《管理研究方法》第五章抽样设计.

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第五章抽样设计LOGO5.1抽样及其特点25.1.1抽样的含义P605.1.2抽样的特点及应用LOGO5.1抽样的含义3321研究对象随机抽取部分观察有关总体信息LOGO抽样的意义4经费预算的约束,需要控制调查数量经常性大型普查不现实管理研究中的破坏性实验抽样原因考虑研究成本和研究的可行性LOGO抽样小例跨管11-1班调查商学院同学考研比例5LOGO抽样小例跨管11-1班调查商学院同学考研比例1/35LOGO5.1.2抽样的特点7•推断误差控制一定精确程度和可靠程度•结果推论到总体;随机原则,具有代表性•内容广泛深入,资料标准化程度高•节省时间、人力、经费调查总体中一定数量的个体调查规模有限抽样调查结果普遍性客观性科学的抽样方法LOGO抽样应用8一、某些不可全面调查,以抽样做推断某些经过破坏性或消耗性的实验某些无限总体LOGO抽样应用9•城市居民家计调查二、某些现象不必要全面调查•居民市场购买力节省大量人力、物力和财力,并事半功倍LOGO抽样应用10抽样调查全面调查相互补充;检查核对三、LOGO抽样应用11四、某些总体的假设需要依靠抽样法假设检验总体假设检验抽样方法判断真伪LOGO12五、用于大批量生产中的产品质量控制抽样检验观察工序措施预防废次品课程管理研究方法5.2抽样的步骤第五章1234总体界定抽样框介绍样本规模确定样本抽取15抽样的一般程序定义总体确定抽样框样本规模确定选择抽样技术估计与推算5.2.1总体界定是什么确定基本构成单位、时空范围,即确定调查对象的内涵、外延及数量,要与研究目标相符合,并有一定的理论依据。5.2.2抽样框介绍是什么抽样框是样本清单,与抽样单位相对应。抽样框的常见形式:电话号码本、名单、手册、地图、数据包等抽样框的要求抽样框应是有序的(抽样单元有编号,且按某种顺序排列);抽样框中包含的抽样单元应“不重不漏”评估抽样框误差5.2.3样本规模确定是什么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。总体标准差是反映总体元素间异质性程度的指标。5.2.4样本抽取比较描述优点缺点1234随机抽取分层抽取聚类抽取系统抽取202020/1/9随机抽样例子:抽签法、随机数表法特点:每个总体元素入选为样本的概率相等;能得到总体特征的无偏估计值;要求有总体元素的完整列表。适应情况:调研总体中各个体之间差异较小调查对象不明,难以分组、分类优点:研究发现的共性较好缺点:不如分层抽样有效212020/1/9分层抽样分层抽样:先将总体的所有个体按某一重要标志进行分类(层),然后在各类(层)中采用简单随机抽样,从每层抽取样本元素。分层抽样的理由:抽样误差更小、可以对特定群体进行研究分层抽样方法:比例分层不等比例分层注意点:1、根据什么原则确定分层变量;2、确定各层之间的样本比例;3、确定实际分层抽取样本的方法。优点:最有效,所有群体都能适当地进行抽样,且可以比较缺点:有目的,比系统和随机费时,每一层总体机构不能或缺222020/1/9聚类抽样聚类抽样是分层抽样的扩展,是将性质类似的个体聚类在一起,然后在聚类体中抽取样本。适应于:大规模市场调查中,群体内各个体的差异大,但各群之间的差异较小的情况。如产品质量检验优点:对地球上的聚类体搜集资料成本低缺点:由于同一种聚类体中的元素具有同质性,所以不可靠,效率低232020/1/9系统抽样系统抽样:先将总体的各个体按一定的标志排列起来,然后,按照固定顺序和一定间隔来抽取样本个体。跳跃区间(间隔):总体数(N)÷样本数(n)抽样标志按与调查项目无关的标志排队,如门牌号;按与调查项目有关的标志排队,如住户月均收入避免自然周期的影响优点:在取得总体架构的情况下,该方法方便缺点:可能有系统偏差性242020/1/9系统抽样系统抽样:先将总体的各个体按一定的标志排列起来,然后,按照固定顺序和一定间隔来抽取样本个体。跳跃区间(间隔):总体数(N)÷样本数(n)抽样标志按与调查项目无关的标志排队,如门牌号;按与调查项目有关的标志排队,如住户月均收入避免自然周期的影响四钟抽样技术的图示5.3抽样的置信区间与置信水平置信区间置信水平样本规模的确定置信区间是估计值与总体之间的接近程度,即样本的精确性。置信区间是样本平均值的抽样分布变化范围的函数,若从总体中抽取许多不同组的样本,并求各组的平均值,不难发现这些平均值是不同的,呈现正态分布且具有离散型,离散程度越小,说明样本平均值接近总体平均值的概率就越高。其实,我们无需抽样多个样本去估计这个变化,这一变化就是标准误差(standarderror),可用公式表示为:nxSS其中,S代表样本的标准差,n代表样本规模,Sx代表所呈现的标准误差精确程度。在已知样本标准差的条件下,要想降低标准误差就必须增加样本数。总之,要使样本能反映总体的特征,对精确性要求就高,而样本精确高,就要较大的样本数。置信水平代表样本估计值对总体真实状况的确定程度。置信水平反映了根据样本估计总体的可信程度,对于大部分管理研究来说95%的置信水平都是可接受的,通常表现为显著水平p0.05,简言之,估计值在100次中有95次能反映真实的总体特征。置信区间与置信水平之间存在一个取舍关系,由于想要更高的精确性或可信度,或者两者都要,那么就必须增加样本规模,但是样本规模的增加必然带来成本费用与时间消耗方面的限制,以至于无法增加样本。那么,在样本一定的情况下,唯一能做到的是维持同样的置信区间的方法就是降低置信水平。根据前面的分析,在确定样本规模时,研究者至少要考虑4个因素:1.估计总体特征时需要多高的精确性,即允许的误差范围是多少;2.估计总体特征时要求多高的可信度,即允许发生差错的概率是多少;3.总体特征的变化程度;4.增加样本可能带来的成本费用。决定样本规模的因素主要有两个:一是总体内各个体的同一性程度,二是研究所需要的精确程度。一般情况下是,总体的差异越大,精确度要求越高,样本量越大。对研究者来说,同一性很难控制,因而主要考虑的是容许误差。样本规模估计公式如下:2)容许误差总体标准差置信水平(样本规模样本规模的确定在实际工作中,总体标准差可能是未知的,因此必须通过某种途径来估计,主要有:当以前有过类似的抽样,并且总体变化又不大时,便可以用以往的资料来估计总体标准差;在正式抽样之前,先取一个实验样本,求出其标准差,并用它来代替总体标准差;当总体近似服从正态分布时,可根据全距来估计标准差。

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