《总体与样本》课件3.ppt

1、1,总体与样本,2,第一节 基本概念,总体(population)是根据研究目的确定的具有相同性质的个体所构成的全体。,3,一、总体,一般我们把研究对象的全体称为总体（或母体），而把每一个研究对象称为个体. 例如，在研究某灯泡厂生产的灯泡质量时，该厂生产的灯泡全体构成的一个总体，其中每只灯泡都是个体；研究某班高等数学课程的成绩时，该班每个同学都是个体，全体同学构成一个总体.,4,基本概念,样本（sample）是从总体中随机抽取的部分观察单位 抽样(sampling) 指从总体抽取部分个体的过程 样本含量(sample size): 样本所包含观察单位的数目,5,样本的选取应注意什么问题？,一是

2、要留意样本在总体中是否具有代表性， 二是样本容量必须足够大， 三是注意样本避免遗漏某一群体,6,样本,我们知道，研究总体离不开研究它的体但在许多实际问题中，不可能对所有个体逐一进行研究，而只能从总体中抽取一部分个体进行观察（或试验），根据对这部分个体的观察结果来推断总体的分布情况 一般地，如果从总体中按一定规则抽取n个个体进行观察（或试验），则称这n个个体为总体的一个样本（Sample），样本中所含个体的数目n称为样本容量（Sample Size），抽取一个样本的过程称为抽样（Sampling）,7,层(strata): 是指一个总体以某种特定的标准将其分为互相不包含的部分, 分层常在抽样过程

3、中应用 随机化(randomization): 随机抽样: 总体中的每个研究个体有同等的被抽取的机会 随机分组: 研究对象有均等的机会被分配至各组,8,第二节 抽样的过程及方法,概率抽样法（probability sampling）：调查者用客观、随机的方法抽取样本。,9,概率抽样,1、单纯随机：单纯随机抽样是指将所有的有限总体中的观察对象统一编号，再按照随机数字表或抽签等方法抽取一部分样本。 （抽签法） 抽签法 随机数字表法,10,概率抽样,2、系统随机（先确定间隔大小再抽签决定第一个调查对象） 系统抽样（systematic sampling）：又称等距抽样或机械抽样，是指按照一定的顺序，

4、机械地每隔若干个单位抽取一个单位的方法称为系统抽样 确定抽样间隔(H)=N/n 随机确定K,11,概率抽样,3、分层抽样（stratified sampling）又称分类抽样：当研究的变量在总体中的不同层次有不同的分布时，需要采用分层抽样。（先分层再抽签） 指先按照与研究目的明显有关的某种特征将总体分为若干层,再从每一层内随机抽取一定数量的观察单位，合起来组成样本。,12,概率抽样,4、整群抽样（cluster sampling）是指将总体中所有的个体按某种属性分成若干个群体，再从所有的群体中随机抽取部分群体构成样本（以群为单位抽签） 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

5、优点: 易于实施，节省人力、物力 缺点：群间差异大时，可加大抽样误差,13,非概率抽样,1. 方便抽样（accidental sampling）：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 2. 配额抽样(quota sampling)：是根据总体内有层次性的特点，利用总体内各层的构成比抽取与总体相似的样本,14,非概率抽样,3. 主观抽样(purposive sampling)：指研究者依据自己的专业知识和经验以及对调查总体的了解,有意识选取研究对象 4. 网络抽样（network sampling）:利用社会网络的优势和朋友间具有共性的特点来进行抽样,15,第三节 样本量估计,检验水准，（ 犯假阳性错误的概率），如错误地把无效的治疗方案判为有效的危险性，一般错误定为0.05，也可定为0.01。 越小，所需样本含量越大 检验效能（ 1- ） ， （）二类错误出现概率 ， 犯假阴性错误的概率，如错误地把有效的治疗方案判为无效的危险性一般情况=0.2或0.1或0.05，即80%、90%或95%把握度，把握度高，样本数就大。,16,总体标准差（）: 越大，观察值的变异程度大，所需的样本越大 容许误差的：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