抽样设计与样本量的确定

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抽样设计和样本量的确定

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本章主要内容抽 样 设 计 过 程 一、定义总体 二、确定抽样框架 三、选择抽样技术 四、确定样本容量 五、执行抽样过程

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一、定义总体

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定义目标总体 目标总体:是指拥有研究人员所要寻找的信息的个 体或物体的集合。 目标总体必须被精确的定义，不精确的定义总体将会导 致研究无效，甚至误解； 目标总体应该根据个体、抽样单位、范围和时间来定义； 个体是这样一个物体，关于它的信息或者来自它的信息是我们 想要的； 抽样单位是指在抽样过程中的某一阶段可供选择的个体，或者 包括这个个体的单位； 范围指的是地理边界； 时间因素是指的调研的时间周期。

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统计推断过程

总体参数估计总体

样本统计量 (X)

样本

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二、确定抽样框架

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确定抽样框架 抽样框架指的是目标总体中的个体的表示法，它 由一份或一组用于识别目标总体的指示说明组成 电话本、公司名的协会目录、邮寄名单、姓名地址录或 者地图 可能造成抽样框架误差。 有三种办法处理抽样框架误差： 根据抽样框架重新定义总体； 通过数据收集阶段的筛选被访者来考虑抽样框架误差； 通过加权的方案来调整所收集的数据，弥补抽样框架误差。

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三、选择一种抽样技术

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抽样技术的分类 抽样技术可以被宽泛地分为非概率抽样和概率抽 样 非概率抽样依赖于研究人员的个人判断而非随机选择样 本个体； 可以对总体的特征很好的估计； 无法对样本结果的精确度作出客观的评价。

概率抽样随机选择样本单位，选择每个样本的概率相等 每个样本不一定有相同的选择概率，但可以指定选择任一给定 大小的特定样本的概率； 可以确定样本估计值的精确度； 可以根据个体抽样对整群抽样、相等单位概率对不等概率、非 分层抽样对分层抽样、随机选择对系统选择、单阶段技术对多 阶段技术，这5个方面所有的可能组和分成32种不同的抽样技 术。

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抽样技术的分类抽样技术

非概率抽样

概率抽样

便利抽样

判断抽样

配额抽样

滚雪球抽样

简单随机抽样

系统抽样

分层抽样

整群抽样

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便利抽样 以研究者或访问者方便来选择被访者，通常被访 者由于碰巧在恰当的时间正处在恰当的地点而被 选中 使用学生以及社会组织成员； 商场拦截购物者； 使用费用帐目清单确定的百货商店； “街上的行人”访谈。

便利抽样在所有抽样技术中成本最低、耗时最少， 抽样单位易于接近； 不能代表总体。

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判断抽样 判断抽样是便利抽样的一种形式，根据研究人员

的判断选出总体中的个体 进行判断的研究人员或专家选出要被包括进样本的个体 是主观的判断，其价值完全取决于研究人员的判断、专 业知识以及创造力

缺点是不支持特定总体的直接推断 优点是成本低、便利且快速

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配额抽样 配额抽样可以被看成两阶段有约束的判断抽样 第一阶段，由确定总体中的个体的控制类别或者配额组 成，配额确保了样本的组成与总体的组成在特定特征方 面相同； 第二阶段，样本个体在便利或者判断的基础上被选择出 来

缺点是缺乏对总体的代表性，无法计算抽样误差 优点是低成本，并且为每个配额选择个体对访谈 人员而言较为容易

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滚雪球抽样 通常是先选出一组最初的调查对象，通常是随机 选出的，在访谈之后，要求这些被访者推荐一些 属于目标总体的其他人，根据这些推选出后面的 被访者。 与随机的方式相比，被推举的人将具备与推荐人更为翔 实的人口及心理特征。 主要目的是估计总体中非常稀少的某些特征。 缺点是这种方式非常耗时。

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简单随机抽样 在简单随机抽样中，总体中每一个个体都有一个 已知且相等的抽中概率 首先确定一个抽样框架，其中的每一个个体被分配了一 个唯一的号码 然后产生出随机的数字来确定那些个体被包括进样本中 盲选 Blind Draw 随机数表 the table of random number

优点是易于理解，样本结果可以推断总体，大多 数统计推论方法都假定数据是由简单随机抽样法 法获得的 局限性：抽样框难以构建；数据收集时间和成本 高；比其他概率抽样精确度低，标准差较大。

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系统抽样 在系统抽样中，通过选择一个随机的起点，然后 从抽样框架中连续地每隔i个个体选出一个个体， 从而选出样本。 这种方法成本较低，因为只需要做一次随机抽样 可以在不了解抽样框的组成的情况下进行