分成抽样课件.pptVIP

*********分成抽样的应用场景市场调研调查产品市场需求，获取用户反馈。质量控制检验产品质量，识别生产缺陷，确保产品合格率。满意度调查了解客户满意度，优化产品和服务。社会调查了解社会现状，收集公众意见，制定相关政策。分成抽样的步骤1确定总体的规模明确目标群体数量2确定分成比例根据研究目的设定各组样本比例3对总体进行分组将总体按照特定特征划分成不同的组4从各组中抽取样本根据分组比例从各组中随机抽取样本首先，需要确定总体规模，即要研究的目标群体数量。其次，根据研究目的设定分成比例，决定每个组的样本比例。然后，根据特定的特征将总体划分成不同的组。最后，从各组中随机抽取样本，确保每个组的样本量符合预设比例。等概率分成抽样均匀分配每个样本被选中的概率相同，避免偏见。随机性使用随机数生成器，确保抽取过程公正。代表性所有样本都有平等的机会被选中，保证样本代表总体。不等概率分成抽样概念不等概率分成抽样指在分成样本时，每个总体单位被抽取的概率不相同。这种抽样方法适用于总体中不同单位对研究目标影响程度不同的情况。应用例如，调查城市居民的消费水平，不同收入水平的居民对消费水平的影响程度不同，需要根据收入水平对居民进行不等概率分成抽样。分成数的确定分成抽样中，分成数的确定至关重要，它直接影响样本的代表性。样本量过小会导致样本偏差，无法准确反映总体特征，而样本量过大则会增加调查成本和时间。1总体规模总体规模越大，需要的样本量越大。2精度要求精度要求越高，需要的样本量越大。3置信水平置信水平越高，需要的样本量越大。4方差总体方差越大，需要的样本量越大。示例1：等概率分成抽样假设要从100个产品中抽取10个进行质量检查。使用等概率分成抽样，将产品分成10组，每组10个产品。随机选取一组，该组内的所有产品都将被抽取。示例2：不等概率分成抽样不同群体的抽样比例在顾客满意度调查中，可以根据不同顾客群体的规模，设定不同的抽样比例。根据重要性分配权重对于关键客户群，可以提高他们的抽样比例，以获取更精准的信息。基于历史数据分析利用历史数据分析不同群体的影响力，制定更合理的抽样比例。分成抽样的前提条件总体样本量总体样本量足够大，能够代表总体特征。例如，如果要调查全国居民的收入水平，样本量应该足够大，才能反映全国居民收入水平的真实情况。总体分布总体分布已知或可以估计，或者总体分布是近似于正态分布。因为分成抽样需要根据总体分布来确定分成比例，如果总体分布未知，则无法确定分成比例，进而无法进行分成抽样。分成抽样的误差控制样本大小样本量越大，误差越小，但成本也会更高。抽样方法不同的抽样方法，误差水平也不同，需要根据实际情况选择合适的抽样方法。数据质量数据质量对误差影响很大，需要对数据进行清洗和验证。置信水平置信水平越高，误差越小，但样本量要求也越高。案例分享1：市场调研市场调研中，分成抽样可以有效降低成本和时间。例如，企业想要了解消费者对某款新产品的喜好，可以通过分成抽样，从目标人群中抽取一定比例的样本进行调查。这样可以有效地缩小调查范围，同时也能保证调查结果的代表性。案例分享2：产品质量检查产品质量检查是保证产品质量的重要环节，分成抽样可有效提高检查效率。例如，生产线上需要检查产品的尺寸、重量、外观等指标，使用分成抽样可以根据不同指标的容忍度进行抽样。根据产品的批次规模和容忍度，可以合理分配每个指标的抽样数量，确保关键指标得到重点关注，提高质量检查的有效性和经济性。案例分享3：人员满意度调查企业可以通过分成抽样方法，对员工进行满意度调查。例如，将所有员工分成若干个组，然后随机抽取部分组进行调查。这种方法可以有效降低调查成本，同时也能保证调查结果的代表性。分成抽样的局限性11.数据需求分成抽样需要数据量较大，才能保证抽样结果的准确性。数据量较小的样本可能无法代表总体。22.数据类型分成抽样不适用于所有类型的数据。如果数据存在明显的异质性，则可能导致抽样偏差。33.误差控制分成抽样的误差控制相对复杂，需要谨慎选择分成方法和样本量，才能保证抽样结果的可靠性。分成抽样与其他抽样方法的比较简单随机抽样每个样本单元被抽中的概率相等，是随机抽样的基本方法。系统抽样按照一定的间隔从总体中抽取样本，效率高，但容易受到周期性影响。整群抽样将总体分成若干个群，然后随机抽取若干个群，再对抽中的群进行全面调查。分层抽样将总体按某种特征分成若干个层，然后从各层中按比例抽取样本，能提高样本的代表性。分成抽样的优化策略合理确定样本量样本量过小，精度不足。样本量过