《抽样方法习题课》课件.pptVIP

*****************课程学习目标11.理解抽样方法概念掌握不同抽样方法的特点和适用场景。22.掌握常用抽样方法包括简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样、多阶段抽样等。33.学会计算抽样误差并根据误差大小选择合适的样本量。44.学习分析样本偏差掌握如何识别和控制样本偏差。随机抽样概念及特点随机抽样是指从总体中随机选取一部分样本，并根据样本信息推断总体特征的方法。随机抽样的特点：每个样本都有相同的被抽取概率，样本是总体特征的代表，样本信息可用于推断总体特征。简单随机抽样1定义每个样本单位被抽中的概率相等。2特点简单易行，但可能样本代表性不足。3适用范围总体规模较小，样本单位之间差异不大。简单随机抽样是最基本的一种抽样方法。它适用于总体规模较小，样本单位之间差异不大的情况。由于其操作简单，易于理解，因此在很多领域中都有广泛的应用。简单随机抽样习题解析简单随机抽样是所有抽样方法中最基本的方法，它可以确保每个样本都有相同的机会被选中。本节课将通过习题解析，帮助同学们更深入地理解简单随机抽样的概念和应用。我们会讲解几个典型的简单随机抽样习题，涵盖了从样本容量的确定到样本数据的分析等多个方面，通过这些习题的解析，同学们可以学习如何运用简单随机抽样方法解决实际问题。分层抽样分层概念将总体划分为若干个不同的层级，每个层级代表着总体的一个特征或属性。抽样样本从每个层级中随机抽取一定数量的样本，确保每个层级在样本中都有代表性。样本组合将从每个层级抽取的样本组合在一起，形成最终的样本集合。分层抽样习题解析分层抽样是一种常用的抽样方法，它将总体按照某种特征分成若干层，然后从每一层中随机抽取样本。例如，在一个学校的抽样调查中，可以将学生按照年级分成若干层，然后从每一层中随机抽取一定数量的学生。分层抽样可以提高样本的代表性，因为每一层都包含了总体中不同特征的样本。整群抽样1定义整群抽样是将总体分成若干个群，然后随机抽取若干个群作为样本，并对所抽取的群中的所有个体进行调查。2特点整群抽样适用于总体个体之间存在较强的相关性，且群体之间差异较小的情况。3应用场景例如，对某城市所有居民进行调查，可以将该城市的所有小区作为群，随机抽取若干个小区进行调查。整群抽样习题解析整群抽样是将总体分成若干个群，然后随机抽取若干个群，对被抽中的群的所有个体进行调查。这种方法常用于对总体中个体之间存在显著相关性的情况进行抽样。例如，在一个城市中，我们想调查居民的收入情况。如果居民的收入与他们居住的社区有很强的相关性，那么我们可以将城市划分为若干个社区，然后随机抽取几个社区，对所有该社区居民进行调查。系统抽样1总体排序将总体中的所有单位按照某种顺序排列，例如按时间顺序，编号顺序。2确定抽样间隔计算出抽样间隔，即总体单位总数除以样本容量。3随机选择起点在总体中随机选择第一个样本单位，之后每隔一个抽样间隔选择一个样本单位。系统抽样是一种简单易行的抽样方法，它可以确保样本在总体中均匀分布。系统抽样习题解析系统抽样是一种常用的概率抽样方法。它将总体按照某种顺序排列，然后按照预定的间隔选取样本。例如，在一个有100个人的总体中，想要抽取10个样本，可以使用系统抽样方法。首先将总体排序，然后每隔10个人选取一个样本。系统抽样简单易行，但需要保证总体是随机排列的，否则会影响样本的代表性。系统抽样习题解析通常包括以下内容：

1.确定抽样间隔：根据总体大小和样本量计算出抽样间隔。例如，如果总体有100个样本，想要抽取10个样本，则抽样间隔为10。

2.确定起始点：随机选择一个起始点，然后按照抽样间隔选取样本。多阶段抽样1确定总体明确研究目标和总体范围。2划分阶段将总体划分为多个阶段，每个阶段包含多个抽样单元。3逐级抽样从第一阶段抽取样本，再从选定的样本中抽取下一阶段的样本，依此类推。4最终样本最终从最后一个阶段抽取的样本，即为最终样本。多阶段抽样是一种适用于总体规模较大、结构复杂的抽样方法。通过将总体逐级划分，可以有效降低抽样成本和工作量，并提高样本的代表性。多阶段抽样习题解析多阶段抽样是一种将抽样过程分成多个阶段的抽样方法，例如先从全国抽取省份，再从省份抽取城市，最后从城市抽取样本。这种方法在实际应用中较为常见，例如全国人口普查、市场调研等。多阶段抽样能够有效降低抽样成本，提高样本的代表性。解析多阶段抽样习题时，需要理解各阶段的抽样方法，并结合题目要求进行计算。例如，某公司想要调查全国消费者对新产品的评价，可以先随机抽取部分省份，再从选定的省份中随机抽取部分城市，最后从