社会学研究方法课件-抽样方法

社会学-研究方法问题和设计之抽样方法

抽样（Sampling）就是从研究总体中选取一部分代表性样本的方法。（一）抽样调查的概念与术语（二）抽样的程序（三）概率抽样（四）非概率抽样▲著名的抽样失败案例

1936，美国《文学文摘》（LiteraryDigest）预测总统候选人A.Landon和F.Roosevelt的得票率。从电话薄和车牌登记名单中抽出1000万人，收到200万人回应。抽样调查预测A.Landon的支持率为57%,F.Roosevelt的支持率为43%，但实际Roosevelt以61%的优势获胜。抽样方法▲抽样成功案例

1968，G.Gallup的美国民意调查研究所（AmericanInstituteofPublicOpinion）仅用2000人作为样本成功地预测总统候选人R.Nixon的得票率（抽样调查预测的支持率为43%，实际得票率42.9%）。抽样方法（一）抽样调查（SurveySampling）的概念与术语普查（GeneralSurvey）

概率抽样（ProbabilitySampling）

抽样调查

非概率抽样（NonprobabilitySampling）

抽样方法▲概率抽样包括：简单随机抽样系统抽样分层抽样整群抽样多阶段抽样概率比例抽样▲非概率抽样包括：偶遇抽样目标或判断抽样定额抽样滚雪球抽样

1．要素/元素（Element）与抽样单位（SamplingUnit）要素=搜集信息的单位（人，家庭，组织，社区；文章，词，杂志，歌曲；汽车）抽样单位=抽样各阶段中选取的要素或要素集合（省，市，县/区，街道/乡，居委会/村，家庭/个人）抽样方法2．总体（Population）=研究总体（袁方书）研究总体=理论上界定的研究要素的特定集合体（内容，单位，范围，时间）如：妇女（15－50岁），人，中国，2004年3．调查总体（StudyPopulation）=研究者从中实际抽取调查样本的全体要素的总和

如（上例）：除台湾以外、不在医院和监狱里的抽样方法

4．抽样框（SamplingFrame）抽样框=各阶段抽样单位的实际名单（全部省，市，县/区，街道/乡，居委会/村，家庭/个人名单）

花名册5．参数值（Parameter）与统计值（Statistic）参数值=总体中某变量的综合描述统计值=调查样本中某变量的综合描述

抽样方法（二）抽样的程序1．界定总体和调查总体▲要考虑调查总体是否代表总体（《文学文摘》抽样失败案例）2．编制抽样框3．选择抽样方法4．实施抽样

抽样方法

5．评估样本并对总体进行估计（1）准确性：抽样严格按随机原则；设法减少无回答率（2）精确性：比较随机抽取的样本与总体的特征是否符合（如调查人均受教育年限时抽取的样本的性别比；调查家庭人均收入时抽取的样本的户均人口数分布）

抽样方法（三）概率抽样（ProbabilitySampling）▲抽样的核心原则：使样本能代表总体=>使任何要素都具有同等的、独立于任何其他事件的被抽到的概率(如抽样过程中要素之间的影响)

=>要素的特征的结构与总体相似抽样方法1．简单随机抽样（SimpleRandomSampling）和系统抽样（SystematicSampling）

简单随机抽样=建立了合适的抽样框后，编码，然后利用随机数字表来抽样（1）利用随机数字表来进行简单随机抽样例：从1100人中抽100人把1100人编号---确定4位随机数字---确定4位随机数字的选择方法

(方法要固定)▲

注意：

---只挑在1—1100间的数

---若碰到了以前选过的数：跳过抽样方法（2）系统抽样（=等距抽样）：每隔K（抽样间距）个要素抽一个▲

术语：抽样比率=样本数/总体数抽样间距（K）=总体数/样本数▲

要求：（两个随机）---抽样框中要素在抽样前随机排列---开始抽的第一个号码须随机

抽样方法▲

危险：当抽样框中要素,依照其某个特征变量的值发生有规律的排列时,抽样结果有可能会产生重大偏误.特别注意如下两种情况:(1)循环排列(CyclicalPattern)(2)高低有序排列(如学生按成绩从高到底排)解决方法：---打乱，使之随机---在每个间隔内用简单随机抽样抽样方法■简单随机抽样与系统抽样的比较

简单随机抽样在编码前无须使之随机；系统抽样须在排列时使之随机抽样方法2．分层抽样(StratifiedSampling)概念：先将总体按某种特征或标志划分成若干层次，然后再在各层中采用简单随机抽样或系统抽样的办法抽取出样本。具体步骤：

1）制作抽样框

2）将总体按某特征分层

3）确定每层的抽样比例或样本数

4）在每层中简单随机或系统抽样

5）将每层抽中个体组合起来形成样本抽样方法3．整群抽样(ClusterSampling)

当总体中的要素明显分成许多子群，且子群间同质性高，子群内异质性高时，抽出若干子群就能代表总体（抽中的子群内所有要素均成为样本）▲抽子群的方法：随机抽样/系统抽样例：一个城市中的若干小学；居委会；一个县的若干村抽样方法4．概率比例抽样

(ProbabilityProportionatetoSize,PPS)例：全市100企业，共20万职工,抽1000人PPS法：1）将所有职工累积编号2）从20万号码中用随机数字确定20个号码3）20个号码所落入的企业即为调查企业（重复落入N次则抽N次）4）每个调查企业抽50人

抽样方法（四）非概率抽样（NonprobabilitySampling）1．偶遇抽样(AccidentalSampling)=就近抽样(Relianceonavailablesubjects)

根据现实情况，以方便的，偶遇到的，离得最近的或最容易找到的人为对象。例1：调查城市交通情况：汽车站的等车人例2：阅读兴趣调查：图书馆的读者

抽样方法2．目标或判断抽样(PurposiveorJudgmentalSampling)

当总体中的一些（而非全部）次级集合对研究的目标来讲有较强的代表性，而这些次级集合又很容易辨认时，常常就以这些次级集合中的个体为抽样框分别进行抽样。特别是，当试图对这些容易出来的次级集合的个体的性质进行比较分析时，常常选择一些地位/特征/观点悬殊的次级集合为对象进行抽样。例：调查企业职工对国企改革的看法：企业的管理层，技术人员，一线工人，后勤人员，离退休人员，等。抽样方法3．定额抽样(QuotaSampling)

即按总体中一些特征量的个体在总体中的比例来分配抽样的样本。性别男女人种白种人有色人种白种人有色人种学历大学以下大学及以上大学以下大学及以上大学以下大学及以上大学以下大学及以上比例12%15%8%15%13%1