如何抽样 教育研究方法.ppt

如何确定研究对象 选择研究对象是教育研究设计的重要一环。绝大多数研究课题的对象总体比较大，要将课题规定的所有对象都拿来进行研究往往是难以做到的，也没有必要，这时需要选择研究对象，需要抽样。 抽样（Sampling）就是从一个总体（population）中抽取部分具有代表性的个体作为样本（sample），然后用这一样本的结果去推断总体。 抽样的作用 抽样是以概率论为理论基础。抽样的作用是为了合理地减少研究对象，即可以节约人力、物力、时间，又可使研究力量相对集中，使研究工作深入、细致，从而提高研究的准确性和可靠性。 抽样的基本要求 确定总体范围 首先要明确规定抽样的总体范围。一般来说，研究课题和研究目的决定了总体的范围。如果总体范围不很清楚，在抽样前应对总体下操作性定义，做出明确的规定。否则，会对抽取样本和研究结果的推断造成麻烦。 抽样的随机化 抽样要尽可能做到随机（random）。随机是指总体中的每个个体被选入样本的概率（probability）不为零。也就是说，总体中的每一个个体入选的机会均等。抽签、摇奖就是根据抽样的随机化原理设计的。抽样必须是随机的，这样可避免研究者的主观倾向或人为因素造成的抽样偏差（sampling bias） 样本的代表性 样本应具备总体的性质或特征，样本能在较大程度上代表总体。样本研究的关键在于抽样和推论，抽样是推论的先决条件，样本的代表性会影响研究结论的可靠性和研究结论的推断程度。代表性越高的样本，其研究结果的普遍性就越大；反之，如果样本没有代表性往往会导致研究的失败。 合理的样本容量 样本容量指抽取样本的具体数量。样本数量的多少，是研究设计中必须慎重考虑的一环，也是比较困难的一件事。它既要符合研究目的、内容，满足教育统计的要求，又要考虑抽样的可能性，并使误差减少到最低限度。 样本容量大小取决的因素 研究的类型、范围 统计分析的精确程度 允许误差的大小 总体的同质性 测量工具的可靠程度 研究的成本 分析的类别 调查研究，样本数量最好不要少于100；　　全国性的调查，样本数量控制在1500—2500之间；　　地区性的调查，样本数量控制在500—1000之间；　　相关研究中，样本数量最好不少于50；　　实验研究中，每组样本数量最好不少于30； 对于初学者，不妨先查看有关文献中的同类研究，别人的样本数量是多少，作为参照，再决定自己研究对象的样本数量。 从总体与样本数量的关系表中可以发现，样本数并不是与总体数量的增加而同步增加的。当总体数量不断增加，样本数量的增长逐步减缓，在总体数量与样本数量曲线图上呈一条负加速的增长曲线。 由此可见，当总体大于10000，接近无限总体时，样本数量的增长微乎其微，在曲线图上几乎就是走平。 抽样的基本方法 ? ?抽样的基本方法 概率抽样 简单抽样??等距抽样?分层抽样??整群抽样????? 非概率抽样 目的抽样?? 完全抽样? ? 异质抽样? 同质抽样?? 立意抽样? ?随意抽样 概率抽样（probability sampling ） 研究总体中每个个体被抽取的概率是已知的，抽样方式是随机的。概率抽样常用于定量研究或大规模的正式研究中。 简单抽样 简单抽样总体中的每一个体都有被抽到的同等机会，可通过抽签、随机数字表或摇号机摇号等来实现抽样。 等距抽样 总体中的所有个体按某一顺序排列编号，然后依固定的间隔抽取样本。 等距抽样使样本分配均衡，更具代表性，抽样误差较简单随机抽样小，操作也较简单，实际应用较广。 分层抽样 将总体按某一标准分成若干层次或类别（子总体），然后以各层或各类在总体中所占比重，按比例随机抽取样本。 分层抽样确保每层子总体都被包容在抽样范围内，避免了某一子总体出现“超载”现象或出现意外样本。 整群抽样 从较大的群总体中，以自然群体（学校、班级等）为单位，随机抽取样本。整群抽样与其他抽样方式的区别在于：它抽取样本的单位是群体，不是个体。 采用整群抽样比较方便，也切实可行。这种抽样不会因研究而打乱原有的班级，能兼顾到常规的教学秩序，不会影响师生之间的配合。整群抽样可以节省取样在人力、物力上的费用，最适合于总体范围大，抽样数量多的研究。但是整群抽样所获得的样本分布可能不均匀，群体间可能会存在差异，在一定程度上会影响样本的代表性。 非概率抽样 每个研究对象被抽取的概率是未知的，抽样方式不是随机的，样本通常是按研究目的而选择的。非概率抽样常用于定性研究或小范围的非正式的研究中。 目的抽样 在研究情境不能运用随机抽样时，为达到研究目的而选择样本的抽样方法。目的抽样并非是随意的，样本的选择是以实现确定的目的、准则为依据的。 完全抽样 样本数量和总体