定量调查中样本量的计算.pptVIP

股票可以研究，彩票是研究不透的。調查的總體和個體確定了以后，下一步需要做的是抽樣。為什么要抽樣？——成本！（研究個牛奶滲透率如果把全國人口調查一遍，需要賣多少牛奶，中國的人口普查也只有10年一次）精力！（周期長，效率低，時效性差）破壞性！（如果檢驗牛奶的合格率采用普查，后果可想而知；在买花生的时候，你会吃一两个，剥开看看，这就是典型的抽样）其實，普查的結果未必準確，調查的誤差是由兩部分組成的，一種是抽樣誤差，它是可以用統計學方法計算的并且是可控的，另一種是非抽樣誤差，這種誤差是不可控的，它可以發生在調查的任何一個環節，包括方案和問卷的設計，訪問員的作弊，被訪者的心不在焉，錄入的錯誤等等，有一句話說的好，做的越多出錯的機會越多，所以說做的多未必就好。這樣抽樣的精髓就體現出來了——抽取樣本來估計總體，好的抽樣是成本與精度的平衡，既保證了分析的精度（較低的抽樣誤差和非抽樣誤差），又幫助客戶省錢。抽樣——兩個角度——如何抽？抽多少？首先，如何抽！学院派经常看不起市场研究公司，说你们的非抽样误差太大了，但为了营销，迫不得已，所以在可能的情况下，使用试验法鉴于配额抽样的一些劣势，我们在进行UA调研时都会有一个随机过程，然后再进行配额抽样，这样就可以推断总体。建议在进行其他项目时，计算总体要按随机配额进行加权处理2009.05定量调查中样本量的计算ByTonyZHENG两个问题问题：小A打算掷10次硬币，前6次的结果是4次正面，两次反面，请问第7次的结果出现正面或反面的可能性哪一个更大？问题：小B打算掷10次色子，前6次的结果是3个六，2个一，1个二，请问第7次的结果出现六的可能性有多大？STEP5STEP4STEP3STEP2STEP1事实上，这是一个概率问题，不论前面的结果如何，每一次试验的出现某种结果的概率都是一定的。如果我们进行无数次的试验，正反面出现的次数一定是1：1其实我们并不需要进行无数次的试验（成本、精力、破坏性）表面上的定义：统计学是搜集、整理和分析统计数据的方法，目的是探索数据的内在数量规律性，以达到对客观事物的科学认识。体现精髓的定义：统计学是用样本估计总体的方法。为什么进行抽样为什么进行抽样——误差的来源我要在北京做3万份，因为北京有好几千万人不严格定义误差抽样误差非抽样误差项目设计问卷设计-无歧义、无诱导、信度与效度的检验访问环境拒访率、空户率等访问员素质实地作业流程回答记录数据录入统计分析非抽样误差有时超过抽样误差！非抽样误差的来源概率抽样（简单随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样）非概率抽样/配额抽样（拦截、邮寄、杂志内附问卷、判断、雪球）总体样本抽样推断概率抽样123456抽样的种类关于配额抽样Km100——随机抽样先行，随机配额抽样——真实配额加权一般情况下，配额抽样是不能计算潜量或推算总量的，即使进行推算也一定要说明数据的局限性。随机过程中的配额抽样要记录过滤量，合格但配额已满没有访问的量。配额抽样中没有抽样误差之说，也无从推算合适的样本量。有人回答不准确，所以样本量再大也没有用电视上只调查几十个人就够了，我们也可以样本量越大越好这么大的城市，怎么也要好几千人才行大城市多抽，小城市少抽上次调查这么多人，这次也这么多吧能省钱就省钱，先这么着吧，估计差不多吧我们做了这么大量的问卷，结果肯定准确样本量的误区确定样本量的公式N—样本规模t—概率度S—总体元素分布方差e—极限抽样误差N=t2S2/e2并使用设计效应deff进行修正：N=t2P(1-P)/e2N—样本规模P—为总体比例t—概率度e—极限抽样误差t概率度（一般置信度95%时，t=1.96，如置信度为99%，t=2.6）96×1.96×30％×（1－30％）/(4％×4％)＝504在北京进行一项抽样调查以了解某种新服务方式的接受度，根据厂家反映，接受度为30％，厂家要求在95％的置信度下抽样误差范围不超过正负4％，因此简单随机抽样的样本量为：简单随机抽样案例计算样本量与总体规模N有关吗？例：简单随机抽样估计P，置信度95%，允许误差5%，在P=0.5条件下总体规模（N）所需样本量（n）504410080500222