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抽样设计 Sampling Design 1 随机样本的概念 2 抽样设计的原则 目 3 分层随机抽样 4 整群抽样 5 有序抽样 6 样本规模的确定 录 7 有目的抽样 8 取样实例 9 练习 一、随机样本的概念 • 随机样本也称概率样本，总体成员被选 入样本的概率都不为零。在简单随机样 本中，总体各成员被选中的概率相等。 • 随机样本是一个无偏样本。即，由于随 机变化的原因，样本中的个体成员是变 动的。 • 一个随机样本总是代表着它所属的总 体。// 随机选择和随机分布 • 随机选择和随机分布不完全同义，它们 都用于获得样本的代表性和消除可能的 偏差。 • 当个体被随机选择为总体的代表时，就 用到随机选择概念； • 随机分布的概念通常用在实验中，总体 中的成员被随机分配到不同的小组或不 同的处理中，他们可以是、也可以不是 直接从一个较大总体中选择出来参与实 验的。// 随机选择的实例 • 一所大学内的研究机构从容量为6821名 新生的总体中随机抽取了250人组成了一 个随机样本，用来进行一项关于大学生 生活态度的调查。这就是随机选择，250 名样本成员就代表了6821名新生。 • 如果我们把调查结果推论到6821名新生 中去，这是一种完全真实的、有统计依 据的推论。// 随机分布的实例 • 一位心理学者为大学2年级学生开设的心 理学课有90名学生注册。他用3种不同的 材料进行一项学习实验。90名学生全部 参加。每30名学生被随机分配在一个组 接受一种处理。用随机分布的方式分配 到不同处理中去的30名学生不是确定 的。每个学生都有可能被分配到任何一 组中去接受实验。// 随机分布的实例 • 这90个学生代表什么总体？他们不是从 一个较大容量的总体中随机选择出来 的。他们参加实验的理由是他们注册选 修了心理学课程。在这种情况下，心理 学者有时候可能认为这90名学生可以代 表整个大学生总体，有时候可能认为不 能。如果这所大学的2年级学生与其他大 学的2年级学生特别相似，此实验结果就 可以推广到其他大学的2年级学生总体中 去。但推论到整体青年人总体是不恰当 的。这种推论是一种逻辑上的讨论。 简单随机抽样的方法 • 使用随机数字表 53981 02015 32111 97250 05664 • 抽签或抓阄 // 抽样误差与抽样偏差 • 当随机样本被用来代表总体时，样本统 计值与总体参数之间的差叫做抽样误差 (sampling error)，它是一个变动量。 • 例如，从1675名5年级学生中随机抽取 150名作为样本，如果样本的数学考试平 均分是86.3，总体的平均分不一定是 86.3，但大约是86.3。 • 随着样本容量的加大，因随机波动导致 的变动量会减小，抽样误差也减小。 抽样误差与抽样偏差 • 抽样偏差(sampling bias)是由于选择样本的 方式不恰当而造成的错误，它使样本对总 体来说不具代表性。 • 例如，前述的1675名学生是来自5所小学， 如果我们从每个小学选择一个高能力班， 每班30人，这150名学生的数学考试平均分 为98分，这个分数显然不能代表总体，因 为发生了