“传播研究方法”第八讲.ppt

以职位分层，某综合医院的100个样本 职位 管理者 医师 实习医生 护士 护工 医疗技师 看护人 职员 维修人员 清洁工 总计 总体 N 15 25 25 100 100 75 50 75 30 25 520 % 2.88 4.81 4.81 19.23 19.23 14.42 9.62 14.42 5.77 4.81 100.00 简单随机抽样 n 1 2 6 22 21 9 8 5 3 3 100 分层抽样 n 3 5 5 19 19 14 10 14 6 5 100 相对于总体的误差 -2 -3 +1 +3 +2 +5 -2 -9 -3 -2 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 好处：当我们所感兴趣的某类群体在总体中所占比例过小，简单随机样本很可能遗漏该类群体成员时，分层可以解决此问题。 研究者要从 20,000名大学生中抽出200个样本 从注册处得知，20,000名学生中，2%的学生（400人）是离婚女性，且有一个不到5岁的孩子。 在一个有代表性的样本中，此群体应为4人，但简单随机抽样容易遗漏。 而分层抽样中，可以直接从这400人种选4人进入样本。 抽样设计的类型——3. 分层抽样（Stratified random sampling） Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 分层变量的选择方法： 依赖于现有的变量：性别、班级、院系、地域、选区… 考虑与想要精确描述的变量相关的变量：性别、教育（不易获知）、城市、地理位置（南城、北城、西城、东城—社会阶层相关）区域等 抽样设计的类型——3. 分层抽样（Stratified random sampling） Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 处理包含总体所有要素的名册，两种分层方法 将所有要素按照所使用的分层变量加以分类，成为不同的小团体；再按相对比例从各个小团体中抽出（随机方法或系统抽样法）适当数量的样本。 例如：二年级学生中GPA为3.5以上的学生占所有学生的1%，而我们要获取1000个学生样本；那么，可以在GPA3.5以上的大二学生中抽出10个作为样本的一部分。 先将学生进行分类；将所有不同类别的学生放到一个连续性的列表中；然后再对整个列表进行一个随机起始的系统抽样。 例如，将学生名册从GPA4的大一男生开始，然后以GPA不超过1的大四女生为结束。 抽样设计的类型——3. 分层抽样（Stratified random sampling） Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 随机起始的分层系统抽样 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 系统抽样中隐含的分层： 当名册顺序具有隐含分层的状态下，系统抽样方法会比简单随机抽样方法更加准确。 有时一个排过序的名册可能比一个杂乱无章的名册提供更多、更有用的信息。 例：对夏威夷大学学生进行研究：按年级分层后，又把所有的学生按学号进行排列。但是他们的学号也是他们的社会安全号码（social security number），而SSN前三位代表州名，这就粗略地提供了地区性分层。 抽样设计的类型——3. 分层抽样（Stratified random sampling） Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 当1）不可能或不方便编制一个完整的名单形成目标总体；2）简单随机抽样成本过高时，可以使用整群抽样方法。 例：对全国摩托车的抽样 整群抽样设计：先对群集进行抽样，