第十章 抽样设计.ppt

第十章 抽样设计 本章要点： 了解抽样调查的优势和劣势 掌握抽样设计的程序 熟悉实践中常见的各种抽样框架 一、抽样调查与抽样设计 是样本还是普查？ 总体指的是享有一些共同特征，并构成某一营销研究问题目的全域的所有个体的集合。 普查涉及统计一个总体中的全部个体，然后直接计算总体参数； 样本是被选出来研究的总体的子集，样本特征也叫统计量，可用来对总体参数进行推断。 样本与普查的比较 步骤1：定义目标总体 目标总体指的是拥有研究人员所要寻找的信息的个体或物体的集合，推论就是由这些信息得出的。 定义目标总体的四个因素是： 总体中个体的类型，是个人、家庭还是企业单位或其他什么类型； 个体的特征，包括人口统计特征、行为甚至心理特征等； 个体的地理位置，即区域范围； 调查的标准时点或时期。 简单的例子： 2003年12月31日前，所有居住在中国境内，且年龄在15岁以上的个人。 例：中国城镇居民收入及消费调查 目标总体：中国1996年12月31日的非农业城镇户口。 调查总体： 1996年12月31日户籍在城市或在县政府所在的城镇家庭户中非农业常住人口，包括单身家庭，但是不包括等级在集体户的单身人员，也不包括流动人口及在非县政府所在镇居住的个人或家庭。 将这些人员排除在外的理由是：所调查问题并不适合于调查那些住在集体户中的人员；流动人口由于没有常住家庭登记证明，因而很难识别；调查非县政府所在镇的非农业人口或家庭（它们的数目相对少）费用很高。 步骤2：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只是说明组成。 例如，电话本、一个城市的姓名地址录、一张地图、会员名单、学生的学号等。 步骤3：选择抽样方法 在选择抽样方法时，需要决定用放回抽样还是不放回抽样，用概率抽样还是非概率抽样。 步骤4：确定样本量 样本量指的是包含在样本中的个体的数目。 确定样本量需要考虑一系列的定性和定量因素。定量的因素在概率抽样中讲述，定性的因素包括：决策的重要性、研究的性质、变量的数目、分析的性质、类似研究中所使用的样本量、发生率、完成率以及资源约束。 表 营销研究中使用的样本量 步骤5：执行抽样过程 1、抽样方法的分类 按照是否严格遵循概率法则，抽样方法可以分为概率抽样和非概率抽样。如果每个个体入样机会相同，就称为等概率抽样；如果每个单位入样机会不同，则称为不等概率抽样。 非概率抽样是相对于概率抽样而言的，是指样本的抽取并不遵循抽样原则，而是根据主观判断或便捷的原则抽取，研究人员可以有意识的决定将哪些个体包括进样本中，哪些个体不包括在样本中。 2、非概率抽样技术 便利抽样 判断抽样:分为多数型与特异型两种 配额抽样：是指首先将总体单位按照一定的属性或者特征分为若干类，然后在每类中按照方便抽样或者判断抽样的方法选取样本单位 滚雪球抽样：最初的应答者是通过概率方法进行选择，另外的应答者则是通过最初应答者所提供的信息而获得的。 3、概率抽样技术 （一）简单随机抽样 1、抽签法 2、随机数表法 优点：方法简单、易于理解，计算误差及总体指标比较方便。 缺点：总体范围大时，编号工作量大；总体方差大时，样本需要量大。实际中运用少。 适用范围：（１）母体小，母体名册令人满意且为母体信息唯一来源。 （２）单位访问成本不受样本单位所在地远近之影向。 （二）等距抽样，又称系统抽样或机械抽样。（J=N/n） ①中点法：在抽样区间内选择中点作为第一个样本，然后按区间去抽取样本。其代表性高，但理论上不符和随机抽样的原则，若对同一总体的同一问题进行多次调查，可能不利。 ②对称抽样：即在抽样区间内选取多个随机起点分别按每个起点等距抽样。（J=N/n*h，h为随机起点的个数） 例：某市有120家大型商场，欲从中抽出12家调查其销售额，按营业面积大小排序。J=120/12=10 如选2个随机起点样本为2、18，则样本为 2、22、42、62、82、102；18、38、58、78、98、118 样本代表性强，避免了不符合随机抽样理论的缺点。在实践中广泛的应用。 优点：方便；代表性强；给人较直观的理解 缺点：随机排序时，需要总体较详细的信息选择排序时，经济现象如有周期性变化趋势，而区间又和周期重合时，误差较大。 适用条件：①总体的顺序基本是随机的 ② 与分层抽样与分群抽样结合使用。 （三）分层抽样 分层随机抽样又称分类随机抽样，是指将调查总体中的所有单位按照一定的属性或特征分成不相重叠的若干层次（或类别），然后在每一个层次（或类别）中进行简单随机抽样或等距抽样。 分层原则： ①选择好分层的依据与标准 ②分层应使层内差异缩小，层间差异大 ③分层不宜太多，一般不超过六层． （四）整群抽样 是以随机选出一群，一群为单位，不是个别单位。群集