第六章-抽样调查-课件

教学目的与要求：

本章介绍抽样调查的基本原理和基本方法。通过本章的教学，要求学生正确理解抽样调查的基本概念、特点和作用，掌握简单随机抽样的抽样平均误差、极限误差的计算方法；掌握在一定的概率保证下推断全及总体指标的方法；掌握必要样本单位数目的确定方法。第六章抽样调查1ppt课件

（1）抽样平均误差、抽样极限误差（概念及其计算）（2）抽样推断（区间估计法）（3）必要样本单位数目的确定本章重点与难点：2ppt课件第一节抽样调查概述

一、抽样推动的概念及特点（P243）

（一）概念抽样调查是非全面调查，它是按随机原则从调查对象中抽取部分单位进行调查，并用调查所得的指标数值推算总体指标数值的一种调查方法，

（二）特点（P244）

1.只抽部分单位调查

2.按随机原则抽取调查单位

3.用部分单位的指标数值去推算总体指标数值

4.可以事先计算和控制抽样误差3ppt课件二、抽样调查的适用范围（P245）

1、对于那些带有破坏性的实验或测量，宜采用抽样调查

2、对于那些在理论上可以进行全面调查、但没有必要或者实际中办不到的现象调查，宜采用抽样调查

3、与全面调查相比，抽样调查能节省人力、费用和时间，且更为灵活

4、在有些情况下，抽样调查的结果比全面调查要准确

5、利用抽样调查资料可修正和补充全面调查资料

6、抽样调查方法可用于工业生产过程中的质量控制

7、利用抽样推断的方法可对某种总体进行假设检验，来判断这种假设的真伪，从而为决策提供可靠依据。4ppt课件三、抽样调查中的基本概念（一）全及总体和抽样总体（P247）

1、全及总体：指调查对象的全体。简称总体或母体。“N”

2、抽样总体：指从全及总体中随机抽取的那部分单位所构成的总体。简称样本或子样。用“n”表示。

样本单位：指样本中的每一个单位。样本容量：指样本的单位数目。即：“n”。当n≧30时为大样本，当n＜30时为小样本。总体样本5ppt课件概念全及指标样本指标单位数目Nn平均数成数PP方差σ2S2标准差σS（二）全及指标和样本指标（P249）6ppt课件

根据全及总体各单位的数量标志值或属性计算所得的指标，称为全及指标。全及指标通常包括：全及成数的方差全及平均数的方差全及成数的标准差

全及平均数的标准差全及成数全及平均数

分组资料

未分组资料统计指标1、全及指标（参数）7ppt课件

成数及成数的标准差（补充）（1）全及总体中具有所研究标志的单位数与全及总体单位总数对比的比值，称为成数。

（2）成数的平均数即为成数的平均数，它等于成数本身。如

交替标志的分类变量值X单位数FXF合格品1N1N1不合格品0N00合计—NN18ppt课件

（3）成数的标准差计算交替标志的分类变量值

X单位数

FXF合格品1N1N11－P不合格品0N00

－PP2P2N0

合计

－NN1

－

－例（1）：已知某产品的合格率为95%，则其标准差为：9ppt课件2、样本指标（统计量）

根据样本总体各单位的数量标志值或属性计算所得的指标，称为样本指标。样本指标通常包括：

抽样成数的方差抽样平均数的方差抽样成数的标准差抽样平均数的标准差抽样成数抽样平均数

分组资料

未分组资料统计指标10ppt课件四、抽样方法和样本可能数目（P251）（一）抽样方法：重复抽样和不重复抽样两种。

1、重复抽样又称重置抽样。它是指从全及总体中随机抽取一个样本单位、在登记该单位有关标志后，把它放回到全及总体中去参加下一轮的抽选的一种方式。也称放回抽样。

2、不重复抽样又称不重置抽样。它是指从全及总体中随机抽取一个样本单位、在登记该单位有关标志后，不再放回到全及总体中去参加下一轮的抽选的一种方式。也称不放回抽样。

3、重复抽样与不重复抽样的区别（1）抽取的样本数目不同。（2）抽样误差的计算公式不同（3）抽样调查误差的大小不同11ppt课件（二）样本可能数目（P252）

1、考虑顺序的不重复抽样数目：

2、考虑顺序的重复抽样数目：

3、不考虑顺序的不重复抽样数目：

4、不考虑顺序的重复抽样数目：

五、抽样调查的理论基础（P253）

概率论的大数定律和中心极限定理。12ppt课件六、抽样调查的组织形式（P275－302）

抽样调查的组织形式：简单随机抽样、类型抽样、等距抽样、整群抽样和多阶段抽样五种。

（一）简单随机抽样（P275）

1、概念

简单随机抽样又称纯随机抽样。是指按随机原则直接从全及总体N个单位中抽取n个样本单位组成样本，总体中每个单位在被抽取时的机会相等的一种方式。

2、方法（P275）

（1）直接抽选法（2）抽签法（3）随机数码表法

3、优、缺点

优点：最符合随机原则

缺点：样本单位的代表性较差，产生的误差较大13ppt课件（二）类型抽样（P277）

1、概念

类型抽样又称分类抽样或分层抽样。是将全及总体按某一标志分组或分类，然后在各组或各类中按随机原则或等距抽样的形式，根据一定的比例抽取样本单位的方式。

例如：要从某地1700亩耕地中抽取5%的耕地进行调查:

按自然条件分组耕地面积(亩)按5%的比例抽样(亩)

山地20010

丘陵50025

平原100050

合计1700852、特点：将统计分组和随机原则结合运用3、优点（作用）P278－279（1）提高了样本单位的代表性（2）抽样的组织工作比较方便（3）能掌握总体中各个子总体的情况14ppt课件（三）机械抽样（P282）

1、概念机械抽样又称等距抽样或系统抽样。它是将全及总体单位按某一标志从小到大的顺序排列，然后依次等距抽选样本单位的方法。其排队的标志有：有关标志和无关标志。

2、抽样方法（P283－286）（1）随机起点等距抽样（2）半距起点等距抽样（3）对称等距抽样

例如：对某灯泡厂的18000个灯泡按5%的比例进行抽样调查，采取机械抽样调查法。其工作步骤是：第一步，将18000个灯泡编号并按号码顺序排队第二步，计算样本单位数目n=18000×5%=900(个)

第三步，计算抽样距离d=18000/900=20(个号)

第四步，按计算好的抽样距离依次等距离抽取样本单位。如3号、23号、43号、63号……

3、优点（作用）：P283

（1）简便易行（2）能提高样本单位的代表性，降低抽样误差。15ppt课件（四）整群抽样（P287）

1、概念整群抽样是指在全及总体中，一群一群地抽取样本单位，并对抽取的各群中的全部单位无一例外地都进行全面调查的一种方式。

2、特点（1）它是一群一群地抽取样本单位，每一群为一个样本单位（2）对每群中的各单位都必需调查，因而它的误差只受群间方差的影响，而不受群内方差的影响。为此，要尽量做到“增大群內方差，降低群间方差”

3、优、缺点优点：组织方便和节约费用

缺点：样本单位过于集中，因而降低了样本单位的代表性，产生的误差比较大。16ppt课件（五）多阶段抽样（P290）

1、概念

多阶段抽样是将整个抽样程序分成若干个阶段，然后逐阶段进行抽样，以完成整个抽样过程的一种方式。

2、特点：

将整群抽样和单个抽样结合运用

3、优点（作用）P290－291

（1）当总体范围特别大、无法进行直接样本时，宜采用多阶段抽样（2）可以相对节约人力物力（3）可以利用现成的行政区划、组织系统作为划分各阶段的依据，为组织抽样调查提供方便。第一节完17ppt课件（一）误差的种类登记性误差代表性误差系统性误差随机误差

（二）抽样误差的概念及种类第二节抽样平均误差一、抽样误差的概念（P255）抽样实际误差抽样平均误差18ppt课件

例如：在1、2、3、4、5五个数字中随机抽三个数字组成样本，采取不重复抽样、不考虑顺序，则样本配合如下：345合计245235234145135134125124123样本配合4.00-3.673.333.003.333.002.672.672.332.00样本平均数1.00-0.670.330.000.330.00–0.33–0.33–0.67–1.00

1.000.44890.10890.10890.000.10890.000.10890.44891.003.333419ppt课件二、抽样平均误差（256）

（一）抽样平均误差的概念（P256）

抽样平均误差，从一般意义来理解是指所有抽样实际误差的平均数。但确切地说，抽样平均误差是指所有样本指标的标准差。

（二）抽样平均误差的计算（P257）

1.重复抽样方式下平均数的抽样平均误差（P258）

成数的抽样平均误差（P265）20ppt课件

2.不重复抽样方式下

平均数的抽样平均误差成数的抽样平均误差（P265）（P262）※注意事项：①不重复抽样方式为什么要乘以修正系数

②和P的使用及使用条件（1）σ2取最大值；（2）P取接近于0.5的值（3）可以用样本或代替；（4）可以用估计值或实验值代替。

21ppt课件19.25004.68755.62502.00003.12502.25001.5625100

合计36.5－7106－6.5325.5－6505－5.544.5－514－4.5电池数（f）电流强度（安培）组中值—6.756.255.755.254.754.25552.520.2562.5184.026.2519.004.25xf—1.250.750.25－0.25－0.75－1.25—1.56250.56250.06250.06250.56251.5625解：计算例题：

在10000只电池中，随机抽检1%的产品进行检查，检查结果如下：1、2班未讲22ppt课件

（2）23ppt课件三、影响抽样平均误差的因素（P256）1．全及总体标志的便变异程度

2．样本单位数目的多少

3．抽样组织形式

4．抽样方法第二节完24ppt课件第三节全及指标的推断一、抽样极限误差（P268）（一）抽样极限误差的概念

抽样极限误差是指样本指标与全及指标之间误差的最大可能范围。（二）抽样极限误差的意义（三）抽样极限误差的计算

平均数的抽样极限误差成数的抽样极限误差

（四）抽样极限误差与抽样平均误差的关系25ppt课件正态分布图示x95.45%的概率99.73%的概率68.27%的概率

－2

－

+68.27%

+295.45%

－3

+399.73%26ppt课件（四）估计精确度和可靠度（见P333表）概率度（t）允许误差（△=tμ）概率

F（t）11μ0.68271.961.96μ0.950022μ0.954533μ0.997327ppt课件

计算举例

如上例，假设估计时的保证概率为95.45%，即:t=2，则抽样极限误差为：

=2×0.04387=0.08774(安培)

或=2×0.04385=0.0877(安培)=2×2.179%=4.358%或

=2×2.178%=4.356%28ppt课件

二、抽样推断方法

（一）抽样推断的概念

用样本指标估计全及总体指标的工作过程称为抽样估计，又称抽样推断。

（二）抽样估计的优良标准

1.无偏性。

2.一致性。

3.有效性。

（三）抽样估计方法

1．点估计法点估计又称定值估计，它是直接用样本指标代替全及指标的一种方法。或29ppt课件2．区间估计法

区间估计法是指根据样本指标和要求的把握程度对总体指标估计出一个可能的区间。其计算公式为：

①由样本平均数估计总体平均数

30ppt课件

例(1)：如下表资料每周看电视时间（小时）2以下221223522－45631682244－692546006－86074202408－10209180320

合计250－12501136

解：即学生每周平均看电视时间在4.76～5.26小时之间。31ppt课件

例(2)：已知：N=1500台，求：解：32ppt课件例(3)：如下表资料

按身高分组（米，)

人数（f）xf0.810.8

－0.320.10240.10240.943.6

－0.220.04840.19361.044.0

－0.120.01440.05761.177.7

－0.020.00040.00281.289.60.080.00640.05121.356.50.180.03240.16201.411.40.280.07840.0784

合计3033.6——0.6480

（米）

33ppt课件②由样本成数估计总体成数例【1】:已知，求：解：

=1.96×1.35%=2.65%

即：这批产品的废品率在1.35%～6.65%之间。34ppt课件例【2】某城市想要估计下岗职工中女性所占的比例，随机地抽取了100名下岗职工，其中65人为女性职工。试以95%的保证概率估计该城市下岗职工中女性比例的置信区间。解：已知n=100，p＝65%,F（t）

=95%，

t=1.96该城市下岗职工中女性比例的置信区间为55.65%~74.35%35ppt课件例【3】：某手表厂在某段时间內生产100万个某种零件，用纯随机抽样方式抽取1000个零件进行检验，测得废品数为20件。如以99.73%的概念保证，试对该厂这种零件的废品率进行区间估计。36ppt课件（2）估计总体指标落入某区间范围的可靠程度。

例(1)：已知：

N=5000户，

求：

解：（1）

（2）∵∴

而

∴

即：这一估计的可靠程度为95%。37ppt课件第四节必要样本数量的确定一、确定必要样本数量的意义（P303）二、影响必要样本数量的因素（P303）三、确定抽样单位数的计算公式（P304）（一）重复抽样方式………（P304）（二）不重复抽样方式………（P304）38ppt课件

计算例题

例（１）：已知某企业过去进行的三次产品质量抽查情况，废品率为6%、5.8%、5%，现要求抽样误差不超过0.02，如果以0.9973的概率保证，则最少抽取多少件产品（重复抽样）？39ppt课件例(２)：

求：解：40ppt课件例(３)：

求（1）：，其它条件不变，求：（2）：若

解：（1）（２）∵本章完41ppt课件第五节假设检验

1.假设检验的基本思想和原理

2.假设检验的步骤

3.正态总体参数的假设检验

4.正态总体成数的假设检验42ppt课件

一、假设检验的基本思想和原理

（一）假设检验的概念（P307）

根据一定随机样本所提供的信息，用它来判断总体未知参数事先所作的假设是否可信的统计分析方法,叫作假设检验。

如某企业将对某种产品的生产工艺进行改革，我们假设改革后产品的成本会大幅度下降，但是改革后能否降低成本事先并不知道，我们可以作出能够降低成本的假设，然后通过抽样调查的样本资料来进行检验这一假设是否成立，这就是假设检验。又如我们对某批进口的无缝钢管进行假设，假设该批钢管的厚度不超过4毫米，然后通过样本，检验这一假设的可靠性43ppt课件

理解：1.先对总体的参数(或分布形式)提出某种假设,然后利用样本信息判断假设是否成立的过程

2.有参数检验和非参数检验

3.逻辑上运用反证法，统计上依据小概率原理44ppt课件（二）假设检验的基本思想...因此我们拒绝假设

=50...如果这是总体的真实均值样本均值m=50抽样分布H0这个值不像我们应该得到的样本均值...2045ppt课件总体（三）假设检验的过程抽取随机样本均值

x

=20我认为人口的平均年龄是50岁

提出假设

拒绝假设别无选择!作出决策46ppt课件二、假设检验的步骤（P309）

第一步,提出假设。原假设与备择假设原假设与备择假设

原假设:

1.研究者想收集证据予以反对的假设

2.又称虚无假设或零假设

3.表示为H0H0：

=某一数值指定为符号

=，或

如上例假设该批钢管的厚度不超过4毫米,记为:

H0：

4mm47ppt课件

备择假设:1.研究者想收集证据予以支持的假设2.又称替代假设或称择一假设，

3.表示为

H1

H1:

≠某一数值

H1:<某一数值，或

某一数值

如上例,假设该批钢管的厚度不超过4毫米,记为:

H1:

≠4mm48ppt课件

【例】一种零件的生产标准是直径应为10cm，为对生产过程进行控制，质量监测人员定期对一台加工机床检查，确定这台机床生产的零件是否符合标准要求。如果零件的平均直径大于或小于10cm，则表明生产过程不正常，必须进行调整。试陈述用来检验生产过程是否正常的原假设和被择假设提出假设(例题分析)解：研究者想收集证据予以证明的假设应该是“生产过程不正常”。建立的原假设和备择假设为

H0：

10cmH1：

10cm49ppt课件

【例】某品牌洗涤剂在它的产品说明书中声称：平均净含量不少于500克。从消费者的利益出发，有关研究人员要通过抽检其中的一批产品来验证该产品制造商的说明是否属实。试陈述用于检验的原假设与备择假设提出假设(例题分析)解：研究者抽检的意图是倾向于证实这种洗涤剂的平均净含量并不符合说明书中的陈述。建立的原假设和备择假设为

H0：

500H1：

<500500g50ppt课件

【例】一家研究机构估计，某城市中家庭拥有汽车的比例超过30%。为验证这一估计是否正确，该研究机构随机抽取了一个样本进行检验。试陈述用于检验的原假设与备择假设

解：研究者想收集证据予以支持的假设是“该城市中家庭拥有汽车的比例超过30%”。建立的原假设和备择假设为

H0：

30%H1：

30%提出假设(例题分析)51ppt课件1.原假设和备择假设是一个完备事件组，而且相互对立。

在一项假设检验中，原假设和备择假设必有一个成立，而且只有一个成立

2.先确定备择假设，再确定原假设

3.等号“=”总是放在原假设上

4.因研究目的不同，对同一问题可能提出不同的假设(也可能得出不同的结论)提出假设(结论与建议)52ppt课件

第二步,寻找检验的统计量。

假设检验并不是直接通过样本观察值而是通过由样本所构造的适当的统计量来进行的。因此，要根据样本信息计算检验统计量的实际值。

由于大部分现象都服从正态分布，所以检验统计量一般可用以下形式检验：~N（0，1）第三步：选择检验的显著性水平

为检验的临界值，它是原假设的拒绝域或接受域的分界线。我们将实际求得的检验统计量取值与临界值进行较，做出拒绝或接受原假设的决策。其意义有：是一个概率值原假设为真时，拒绝原假设的概率。被称为抽样分布的拒绝域表示为(alpha)常用的取值有：0.01,0.05,0.10由研究者事先确定~N（0，1）或53ppt课件第四步：用检验统计量值与临界值比较

如果样本统计量的值超过临界值，说明原假设落入拒绝域中，那么我们就选择拒绝原假设；若样本统计量的值小于临界值，说明原假设落入接受域中，那么我们就不能拒绝原假设，而必需接受原假设或作进一步的检验。

作出决策:双侧检验：统计量>临界值，拒绝H0左侧检验：统计量<-临界值，拒绝H0右侧检验：统计量>临界值，拒绝H054ppt课件显著性水平和拒绝域

(双侧检验)0临界值临界值a/2a/2样本统计量拒绝H0拒绝H0抽样分布

置信水平观察到的样本统计量1-55ppt课件显著性水平和拒绝域

(左侧检验)0临界值a样本统计量拒绝H0抽样分布

置信水平观察到的样本统计量1-56ppt课件显著性水平和拒绝域

(右侧检验)0临界值a样本统计量拒绝H0抽样分布置信水平观察到的样本统计量1-57ppt课件

三、假设检验的种类双侧检验与单侧检验

假设检验可分为双侧检验和单侧检验两种，单侧检验又可以进一步分为左单侧检验和右单侧检验。所谓双侧检验就是指当我们所要检验的是样本平均数与总体平均数、或样本成数与总体成数是否具有显著性差异，而不问其差异的方向时，所采用的一种统计检验方法。所谓单侧检验是指当我们所要检验的是样本平均数或样本成数是大于或小于某个特定值时所采用的一种统计检验的方法。它包括左单侧检验和右单侧检验。如果我们所要检验的是样本数值是否大于某个特定值时，应采用右单侧检验；若我们所要检验的是样本数值是否小于某个特定值时，应采用左单侧检验。假设的表达形式假设双侧检验单侧检验左侧检验右侧检验原假设H0:m

=m0H0:m

m0H0:m

m0备择假设H1:m

≠m0H1:m

<m0H1:m

>m058ppt课件四、假设检验的内容（P310）

z检验(单尾和双尾)

t检验(单尾和双尾)z

检验(单尾和双尾)

2检验(单尾和双尾)均值一个总体成数方差59ppt课件是否已知小样本样本容量n大样本是否已知否t检验否z检验是z检验

是z检验（一）正态总体均值的检验（P310）60ppt课件大样本总体均值的检验(2

已知)

(例题分析)

【例】一种罐装饮料采用自动生产线生产，每罐的容量是255ml，标准差为5ml。为检验每罐容量是否符合要求，质检人员在某天生产的饮料中随机抽取了40罐进行检验，测得每罐平均容量为255.8m。取显著性水平=0.05，检验该天生产的饮料容量是否符合标准要求？双侧检验绿色健康饮品绿色健康饮品25525561ppt课件解:（1）提出假设

H0

：=255H1

：

255（2）检验统计量:（5）结论:接受原假设。即样本提供的证据表明：该天生产的饮料符合标准要求。（3）选择检验的显著性水平

=0.05（4）用检验统计量值与临界值比较，并作出决策.z01.96-1.960.025拒绝H0拒绝H00.0251—

62ppt课件大样本总体均值的检验(2

未知)

(例题分析)【例】一种机床加工的零件尺寸绝对平均误差为1.35mm。生产厂家现采用一种新的机床进行加工以期进一步降低误差。为检验新机床加工的零件平均误差与旧机床相比是否有显著降低，从某天生产的零件中随机抽取50个进行检验。利用这些样本数据，检验新机床加工的零件尺寸的平均误差与旧机床相比是否有显著降低？

(=0.01)左侧检验50个零件尺寸的误差数据(mm)1.261.191.310.971.811.130.961.061.000.940.981.101.121.031.161.121.120.951.021.131.230.741.500.500.590.991.451.241.012.031.981.970.911.221.061.111.541.081.101.641.702.371.381.601.261.171.121.230.820.8663ppt课件已知：，同时根据样本资料计算，可知样本平均数样本方差第一步，提出假设

H0

：

1.35

H1

：<1.35第二步，检验统计量第三步，选择检验的显著性水平

=0.01第四步，用检验统计量值与临界值比较，并作出决策。

第五步，结论:拒绝原假设。即样本提供的证据表明：新机床加工的零件尺寸的平均误差与旧机床相比有显著降低。-2.33z0拒绝H00.011—64ppt课件大样本总体均值的检验(2

未知)

(例题分析)

【例】某一小麦品种的平均产量为5200kg/hm2

。一家研究机构对小麦品种进行了改良以期提高产量。为检验改良后的新品种产量是否有显著提高，随机抽取了36个地块进行试种，得到的样本平均产量为5275kg/hm2，标准差为120/hm2

。试检验改良后的新品种产量是否有显著提高？(=0.05)右侧检验65ppt课件已知：，同时根据样本资料计算，可知样本平均数样本方差第一步，提出假设

H0

：

5200

H1

：

>5200第二步，检验统计量第三步，选择检验的显著性水平

=0.05第四步，用检验统计量值与临界值比较，并作出决策。

第五步，结论:拒绝原假设。即样本提供的证据表明：改良后的新品种产量有显著提高。z0拒绝H00.051.6451—

66ppt课件大样本总体均值检验方法的总结假设双侧检验左侧检验右侧检验假设形式H0

：m=m0H1：

mm0H0：mm0H1：m<m0H0：

m

m0

H1：

m>m0统计量

已知：

未知：拒绝域P值决策拒绝H067ppt课件小样本总体均值的检验

1.假定条件总体服从正态分布小样本(n<

30)2.检验统计量2

已知：2

未知：68ppt课件小样本总体均值的检验

(例题分析)【例】一种汽车配件的平均长度要求为12cm，高于或低于该标准均被认为是不合格的。汽车生产企业在购进配件时，通常是经过招标，然后对中标的配件提供商提供的样品进行检验，以决定是否购进。现对一个配件提供商提供的10个样本进行了检验。假定该供货商生产的配件长度服从正态分布，在0.05的显著性水平下，检验该供货商提供的配件是否符合要求？10个零件尺寸的长度(cm)12.210.812.011.811.912.411.312.212.012.3双侧检验69ppt课件

（1）提出假设

H0

：=12

H1

：

12（2）检验统计量:（5）结论:接受原假设。即样本提供的证据表明：该供货商提供的零件符合要求（4）用检验统计量值与临界值比较，并作出决策.~t（n-1）t02.26－2.260.025拒绝

H0拒绝H00.025（3）选择检验的显著性水平

=0.05表Ｐ317已知：，同时根据样本资料计算，可知样本平均数样本方差70ppt课件总体比率（成数）的检验

(检验方法的总结)假设双侧检验左侧检验右侧检验假设形式H0：Ｐ=Ｐ0H1：

ＰＰ0H0

：ＰＰ0H1：Ｐ<Ｐ0H0

：

ＰＰ0

H1：

Ｐ>Ｐ0统计量拒绝域P值决策拒绝H071ppt课件总体比率（成数）的检验

(例题分析)【例】一种以休闲和娱乐为主题的杂志，声称其读者群中有80%为女性。为验证这一说法是否属实，某研究部门抽取了由200人组成的一个随机样本，发现有146个女性经常阅读该杂志。分别取显著性水平

=0.05和=0.01

，检验该杂志读者群中女性的比率是否为80%？它们的值各是多少？双侧检验72ppt课件

（1）提出假设

H0

：Ｐ=80％

H1

：Ｐ

80％（2）检验统计量:（5）结论:拒绝原假设。即样本提供的证据表明：该杂志的说法并不属实（4）用检验统计量值与临界值比较，并作出决策.（3）选择检验的显著性水平

=0.05z01.96－1.960.025拒绝

H0拒绝

H00.02573ppt课件

（1）提出假设

H0

：Ｐ=80％

H1

：Ｐ

80％（2）检验统计量:（5）结论:接受原假设。即样本提供的证据表明：该杂志的说法属实。（4）用检验统计量值与临界值比较，并作出决策.（3）选择检验的显著性水平

=0.01z02.58－2.580.025拒绝

H0拒绝

H00.02574ppt课件五、假设检验中的两类错误

1. 第Ⅰ类错误(弃真错误)原假设为真时拒绝原假设第Ⅰ类错误的概率记为被称为显著性水平

2. 第Ⅱ类错误(取伪错误)原假设为假时未拒绝原假设第Ⅱ类错误的概率记为(Beta)75ppt课件

两类错误的分析

用假设检验的方法来对原假设的真实性作出拒绝或接受的判断，这种判断并不能保证不犯错误，做到百分之百的正确，总是要承担一定的风险。由于抽样的随机性，利用样本对两个对立的假设进行判断，有两种结果出现的可能，即：否定H0接收H1或否定H1接收H0，但是，我们在否定某个假设时，这个假设有可能是真实的，这样一来就会犯下错误。我们现在把它列为四种情况，即：（1）否定了不真实的假设，这是正确的；（2）否定了真实的原假设，这是错误的；（3）接受了不真实的原假设，这也是错误的；（4）接受了真实的原假设，这是正确的。可见，在假设检验中，我们会犯下两类错误。这四种结果我们列表如下：

行动决策H0真实H1不真实

接受H0

正确的决策

错误的决策（Ⅱ类错误）

拒绝H0

错误的决策（Ⅰ类错误）

正确的决策76ppt课件

上述中，我们把否定了真实的原假设的错误成为第一类错误，也称弃真错误。弃真是指否定了未知的真实状况，把真的当成了假的。它是在拒绝原假设时出现的错误。可见，我们在作出拒绝原假设的判断是要冒一定风险的，要冒把正确的假设当成假的拒绝的风险，即犯弃真错误，。犯这一类错误的概率大小就是显著性水平

。第Ⅱ类错误就是纳伪错误。纳伪是指接受了未知的不真实状态，把假的当成了真的接受。通常我们把犯第二类错误的概率用表示。对于检验者来说，希望的值越小越好，希望1－的值越大越好，因为1－的值越大，犯纳伪错误的概率就越小。当1－越接近于1，即不真实的的假设几乎都被拒绝了，而1－越接近于0，犯第二类错误可能性就越大。因此，1－是衡量检验工作做得好坏的一个指标，在统计上称为检验功效。本章完77ppt课件

一、判断题

1.抽样调查不仅有登记误差，也有代表性误差。（）

2.在抽样调查中，由于违反随机原则抽取样本而产生的误差称为随机误差。（）

3.在其它条件相同的情况下，重复抽样比不重复抽样产生的误差要小。（）

4.所有可能的样本平均数的平均数等于总体平均数。

（）

5.当成数等于1时，其成数方差的值最大。（）

6.在抽样推断中点估计既没有讲清它的准确程度，也无法表明其可靠程度。()7.由于类型抽样是对总体分组后再抽取样本的，所以这种方式产生的抽样误差会大于纯随机抽样的抽样误差。()8.在抽样推断中，作为推断对象的总体和作为观察对象的样本都是确定的、唯一的。（）

9.抽样平均误差总是小于抽样极限误差。（）

10.简单随机抽样最符合随机原则。（）本章测试题78ppt课件二、单项选择题

1.某机械厂生产的铸件合格率为90%，则其成数方差为（）

A.0.9B.0.81C.0.09D.0.302.通常所说的大样本是指样本容量（）

A.小于30B.大于30C.大于100D.大于103．抽样调查中，无法避免的误差是（）

A.代表性误差B.系统性误差C.登记性误差D.抽样误差

4.抽样调查的主要目的是()。

A.对调查单位作深入研究B.用样本指标来推算总体指标

C.计算和控制抽样误差D.为了广泛运用数学方法

5.抽样误差是指()。

A.在调查过程中由于观察、测量等差错所引起的误差

B.人为原因所造成的误差

C.在调查中违反随机原则而出现的系统误差

D.随机抽样而产生的代表性误差

6.连续生产的电子管厂，产品质量检验是这样安排的，在一天中，每隔一小时抽取5分钟的产品进行检验，这是()。

A．简单随机抽样B.整群抽样C.等距抽样D.类型抽样

根据学号顺序，每10份试卷抽出一份试卷登记其考分，这种调查方式属于什么抽样？

79ppt课件7.成数方差的最大值，是当P值趋近于()A．0.9B.0.1C.0.6D.0.58.用简单随机重复抽样方法抽取样本单位，如果误差范围比原来缩小一半，则样本容量为原来的（）

A．1倍B.2倍C．3倍D．4倍9.抽样平均误差是指（）

A.全及总体标准差B.所有样本指标的标准差

C.样本指标的平均差D.所有样本指标与全及指标最大的误差范围10.在其他条件不变的情况下，提高估计的概率保证程度，其估计的精确程度（）

A.随之扩大B.随之缩小C.保持不变D.无法确定三、多项选择题

1.抽样调查抽取样本的组织形式有（）

A.纯随机抽样B.机械抽样C.类型抽样

D.重复抽样E.整群抽样2.抽样调查的基本特点()A．它是一种非常准确的全面调查B.采用随机原则确定调查单位

C.采用主观原则确定调查单位D.可以事先计算并控制抽样误差

E.用样本指标推断总体指标80ppt课件3.影响样本容量大小的因素是（）

A.抽样的组织形式B.样本的抽取形式（即抽样方法）

C.总体标准差大小D.抽样估计的可靠程度E.允许误差的大小4.影响抽样平均误差的因素有（

）

A.抽样的组织形式B.抽样方法C.样本容量的多少

D.总体被研究标志的变异程度E.允许误差的大小5.抽样估计中的抽样误差()A.是不可避免要产生的B.是可以通过改进调查方法来消除的

C.是可以事先计算出来的D.只能在调查结束之后才能计算

E.其大小是可以控制的6.抽样估计的优良标准有（

）