大学生科研竞赛指导(S5).ppt

研究的准备阶段 ——研究设计的制定 （研究方法） 2008-05-14 如何选择研究方法 一、定性研究方法（访谈、观察） 二、定量研究方法（问卷调查） 二、定量研究方法 定量研究的抽样设计—概率抽样 定量研究的资料收集方法—问卷调查法 定量研究的抽样设计 关于抽样 概率抽样的具体方法 样本量的确定 关于抽样 什么是抽样？（sampling） —根据研究需要对有关的人、时间、地点、事件、行为、意义等进行选择的行为。一般而言，抽样分为两大类：概率抽样和非概率抽样。 抽样的历史起源：民意测验 关于抽样—统计推断过程 抽样技术分类 概率抽样 (probability sampling） 在被限定的研究对象中每一个单位都具有同样大的被抽中概率。 一般来说大样本调查都要运用概率抽样，以从样本特征推断总体特征。 概率抽样的核心是随机抽样，前提是要了解总体的构成，对总体进行有用的描述，从该总体中抽样出来的样本必须包含总体的各种差异特征。 任何概率抽样都无法完美地代表总体。 概率抽样的具体方法 简单随机抽样（simple random sampling） —总体中每一个个体都有一个已知且相等的抽中概率；首先确定一个抽样框架，其中的每一个个体被分配了一个唯一的号码，然后产生出随机的数字来确定哪些个体被包括进样本中。 —优点：易于理解，样本结果可以推断总体，大多数统计推论方法都假定数据是由简单随机抽样法法获得的 —局限性：抽样框难以构建；数据收集时间和成本高；可操作性较差，并不常用。 简单随机抽样—利用随机数抽取样本 概率抽样的具体方法 等距抽样（系统抽样）（systematic sampling） —系统化地选择抽样框中每第K个要素组成 样本。 —样本量 N=样本总体/K （K是抽样间距，1/K是抽样比率） 例如，在10000个大学生中，抽1000个样本，则要选择每第10个要素作为样本。 ∑{a;a+k;a+2k;a+3k;……;a+(n-1)k}= n 概率抽样的具体方法 分层抽样（stratified sampling） —适用于“群体间差异大，群体内差异小”的情况。 —先将总体按照与研究内容密切有关的主要因素分类或分层，然后在各层中按随机原则抽选一定的要素构成样本。 —分层抽样可以和其他的抽样（等距抽样、整群抽样）结合使用；分层抽样一般3-6层。 概率抽样的具体方法 整群抽样(cluster sampling) —适用于“群体间差异小，群体内差异大”的情况。 —只要该群体被抽中，则该群体中所有成员都进入随后的子样本。 例如，当以“户”为调查单位时，入样的每一户家庭的每个成员都属调查对象，除了“户”之外，还可有更大的群体单位，如：整条街道、整个村、整个工厂等。 样本量的确定 目标变量是平均数类型的 （如：平均收入、支出水平） 其中： n：代表所需要的样本量 Z：置信水平的Z统计量，如95%置信水平的Z统计量为1.96，99%的Z为2.68 S：总体中目标变量的标准差（通过预调查或已有研究得出） e ：期望的精度，或可接受的调查误差 样本量的确定 目标变量是百分比类型的 （如：同意某项方案的人数比例、大学生用于电脑学习的时间比例） 其中： n：代表所需要的样本量 Z：置信水平的Z统计量，如95%置信水平的Z统计量为1.96，99%的Z为2.68 p：总体中目标变量的期望值（以百分比表示） q： p+q=1 e ：期望的精度，或可接受调查误差 样本量的确定（举例） 例1：要了解某城市居民的收入水平，假定知道该市居民收入的标准差为1500（预调查或前人研究经验），要求的调查误差不超过100元，则在95%的置信水平下，所需的样本量为： n=15002*1.962/1002=864 （人） ? 例2：要了解某城市居民对现行住房政策的支持程度，假定知道该市居民中，支持现行住房政策的比例的期望值为0.6（预调查或前人研究经验），要求的调查误差不超过0.05，则在95%的置信水平下，所需的样本量为： n=1.962*0.6*0.4/0.052=368（人） 常用抽样—多阶段分层随机抽样 大样本调查中经常使用 举例：全国义务教育阶段家庭教育支出调查 —样本容量的确定 —抽样设计 —抽样实施 样本量的确定 根据预调查中获取的数据中家庭教育支出的标准差是336.5，，要求的调查误差不超过5元