取样调查入门要做什么,何时,为何演示课件.ppt

* 调查若要有用，就必须能够提供准确的信息已完成预定目标，回答感兴趣的问题。它必须有合适规模已具备足够能量。它必须以简洁明了的方式提出合适的问题。它既不能暗示问题的答案，亦不能浪费精力于与主要目标无关的问题。这就意味着调查必须回归到它所依据的人口的真实答案。 * 要回答的问题必须被清晰的表达。当这个完成之后，目标人口也必须清楚地确定。 a-所有对象 b-所有成年对象 c-所有有工作的对象 d-所有一家之长 或者为了妇女研究： a-所有妇女 b-所有育龄妇女 c-所有母亲 d-所有孩子年龄小于5岁的母亲 * 在目标人口确定之后，必须选定取样策略。第一步是确定取样单元。是一个对象，一个家族单元，一个家庭，一个街区，亦或一整座村庄？取样策略取决于我们所掌握的人口列表--也就是所谓的取样框架—的类型。我们所有的是选举列表，学校的学生列表，还是我们自己的住址列表？ 我们是否需要交叉组合或者后继研究？ * 下一要点是选择估计值的精密度，这取决于我们需要观察的取样大小。现在我们必须考虑存在的因素，那些可能影响观察值的所谓的讨厌因素。如果存在这些因素，我们是否需要分层取样？或者，我们只需一个简单的随机取样。 * 例如，欲研究饮食对某疾病的影响，社会经济地位就是一个讨厌的变量，因为饮食取决于社会经济地位。但是，社会经济地位也与许多其他可能与疾病相关的因素有关系，例如拥挤，教育，预防性的卫生保健等。 * 通常我们会选择分层。评估者的误差总会更小。 任何情况下我们必须确切地知道样品中包含取样单位的可能性。 除了第一种情况以外的所有情况，必须计算重量以利于估计值代表整个人口，因为单位有不同的包含内容的可能性。 * 在多步取样中，我们首先选定大单位（如城市、学校），然后在其中抽选中等单位（如街道、班级），第三步，再在其中抽选小单位（如户主、个人）。 正如在分层取样中，照料应该考虑在计算相应的体重中，以代表样品中不同包含内容的可能性。 * 选择误差产生于分层未很好确定，或者某些分层在样品中过度表现。 解释误差产生于不够清晰的问题，或者受试者因问题过于专业或仅仅由于语言原因而不理解。非移民或本地组也可能会不熟悉调查中使用的语言。 回忆误差产生于针对很久以前发生的事件的错误回答。例如，你曾在什么地方接种过百日咳？ 无答复误差：为什么没有回答这个问题？它是否不清晰？还是个人隐私？与采访者之间是否存在负面相互作用？抑或对象害怕做出肯定地回答？ * 选择误差在初步研究中很难检测出。只有所有小组的比例代表只能在某种程度上显示没有选择误差。 解释误差和无答复误差可在初步研究中被研究。那些问题未被回答？能否解释未答复的原因？未答复而剩下的问卷具有说明性，这种现象的一种逻辑回归可以指出，未答复是随机的（如，可忽视的），还是可预言的（如，不能忽略的）。在这种情况下，无答复将影响并误导研究结果。 * 现在要完成设计问卷的任务。 问卷必须短而简明。太多的问题会使受试者厌烦，并会导致回击骚扰采访者的错误回答。如果问题不被用于分析，为什么不首先询问？ 开放性的问题很难编码。 多重选择可以诱导答案，并导致偏差。 是否问题限制了回答的范围。 * 在设计问卷时，一些人对一个已有的问题增加了两种不同的说法。这些所谓“睡眠者”或“躺卧捕获者”的项目用于为一些重要问题提供内在有效性。但它们会增大问卷量，而且如果受试者意识到他被同一个问题询问了两次，他会选择拒绝提供更进一步的回答。 * 有些人出于具有可比性的目的，拷贝已在其他调查中使用的问卷。如果两份问卷用于同样人口，不同样本，那自然可以。但是，如果人口不同，那么可比性就不确定了。 一个问题对两个不同的对象是否意思相同，这种块文化差异不仅存在于两种文化之间，一个国家两个城市之间也有。问卷必须总在它们所应用的相同人口中有效。 * 到目前为止，我们都在关心最常见的交叉组合调查。有时，我们希望研究是否存在一个与时间相关的趋势，所以我们需要后继调查或者嵌合板调查。在后继调查中，同样的对象将被定时随访，这就是一个群组研究。在嵌合板调查中，只有一个亚组的样品将用于下次研究，其他样本需重新取样以使总数不变。在群组调查中，每一受试者必须被访问三到四次，这会导致后继中的损耗或丢失。而在嵌合板调查中，每个对象只被研究两次，我们必须从物价信息中重新建立趋势。 * 任何后继研究中的问题之一即是采访者。如果后继研究延长，采访者可能不同，即使相同他们也可能更高效或者仅仅会在提问的方式上有所不同。所以，同样问卷的两次应用可能不具可比性。 必须谨慎训练并指导采访者，以确保一些多年分隔的研究具有可比性。 * 调查开始之前，必须建立确保问卷有效性的机制。通常我们会将问卷输入计算机。一些诸如流行病信息（EpiInfo）的程序能够检查答复的有效性，可以自动算出一些指标。这一