《总体和样本》PPT课件.ppt

1,第五章 总体和样本,徐中芹 江苏省中医院,2,第一节 基本概念,总体 样本 误差,3,一、总体(Population),总体(population)：根据研究目的确定的同质观察单位的全体，更确切的说，是性质相同的所有观察单位某一变量值的集合。 有限总体(finite population)：有明确范围限制的总体，所包含的个体数目是有限的。 无限总体(infinite population)：组成总体的个体数目是无限的，没有时间和空间范围限制。 目标总体(target population)：符合条件的所有个体的集合体，是研究者希望能将研究的结果普遍化和推广的总体。,4,可得总体(accessible population)：研究者根据研究的需要能方便抽取的总体，是目标总体的一部分。 观察单位(observed unit)：亦称个体或研究单位，指研究总体的单位组成部分，是科学研究中的最基本单位。 层(strata)：一个总体以某种特定的标准分为互相不包含的部分,。分层常在抽样过程中应用，可以提高样本对总体的代表性。,5,二、样本(Sample),概念：从总体中随机抽取部分观察单位，其实测值的集合构成样本。 目的：用样本信息推断总体体征。,6,样本的选取应注意什么问题？,要留意样本在总体中是否具有代表性 样本容量必须足够大 注意样本避免遗漏某一群体 代表性：某观察指标在样本中的频数分布情况与该观察指标在总体中实际的分布情况比较接近，否则，样本观察指标的结果向总体外推就缺乏可靠性。,7,三、误差（Error）,概念：研究观察值与客观真值之差、样本指标与总体指标之差 分类： 系统误差 随机误差,8,第二节 概率和非概率抽样,概率抽样：用随机的方法从总体中抽取样本，使总体中每个研究个体都有相等的机会被抽到，以保证被抽取的这部分个体能够代表总体的特征，使样本具有较好的代表性。,9,（一）单纯随机抽样（simple random sampling）,定义：又称简单随机抽样，是指将总体的全部研究个体统一编号，再用抽签法或随机数字表法，随机抽取部分个体组成样本。 方法： 抽签法 随机数字表法 优点：简单易行，是其他概率抽样方法的基础 缺点： 当总体含量较大时实施困难 当总体内差异较大时，样本的代表性难以保证,10,（二）系统抽样(systematic sampling),定义：又称等距抽样或机械抽样，是将总体的每个研究个体按照与调查内容无关的某一特征顺序编号，按一定的间隔（即抽样距离K）抽取样本。 确定抽样间隔(K)=N/n 优点：适用于总体含量不大且内部差异小的研究对象，比单纯随机抽样对总体的估计更准确 缺点：总体的观察单位按顺序有周期趋势或单调递增（减）趋势时，系统抽样将产生明显的系统误差。,11,（三）分层抽样(stratified sampling),定义：又称分类抽样，是将总体按照与研究目的明显有关的某种特征分成不同组别或类型（统计学上成为层），然后再从每一层内按比例随机抽取一定数量的个体，合起来组成样本。（先分层再抽签） 抽取方法： 等比例分层抽样 不等比例分层抽样 优点： 样本结构与总体的结构更接近，误差小 适用于既要对总体参数进行推断，也要对各层的参数进行推断的情况 实施灵活方便，便于组织 缺点：调查者须对总体情况有较多的了解,12,（四）整群抽样(cluster sampling),定义：又称聚类抽样，是将总体中所有的个体按照某种属性分成若干个群组（又称为初级抽样单位），再从若干个群组所组成的总体中随机抽取部分群，再由被抽取的每个群的全部观察单位组成样本。 适用范围： 无法进行其他方法的概率抽样 总体中的个体不明确 优点: 易于实施，节省人力、物力 群间差异越小，抽取的群越多，精度越高 缺点：群间差异大时，可加大抽样误差,13,（五）多阶段抽样(multistage sampling),定义：又称多级抽样，是将抽样的过程分为两个或两个以上的阶段来进行。 方法：采用整群抽取方法，从总体中抽取若干个子群（一级抽样单位），再把抽中的一级抽样单位逐次往下经过多阶段的抽样，直到抽出所需的样本。 优点： 适用于抽样调查的范围大、单位多、情况复杂的调查总体 使样本的分布较集中，大大节约人力、费用 能综合各种抽样方法的有点，提高样本质量 缺点：在每一阶段抽样产生误差，增加误差机会；实施困难,14,二、非概率抽样（nonprobability sampling）,非概率抽样（ nonprobability sampling）：又称为非随机抽样，是调查者根据自己的方便或主观判断抽取样本的方法。,15,分类,方便抽样（accidental sampling）：又称便利抽样，指用最容易找到的人或物作为研究对象；优点是简便易行，缺点是样本的代表性差。 配额抽样(quota sampling)：又称定额抽样，是研究者根据调查对象的某种属性或特征将总体中所有个体分成若干类或层，然后在各层中抽样，样本中各层（类）所占比例与他们在总体中所占比例一样。,16,目的抽样(purposive sampling)：又称主观抽样、判断抽样，指研究者依据研究的目标和自己主观的分析，有意识地来选择和确定研究对象的方法。在医学研究中有很强的实用性。 网络抽样（network sampling）：又称滚雪球抽样，指当我们无法了解总体情况时，可以从总体中的少数成员入手，对他们进行调查，向他们询问还知道哪些符合条件的人，再去找那些人并询问他们知道的人。是特定总体的成员难以找到时最适合的一种抽样方法。,17,第三节 样本量估计和抽样过程,一、样本量的估计及注意事项 （一）影响样本含量的因素 资料的性质 误差的大小 样本的均衡性 处理因素效应的强弱,18,（二）确定样本含量应当具备的条件,检验水准（值）：又称假阳性率。 越小，所需样本含量越大，通常规定为0.05。 检验效能：也称把握度，即在特定的 水准下，若总体间却是存在差异，该项研究能发现此差异的概率。为第二类错误的概率 。检验效能用1-表示其大小，通常为0.2。,19,总体标准差：越大，观察值的变异程度大，所需的样本越大 容许误差：既预计样本统计量和相应总体参数的最大相应误差控制在什么范围，常取可信区间长度之半。在其他条件确定的情况下，容许的误差越小，样本含量大；容许的误差越大，样本含量越小。,20,（三）样本含量的估计方法,经验法 计算法 查表法 累积法,21,（四）