抽样调查理论与方法

抽样调查的理论与方法参考答案一、填空题1 随机原则 概率估计 总体数量特征 非全面调查2 调查对象的全部单位 全及总体 有限总体 无限总体3 单位数目 30个4 总体数量特征 确定()∑-=N i Y Y i N 1215 样本数量特征 随机变量 ()∑-=-Ni y y i n 1211统计量6 有顺序不重复抽样 无顺序不重复抽样7 比值比较 差值比较8 偶然性 规律性9 不可能事件 必然事件10 常数 统计规律性11 稳定性 稳定值12 随机因素 所有可能事件13 离散随机变量 连续随机变量14 非负 115 统计量 样本平均数16 不重复抽样 重复抽样17 代表性误差 反比关系18 正比关系 反比关系19 概率度(平均误差μ的倍数) 固定 误差范围(允许误差，误差置信限)20 总体相应指标值 {}αθθθ-=≤≤121P21 精确程度 可靠程度 置信系数 可靠程度22 样本平均数 区间估计 所在区间 抽样调查资料对比全面调查资料23 总体均值 总体方差24 )1(2N n n -δ或)1(2N n n S -， )1(1)1()1(N n n P P n P P ----或， )1()1(N n n P P Z --或)1(1)1(Nn n P P Z ---25 总体的方差 要求的概率保证程度 给定的抽样误差范围26 样本方差27 固定的顺序和间隔 选择排队标志28 有关标志排队法 无关标志排队法29 抽取样本方便易行 样本单位在总体中均匀地分布30 随机原则 系统偏差31 随机原则 较好的代表性32 各系统样本内部方差的平均值sy ωα2 sy ωα2 各系统样本的内部方差 系统样本 内部各单位的差别33 各部分K 个个体 各个部分的差别 系统样本内部的差异34 单纯随机抽样 抽样原理35 总体在第i 层的权数或权重 每一层的总体单位数 总体单位数36 比较均匀 层内方差37 选择分层标志 调查的核心项目 与调查项目关系密切的项目 引起分散的主要原因 38 各个单位标志值的差异 最小 该层标志变异指标39 越少 调查费用40 调查费用 抽样误差41 层内方差 层间方差42 调查变量 层数的选择43 单纯随机抽样 全面调查44 各群内部调查变量的各个标志值 各个群内部各个标志值 总体的群45 被调查总体 均匀 总体可能取到的值46 均匀分布在总体各个部分 低于 群内部差别大而群间差别小47 各个群内部单位数相等 总体单位 群平均数Y 随机抽样估计48 总体单位数49 大样本50 总体单位 抽样群数 抽样群数51 横向 纵向52 有偏 抽样分布53 增大相关系数ρ的值，X 、Y 的相关程度54 分别比估计 组合比估计55 线性 回归方程 样本指标 总体指标56 辅助变量的选择 较好的线性 有关资料57 性质不同 密切线性关系 基期指标58 回归系数b 样本相关系数 越高59 r=0 r ≠060 等于 小于61 小于 分别回归估计 组合回归估计62 居民家计调查 居民家庭63 三阶段系统抽样 系统抽样64 抽取各阶段样本 实割实测 推算产量65 近三年粮食平均亩产 当年预计亩产 相应总体各单位的累计播种面积 累计播种面积样本单位数66 抽样误差 调查误差 实割实测67 系统抽样68 中轴对称69 多阶段抽样 系统抽样 双重抽样70 整群随机抽样 系统抽样二、单项选择题1 C2 A3 B4 D5 A6 B7 A8 B9 C 10 C 11 B 12 B 13 D14 B 15 C 16 C 17 B 18 C 19 C 20 C 21 B 22 B 23 C 24 C 25 A 26 C 27 B 28 D 29 D 30 A 31 B 32 C 33 C三、简答题1 抽样调查是建立在随机原则基础上，从总体中抽取部分单位进行调查，并依据概率估计原理，应用所得到的资料，对总体的数量特征进行推断的一种调查方法。

《市场调查》：第六章抽样调查理论及方法一、抽样调查（Sampling Survey）意义抽样调查为科学研究方法中重要技术之一，是指就所要研究的某特定现象之母群体中，依随机原理抽取一部份作为样本（Sample），以为研究母群体（Population）之依据。

将样本研究结果，在抽样信赖水准内，推算母群体可能特性以为决策之参考。

抽样调查之优点：１．利用抽样技术及机率理论，可获得既定精确估计值，以代表母群体特征。

２．节省调查人力，物力，时间及经费。

３．经由少数优秀人员施予特殊训练及配合特殊设备，施行调查，可得较深入且正确调查结果。

故在实地市场调查中，抽样调查为一不可或者之工具。

抽样调查基本目的乃在信息之搜集作成结论，以供决策参考。

有效抽样调查应具有准则有下：１．有效原则抽样调查应该（１）符合调查目的之需要，（２）所获信息价值应超过所支付成本。

２．可测量原则抽样的正确程度必须能够测量，否则抽样调查就失去意义。

３．简单原则抽样调查必须保持简单性要求。

俾使抽样调查顺利进行，以避免不必要之节外生枝。

二、抽样调查的基本术语１母群体（Population）在调查研究中，调查研究对象的集合体。

调查台北市中学生，则在台北市上课之５４所中学生总数，便是调查研究之母群体。

２抽样架构（Sampling frame）整体抽样单位的详细名单，以供抽样之用。

例如以台北市医师为抽样单位，则台北市医师公会名册，便是抽样架构。

如果以学校班级为抽样单位，则学校６０班班级名册便是抽样构架。

抽样架构有三种型态：具体的抽样架构：每一个抽样单位名字皆列成表册，可以直接按表册名字抽取样本。

抽象的抽样架构：没有抽样单位之名册，只要符合调查之条件就有被抽样之可能。

例如在百货公司举行消费者抽样，随然没有抽样名册，但是抽样架构却冥冥中隐约出现。

阶段式抽样架构：在采用分段抽样中，依抽样阶段之不同，产生不同之抽样架构。

３抽样单位（Sampling unit）在抽样架构上排列的名单之个别单位。

抽样调查基础理论及其意义抽样调查是社会科学研究中常用的方法之一，通过对某一人群或现象的部分样本数据进行收集、处理来推断总体特征的方法。

抽样调查理论从其建立以来不断完善，其意义也随着社会科学及其应用的不断发展而不断扩大。

一、抽样调查基础理论1. 概率抽样概率抽样又称为随机抽样，指从人群或总体中按照一定的概率方法选择样本。

概率抽样方法主要包括简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、多阶段抽样等方法，其中简单随机抽样是一种基本抽样方法，只要样本人数充足，样本可以代表总体。

2. 非概率抽样非概率抽样不遵循严格的概率原理进行抽样，即每个人或数据点被选中的概率不同。

非概率抽样方法包括方便抽样、判断抽样、自愿抽样等方法，但这些方法往往存在选择偏差及抽样误差等问题。

3. 抽样误差抽样误差是指样本统计量与总体参数之间的差异，即样本的代表性在一定程度上会影响推断总体特征的准确性。

因此，在抽样过程中加强统计方法及技术的运用，同时增加样本的大小可以减小抽样误差。

二、抽样调查意义1. 客观性抽样调查以研究对象的样本为基础，能够避免主观性和偏见。

客观性是科学研究的基本要求，抽样调查能够提高调查结果的客观性。

2. 精确性抽样调查可以根据调查对象的特征进行分层抽样，从而使样本的代表性得到提高。

此外，统计学方法的应用也可以提高调查的精确性。

3. 成本效益全面调查需要耗费大量时间、人力和金钱。

而抽样调查以部分数据代表整个人群，可以大大降低调查成本。

4. 可复制性抽样调查以精确的样本和统计学方法为基础，其结果具有可重复性和可比性。

对于政策制定和信息发布等方面十分有用。

三、抽样调查的应用1. 社会调查社会调查是抽样调查的重要应用领域之一。

抽样调查方法可以为政府和社会科学工作者提供快速获取信息和意见的渠道，对于制定政策和推广计划等方面有重要的作用。

2. 市场调查市场调查是商业活动中常用的方法之一。

抽样调查可以帮助企业了解目标顾客的需求和态度，进而制定相应的商业策略。

抽样理论在调查统计中的应用抽样理论是调查统计学中一项重要的工具，它通过从总体中选取一部分个体（样本），以代表整体情况。

抽样理论的应用使得调查统计工作更加高效和可靠。

在本文中，我们将探讨抽样理论在调查统计中的应用，并介绍其相关的方法和技巧。

一、简介调查统计是社会科学研究中常用的一种方法，通过对人群、组织或区域的特征进行测量和分析，得出结论和推断。

然而，对整个总体进行调查往往十分耗时、耗力，且成本较高。

因此，引入抽样理论成为一种重要的解决方案，它可以通过从总体中选取一部分个体来进行统计分析，从而达到提高效率和降低成本的目的。

二、抽样方法1. 简单随机抽样简单随机抽样是最常用、最基本的抽样方法之一。

它的原理是，从总体中按照相同的概率随机选取个体作为样本。

这样可以确保每个个体有被选取为样本的机会，并且降低了主观偏差的可能性。

简单随机抽样适用于总体分布均匀、没有特殊结构的情况。

2. 系统抽样系统抽样是一种按照固定的规律从总体中选取样本的方法。

例如，我们可以按照一定的间隔，选择每隔k个个体作为样本。

系统抽样相对于简单随机抽样来说，更加灵活和高效，尤其适用于总体有一定规律分布的情况。

3. 分层抽样分层抽样是将总体划分为若干个层次，然后从每个层次中分别进行抽样。

这种方法能够更好地反映总体的结构特征，提高样本的代表性和准确性。

分层抽样适用于总体具有明显的不同群体或特征的情况。

4. 整群抽样整群抽样是将总体划分为若干个相互独立的群体，然后从少数几个群体中进行全面调查，即对整个群体进行抽样。

这种方法的好处是可以减少抽样误差，同时提高抽样效率。

整群抽样适用于总体结构复杂、各群体差异较大的情况。

三、抽样误差控制在进行调查统计时，抽样误差是不可避免的。

为了尽量控制抽样误差，我们可以采取以下措施：1. 增加样本容量通过增加样本容量，可以减小抽样误差。

一般情况下，样本容量越大，抽样误差越小，结果越具有代表性。

2. 使用合适的抽样方法根据具体情况选择合适的抽样方法非常重要。

抽样调查的一般理论抽样调查是一种统计学上的调查方法，它的基本思想是从总体中抽取一部分样本进行调查，通过对样本数据的分析来推断总体的情况。

抽样调查的一般理论主要包括以下几个方面：1. 抽样的基本概念：抽样是从总体中随机选取一部分单位作为样本进行观察和研究的过程。

总体是指研究对象的全部单位，而样本则是从总体中抽取出来的一部分单位。

抽样调查的目的就是通过样本数据来推断总体的情况。

2. 抽样的原则和方法：抽样的原则主要包括随机性、代表性和广泛性。

随机性是指每个单位被抽取的概率相等，以保证样本的代表性；代表性是指样本能够反映总体的特征和规律，以便通过样本推断总体；广泛性则是指样本应该覆盖总体中的各个部分和层次，以避免出现偏差。

抽样的方法则包括简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样等。

3. 抽样的误差和样本容量：抽样误差是指由于抽样引起的样本指标与总体指标之间的偏差。

抽样误差是不可避免的，但可以通过增加样本容量和采用更科学的抽样方法来减小误差。

样本容量则是指样本中所包含的单位数，它的大小直接影响到抽样误差的大小和推断的准确性。

4. 抽样推断的原理和方法：抽样推断是通过样本数据来推断总体数据的原理和方法。

其基本原理是概率论中的大数定律和中心极限定理。

抽样推断的方法包括点估计和区间估计。

点估计是通过样本数据直接计算出一个具体的数值作为总体的估计值；区间估计则是通过样本数据计算出一个置信区间，以表示总体参数的可能取值范围。

总之，抽样调查的一般理论是统计学中的重要内容，它为抽样调查提供了科学的依据和指导。

在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的抽样方法和样本容量，并对抽样误差进行控制和评估，以保证推断的准确性和可靠性。

抽样调查理论与方法引言抽样调查是社会科学研究中常用的一种数据收集方法。

其目的是通过从总体中选择一部分样本进行调查和研究，以推断总体的特征和关系。

抽样调查理论与方法对于数据收集的效率和准确性具有重要意义。

本文将介绍抽样调查的理论基础、常用的抽样方法以及其在实际应用中的一些注意事项。

理论基础总体与样本在抽样调查中，总体是指研究对象的全体，而样本是从总体中选取的一部分个体。

总体和样本的关系决定了抽样调查的推断性质。

为了保证样本的代表性，需要根据总体的特征和关系进行合理的抽样方法选择。

抽样误差抽样调查中存在着抽样误差，即样本估计结果和总体真值的偏离程度。

抽样误差的大小与抽样方法、样本容量等因素密切相关。

减小抽样误差需要选择合适的抽样方法和样本容量，并进行适当的抽样设计和统计处理。

常用的抽样方法简单随机抽样简单随机抽样是最基本的抽样方法之一。

其原理是从总体中随机选择n个个体作为样本，每个个体被选中的概率相等且相互独立。

简单随机抽样通常适用于总体单位数量较少且分布均匀的情况。

分层抽样分层抽样是将总体分为若干层次，然后从每个层次中抽取样本。

这种抽样方法能够保证不同层次的个体被充分代表，从而提高样本的代表性。

分层抽样常用于总体分布不均匀或包含多个子群体的情况。

整群抽样整群抽样是将总体划分为若干群体，然后随机选择若干群作为样本。

整群抽样的优势在于减少抽样过程中的操作步骤，节省时间和成本。

整群抽样常用于群体内相似性较高，但群体间差异较大的情况。

系统抽样系统抽样是按照一定的规则从总体中选择样本。

例如，从总体中随机选定一个起始点，然后按照一定的间隔选取个体作为样本。

系统抽样适用于总体具有周期性结构的情况，可以有效地减少随机性对于样本选择的影响。

注意事项样本容量的确定样本容量的确定需要考虑到总体的大小、可接受的抽样误差、抽样方法的效率等因素。

通常使用公式或抽样效果评估来确定样本容量。

样本容量过小可能导致抽样误差较大，样本容量过大则可能造成浪费资源。