隔（即“每隔第几”的方式）抽取样本。此法的优点是抽样样本分布比较好，有好的理论，总体估计值容易计算。
分层抽样法
它是根据某些特定的特征，将总体分为同质、不相互重叠的若干层，再从各层中独立抽取样本，是一种不等概率抽样。分层抽样利用辅助信息分层，各层内应该同质，各层间差异尽可能大。这样的分层抽样能够提高样本的代表性、总体估计值的精度和抽样方案的效率，抽样的操作、管理比较方便。但是抽样框较复杂，费用较高，误差分析也较为复杂。此法适用于母体复杂、个体之间差异较大、数量较多的情况。
整群抽样法
整群抽样是先将总体单元分群，可以按照自然分群或按照需要分群，在交通调查中可以按照地理特征进行分群，随机选择群体作为抽样样本，调查样本群中的所有单元。整群抽样样本比较集中，可以降低调查费用。例如，在进行居民出行调查中，可以采用这种方法，以住宅区的不同将住户分群，然后随机选择群体为抽取的样本。此法优点是组织简单，缺点是样本代表性差。
多阶段抽样法
多阶段抽样是采取两个或多个连续阶段抽取样本的一种不等概率抽样。对阶段抽样的单元是分级的，每个阶段的抽样单元在结构上也不同，多阶段抽样的样本分布集中，能够节省时间和经费。调查的组织复杂，总体估计值的计算复杂。
4、概率抽样的方法
概率抽样包括有简单随机抽样(又称：单纯随机抽样)、系统抽样（等距抽样）、分层随机抽样（类型抽样）和分群随机抽样等方法。
5、概率抽样的原则
概率抽样的基本原则是：样本量越大，抽样误差就越小，而样本量越大，则成本就越高。根据数理统计规律，样本量增加呈直线递增的情况下（样本量增加一倍，成本也增加一倍），而抽样误差只是样本量相对增长速度的平方根递减。因此，样本量的设计并不是越大越好，通常会受到经济条件的制约。
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概率抽样的原理
概率抽样之所以能够保证样本对总体的代表性，其原理就在于它能够很好的按总体内在结构中所蕴含的各种随机事件的概率来构成样本，使样本成为总体的缩影。
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概率抽样的优点
⑴ 概率抽样包括以下几个方面的优点：
A.、调查者可获得被抽取的不同年龄、不同层次的人们的信息；
B、能估算出抽样误差；
C、调查结果可以用来推断总体。
例如，在一项使用概率抽样法的调查中，如果有 5 ％的被访者给出了某种特定回答，那么，调查者就可以以此百分比再结合抽样误差，推及总体情况。
⑵ 另一方面，概率抽样也有一些弊病：
在大多数案例中，同样规模的概率抽样的费用要比非概率抽样高；
概率抽样比非概率抽样需要更多时间策划和实施；
必须遵守的抽样计划执行程序会大量增加收集资料的时间。
6、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。
7、抽样误差 抽样方法本身所引起的误差。当由总体中随机地抽取样本时，哪个样本被抽到是随机的，由所抽到的样本得到的样本指标x与总体指标μ之间偏差，称为实际抽样误差。当总体相当大时，可能被抽取的样本非常多，不可能列出所有的实际抽样误差，而用平均抽样误差来表征各样本实际抽样误差的平均水平。抽样误差（sampling error）
抽样误差是指用样本统计值与被推断的总体参数出现的偏差。
抽样误差：指由于抽样的随机性引起的样本结果与总体真值之间的误差。
主要包括：样本平均数与总体平均数之差；样本成数与总体成数之差。
统计误差的来源：一类：登记性误差；二类：代表性误差（A、系统性误差；B、偶然性误差），抽样误差特指偶然性误差。
表示抽样误差的大小，已选择标准误。
影响因素
①抽样单位的数目。在其他条件不变的情况下，抽样单位的数目越多，抽样误差越小；抽样单位数目越少，抽
样误差越大。这是因为随着样本数目的增多，样本结构越接近总体。抽样调查也就越接近全面调查。当样本扩大到总体时，则为全面调查，也就不存在抽样误差了。
②总体被研究标志的变异程度。在其他条件不变的情况下，总体标志的变异程度越小，抽样误差越小。总体标志的变异程度越大，抽样误差越大。抽样误差和总体标志的变异程度成正比变化。这是因为总体的变异程度小，表示吝惜体各单位标志值之间的差异小。则样本指标与总体指标之间的差异也可能小；如果总体各单位标志值相等，则标志变动度为零，样本指标等于总体指标，此时不存在抽样误差。
③抽样方法的选择。重复抽样和不重复抽样的抽样误差的大小不同。采用不重复抽样比采用重复抽样的抽样误差小。
④抽样组织方式不同。采用不同的组织方式，会有不同的抽样误差，这是因为不同的抽样组织所抽中的样本，对于总体的代表性也不同。通常，我们不常利用不同的抽样误差，做出判断各种抽样组织方式的比较标准。表现形式
1、抽样实际误差：抽样实际误差是指在一次具体的抽样调查中，由于随机因素引起的样本指标与总体指标之间的离差。如样本平均数与总体平均数之间的绝对离差，样本成本与总体成本之间的离差。但是，在抽样中，由于总体指标数值是未知的，因此，抽样实际误差是无法计算的。同时，抽样实际误差仅仅是一系列可能出现的误差数值之一，因此，抽样实际误差没有概括所有可能产生的抽样误差。
2、抽样平均误差：抽样平均误差是指抽样平均数的标准差或抽样成数的标准差。从一个总体中我们可能抽取很多个样本，因此样本指标如样本平均数或样本成本数将随着不同的样本而有不同的取值，它们对总体指标如总体平均数或总体成本数的离差有大有小，即抽样误差是个随机变量。而抽样平均误差则是反映抽样误差的一般水平的一个指标，但由于样本平均数的平均数等于总体平均数，样本成本的平均数等于总体成数，因此，我们不能用简单算术平均的方法来求抽样平均误差，而应采取标准差的方法来计算抽样平均误差。
3、抽样极限误差：抽样极限误差就是指样本指标与总体指标之间的误差范围。
9、整群抽样又称聚类抽样。(Cluster sampling)是将总体中各单位归并成若干个互不交叉、互不重复的集合，称之为群；然后以群为抽样单位抽取样本的一种抽样方式。
应用整群抽样时，要求各群有较好的代表性，即群内各单位的差异要大，群间差异要小。
1优缺点
整群抽样的优点是实施方便、节省经费；
整群抽样的缺点是往往由于不同群之间的差异较大，由此而引起的抽样误差往往大于简单随机抽样。
样本分布面不广、样本对总体的代表性相对较差等缺点。
2实施步骤
先将总体分为i个群，然后从i个群中随机抽取若干个群，对这些群内所有个体或单元均进行调查。抽样过程可分为以下几个步骤：
一、确定分群的标注
二、总体（N）分成若干个互不重叠的部分，每个部分为一群。
三、据各样本量，确定应该抽取的群数。
四、采用简单随机抽样或系统抽样方法，从i群中抽取确定的群数。
例如，调查中学生患近视眼的情况，抽某一个班做统计；进行产品检验；每隔8h抽1h生产的全部产品进行检验等。
3区别
整群抽样与分层抽样在形式上有相似之处，但实际上差别很大。
分层抽样要求各层之间的差异很大，层内个体或单元差异小，而整群抽样要求群与群之间的差异比较小，群内个体或单元差异大；
分层抽样的样本是从每个层内抽取若干单元或个体构成，而整群抽样则是要么整群抽取，要么整群不被抽取。4适用情况
整群抽样方法的运用，需要与分层抽样方法区别。当某个总体是由若干个有着自然界限和区分的子群（或类别、层次）所组成，同时，不同子群相互之间差很大、而每个子群内部的差异不大时，则适合于分层抽样的方法；反之，当不同子群之间差别不大、而每个子群内部的异质性比较大时，则特别适合于采用整群抽样的方法。[1]5整群抽样的误差 整群抽样的误差视各群单位方差大小而定，各群单位方差的简单平均数是计算其抽样平均误差的依据。从公式上看，整群抽样平均误差的公式与类型抽样平均误差的公式相似，用R表示全及总体中划分的群(组)数。r表示被抽中的群(组)数。表示抽样总体各群(组)方差的平均数。
第二篇：服务业抽样调查方法探讨
服务业抽样调查方法探讨
服务业作为国民经济三大产业之一，随着经济的持续发展，在国民经济发展中的比重不断提高，特别是在一个国家或地区，当工业经济进入后工业化时代后，其发展经济的主要推动力是依靠服务业的发展。在国民经济的三大产业统计核算中，服务业经济成分非常复杂，涉及行业、部门、企业数量最多，统计核算难度最大，特别是在我国市场经济体制逐步建成的今天，服务业统计核算成为各级党政领导、专家学者和社会各界难以得成共识的重要话题。对统计调查工作提出了严峻的挑战，统计调查工作要适应社会经济的发展，应该大力推广和采用抽样调查方法，同时解决抽样调查工作在各个调查环节上遇到的问题，不断提高抽样调查数据质量，进而确保方法制度改革的成功。
一、个体户调查产生的问题
自国家统计局实施部分行业服务业抽样调查以来，无论省、市样本已进行过多次了，从我们几次调查情况总结来看，由于服务业个体户非常分散且变动频繁，在组织统计调查时往往容易出现漏统和获取源头数据困难等情况。产生这些情况的主要原因有以下几点：
1、个体户变化大。绝大多数从事服务业行业的个体户具有新生快、寿命短的特点，因此需要个体户主动到工商部门登记注册，而不少农村新生的个体户为了节省费用，并不主动登记注册，加之工商部门如果缺乏监督就很难保证确切的服务业个体户数，特别是部分行业服务业个体户抽样我们使用的样本框依然是2004年的经普库，这样样本村的个体户在调查的时点上到底是什么情况只能在每次调查之前进行重新核实确定，无形中给调查增添许多工作。如果调查员对样本村总体情况不是太熟悉，加上业务不熟练，核查的结果往往是消亡的多，新增的少；还有就是在农村个体户的性质难界定，如：一个鞋作坊，老板既做鞋，又卖鞋，还修鞋，那么他算是工业、贸易还是服务业哪？如果个体户的数量上有较大的出入，势必影响总量。
2、大多数个体户如实填报难。服务业个体户普遍的现象就是规模偏小，实力弱，在调查员实际入户调查中，大多数个体户，不能如实填报。即使运行状况较好的个体户，运作也不规范，为了在经营中降低成本，也不聘用财会人员，更不要说小商小贩了，经营活动的收支情况都是自己掌握，这也给统计调查带来一定困难，例如：同样是理发，往往因为地理环境、设施和理发师手艺的高低，收入差距会相差甚远，如果个体户不能据实填报，调查员不能正确评估，获取源头数据的真实可靠就得不到保障，从而影响对服务业发展整体水平的正确评估。
3、调查员的素质参差不齐。统计系统进行的抽样调查，涉及到村（居委会）一级的个体户，目前我们聘请的调查员绝大多数是村（居委会）会计，而非专业统计人员。如果不同统计抽样调查样本村撞车，一个村会计可能是仅统计工作既要负责规模以下工业抽样任务，又要承担部分行业服务业的调查，部分调查员是业务技术水平不高，调查技巧、指标核算、逻辑关系处理等方面“底气不足”与调查任务不相适应，再加上我们行政上无法约束它们，又没有充足的调查经费做保障，无法调动其工作积极性，培训和指导检查再跟不上，调查员也仅能完成报表填报而已，对填报质量根本不去理会。
二、对服务业个体户调查的方法探索
1、加强宣传。随着统计工作在经济社会中发挥越来越重要的作用，统计调查已深入社会各领域、多层次做好宣传对圆满完成调查工作非常重要，特别对于个体经营户来说，其作用尤为突出，而且最好由基层调查员来实施。主要宣传统计法律法规，明确告知调查对象所享有的权利、必须履行的法定义务及统计违法行为的法律责任，同时一再强调，调查会严格履行对单项资料的保密义务，调查内容只作为推算整体基础，不作为任何单位对其实施处罚的依据。
2、建立、完善基层调查员网络机制。总结各类大型的普查和各种调查的经验，统计系统应建立和完善基层调查员网络机制，依靠既有一定文化基础，又要对其全村（居）委会情况相当熟悉的人入选网络中来，这样无论是大型的调查，还是临时性的专项任务，这些人都能胜任，既省时又省力。当然，为了能选到和留住这样的人员，也需要有一定的经费做支撑。另外，乡镇统计员必须作为我们的网络成员，他们是我们选取和联系与基层调查员的纽带。
3、强化培训。个体服务业抽样调查是由基层调查直接入户调查。因此，调查员业务素质的高低，调查技能的运用是否恰当关系到调查数据的准确与否。为保证数据质量，要强化调查员的培训力度，培训主要把握：一把指标概念、调查方法讲清、讲透，并结合实例讨论分析，现场进行模拟登记，使调查员加深对业务知识的理解和运用；二要求调查员做好全面清查和摸底工作，做到不重不漏；三调查阶段要求调查员要做到“一看、二查、三评估”。看——观察个体经营户的营业面积、从业人员数、设备数量等情况，查——查对个体经营户的营业执照、销售记录、财务账册、有关票据等资料，估——根据个体经营户的经营规模，结合经营位置、行业特点等情况，对某些经济指标进行估算。
4、认真审核，提高数据质量。尽管个体服务业调查事前做了深入准备工作，但是在市一级要加强审核，才能达到去伪存真，进一步提高数据质量的目的。控制数据质量，主要采取 “人工审核—计算机审核—人工审核”的模式。首先，基层调查员要做好调查表的人工审核的第一关，重点对报表的完整性、业务活动填写的规范性、主要指标的合理性等进行审核，发现有问题的，及时进行核实，起到减少中间环节，做到早发现、早更正，力争把问题解决在基层；调查表上报到市队后再次人工审核和程序审核，最终以达到减少误差或杜绝误差。
三、完善部分行业服务业抽样调查制度的看法
1、做好抽样框的维护工作。服务行业具有生命周期短的特性。调查中，我们统计的结果是每次都有20%多的企业由于种种原因，无法完成报表填报任务，这样无疑会影响推算的精度，因此，建议最好每年都要进行样本框的维护，并且样本要经过基层的核实再确定，以便抽取的样本都能回收到调查表，确保调查质量。同样，从事服务业的个体户具有“新生快，寿命短”的特点。为了确保抽样框具备科学性，使抽样个体不漏并具有代表性，应使抽样框始终处于动态中，具体做法：调查前，首先做好抽样框维护，对所抽中的村（居）委会样本框中的个体户进行重新核实，去掉消亡、转行的个体户，把新增的纳入到抽样框中，每次调查前，均须根据上次维护的抽样框再一次重新梳理维护，这样才能使抽样框具备代表性和科学。
2、剔除非盈利性企业。在实际调查中，我们往往碰到在抽样调查的企业中，有的服务业企业根本不以盈利为目的，如果将这样的非盈利性企业纳入服务业抽样调查，对整体推算的结果是否具备科学性影响很大，因此，在抽样时应先考虑排除以上不利因素。
3、调查报表要统一、规范。对于抽样调查，无论是规模以下工业、还是部分行业服务业，以及以后要做的限额以下贸易业，只要国家制度要求把这些调查纳入正常的年、定报制度，那么这些报表的调查期最好一致，而且能保持一定时间不变；不同调查，不同报表上，相同指标的叫法要一致，这样才能便于基层调查员操作。
四、几点建议
随着改革的深入和市场经济的发展，统计抽样调查方法将会在各个领域中得到更加广泛的应用。为不断提高调查数据质量，使部分服务业抽样调查工作在实践中不断地得到完善和发展，提出如下几点建议：
（一）业务分工调整。我国统计目前可以说基本上是上下一家，中间分开的管理体制，国家统计局对统计和调查队的业务进行了原则分工，但与体制改革前区别不大，主要是以改革前的主要业务来进行调整，客观上形成省市统计局和调查队同时从事相同产业的统计工作，各自为政，对同一产业谁也说不清、道不明的现象，特别是服务业统计工作，从国家到县没有人敢说其发布的服务业统计数据是全部三产业的统计数据。建议国家统计局站在国家高度对统计和调查进行合理分工。在进行分工调整时特别要充分考虑统计局和调查队基层点、人员等硬件差别，不要象现在一样点少、人少、基层力量较差的调查队尽做工作量大、工作难度大、统计成本没保障的工作。真正体现各级调查队的国家意识，抓大放小。
（二）加大统计调查工作的宣传力度，提高企业和广大公民的统计法制意识
通过各种宣传媒体加大对统计调查工作的宣传力度，让每户企业和每一位社会公民都能真正了解统计调查工作的性质，应尽的义务和所具有的权利，使企业和社会公民的统计法制意识得到普遍增强，这将有利于抽样调查工作的开展。
（三）选聘一支可靠的调查员队伍，形成通畅的调查网络 调查员的选聘是搞好抽样调查工作的基础。目前，部分服务业运作不十分规范，缺少专职的统计人员，而且，人员变动非常频繁，样本一年一换给调查员的选聘工作带来一定困难。为了解决这一问题，必须加强与企业的直接联系，选聘业务精、能力强的人员为调查员，逐步建立与完善责任制，明确其责任、权力和义务。只有选聘一支可靠的调查员队伍，形成通畅的调查网络，才能确保抽样调查工作的顺利进行。
（四）建立经常性培训制度，提高调查员的业务素质 调查员的业务水平，是顺利开展抽样调查工作、履行职能的前提。因此，建立经常性培训制度尤为重要，利于提高调查员的业务素质。根据不同的调查任务和调查内容，定期或不定期对调查员进行业务培训，不断提高调查员的业务素质。
（五）不要盲目推进网络直报制度
网络直报的先进、科学、时效等无凝是最先进工作方式，目的是减负增效，主要适合企业经营规模较大，有专门的统计岗位，企业的会计报表和统计台帐等基层基础资料较规范的企业。而大量的部分服务业调查点连最基本的会计报表都没有，不但不能实现网络直报减负增效的目的，反而增加基层调查人员的数据把控难度。
第三篇：抽样方法教学设计
抽样方法教学设计
教学设计是实现教学目标的计划性和决策性活动。教学设计以计划和布局安排的形式，对怎样才能达到教学目标进行创造性的决策，以解决怎样教的问题。
“随机抽样”教学设计
一、内容和内容解析
1．内容
本节课主要内容是让学生了解在客观世界中要认识客观现象的第一步就是通过观察或试验取得观测资料，然后通过分析这些资料来认识此现象．如何取得有代表性的观测资料并能够正确的加以分析，是正确的认识未知现象的基础，也是统计所研究的基本问题．
2．内容解析
本节课是高中阶段学习统计学的第一节课，统计是研究如何合理收集、整理、分析数据的学科，它可以为人们制定决策提供依据．学生在九年义务阶段已经学习了收集、整理、描述和分析数据等处理数据的基本方法．在高中学习统计的过程中还将逐步让学生体会确定性思维与统计思维的差异，注意到统计结果的随机性特征，统计推断是有可能错的，这是由统计本身的性质所决定的．统计有两种．一种是把所有个体的信息都收集起来，然后进行描述，这种统计方法称为描述性统计，例如我国进行的人口普查．但是在很多情况下我们无法采用描述性统计对所有的个体进行调查，通常是在总体中抽取一定的样本为代表，从样本的信息来推断总体的特征，这称为推断性统计．例如有的产品数量非常的大或者有的产品的质量检查是破坏性的．统计和概率的基础知识已经成为一个未来公民的必备常识．
抽样调查是我们收集数据的一种重要途径，是一种重要的、科学的非全面调查方法．它根据调查的目的和任务要求，按照随机原则，从若干单位组成的事物总体中，抽取部分样本单位来进行调查、观察，用所得到的调查标志的数据来推断总体．其中蕴涵了重要的统计思想——样本估计总体．而样本代表性的好坏直接影响统计结论的准确性，所以抽样过程中，考虑的最主要原则为：保证样本能够很好地代表总体．而随机抽样的出发点是使每个个体都有相同的机会被抽中，这是基于对样本数据代表性的考虑．
本节课重点：能从现实生活或其他学科中提出具有一定价值的统计问题，理解随机抽样的必要性与重要性．
二、目标和目标解析
1．目标
通过对具体的案例分析，逐步学会从现实生活中提出具有一定价值的统计问题，结合具体的实际问题情境，理解随机抽样的必要性和重要性；
以问题链的形式深刻理解样本的代表性．
2．目标解析
本章章头图列举了我国水资源缺乏问题、土地沙漠化问题等情境，提出了学习统计的意义．同时通过具体的实例，使学生能够尝试从实际问题中发现统计问题，提出统计问题．让学生养成从现实生活或其他学科中发现问题、提出问题的习惯，培养学生发现问题与提出问题的能力与意识．
对某个问题的调查最简单的方法就是普查，但是这种方法的局限性很大，出于费用和时间的考虑，有时一个精心设计的抽样方案，其实施效果甚至可以胜过普查，在这个过程中让学生逐步体会到随机抽样的必要性和重要性．抽样调查，就是通过从总体中抽取一部分个体进行调查，借以获得对整体的了解．为了使由样本到总体的推断有效，样本必须是总体的代表，否则就可能出现方便样本．由此在对实例的分析过程中探讨获取能够代表总体的样本的方法，得到随机样本的概念，逐步理解样本的代表性与统计推断结论可靠性之间的关系．
三、教学问题诊断分析
学生在九年义务教育阶段已有对统计活动的认识，并学习了统计图表、收集数据的方法，但对于如何抽样更能使样本代表总体的意识还不强；在以前的学习中，学生的学习内容以确定性数学学习为主；学生对全面调查，即普查有所了解，它在经验上更接近确定性数学，而随机抽样学习则要求学生通过对具体问题的解决，能体会到统计中的重要思想——样本估计总体以及统计结果的不确定性．学生已有知识经验与本节要达成的教学目标之间还有很大的差距．主要的困难有：对样本估计总体的思想、对统计结果的“不确定性”产生怀疑，对统计的科学性有所质疑；对抽样应该具有随机性，每个样本的抽取又都落实在某个人的具体操作上不理解，因此教学中要通过具体实例的研究给学生释疑．
在教学过程中，可以鼓励学生从自己的生活中提出与典型案例类似的统计问题，如每天完成家庭作业所需的时间，每天的体育锻炼时间，学生的近视率，一批电灯泡的寿命是否符合要求等等．在学生提出这些问题后，要引导学生考虑问题中的总体是什么，要观测的变量是什么，如何获取样本，通过这样一个教学过程，更能激起学生的学习兴趣，能学有所用，拉近知识与实践的距离，培养学生从现实生活或其他学科中提出具有一定价值的统计问题的能力．在这个过程中提升学生对统计抽样概念的理解，初步培养学生运用统计思想表述、思考和理解现实世界中的问题能力，这样教学效果可能会更佳．
根据这一分析，确定本课时的教学难点是：如何使学生真正理解样本的抽取是随机的，随机抽取的样本将能够代表总体．
四、教学支持条件分析
准备一些随机抽样成功或失败的事例，利用实物投影或放映的多媒体设备辅助教学．
五、教学过程设计
感悟数据、引入课题
问题1：请同学们看章头图中的有关沙漠化和缺水量的数据，你有什么感受？
师生活动：让学生充分思考和探讨，并逐步引导学生产生质疑：这些数据是怎么来的？
设计意图：通过一些数据让学生充分感受我们生活在一个数字化时代，要学会与数据打交道，养成对数据产生的背景进行思考的习惯．
问题2：我发现我们班级有很多的同学都是戴眼镜的，谁能告诉我我们班的近视率？
普查：为了一定的目的而对考察对象进行的全面调查称为普查．
总体：所要考察对象的全体称为总体
个体：组成总体的每一个考察对象称为个体(individual)
普查是我们进行调查得到全部信息的一种方式，比如我国10年一次的人口普查等．
设计意图：通过与学生比较贴近的案例入手，让学生体会到统计是从日常生活中产生的．
操作实践、展开课题
问题3：如果我想了解榆次二中所有高一学生的近视率，你打算怎么做呢？
抽样调查：从总体中抽取部分个体进行调查，这种调查称为抽样调查(sampling investigation)．
样本：从总体中抽取的一部分个体叫做总体的一个样本．
师生活动：以四人小组为单位进行讨论，每个小组派一个代表汇报方案．
设计意图：从这个问题中引出抽样调查和样本的概念，使学生对于如何产生样本进行一定的思考，同时也使学生认识到样本选择的好坏对于用样本估计总体的精确度是有所不同的．
列举：一个著名的案例
在1936年美国总统选举前，一份颇有名气的杂志的工作人员做了一次民意测验．调查兰顿和罗斯福中谁将当选下一届总统．为了了解公众意向，调查者通过电话簿和车量登记簿上的名单给一大批人发了调查表．通过分析收回的调查表，显示兰顿非常受欢迎，于是杂志预测兰顿将在选举中获胜．实际选举结果正好相反，最后罗斯福在选举中获胜，其数据如下：
候选人
预测结果%
选举结果%
Roosevelt
Landon
问题4：你认为预测结果出错的原因是什么？
设计意图：通过案例让学生进一步体会到：在抽样调查中，样本的选择是至关重要的，样本能否代表总体，直接影响着统计结果的可靠性．
问题5：如果要调查下面这几个问题，你认为应该作全面调查还是抽样调查？你们对于普查和抽样调查是怎么看的？普查一定好吗？请举例．
了解全班同学每周的体育锻炼时间；
调查市场上某个品牌牛奶的含钙量；
了解一批日光灯的使用寿命．
普查
抽样调查
需要大量的人力、物力和财力
节省人力、物力和财力
不能用于带有破坏性的检查
可以用于带有破坏性的检查
在操作正确的情况下，能得到准确结果
结果与实际情况之间有误差
设计意图：通过普查和抽样调查的比较，使学生感受抽样调查的必要性和重要性．
问题6：如果我们想了解晋中市高一学生的近视率，你认为该怎么做呢？
师生活动：以2人小组为单位进行讨论，说出比较可行的抽样方案．
问题7：我们是否可以用晋中市高一年级学生的近视率来估计山西省高中生的近视率？为什么？
师生活动：教师继续让学生进行小组讨论，引导学生从样本容量以及样本抽取需要考虑的要素，如：学生的层次，学生生活的环境等．教师对学生的回答进行归纳、整理，与学生一起讨论出比较可行的抽样方案．
第四篇：抽样方法总结
华北水利水电大学
概率论与数理统计
论 文
学院：信息工程学院 姓名：
靳春明
学号：
201315427
2015年5月
目录
1、抽样调查方法论文································1
2、概率章节小结····································5
3、课后习题解答····································25
抽样方法总结
抽样调查是数理统计学的一个分支，主要研究如何从总体中抽样才能使抽样更有效率，即在给定的样本量下，如何抽取样本，如何分析样本才能对总体做出更精确的推断，或者在给定精度的要求下如何抽取样本才更节省。现将有关抽样调查的方法总结如下：
1．非概率抽样
又称非随机抽样，指根据一定主观标准抽取样本，令总体中每个个体的被抽取不是依据其本身的机会，而是完全决定于调研者的意愿。
其特点为不具有从样本推断总体的功能，但能反映某类群体的特征，是一种快速、简易且节省的数据收集方法。当研究者对总体具有较好的了解时可以采用此方法，或是总体过于庞大、复杂，采用概率方法有困难时，可以采用非概率抽样来避免概率抽样中容易抽到实际无法实施或“差”的样本，从而避免影响对总体的代表度。
常用的非概率抽样方法有以下四类：
方便抽样
指根据调查者的方便选取的样本，以无目标、随意的方式进行。例如：街头拦截访问（看到谁就访问谁）；个别入户项目谁开门就访问谁。
优点：
适用于总体中每个个体都是“同质”的，最方便、最省钱；可以在探索性研究中使用，另外还可用于小组座谈会、预测问卷等方面的样本选取工作。
缺点：
抽样偏差较大，不适用于要做总体推断的任何民意项目，对描述性或因果性研究最好不要采用方便抽样。
判断抽样
指由专家判断而有目的地抽取他认为“有代表性的样本”。例如：社会学家研究某国家的一般家庭情况时，常以专家判断方法挑选“中型城镇”进行；也有家庭研究专家选取某类家庭进行研究，如选三口之家（子女正在上学的）；在探索性研究中，如抽取深度访问的样本时，可以使用这种方法。
优点：
适用于总体的构成单位极不相同而样本数很小，同时设计调查者对总体的有关特征具有相当的了解（明白研究的具体指向）的情况下，适合特殊类型的研究（如产品口味测试等）；操作成本低，方便快捷，在商业性调研中较多用。
缺点：
该类抽样结果受研究人员的倾向性影响大，一旦主观判断偏差，则根易引起抽样偏差；不能直接对研究总体进行推断。
配额抽样
指先将总体元素按某些控制的指标或特性分类，然后按方便抽样或判断抽样选取样本元素。
相当于包括两个阶段的加限制的判断抽样。在第一阶段需要确定总体中的特性分布（控制特征），通常，样本中具备这些控制特征的元素的比例与总体中有这些特征的元素的比例是相同的，通过第一步的配额，保证了在这些特征上样本的组成与总体的组成是一致的。在第二阶段，按照配额来控制样本的抽取工作，要求所选出的元素要适合所控制的特性。例如：定点街访中的配额抽样。
优点：
适用于设计调查者对总体的有关特征具有一定的了解而样本数较多的情况下，实际上，配额抽样属于先“分层”（事先确定每层的样本量）再“判断”（在每层中以判断抽样的方法选取抽样个体）；费用不高，易于实施，能满足总体比例的要求。
缺点：
容易掩盖不可忽略的偏差。
滚雪球抽样
指先随机选择一些被访者并对其实施访问，再请他们提供另外一些属于所研究目标总体的调查对象，根据所形成的线索选择此后的调查对象。
第一批被访者是采用概率抽样得来的，之后的被访者都属于非概率抽样，此类被访者彼此之间较为相似。例如：如在目前中国的小轿车车主等。
优点：
可以根据某些样本特征对样本进行控制，适用寻找一些在总体中十分稀少的人物。
缺点：
有选择偏差，不能保证代表性。
2．概率抽样
又称随机抽样，指在总体中排除人的主观因素，给予每一个体一定的抽取机会的抽样。
其特点为，抽取样本具有一定的代表性，可以从调查结果推断总体；操作比较复杂，需要更多的时间，而且往往需要更多的费用。
常用的有以下六种类型：
简单抽样
即简单随机抽样，指保证大小为n的每个可能的样本都有相同的被抽中的概率。例如：按照“抽签法”、“随机表”法抽取访问对象，从单位人名目录中抽取对象。
优点：
随机度高，在特质较均一的总体中，具有很高的总体代表度；是最简单的抽样技术，有标准而且简单的统计公式。
缺点：
未使用可能有用的抽样框辅助信息抽取样本，可能导致统计效率低；有可能抽到一个“差”的样本，使抽出的样本分布不好，不能很好地代表总体。
系统抽样
将总体中的各单元先按一定顺序排列，并编号，然后按照不一定的规则抽样。其中最常采用的是等距离抽样，即根据总体单位数和样本单位计算出抽样距离（即相同的间隔），然后按相同的距离或间隔抽选样本单位。例如：从1000个电话号码中抽取10个访问号码，间距为100，确定起点（起点＜间距）后每100号码抽一访问号码。
优点：
兼具操作的简便性和统计推断功能，是目前最为广泛运用的一种抽样方法。
如果起点是随机确定的，总体中单元排列是随机的，等距抽样的效果近似简单抽样；与简单抽样相比，在一定条件下，样本的分布较好。
缺点：
抽样间隔可能遇到总体中某种未知的周期性，导致“差”的样本；未使用可能有用的抽样框辅助信息抽取样本，可能导致统计效率低。
分层抽样
是把调查总体分为同质的、互不交叉的层（或类型），然后在各层（或类型）中独立抽取样本。例如：调查零售店时，按照其规模大小或库存额大小分层，然后在每层中按简单随机方法抽取大型零售店若干、中型若干、小型若干；调查城市时，按城市总人口或工业生产额分出超大型城市、中型城市、小型城市等，再抽出具体的各类型城市若干。
优点：
适用于层间有较大的异质性，而每层内的个体具有同质性的总体，能提高总体估计的精确度，在样本量相同的情况下，其精度高于简单抽样和系统抽样；能保证“层”的代表性，避免抽到“差”的样本；同时，不同层可以依据情况采用不同的抽样框和抽样方法。
缺点：
要求有高质量的、能用于分层的辅助信息；由于需要辅助信息，抽样框的创建需要更多的费用，更为复杂；抽样误差估计比简单抽样和系统抽样更复杂。
整群抽样
是先将调查总体分为群，然后从中抽取群，对被抽中群的全部单元进行调查。例如：入户调查，按地块或居委会抽样，以地块或居委会等有地域边界的群体为第一抽样单位，在选出的地块或居委会实施逐户抽样；市场调查中，最后一级抽样时，从居委会中抽取若干户，然后调查抽中户家中所有18岁以上成年人。
优点：
适用于群间差异小、群内各个体差异大、可以依据外观的或地域的差异来划分的群体。
缺点：
群内单位有趋同性，其精度比简单抽样为低。
多级抽样
也叫多阶段抽样或阶段抽样，以二级抽样为例，二级抽样就是先将总分组，然后在第一级和第二中分别随机地抽取部分一级单位和部分二级单位。例如：以全国性调查为例，当抽样单元为各级行政单位时，按社会发展水平分层后（或按经济发展水平，或按地理位置分层），从每层中先抽几个地区，再从抽中的地区抽市、县、村，最后再抽至户或个人。
优点：
具体整体抽样的简单易行的优点，同时，在样本量相同的情况下又整群抽样的精度高。
缺点：
计算复杂。
抽中概率与规模成比例抽样（PPS）
是不等概率中最常用的一种方法，指在总体中参照各单位的规模进行抽样，规模大的被抽取的机会大，总体中每个个体被抽中的概率与该个体的规模成正比的抽样。例如：在进行企业调查时，根据PPS抽样方法抽取企业，令规模大的企业被抽取机会大。
优点：
使用了辅助信息，可以提高抽样方案的统计效率。
缺点：
如果研究指标与规模无直接关系时，不合适采取这种方法。
此外，在抽样方法划分上，还有多阶段抽样和两相抽样等，有兴趣的读者可参阅其他相关书籍。
前面谈到抽样方法的一些基本分类和各自特点，需要注意的是，在实际的运用中，一个调查方案
常常不是只局限于使用某一种抽样方式，而根据研究时段的不同采用多种抽样方法的组鸽为实现不同的研究目的，有时甚至在同一时段综合运用几种抽样方法。
例如，设计一个全国城市的入户项目，在抽样上可以分为几个不同的步骤，包括：
1）在项目正式开始前，可以采用判断抽样法选出某一城市先作试点，在问卷设计初期可以采用任意抽样法选出部分人群进行问卷试访。
2）采用分层随机抽样法，确定全国要分别在多少个超大型市、多少个大型市、多少个中型市、多少个小型市实施（先分出城市的几个层次，再依据研究需要在各层用PPS法选取具体城市）
3）采用简单抽样法或PPS抽样法，确定抽出城市中应抽的地块或居委会；
4）采用整群抽样法，确定抽出地块或居委会应访问的家庭户；
5）在项目后期，可以采用判断抽样法选取某城市进行深入研究。
抽样调查有许多种方法，如何选择最正确的的方法得出最确定的信息才是我们所要学习的。
第五篇：研究方法概念
学术研究
学术研究概念：
学术是指系统的、专门的学问。学术研究则是借助已有的理论、知识、经验对科学问题的假设、分析、探讨和推出结论，其结果应该是力求符合事物客观规律的，是对未知科学问题的某种程度的揭示。学术(Academia)一词来(akademeia)是古蠁雅典外的一间健身房,由 柏拉图 改为学习中心。后来，Academia在 希腊 被延伸来形容“知识的累积”．后来，在1 世纪，英国及法国的宗教学者常用学术一词来表示高等教育机构。英语称呼 academy而法语称呼为academe及academie。在英国，根据不同的 学术级别 分为 跟随者、讲师、读者及 教授。在世界上其他地方，学人都是被称呼为学者。学术行政人员却不包括在内。我国古代也有对“学术”的阐述的。《说文》谓“学”与“教”通。“教，上所施，下所效也”。《广雅释诂》则谓：“学，效也。”“效”即是仿效，即是传承。“术”，《说文》谓“邑中道也”，指道路，引申之，则门径、方法等义皆在焉。我国人将“学”与“术”合为一词，由此可理解为，学术是从累代所积之经验、知识中，求出通向未来的途径。
研究方法概念：
研究方法是指在研究中发现新现象、新事物，或提出新理论、新观点，揭示事物内在规律的工具和手段。这是运用智慧进行科学思维的技巧，一般包括文献调查法、观察法、思辨法、行为研究法、历史研究法、概念分析法、比较研究法等。研究方法是人们在从事科学研究过程中不断总结、提炼出来的。由于人们认识问题的角度、研究对象的复杂性等因素，而且研究方法本身处于一个在不断地相互影响、相互结合、相互转化的动态发展过程中，所以对于研究方法的分类目前很难有一个完全统一的认识。
研究方法分类：
根据研究活动的特征或认识层次，可以分为经验方法和理论研究；根据研究对象的规模和性质，可以分为战略研究方法和战术研究方法；以研究方法的规则性为依据，可以分为常规方法和非常规方法；按方法的普遍程度不同，可以分为一般方法和特殊方法；根据研究手段的不同，可以分为定性研究方法和定量研究方法。
具体研究方法种类：
调查法数量研究法
观察法模拟法（模型方法）实验法探索性研究法
文献研究法信息研究方法
实证研究法经验总结法
定量分析法描述性研究法
定性分析法数学方法
跨学科研究法思维方法
个案研究法系统科学方法
功能分析法
调查法
调查法是科学研究中最常用的方法之一。它是有目的、有计划、有系统地搜集有关研究对象现实状况或历史状况的材料的方法。调查方法是科学研究中常用的基本研究方法，它综合运用历史法、观察法等方法以及谈话、问卷、个案研究、测验等科学方式，对教育现象进行有计划的、周密的和系统的了解，并对调查搜集到的大量资料进行分析、综合、比较、归纳，从而为人们提供规律性的知识。
调查法中最常用的是问卷调查法，它是以书面提出问题的方式搜集资料的一种研究方法，即调查者就调查项目编制成表式，分发或邮寄给有关人员，请示填写答案，然后回收整理、统计和研究。
观察法
观察法是指研究者根据一定的研究目的、研究提纲或观察表，用自己的感官和辅助工具去直接观察被研究对象，从而获得资料的一种方法。科学的观察具有目的性和计划性、系统性和可重复性。在科学实验和调查研究中，观察法具有如下几个方面的作用：①扩大人们的感性认识。②启发人们的思维。③导致新的发现。
实验法
实验法是通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果联系的一种科研方法。其主要特点是：第一、主动变革性。观察与调查都是在不干预研究对象的前提下去认识研究对象，发现其中的问题。而实验却要求主动操纵实验条件，人为地改变对象的存在方式、变化过程，使它服从于科学认识的需要。第二、控制性。科学实验要求根据研究的需要，借助各种方法技术，减少或消除各种可能影响科学的无关因素的干扰，在简化、纯化的状态下认识研究对象。第三，因果性。实验以发现、确认事物之间的因果联系的有效工具和必要途径。文献研究法
文献研究法是根据一定的研究目的或课题，通过调查文献来获得资料，从而全面地、正确地了解掌握所要研究问题的一种方法。文献研究法被子广泛用于各种学科研究中。其作用有：①能了解有关问题的历史和现状，帮助确定研究课题。②能形成关于研究对象的一般印象，有助于观察和访问。③能得到现实资料的比较资料。④有助于了解事物的全貌。实证研究法
实证研究法是科学实践研究的一种特殊形式。其依据现有的科学理论和实践的需要，提出设计，利用科学仪器和设备，在自然条件下，通过有目的有步骤地操纵，根据观察、记录、测定与此相伴随的现象的变化来确定条件与现象之间的因果关系的活动。主要目的在于说明各种自变量与某一个因变量的关系。
定量分析法
在科学研究中，通过定量分析法可以使人们对研究对象的认识进一步精确化，以便更加科学地揭示规律，把握本质，理清关系，预测事物的发展趋势。
定性分析法
定性分析法就是对研究对象进行“质”的方面的分析。具体地说是运用归纳和演绎、分析与综合以及抽象与概括等方法，对获得的各种材料进行思维加工，从而能去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里，达到认识事物本质、揭示内在规律。
跨学科研究法
运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行综合研究的方法，也称“交叉研究法”。科学发展运动的规律表明，科学在高度分化中又高度综合，形成一个统一的整体。据有关专家统计，现在世界上有2000多种学科，而学科分化的趋势还在加剧，但同时各学科
间的联系愈来愈紧密，在语言、方法和某些概念方面，有日益统一化的趋势。
个案研究法
个案研究法是认定研究对象中的某一特定对象，加以调查分析，弄清其特点及其形成过程的一种研究方法。个案研究有三种基本类型：(1)个人调查，即对组织中的某一个人进行调查研究；(2)团体调查，即对某个组织或团体进行调查研究；(3)问题调查，即对某个现象或问题进行调查研究。
功能分析法
功能分析法是社会科学用来分析社会现象的一种方法，是社会调查常用的分析方法之一。它通过说明社会现象怎样满足一个社会系统的需要（即具有怎样的功能）来解释社会现象。数量研究法
数量研究法也称“统计分析法”和“定量分析法”，指通过对研究对象的规模、速度、范围、程度等数量关系的分析研究，认识和揭示事物间的相互关系、变化规律和发展趋势，借以达到对事物的正确解释和预测的一种研究方法。
模拟法（模型方法）
模拟法是先依照原型的主要特征，创设一个相似的模型，然后通过模型来间接研究原型的一种形容方法。根据模型和原型之间的相似关系，模拟法可分为物理模拟和数学模拟两种。探索性研究法
探索性研究法是高层次的科学研究活动。它是用已知的信息，探索、创造新知识，产生出新颖而独特的成果或产品。
信息研究方法
信息研究方法是利用信息来研究系统功能的一种科学研究方法。美国数学、通讯工程师、生理学家维纳认为，客观世界有一种普遍的联系，即信息联系。当前，正处在“信息革命”的新时代，有大量的信息资源，可以开发利用。信息方法就是根据信息论、系统论、控制论的原理，通过对信息的收集、传递、加工和整理获得知识，并应用于实践，以实现新的目标。信息方法是一种新的科研方法，它以信息来研究系统功能，揭示事物的更深一层次的规律，帮助人们提高和掌握运用规律的能力。
经验总结法
经验总结法是通过对实践活动中的具体情况，进行归纳与分析，使之系统化、理论化，上升为经验的一种方法。总结推广先进经验是人类历史上长期运用的较为行之有效的领导方法之一。
描述性研究法
描述性研究法是一种简单的研究方法，它将已有的现象、规律和理论通过自己的理解和验证，给予叙述并解释出来。它是对各种理论的一般叙述，更多的是解释别人的论证，但在科学研究中是必不可少的。它能定向地提出问题，揭示弊端，描述现象，介绍经验，它有利于普及工作，它的实例很多，有带揭示性的多种情况的调查；有对实际问题的说明；也有对某些现状的看法等。
数学方法
数学方法就是在撇开研究对象的其他一切特性的情况下，用数学工具对研究对象进行一系列量的处理，从而作出正确的说明和判断，得到以数字形式表述的成果。科学研究的对象是质和量的统一体，它们的质和量是紧密联系,质变和量变是互相制约的。要达到真正的科学认识，不仅要研究质的规定性，还必须重视对它们的量进行考察和分析，以便更准确地认识研究对象的本质特性。数学方法主要有统计处理和模糊数学分析方法。
思维方法
思维方法是人们正确进行思维和准确表达思想的重要工具，在科学研究中最常用的科学思维方法包括归纳演绎、类比推理、抽象概括、思辩想象、分析综合等，它对于一切科学研究都具有普遍的指导意义。
系统科学方法
20世纪，系统论、控制论、信息论等横向科学的迅猛发展，为发展综合思维方式提供了有力的手段，使科学研究方法不断地完善。而以系统论方法、控制论方法和信息论方法为代表的系统科学方法，又为人类的科学认识提供了强有力的主观手段。它不仅突破了传统方法的局限性，而且深刻地改变了科学方法论的体系。这些新的方法，既可以作为经验方法，作为获得感性材料的方法来使用，也可以作为理论方法，作为分析感性材料上升到理性认识的方法来使用，而且作为后者的作用比前者更加明显。它们适用于科学认识的各个阶段，因此，我们称其为系统科学方法。
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