社会调查方法——抽样讲述.ppt

第 四章 抽 样 案例——2004年美国大选主要民调样本数 抽样与我们的生活 生活中充满了抽样 冬泳之前，用脚尖试探一下水温； 做菜时，用勺子舀起一些试试味道浓了还是淡了； 在书店挑选一本营销调研的书籍，随手拿起一本，翻看其中几页以决定是否购买； 体检时抽一试管的血看看身体血液情况； …… 为什么需要抽样？ 一些实验本质上是破坏性的 物理上不具备考察总体所有项目的可能性 对总体每一项目逐一考察费用过高 对总体每一项目逐一考察相当耗时 样本结论充分性 抽样方法论 抽样过程就是使用少量项目或者总体的一部分得出关于整个总体的结论 样本(sample)是一个更大的总体的子集或一部分 抽样的目的在于帮助我们对总体的一些未知特征进行估计 几种抽样方法的比较 假设我们的总体是全国所有城市的集合，我们要抽取一个规模为40个城市的样本。 若按简单随机抽样或系统抽样的方法，则首先需要弄到一份全国城市的名单，然后根据随机数表或通过计算抽样间距直接从抽样框中抽取城市； 若按分层抽样的方法，则可以先按城市规模将总体分为特大城市、大城市、中等城市和小城市四类，然后分别从每一类中抽取若干城市，并将这些城市合起来构成样本； 如果采用整群抽样的方法，则可以以省(自治区，直辖市)为抽样单位，从全国31个省（自治区、直辖市)中随机抽取三至五个省(自治区、直辖市)，再以所抽中的这些省(自治区、直辖市)中所包含的全部城市的集合作为样本。 6、PPS抽样 当元素的大小不同，或者元素在总体中的地位不同时，我们需要采用不等概率抽样的方法。比如，从全市几百家企业中抽取20家企业进行调查时，一个有着数万职工的大型企业与一个只有一二百人的小企业所占的地位，显然是很不一样的。如果此时仍然采用等概率抽样的方法，则样本的代表性和精度都会比较差。而如果采用不等概率抽样的方法，使大的企业入选样本的概率大一些，小企业入选样本的概率小一些，这样就可以大大提高估计的精度。 社会研究中最重要、也最常用的一种不等概率抽样叫做“概率与元素的规模大小成比例的抽样”（sampling with probability proportionate to size ），简称PPS抽样。 假设要从全市100家企业，总共20万名职工中，抽取1000名职工进行调查。已知最大的企业多达16000名职工，而最小的企业则只有200名职工。 如果我们采取多段抽样的方法，先从100家企业中随机抽取若干家企业，比如说抽取20家；然后再从这20家企业中分别抽取50名职工(50×20=1000)构成样本。 第一阶段：入选概率是相同的，即都为20÷100=20% 第二阶段：规模大的企业中每个职工被抽中的概率则为20%×（50÷16000）=0.0625%；规模小的企业中每个职工被抽中的概率为20%×（50÷200）=5% 采用PPS的方法：先将各个元素(即企业)排列起来,然后写出它们的规模、计算它们的规模在总体规模中所占的比例；将它们的比例累计起来，并根据比例的累计数依次写出每一元素所对应的选择号码范围，然后采用随机数表的方法或系统抽样的方法选择号码，号码所对应的元素入选第一阶段样本，最后再从所选样本中进行第二阶段抽样(即从每个被抽中的元素中抽取50名职工)。 由于规模大的企业其所对应的选择号码范围也大，而选样号码范围大时，被抽中的概率也大(有些特别大的企业还可能抽到不止一个号码，比如企业3就抽到两个号码。那么在第二阶段抽样中，就要从企业3中抽取50×2=100名职工)。由于规模大的企业在第一阶段抽样时被抽中的概率大于规模小的企业，这样就补偿了第二阶段抽样时规模大的企业中每个职工被抽中的概率小的情况，使得无论规模大还是规模小的企业中，每个职工总的被抽中的概率都是相等的。所以，这种方法最终抽出的样本对总体的代表性也大。 7、户内抽样 户内抽样的概念 ——以家庭为单位时，从入选家庭中抽取一个成年人构成访谈对象的抽样方法。 方法之一：科什选择法（kish） 方法之二：生日法 科什选择法具体做法： 1、调查表编号 Kish 选择表 3.给抽中家庭每个成年人进行编号并排序。方法是男性在前、年级大的在前。 4.根据调查表上的编号找出编号相同的那种“选择表”查出中选个体的序号，进行调查。 生日法具体做法： 1、随机确定一年中的某一天为标准日前 2、了解所抽中的户中18岁以上的人口数，以及每人的生日 3、计算每人的生日距离标准日期的天数 4、从中选出生日距离标准日期最近或最远的人作为调查对象 样本容量的确定 经验确定的样本规模 一般说来社会调查的样本数都在50-5000之间，例如美国的民意测验，即使调查总体近一亿人，它的样本数也很少超过300