抽样调查报告终极版

兰州大学在校研究生上网时间的抽样调查报告 摘要 运用整群抽样和简单随机抽样的方法对我校在读研究生过去一个星期上 网时间进行抽样调查 并对调查结果进行分析 关键词 整群抽样 简单随机抽样 上网时间 研究生 1 调查目的 随着科技的进步 网络的发展日新月异 作为文化程度较高的一类人群 研究生更是离不开网络 一方面 网络可以帮助我们收集资料 模拟一些现实 中不好实现的实验 而且网络使得人们之间的交流变的越来越便捷 研究生作 为研究型人员 需要借助网络进行科研 另一方面 由于网络是一个虚拟世界 有一小部分学生每天沉迷于网络 导致学业下滑 而且对身体也造成了一定的 伤害 例如 眼睛近视越来越严重 由于网络是一把双刃剑 所以对上网时间 进行调查是十分必要的 可以帮助我们树立正确的上网观念 充分发挥网络的 积极一面 避免沉溺其中 浪费了时间与精力 现对我校一万多名研究生进行 抽样调查 2 调查范围与方法 1 调查方法 1 1 整群抽样的定义 如果总体中所有的基本单元可以依据存在的某种联系 组成规模较大的单元集合 则在抽样时可以将这种单元集合称为 初级抽样单 元 而基本单元称为 次级抽样单元 从总体中随机抽取一部分初级抽样单 元 并对中选的初级抽样单元中的所有次级抽样单元都进行调查的抽样方法称 为整群抽样 1 2 整群抽样的特点 1 当缺乏总体基本单元的抽样框时 可以采用整群抽样 2 调查实施便利 节省费用 3 整群抽样有特殊的用途 4 若群内单元有趋同性 整群抽样的抽样误差较大 5 采用整群抽样时 通常无法提前知道调查的总样本量 1 3 符号与公式 为了方便讨论 对需要用到的符号与公式加以说明 此处只针对群规模相等 时的情形 总体群数 N 样本群数 n 抽样比 N n f 总体第 群中第 个次级单元的指标值 ij ij Y 样本第 群中第 个次级单元的指标值 ij ij y 总体中第 群的均值 i M Y Y i i 样本中第 群的均值 i M y y i i 总体各群的均值 N i i N Y Y 1 样本各群的均值 n i i n y y 1 总体均值 M Y Y 样本均值 M y y 总体方差 N i M j ij Yy NM S 11 22 1 1 样本方差 n i M j ij yy nM s 11 22 1 1 总体群间方差 N i i N i ib YY NM YY N M S 1 2 1 2 2 1 1 1 样本群间方差 n i i n i ib yy nM yy n M s 1 2 1 2 2 1 1 1 总体群内方差 N i M j iijw YY MN S 11 2 2 1 1 样本群内方差 n i M j iijw Yy Mn s 11 2 2 1 1 2 调查范围 考虑到全校有一万多名研究生 若对所有人进行调查 不但耗费人力 物 力 而且浪费时间 再说我们只是想得到一个大致的上网时间 所以进行全部 调查是没有必要的 抽样方法需遵循经济而有效的原则 我校研究生宿舍一般 都是四人间 所以以宿舍为群进行整群抽样 既符合学校的地理和人员情况 也有利于抽样工作的展开 3 调查内容与实施方案 3 1 调查内容 1 掌握被调查宿舍的每个学生的上网时间 2 被调查学生对上网时间长短的看法 3 被调查学生上网时经常做的事情 3 2 实施方案 根据已经设计好的抽样方法确定调查对象 并对调查对象进行直接面对面 的问访 得到被调查对象的具体上网时间 此次问访共采访了 32 个人 由于这 种问访方式回答率比较高 故得到的数据共有 32 个 3 3 调查工具 由于此次调查的区域为我校内部 人员较为集中 并且采用的是面对面的 问访 得到有效数据的效率应该很高 故没有花费 4 调查结果 现在把调查到的数据结果列表如下 宿舍学生 A学生 B学生 C学生 D各群均值 i y25 26036324242 5 33743546249 44850574550 56634344244 65347353442 25 75160364247 25 84446485347 75 5 数据分析 通过 SPSS 对数据进行分析 分析结果如下 表一 DescriptiveDescriptive StatisticsStatistics Bootstrapa 93 9 Confidence Interval StatisticStd ErrorBiasStd ErrorLowerUpper N40044 Mean45 254 750 803 4637 5351 99 Std Deviation9 500 1 1821 8522 90510 874 Variance90 250 17 73228 3838 479118 250 x1 Kurtosis 2 9982 6192 0673 534 6 0004 000 N40044 Mean42 506 185 1 084 3034 5150 98 Std Deviation12 369 2 3404 0353 00415 090 Variance153 000 36 63571 3259 026227 720 x2 Kurtosis1 8402 619 1 0583 291 6 0004 000 N40044 Mean49 005 583 344 1340 0059 96 Std Deviation11 165 1 8072 7843 46414 421 x3 Variance124 667 29 58347 96312 000207 974 Kurtosis 2 5152 6191 5313 467 6 0004 000 N40044 Mean50 002 550 282 0746 5054 74 Std Deviation5 099 7341 5541 1556 185 Variance26 000 4 60411 9351 33338 250 x4 Kurtosis1 5002 619 2 1523 540 6 0004 000 N40044 Mean44 007 572 1 315 1036 0053 98 Std Deviation15 144 3 1225 5634 00018 475 Variance229 333 54 833114 03616 000341 333 x5 Kurtosis2 6152 619 1 0003 681 6 0004 000 N40044 Mean42 254 644 413 6234 2550 00 Std Deviation9 287 1 6522 571 50010 967 Variance86 250 21 54430 816 250120 280 x6 Kurtosis 3 9742 6192 7954 227 6 0004 000 N40044 Mean47 255 250 074 6337 5255 50 Std Deviation10 500 1 3402 6193 00012 369 Variance110 250 19 71142 3129 000153 000 x7 Kurtosis 1 5982 619 6753 190 6 0004 000 N40044 Mean47 751 931 071 3645 0051 73 Std Deviation3 862 6141 0371 1555 192 Variance14 917 3 3266 3791 33326 956 x8 Kurtosis 9842 619 6683 273 6 0004 000 Valid N listwise N40044 a Unless otherwise noted bootstrap results are based on 32 bootstrap samples 表二 StatisticsStatistics x Bootstrapa 93 9 Confidence Interval StatisticBiasStd ErrorLowerUpper Valid32003232N Missing00000 Mean46 00 091 7442 4449 96 Std Error of Mean1 664 Median45 50 252 5842 0050 99 Mode34b Std Deviation9 412 241 9096 43110 677 Variance88 581 3 68116 05441 372114 000 Range34 2536 251 662 7934 2544 97 5045 50 252 5842 0050 99 Percentiles 7553 00 142 7748 0159 97 a Unless otherwise noted bootstrap results are based on 32 bootstrap samples b Multiple modes exist The smallest value is shown 表三 x x Bootstrap for Percenta FrequencyPercentValid PercentCumulative PercentBiasStd Error 3213 13 13 1 63 1 3439 49 412 5 15 1 3526 36 318 8 73 9 3626 36 325 0 44 6 3713 13 128 1 23 0 4013 13 131 3 43 6 4239 49 440 62 16 3 4313 13 143 8 42 7 4413 13 146 9 92 4 4513 13 150 0 42 7 4613 13 153 1 12 4 4713 13 156 3 92 3 4826 36 362 51 35 1 5026 36 368 8 74 5 5113 13 171 9 52 3 5326 36 378 1 14 2 5413 13 181 3 13 5 5613 13 184 4 12 8 5713 13 187 5 73 1 6026 36 393 8 14 7 6213 13 196 9 52 9 6613 13 1100 0 22 2 Valid Total32100 0100 0 0 0 由上表的数据计算可知 由已知得 2000 N8 n4 M004 0 N n f 所以可得 46 8 75 47 5 4225 45 8 11 8 11 hyy n y i i n i i 57 34 5 60 7 4 4675 47 4625 45 18 4 1 22 1 2 2 yy n M s n i ib 076 1 57 34 48 004 0 11 2 b s nM f yv 04 1 076 1 hyvys 于是的置信度为的置信区间为 也即 Y 9504 1 96 1 46 04 48 96 43 由以上计算结果可知 从样本数据来看 被调查的学生平均上网时间为 46 小时 样本群间方差为 34 57 样本均值的方差为 1 076 标准差为 1 04 由估计量 的无偏性和依据样本来估计总体可得 我校研究生每星期平均上网时间为 46 小 时 而我们有的把握保证我校研究生的上网时间在之内 95 04 48 96 43 对结果进行分析与评价可知 我校研究生每周的平均上网时间为 46 小时 也即是每天平均 7 个小时左右 由此我们可以猜测我校研究生的平均上网时间 是比较长的 除了每天上课和其他的事情之外 大部分的时间都是花费在了网 络上 可能其中有一部分时间确实是花在了收集资料和写论文上 但除此之外 的大部分时间都是花费在了娱乐上 例如玩游戏 看电影 听音乐 网上购物 等 这导致我们浪费了大量的时间和精力 最终也没有得到学业上的提高 我 认为 作为一名研究生 我们应该把时间花费在阅读和本专业相关的文献上 并认真学习本专业必修课程 以此提高自己的专业素养 针对调查内容的第二 个问题 经过问访被调查的学生 大部分学生认为自己的上网时间其实不算太 长 和本科时还有一定的差距 但他们普遍都提到一个相同的问题 就是除了 上网学习的时间 剩下的时间都不知道自己上网干什么 就是说虽然明知道有 的课程还没有学会 就算有时间去看书 但也不想去看 而是坐在电脑前 把 大量时间白白的浪费掉了 这应该提醒我们 不要把时间浪费在无所事事上 如果想放松一会 不是不可以 但放松完之后应该好好学习 不能因为无聊去 上网 这样会得不偿失 6 对抽样方法的评价 整群抽样的设计效应为 其中为群内相关