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09年自考社会研究方法笔记第五章

发布日期:2018-05-23 05:46:16 编辑整理:四川自考网 【字体:

第五章 抽样

  第一节 抽样的概念与程序

  1.S抽样——在社会研究中,研究者经常从一个规模很大的研究对象中,选出一部分作为研究对象,这个选举过程就是抽样,即抽样就是指从总体中按一定方式选取一组元素的过程.

  2.总体:在抽样中全部研究对象被称为总体.可分为研究总体和目标总体(即调查总体),样本只能推论目标总体而非研究总体.

  3.样本:就是在抽样中,从总体中抽取的元素的集合.

  4.抽样框:研究者在实际抽样中,经常是先找到一份近似涵盖所用总体元素的名单,然后从名单中抽取部分元素,这份名单就是抽样框.

  5.元素:在抽样中,每一个具体的调查对象被称为元素.

  6. 抽样单元:即抽样框中的总体元素,有时候抽样单元与分析单位相同;

  7. 参数值:一般来说,总体的情况或者特征是未知的由参数值来描述;

  8. 统计值:一般来说,样本的情况或者特征是已知的由统计值来描述;

  9. 抽样误差:参数值与统计值之间的差异就是抽样误差,它是衡量样本代表性大小的标准,取决于总体的异质性的程度和样本的规模.

  10. 两种抽样类型的差异;

  抽样方法分为概率抽样和非概率抽样.

  其最大的区别是概率抽样能够比较精确地估算出抽样误差,根据被抽样出的少数对象的情况,便可以对全体对象的情况进行推论,而非概率抽样在这种情况下是无法对全体对象进行推论的,同等的被抽中的可能性是区别概率抽样和非概率抽样的根本标志.

  11.Y结合具体实例,说明抽样的基本步骤;

  分为三个步骤:设计抽样方案、抽取样本、评估样本等步骤.设计抽样方案:首先界定总体;其次是介绍抽样框的具体内容;第三是要确定样本所含个体数目;最后是根据不同的目标总体选择合适的抽样方法.

  第二节 非概率抽样

  1.S非概率抽样——是依据研究者的主观意愿,判断或是否方便等因素来选取对象(抽取样本),即放弃随即原则.其抽样方法有:(方便抽样、配额抽样、判断抽样、雪球抽样)主要适用于很难编出抽样框的抽样.

  2.方便抽样:又称为偶遇抽样,是指研究者使用对自己最为便利的方法来选取样本,这种方法很容易产生系统误差,样本代表性很差,典型的例子是电视台、报纸的街头拦人调查.

  3.配额抽样:首先要根据某些参数值,确定不同总体类别中的样本配额比例,然后按比例在各类别中进行方便抽样.

  4.判断抽样:又称为立意抽样,是指研究者根据其研究的目的或专家的判断来选取样本,对研究者个人的研究素质要求比较高.

  5.雪球抽样:也称为网络抽样,是一种根据已有研究对象的介绍,不断辨别和找出其他研究对象的累积抽样方法.

  6. L非概率抽样的不足之处是什么?

  非概率抽样的成本比较低,操作比较方便,但无法预先估计抽样误差,因此很难对总体情况做出可靠的推断.

  7. Y结合具体实例,说明判断抽样的基本步骤;

  首先:研究者用判断抽样来选择特别能提供信息的独特个案;

  其次,研究者用判断抽样来选取很难接近的特殊人群;如城市流动人口;

  最后,某种特殊的个案类型,以便于进行深入探究;

  第三节 概率抽样

  1.S概率抽样——是按照随机原则进行的抽样,也称为随机抽样.它是实现由样本推断总体的最佳方法,不仅能使研究者选取要素时避免各种形式的系统误差,而且还能估计出抽样误差的大小.分为:简单随机抽样、系统抽样、分层抽样和多阶段整群抽样等抽样方法.

  2.简单随机抽样:也称纯随机抽样,是指研究者严格按照随机原则来抽取样本.

  3.系统抽样:又称为机械抽样,抽样效果与简单随机抽样相同,但操作起来却容易多,系统抽样的样本元素是按照某种确定的规则从总体中抽取的,由于等间距抽取是最常用的规则,所以也称为等距抽样,是一种准随机抽样方法.

  4.分层抽样:是指研究者先把总体分为若干个同质的层(次级总体),任何用简单随机或系统抽样方法,从每层中抽取样本元素.

  5.整群抽样:是以群为抽样单元的抽样方法.

  6. 一段整群抽样: 是整群抽构成样本,不再进一步抽样.多段整群抽样:是整群抽构成样本后,进一步抽取样群或元素.对群的抽样可以采用简单随机、系统或分层抽样方法进行.

  7. L随机原则;

  随机原则在数学上是有特定含义的,它意味着在选取对象的过程中,一方面要排除任何事先设定的模式,使每一个对象被选中的概率都相等,即满足等概率要求,另一方面,对象之间相互独立,任何一个对象是否入选样本与其他对象无关,或者说,每一个对象的抽取都是相互独立的,是一种随机事件,即满足独立性要求;抽样过程中引入随机性有两条理由:首先,随机抽样由于排除了研究者个人对样本的主观决定,可避免研究者自觉或不自觉的偏见.其次,随机抽样是以概率理论为基础,因此可以计算参数值和抽样误差.概率抽样和等概率抽样在概念上并不相等,

  概率抽样:非零概率被抽中,抽中概率可相等,称为等概率抽样,也可不等,称为不等概率抽样.随机抽样是一种等概率抽样.

  8. Y结合具体实例,说明简单随机抽样的基本步骤:先建立抽样框,在从抽样框中选取元素构成样本.

  9. 设计一个在百万人口的城市中进行一个千户居民调查的概率抽样方案,并说明这一方案所依据的原理;p102

  第四节 样本规模

  1.S抽样精度:是指抽样中希望达到的精确度,其实就是能够容忍的抽样误差e.当总体规模到达一定的时候,抽样精度并不按照样本规模的增大而提高;

  2.总体规模和总体异质性程度对样本规模的影响;

  在确定精度的条件下,总体规模与样本规模之间是一种非线形关系,即总体规模增大到一定的时候,增大样本规模,其抽样精度不一定增大.

  一般来说,给定抽样精度后,总体异质性程度越小,所需样本规模也究越小,反之亦然.(总体标准差是反映总体元素之间异质性程度的指标;)

  3.试析影响样本规模的各种因素?

  抽样精度是影响样本规模的首要因素.抽样精度越高,样本规模也越大.对较大总体,在给定精度的条件下,总体规模与样本规模之间是一种非线性关系,样本增大并不会带来精度的线性增长.总体标准差是反映总体元素间异质性程度的指标.给定抽样精度,总体异质性程度越小,样本规模也越小,代表性越好.此外,研究者的财力、物力、人力和研究计划要使用的时间长短对样本规模都会有影响

  4.L样本规模的估算方法;

  其公式为 n=t*t*p(1-p)/e*e

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第五章 抽样

  第一节 抽样的概念与程序

  1.S抽样——在社会研究中,研究者经常从一个规模很大的研究对象中,选出一部分作为研究对象,这个选举过程就是抽样,即抽样就是指从总体中按一定方式选取一组元素的过程.

  2.总体:在抽样中全部研究对象被称为总体.可分为研究总体和目标总体(即调查总体),样本只能推论目标总体而非研究总体.

  3.样本:就是在抽样中,从总体中抽取的元素的集合.

  4.抽样框:研究者在实际抽样中,经常是先找到一份近似涵盖所用总体元素的名单,然后从名单中抽取部分元素,这份名单就是抽样框.

  5.元素:在抽样中,每一个具体的调查对象被称为元素.

  6. 抽样单元:即抽样框中的总体元素,有时候抽样单元与分析单位相同;

  7. 参数值:一般来说,总体的情况或者特征是未知的由参数值来描述;

  8. 统计值:一般来说,样本的情况或者特征是已知的由统计值来描述;

  9. 抽样误差:参数值与统计值之间的差异就是抽样误差,它是衡量样本代表性大小的标准,取决于总体的异质性的程度和样本的规模.

  10. 两种抽样类型的差异;

  抽样方法分为概率抽样和非概率抽样.

  其最大的区别是概率抽样能够比较精确地估算出抽样误差,根据被抽样出的少数对象的情况,便可以对全体对象的情况进行推论,而非概率抽样在这种情况下是无法对全体对象进行推论的,同等的被抽中的可能性是区别概率抽样和非概率抽样的根本标志.

  11.Y结合具体实例,说明抽样的基本步骤;

  分为三个步骤:设计抽样方案、抽取样本、评估样本等步骤.设计抽样方案:首先界定总体;其次是介绍抽样框的具体内容;第三是要确定样本所含个体数目;最后是根据不同的目标总体选择合适的抽样方法.

  第二节 非概率抽样

  1.S非概率抽样——是依据研究者的主观意愿,判断或是否方便等因素来选取对象(抽取样本),即放弃随即原则.其抽样方法有:(方便抽样、配额抽样、判断抽样、雪球抽样)主要适用于很难编出抽样框的抽样.

  2.方便抽样:又称为偶遇抽样,是指研究者使用对自己最为便利的方法来选取样本,这种方法很容易产生系统误差,样本代表性很差,典型的例子是电视台、报纸的街头拦人调查.

  3.配额抽样:首先要根据某些参数值,确定不同总体类别中的样本配额比例,然后按比例在各类别中进行方便抽样.

  4.判断抽样:又称为立意抽样,是指研究者根据其研究的目的或专家的判断来选取样本,对研究者个人的研究素质要求比较高.

  5.雪球抽样:也称为网络抽样,是一种根据已有研究对象的介绍,不断辨别和找出其他研究对象的累积抽样方法.

  6. L非概率抽样的不足之处是什么?

  非概率抽样的成本比较低,操作比较方便,但无法预先估计抽样误差,因此很难对总体情况做出可靠的推断.

  7. Y结合具体实例,说明判断抽样的基本步骤;

  首先:研究者用判断抽样来选择特别能提供信息的独特个案;

  其次,研究者用判断抽样来选取很难接近的特殊人群;如城市流动人口;

  最后,某种特殊的个案类型,以便于进行深入探究;

  第三节 概率抽样

  1.S概率抽样——是按照随机原则进行的抽样,也称为随机抽样.它是实现由样本推断总体的最佳方法,不仅能使研究者选取要素时避免各种形式的系统误差,而且还能估计出抽样误差的大小.分为:简单随机抽样、系统抽样、分层抽样和多阶段整群抽样等抽样方法.

  2.简单随机抽样:也称纯随机抽样,是指研究者严格按照随机原则来抽取样本.

  3.系统抽样:又称为机械抽样,抽样效果与简单随机抽样相同,但操作起来却容易多,系统抽样的样本元素是按照某种确定的规则从总体中抽取的,由于等间距抽取是最常用的规则,所以也称为等距抽样,是一种准随机抽样方法.

  4.分层抽样:是指研究者先把总体分为若干个同质的层(次级总体),任何用简单随机或系统抽样方法,从每层中抽取样本元素.

  5.整群抽样:是以群为抽样单元的抽样方法.

  6. 一段整群抽样: 是整群抽构成样本,不再进一步抽样.多段整群抽样:是整群抽构成样本后,进一步抽取样群或元素.对群的抽样可以采用简单随机、系统或分层抽样方法进行.

  7. L随机原则;

  随机原则在数学上是有特定含义的,它意味着在选取对象的过程中,一方面要排除任何事先设定的模式,使每一个对象被选中的概率都相等,即满足等概率要求,另一方面,对象之间相互独立,任何一个对象是否入选样本与其他对象无关,或者说,每一个对象的抽取都是相互独立的,是一种随机事件,即满足独立性要求;抽样过程中引入随机性有两条理由:首先,随机抽样由于排除了研究者个人对样本的主观决定,可避免研究者自觉或不自觉的偏见.其次,随机抽样是以概率理论为基础,因此可以计算参数值和抽样误差.概率抽样和等概率抽样在概念上并不相等,

  概率抽样:非零概率被抽中,抽中概率可相等,称为等概率抽样,也可不等,称为不等概率抽样.随机抽样是一种等概率抽样.

  8. Y结合具体实例,说明简单随机抽样的基本步骤:先建立抽样框,在从抽样框中选取元素构成样本.

  9. 设计一个在百万人口的城市中进行一个千户居民调查的概率抽样方案,并说明这一方案所依据的原理;p102

  第四节 样本规模

  1.S抽样精度:是指抽样中希望达到的精确度,其实就是能够容忍的抽样误差e.当总体规模到达一定的时候,抽样精度并不按照样本规模的增大而提高;

  2.总体规模和总体异质性程度对样本规模的影响;

  在确定精度的条件下,总体规模与样本规模之间是一种非线形关系,即总体规模增大到一定的时候,增大样本规模,其抽样精度不一定增大.

  一般来说,给定抽样精度后,总体异质性程度越小,所需样本规模也究越小,反之亦然.(总体标准差是反映总体元素之间异质性程度的指标;)

  3.试析影响样本规模的各种因素?

  抽样精度是影响样本规模的首要因素.抽样精度越高,样本规模也越大.对较大总体,在给定精度的条件下,总体规模与样本规模之间是一种非线性关系,样本增大并不会带来精度的线性增长.总体标准差是反映总体元素间异质性程度的指标.给定抽样精度,总体异质性程度越小,样本规模也越小,代表性越好.此外,研究者的财力、物力、人力和研究计划要使用的时间长短对样本规模都会有影响

  4.L样本规模的估算方法;

  其公式为 n=t*t*p(1-p)/e*e

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