| 词条 | 抽样调查法 |
| 释义 | 抽样调查法 相应解释抽样调查法：指从研究对象的全部单位中抽取一部分单位进行考察和分析，并用这部分单位的数量特征去推断总体的数量特征的一种调查方法。其中，被研究对象的全部单位称为“总体”；从总体中抽取出来，实际进行调查研究的那部分对象所构成的群体称为“样本”。在抽样调查中，样本数的确定是一个关键问题。抽样的方式，有随机抽样和非随机抽样两大类。 § 名词释义 按规模大小成比例的概率抽样，简称为PPS抽样，它是一种使用辅助信息，从而使每个单位均有按其规模大小成比例的被抽中概率的一种抽样方式。其抽选样本的方法有汉森·赫维茨方法、拉希里方法等。 抽样是指按概率比例抽样，属于概率抽样中的一种。是指在多阶段抽样中，尤其是二阶段抽样中，初级抽样单位被抽中的机率取决于其初级抽样单位的规模大小，初级抽样单位规模越大，被抽中的机会就越大，初级抽样单位规模越小，被抽中的机率就越小。就是将总体按一种准确的标准划分出容量不等的具有相同标志的单位在总体中不同比率分配的样本量进行的抽样。 § 分类 抽样调查法 1.简单随机抽样法 这是一种最简单的一步抽样法，它是从总体中选择出抽样单位，从总体中抽取的每个可能样本均有同等被抽中的概率。抽样时，处于抽样总体中的抽样单位被编排成 1～n编码，然后利用随机数码表或专用的计算机程序确定处于1～n间的随机数码，那些在总体中与随机数码吻合的单位便成为随机抽样的样本。 这种抽样方法简单，误差分析较容易，但是需要样本容量较多，适用于各个体之间差异较小的情况。 2.系统抽样法 这种方法又称顺序抽样法，是从随机点开始在总体中按照一定的间隔（即“每隔第几”的方式）抽取样本。此法的优点是抽样样本分布比较好，有好的理论，总体估计值容易计算。 3.分层抽样法 它是根据某些特定的特征，将总体分为同质、不相互重叠的若干层，再从各层中独立抽取样本，是一种不等概率抽样。分层抽样利用辅助信息分层，各层内应该同质，各层间差异尽可能大。这样的分层抽样能够提高样本的代表性、总体估计值的精度和抽样方案的效率，抽样的操作、管理比较方便。但是抽样框较复杂，费用较高，误差分析也较为复杂。此法适用于母体复杂、个体之间差异较大、数量较多的情况。 4.整群抽样法 整群抽样是先将总体单元分群，可以按照自然分群或按照需要分群，在交通调查中可以按照地理特征进行分群，随机选择群体作为抽样样本，调查样本群中的所有单元。整群抽样样本比较集中，可以降低调查费用。例如，在进行居民出行调查中，可以采用这种方法，以住宅区的不同将住户分群，然后随机选择群体为抽取的样本。此法优点是组织简单，缺点是样本代表性差。 5.多阶段抽样法 多阶段抽样是采取两个或多个连续阶段抽取样本的一种不等概率抽样。对阶段抽样的单元是分级的，每个阶段的抽样单元在结构上也不同，多阶段抽样的样本分布集中，能够节省时间和经费。调查的组织复杂，总体估计值的计算复杂。 § 应用领域 抽样调查主要应用于以下几个方面： （1）某些总体本身的性质决定了不能对其进行全面调查而又要全面了解的情况，例如无限总体（连续生产产品的质量等）。 （2）某些总体理论上虽然可以全面调查，但实际上不可能也不必要的情况，例如调查城市居民出行情况。 （3）某些总体理论上虽然可以全面调查，但是实际上不可能的，例如破坏试验（灯泡寿命、炮弹的杀伤力等）。 （4）某些特殊总体，要求具有相当资格的调查员才能进行，为此只能采用抽样调查，例如对科学技术方面总体的调查。 （5）为了提高时效，要求在短时间内取得关于总体的情况。 （6）利用抽样调查原理还可以对某总体的假设进行检验来判断这种假设的真伪，以决定行动取舍。 § 特点与优点 抽样调查流程图 抽样的特点是总体中含量大的部分被抽中的概率也大，可以提高样本的代表性。 抽样的主要优点是：（ 1）抽样调查可以减少调查的工作量，调查内容可以求多、求全或求专，可以保证调查对象的完整性。 （ 2）可以从数量上以部分推算总体，利用概率论和数理统计原理，以一定的概率保证推算结果的可靠程度，起到全面调查认识总体的功能，可以保证调查的精度。 （ 3）因为抽样调查是针对总体中的一部分单位进行的，抽样调查可以大大减少调查费用，提高调查效率。 （ 4）收集、整理数据、综合样本的速度快，保证调查的时效性。 抽样调查结果和真实值之间存在的差异称为误差。抽样调查理论的中心任务之一，便是研究抽样调查中的误差。在抽样调查误差理论中将全部误差分解为随机误差和系统误差两部分。随机误差是 由于 样本与总体之间的随机差异导致的， 它存在于所有取样过程中， 是无法避免的， 这种类型的误差不会影响估计参数的均值， 通常所计算的抽样误差就是这部分随机误差。对随机误差的研究，由于有强有力的概率论与数理统计理论和方法的支持，其理论已非常成熟，只要能设计出样本估计量，就能给出相应估计量的随机误差公式。但是对抽样调查中的系统误差，由于导致系统性误差的原因很多，而且多属非随机性因素，主要受主观因素的影响，致使系统性误差的出现是无规律的。 构成系统误差的因素有多种，大致可归纳为四种类型： （1）设计误差 （ Error in Design ） ，是指因在抽样调查方案设计过程中的错误而导致产生的系统性误差。在抽样方案的设计中，涉及抽样框的编制、目标量和估计量的设计、样本容量的确定和抽样方式的选择等，抽样方案的设计还直接关系到在样本的抽取过程中是否严格地遵循随机性原则，若破坏了随机性原则，必然会产生系统性误差。 （2）估计量的偏误 (Bias of Estimator) ，是指所选择的估计量 (实则是估计方法)破坏了估计的优良标准之一——无偏性，致使产生统计性误差。 （3）调查误差 （ Error in Survey ） ，是指在取得样本数据资料过程中产生的误差。这部分误差通常与调查者、回答者、资料搜集方式和问卷等因素有关，它们会形成在调查过程中出现无回答和回答出现偏误等情况，进而形成系统性误差。 （4）编辑误差 （ Processing in Error ） ，是指在取得样本资料之后，在整理、汇总、归类、计算、录入等过程形成的误差。 因此，为了提高调查精度，一方面可以采取完善抽样调查方案、合理选择抽样方法、提高抽样调查数据的准确性、减少编辑误差和调查误差等手段，即减少系统误差；另一方面要合理确定样本量的大小，即减少随机误差。 通过对误差分析可知，如果要提高调查的精度，一个重要方面就是确定合理的样本量。样本量大小的确定是一个平衡问题，如果在数据收集和分析过程采用大的样本容量，达到给定研究目标和精度要求的费用就很高。太少的样本则使结果受变异性的影响。 § 设计 抽样其具体的做法是： 1、首先确定初级抽样单位（PSU），PSU可以是固定的常规单位，确定PSU需要有这些初级抽样单位的具体名录，以及每个初级抽样单位中被调查人员的具体数目，这个数目可以的估计的人数。 2、确定抽取哪些初级抽样单位，如果初级抽样单位比较少，可以全部抽取，如果初级抽样单位太多，则可以随机抽取部分的抽样单位。 3、在选取的初级抽样单位中选择具体的调查对象，如果将第二步中选取的初级抽样单位的组成人员全部作为调查对象，称为二阶段整群抽样，如果只是在初级抽样单位中按人数的多少，来决定在每个抽样单位中抽取多少人，则称为PPS抽样，此时，需要进行一定的计算，详见有关统计书籍。 § 参考资料 [1] MBA智库百科 http://wiki.mbalib.com/wiki/PPS%E6%8A%BD%E6%A0%B7%E8%B0%83%E6%9F%A5%E6%B3%95" [2] njtu教育网 col.njtu.edu.cn/.../xnjp/ysxy/jtgh/Norm_0204.htm |
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