概率抽样的具体方法(概率抽样包括哪几种抽样方法)
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概率抽样包括哪几种抽样方法
概率抽样的几种抽样方法有:简单随机抽样、不放回简单随机抽样、分层抽样、系统抽样、整群抽样。
简单随机抽样:有放回简单随机抽样从总体中随机抽出一个样本单位,记录观测结果后,将其放回到总体中去,再抽取第二个,如此类推,一直到抽满n个单位为止。单位有被重复抽中的可能,容易造成信息重叠而影响估计的效率,较少采用。
不放回简单随机抽样:从包含N个单元的总体中逐个随机抽取单元并无放回,每次都在所有尚未被抽入样本的单元中等概率的抽取下一个单元,直到抽取n个单元为止。每个单位最多只能被抽中一次,不会由于样本单位被重复抽中而提供重叠信息,比放回抽样有更低的抽样误差。
分层抽样:先按照某种规则把总体分为不同的层,然后在不同的层内独立、随机的抽取样本,这样所得到的样本称为分层样本。如果每层中的抽样都是简单随机抽样,则称为分层随机抽样。
系统抽样:系统抽样指先将总体中的所有单元按一定顺序排列,在规定范围内随机抽取一个初始单元,然后按事先规定的规则抽取其他样本单元。最简单的系统抽样是等距抽样。
整群抽样:整群抽样是将总体中所有的基本单位按照一定规则划分为互不重叠的群,抽样时直接抽取群,对抽中的群调查其全部的基本单位,对没有抽中的群则不进行调查。
概率抽样介绍
概率抽样是指在调查总体样本中的每个单位都具有同等可能性被抽中的机会。又称随机抽样,概率抽样以概率理论和随机原则为依据来抽取样本的抽样,是使总体中的每一个单位都有一个事先已知的非零概率被抽中的抽样。
总体单位被抽中的概率可以通过样本设计来规定,通过某种随机化操作来实现,虽然随机样本一般不会与总体完全一致。
调查研究中常见的概率抽样方法有哪些
(1)简单随机抽样:从总体N个单位中随机地抽取n个单位作为样本,使得每一个总体单位都有相同的机会(概率)被抽中,这样的抽样方式称为简单随机抽样。(2)分层抽样:在抽样之前先将总体的单位按某种特征或某种规则划分为不同的层,然后从不同的层中抽取一定数量的单位组成一个样本,这样的抽样方式称为分层抽样。(3)系统抽样:在抽样中先将总体各单位按某种顺序排列,并按某种规则确定一个随机起点,每隔一定的间隔抽取一个单位,直至抽取n个单位形成一个样本。(4)整群抽样:调查时先将总体划分成若干群,然后再以群作为调查单位从中抽取部分群,进而对抽中的各个群中所包含的所有个体单位进行调查或观察。(5)多阶段抽样:先抽取群,但并不是调查群内的所有单位,而是再进行一步抽样,从选中的群中抽取出若干个单位进行调查。群是初级抽样单位,第二阶段抽取的是最终抽样单位。将该方法推广,使抽样的段数增多,就称为多阶段抽样。
概率抽样有哪些主要的抽样方式
简单随机抽样:若总体中每个个体被抽到的机会是均等的(即抽样的随机性),且在抽样取走一个个体之后总体内成分不变(即抽样的独立性),这种抽样方式称为简单随机抽样。
简单随机抽样一般用下述三种方法:
(1)抽签法:把总体中的每一个个体都编上号码,并做成签,充分混合后从中随机抽取一部分,这部分所对应的个体就组成一个样本。
(2)查表法:查随机数表,确定从总体中所抽取个体的号码,则号码所对应的个体就进入样本。随机数表可随意从任何一区、任何一个数目开始,依次向各个方向顺序进行。
(3)计算机造数法:用电子计算机编造随机数程序,把随机数作为总体中抽出个体进入样本的号码。
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。
以上内容参考:百度百科-概率抽样
抽样方法有哪几种 抽样方法的介绍
1、抽样方法主要有四类:随机抽样、分层抽样、整体抽样、系统抽样; 2、分层抽样定义:分层抽样就是将总体单位按其属性特征分成若干类型或层,然后在类型或层中随机抽取样本单位。特点是:由于通过划类分层,增大了各类型中单位间的共同性,容易抽出具有代表性的调查样本。该方法适用于总体情况复杂,各单位之间差异较大,单位较多的情况。 3、随机抽样定义:随机抽样要求严格遵循概率原则,每个抽样单元被抽中的概率相同,并且可以重现。随机抽样常常用于总体个数较少时,它的主要特征是从总体中逐个抽取。 随机抽样可以分为单纯随机抽样、系统抽样、分层抽样以及整群抽样。 4、整群抽样定义:整群抽样又称聚类抽样,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。 5、系统抽样定义:系统抽样亦称为机械抽样、等距抽样。当总体中的个体数较多时,采用简单随机抽样显得较为费事。这时,可将总体分成均衡的几个部分,然后按照预先定出的规则,从每一部分抽取一个个体,得到所需要的样本,这种抽样叫做系统抽样。
概率抽样的方法有哪几种
1、方便抽样(Convenience sampling)
样本限于总体中易于抽到的一部分。最常见的方便抽样是偶遇抽样,即研究者将在某一时间和环境中所遇到的每一总体单位均作为样本成员。“街头拦人法”就是一种偶遇抽样。
某些调查对被调查者来说是不愉快的、麻烦的,这时为方便起见就采用以自愿被调查者为调查样本的方法。方便抽样是非随机抽样中最简单的方法,省时省钱,但样本代表性因受偶然因素的影响太大而得不到保证。
2、判断抽样(Judgment sampling)
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。
3、配额抽样(Quota sampling)
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。
4、滚雪球抽样(Snowball sampling)
以若干个具有所需特征的人为最初的调查对象,然后依靠他们提供认识的合格的调查对象,再由这些人提供第三批调查对象,……依次类推,样本如同滚雪球般由小变大。
滚雪球抽样多用于总体单位的信息不足或观察性研究的情况。这种抽样中有些分子最后仍无法找到,有些分子被提供者漏而不提,两者都可能造成误差。
非概率抽样(Non-probability sampling)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。
扩展资料
简单易行、成本低、省时间,在统计上也比概率抽样简单。但由于无法排除抽样者的主观性,无法控制和客观地测量样本代表性,因此样本不具有推论总体的性质。
非概率抽样多用于探索性研究和预备性研究,以及总体边界不清难于实施概率抽样的研究。在实际应用中,非概率抽样往往与概率抽样结合使用。
抽样的基本方法
抽样的基本方法
抽样的基本方法,一般地,设一个总体含有N个个体,我们会从中抽取,概率都是不一样的,这就是抽样方法,但是抽样的基本方法都有哪些的,我和大家一起来看看抽样的基本方法的相关资料。
抽样的基本方法1
1、单纯随机抽样
单纯随机抽样是在总体中以完全随机的方法抽取一部分观察单位组成样本(即每个观察单位有同等的概率被选入样本)。常用的办法是先对总体中全部观察单位编号,然后用抽签、随机数字表或计算机产生随机数字等方法从中抽取一部分观察单位组成样本医`学教育网搜集整理。
其优点是简单直观,均数(或率)及其标准误的计算简便;缺点是当总体较大时,难以对总体中的个体一一进行编号,且抽到的样本分散,不易组织调查。
2、系统抽样
系统抽样又称等距抽样或机械抽样,即先将总体中的全部个体按与研究现象无关的特征排序编号;然后根据样本含量大小,规定抽样间隔k;随机选定第i(i<k)号个体开始,每隔一个k,抽取一个个体,组成样本。
系统抽样的优点是:易于理解,简便易行;容易得到一个在总体中分布均匀的样本,其抽样误差小于单纯随机抽样。缺点是:抽到的样本较分散,不易组织调查;当总体中观察单位按顺序有周期趋势或单调增加(减小)趋势时,容易产生偏倚。
3、整群抽样
整群抽样是先将总体划分为K个“群”,每个群包含若干个观察单位,再随机抽取k个群(k<K),由抽中的各群的全部观察单位组成样本。
整群抽样的优点是便于组织调查,节省经费,容易控制调查质量;缺点是当样本含量一定时,抽样误差大于单纯随机抽样医`学教育网搜集整理。
4、分层抽样
分层抽样是先将总体中全部个体按对主要研究指标影响较大的某种特征分成若干“层”,再从每一层内随机抽取一定数量的观察单位组成样本。
分层随机抽样的优点是样本具有较好的代表性,抽样误差较小,分层后可根据具体情况对不同的层采用不同的抽样方法。
四种抽样方法的抽样误差大小一般是:整群抽样≥单纯随机抽样≥系统抽样≥分层抽样。
在实际调查研究中,常常将两种或几种抽样方法结合使用,进行多阶段抽样。
抽样的基本方法2
随机抽样
随机抽样要求严格遵循概率原则,每个抽样单元被抽中的概率相同,并且可以重现。随机抽样常常用于总体个数较少时,它的主要特征是从总体中逐个抽取。 随机抽样可以分为单纯随机抽样、系统抽样、分层抽样以及整群抽样。
主要方法
(1)抽签法。一般地,抽签法就是把总体中的N个个体编号,把号码写在号签上,将号签放在一个容器中,搅拌均匀后,每次从中抽取一个号签,连续抽取n次,就得到一个容量为n的样本。抽签法简单易行,适用于总体中的个数不多时。当总体中的个体数较多时,将总体“搅拌均匀”就比较困难,用抽签法产生的样本代表性差的可能性很大。
(2)随机数法。随机抽样中,另一个经常被采用的方法是随机数法,即利用随机数表、随机数骰子或计算机产生的随机数进行抽样。
特点
(1)优点:操作简便易行;
(2)缺点:总体过大不易实行。
分层抽样
定义
分层抽样是指在抽样时,将总体分成互不相交 的层,然后按照一定的比例,从各层独立地抽取一定数量的个体,将各层取出的个体合在一起作为样本的方法。层内变异越小越好,层间变异越大越好。
群体所抽取的个体数方法
分层以后,在每一层进行简单随机抽样,不同群体所抽取的个体个数,一般有三种方法:
(1)等数分配法,即对每一层都分配同样的个体数;
(2)等比分配法,即让每一层抽得的个体数与该类总体的个体数之比都相同;
(3)最优分配法,即各层抽得的样本数与所抽得的`总样本数之比等于该层方差与各类方差之和的比。
优点
(1)减小抽样误差,分层后增加了层内的同质性,因而可使观察值的变异度减小,各层的抽样误差减小。在样本含量相同的情况下.分层抽样总的标准误一般均小于单纯随机抽样、系统抽样和整群抽样的标准误。
(2)抽样方法灵活,可以根据各层的具体情况对不同的层采用不同的抽样方法。如调查某地居民某病患病率,分为城、乡两层。城镇人口集中.可考虑系统抽样方法;农村人口分散,可采用整群抽样方法。
(3)可对不同层独立进行分析。分层抽样的缺点是若分层变量选择不当,层内变异较大,层间均数相近,分层抽样就失去了意义。
整群抽样
定义
整群抽样又称聚类抽样,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。
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。
实施步骤
先将总体分为i个群,然后从i个群钟随即抽取若干个群,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:
(1)确定分群的标注
(2)总体(N)分成若干个互不重叠的部分,每个部分为一群。
(3)据各样本量,确定应该抽取的群数。
(4)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。
与分层抽样的区别
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。
(1)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;
(2)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。
系统抽样
定义
系统抽样亦称为机械抽样、等距抽样。 当总体中的个体数较多时,采用简单随机抽样显得较为费事。这时,可将总体分成均衡的几个部分,然后按照预先定出的规则,从每一部分抽取一个个体,得到所需要的样本,这种抽样叫做系统抽样。
概率抽样最基本的组织方式有哪四种
概率抽样方法 (Probability Sampling)
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)
分群随机抽样
等方法。概率抽样又称几率抽样、可能率抽样,在实践中受到人们的普遍重视和广泛应用。概率抽样是以概率论与数理统计为基础,首先按照随机的原则选取调查样本,使调查母体中每一个子体均有被选中的可能性,即具有同等被选为样本的可能率,机遇均等。定量市场调查中的概率抽样是指在调查总体样本中的每个单位都具有同等可能性被抽中的机会。
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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