《抽样：设计与步骤》课件.pptVIP

*******************抽样：设计与步骤课程大纲抽样定义了解抽样的基本概念和重要性抽样分类掌握不同抽样方法的类型和特点抽样误差分析学习如何评估抽样误差并控制其影响统计推断运用抽样结果进行统计推断，得出结论抽样的定义抽样是指从总体中选择一部分样本进行观察研究，并根据样本信息推断总体的特征。抽样是统计学中常用的方法，它可以有效地降低调查成本和时间，并获得关于总体的可靠信息。抽样的分类随机抽样每一样本单元被抽取的概率是相同的。非随机抽样样本单元被抽取的概率是不同的。随机抽样公平性每个样本被选中的概率相等，避免人为因素干扰。代表性样本能够较好地反映总体特征，保证结果的可靠性。效率相比非随机抽样，随机抽样能够在较小的样本量下获得较高的精度。简单随机抽样定义从总体中随机抽取样本，每个样本被抽取的概率相等。优点简单易行，容易理解，适合总体结构较简单的情况。缺点当总体数量较大时，操作复杂，可能无法获得总体所有样本信息。系统抽样步骤首先确定总体大小N，再确定样本容量n。接着计算抽样间隔k=N/n，然后从总体中随机抽取一个起始点，并按照抽样间隔k依次选取样本。优势系统抽样比简单随机抽样更容易实施，且在总体均匀分布的情况下可以获得更精确的样本。分层抽样将总体分成若干个互不重叠的层，每个层内部个体比较同质，层间个体比较异质。从每个层中按比例抽取样本，最后将各层样本合并成总体样本。能够提高样本的代表性，降低抽样误差，提高估计的精度。集群抽样将总体分成若干个群这些群通常是自然形成的，例如，学校、社区或城市。随机选取若干个群然后从这些群中随机抽取样本。方便且经济高效但需要考虑群内差异，以及样本代表性。抽样误差分析1误差样本统计量与总体参数之间的差异2随机性由样本随机性导致的误差3不可避免无法完全消除，但可以估计和控制抽样误差公式公式描述σ=√(p(1-p)/n)样本比例的标准误差σ=s/√n样本均值的标准误差合理确定样本量研究目标样本量取决于研究的目标和精度要求，目标越明确，精度要求越高，样本量越大。总体规模总体规模越大，所需的样本量越小，反之亦然。对于总体规模较小的研究，样本量可以相对较小。可接受误差可接受误差表示对总体参数估计的允许误差范围，误差越小，样本量越大。统计推断点估计使用样本数据估计总体参数的值。区间估计根据样本数据，构建一个区间，该区间包含总体参数的真实值。假设检验检验关于总体参数的假设是否成立。点估计定义点估计是指用样本统计量来估计总体参数的单一数值。目标通过点估计，我们可以用一个具体数值来近似地代表总体参数的值。区间估计置信区间基于样本数据，在一定置信水平下，估计总体参数的范围。误差范围置信区间的宽度反映了估计的精确程度。置信水平表示对估计结果的信心程度，通常为95%或99%。假设检验检验假设假设检验是一种统计方法，用于检验关于总体参数的假设是否正确。显著性水平显著性水平表示拒绝一个实际上为真的零假设的风险。检验统计量检验统计量用于计算假设检验的p值。单样本检验定义检验一个样本的总体参数是否与一个已知的理论值或假设值相符。步骤1.提出原假设和备择假设。2.选择检验统计量。3.确定检验水平和临界值。4.计算检验统计量的值。5.比较检验统计量的值和临界值，并做出结论。应用例如，检验某品牌灯泡的平均寿命是否符合其宣传的寿命。双样本检验1比较两组数据双样本检验用于比较两组数据的差异，确定差异是否具有统计学意义。2假设检验检验的目的是检验两个样本是否来自同一总体，或是否具有不同的总体参数。3类型双样本检验分为单侧检验和双侧检验，分别用于检验数据差异是否大于或小于某个值，或是否存在任何差异。样本调查法步骤1确定调查目标明确研究目的和问题2确定样本容量根据目标和精度要求确定样本大小3确定抽样方法选择合适的抽样方法以确保样本代表性4设计调查问卷问卷设计需清晰、简洁且易于理解确定调查目标1明确目的首先要明确调查的具体目的，例如了解消费者对某产品的满意度、评估市场需求，或者收集特定群体的信息。2制定目标根据调查目的，制定明确的目标，例如希望获得哪些数据、分析哪些问题、预测哪些趋势。3目标清晰目标越清晰，调查方向越明确，数据收集和分析才能更有针对性。确定样本容量精确性样本容量越大，结果越精确，但成本也越高。可接受误差根据研究目标和预算确定可接受的误差范围。置信度置信度越高，样本容量越大，确保结果可靠性。