描述研究對象的抽樣方法

⑴ 調查所有研究對象的抽樣方法叫什麼

調查所有研究對象的抽樣方法叫概率抽樣和非概率抽樣。
抽樣調查是一種非全面調查，它是從全部調查研究對象中，抽選一部分單位進行調查，並據以對全部調查研究對象做出估計和推斷的一種調查方法。根據抽選樣本的方法，抽樣調查可以分為概率抽樣和非概率抽樣兩類。概率抽樣是按照概率論和數理統計的原理從調查研究的總體中，根據隨機原則來抽選樣本，並從數量上對總體的某些特徵作出估計推斷，對推斷出可能出現的誤差可以從概率意義上加以控制。習慣上將概率抽樣稱為抽樣調查。

⑵ 抽樣調查法的介紹

相應解釋抽樣調查法：指從研究對象的全部單位中抽取一部分單位進行考察和分析，並用這部分單位的數量特徵去推斷總體的數量特徵的一種調查方法。其中，被研究對象的全部單位稱為「總體」；從總體中抽取出來，實際進行調查研究的那部分對象所構成的群體稱為「樣本」。在抽樣調查中，樣本數的確定是一個關鍵問題。抽樣的方式，有隨機抽樣和

⑶ 怎樣對隨機抽樣的研究對象進行描述

摘要 研究對象基本特徵描述研究對象基本特徵描述通常作為表一在一篇論文中出現。它幫助讀者了解你的研究人群有哪些特徵,可能的混雜因素的分布情況;幫助判斷研究結果是否可以外推到其他人群。研究對象特徵變數分為連續性變數與分類型變數兩種,對連續性變數可用均數、標准差、中位數、四分位數等表示,根據變數分布情況,還可用幾何均數及可信區間表示。對分類型變數,統計頻數與百分數。研究對象的描述可根據研究設計分層統計。如有分層變數,系統自動對連續性變數進行t檢驗或方差分析列出P值,同時自動做非參數檢驗,列出P值。對分類型變數,做卡方檢驗,如有單元格理論頻數小於10,自動增加Fish精確檢驗。本模塊還可以用抽樣調查(Survey)數據分析,詳見易侕抽樣調查數據分析()例(輸入界面):輸出結果:研究人群的特徵

⑷ 抽樣研究的方法有哪些

又稱取樣。從欲研究的全部樣品中抽取一部分樣品單位。其基本要求是要保證所抽取的樣品單位對全部樣品具有充分的代表性。抽樣的目的是從被抽取樣品單位的分析、研究結果來估計和推斷全部樣品特性，是科學實驗、質量檢驗、社會調查普遍採用的一種經濟有效的工作和研究方法。

⑸ 抽樣調查都有哪些方式方法

抽樣調查方法：等距抽樣、類型抽樣、整群抽樣。

1、等距抽樣：將總體各單位按一定標志或次序排列成為圖形或一覽表式（也就是通常所說的排隊），然後按相等的距離或間隔抽取樣本單位。

特點是：抽出的單位在總體中是均勻分布的，且抽取的樣本可少於純隨機抽樣。等距抽樣既可以用同調查項目相關的標志排隊，也可以用同調查項目無關的標志排隊。

2、類型抽樣：將總體單位按其屬性特徵分成若干類型或層，然後在類型或層中隨機抽取樣本單位。

特點是：由於通過劃類分層，增大了各類型中單位間的共同性，容易抽出具有代表性的調查樣本。該方法適用於總體情況復雜，各單位之間差異較大，單位較多的情況。

3、整群抽樣：就是從總體中成群成組地抽取調查單位，而不是一個一個地抽取調查樣本。

特點是：調查單位比較集中，調查工作的組織和進行比較方便。但調查單位在總體中的分布不均勻，准確性要差些。

根據抽選樣本的方法，抽樣調查可以分為概率抽樣和非概率抽樣兩類。概率抽樣是按照概率論和數理統計的原理從調查研究的總體中，根據隨機原則來抽選樣本，並從數量上對總體的某些特徵作出估計推斷，對推斷出可能出現的誤差可以從概率意義上加以控制。

(5)描述研究對象的抽樣方法擴展閱讀：

抽樣調查從研究對象的總體中抽取一部分個體作為樣本進行調查，據此推斷有關總體的數字特徵，經濟性好，實效性強，適應面廣，准確性高。

抽樣調查是根據部分實際調查結果來推斷總體標志總量的一種統計調查方法，屬於非全面調查的范疇。它是按照科學的原理和計算，從若干單位組成的事物總體中，抽取部分樣本單位來進行調查、觀察，用所得到的調查標志的數據以代表總體，推斷總體。

適用范圍：

第一、不能進行全面調查的事物。有些事物在測量或試驗時有破壞性，不可能進行全面調查。如，電視的抗震能力試驗，燈泡的耐用時間試驗等。

第二、有些總體從理論上講可以進行全面調查，但實際上不能進行全面調查的事物。如，了解某個森林有多少棵樹，職工家庭生活狀況如何等。

第三、抽樣調查方法可以用於工業生產過程中的質量控制。

第四、利用抽樣推斷的方法，可以對於某種總體的假設進行檢驗，來判斷這種假設的真偽，以決定取捨。

⑹ "抽樣調查方式"是怎樣的調查方式

抽樣調查
抽樣調查是市場調查中最常用的調查方式
抽樣調查的定義:是指從研究對象的總體中抽取一部分單位作為樣本進行調查，據此推斷有關總體的數字特徵。
抽樣調查的特點:經濟性好.實效性強.適應面廣.准確性高

抽樣調查是根據部分實際調查結果來推斷總體標志總量的一種統計調查方法，屬於非全面調查的范疇。它是按照科學的原理和計算，從若干單位組成的事物總體中，抽取部分樣本單位來進行調查、觀察，用所得到的調查標志的數據以代表總體，推斷總體。

與其它調查一樣，抽樣調查也會遇到調查的誤差和偏誤問題。通常抽樣調查的誤差有兩種：一種是工作誤差（也稱登記誤差或調查誤差），一種是代表性誤差（也稱抽樣誤差）。但是，抽樣調查可以通過抽樣設計，通過計算並採用一系列科學的方法，把代表性誤差控制在允許的范圍之內；另外，由於調查單位少，代表性強，所需調查人員少，工作誤差比全面調查要小。特別是在總體包括的調查單位較多的情況下，抽樣調查結果的准確性一般高於全面調查。因此，抽樣調查的結果是非常可靠的。

抽樣調查數據之所以能用來代表和推算總體，主要是因為抽樣調查本身具有其它非全面調查所不具備的特點，主要是：

(1)調查樣本是按隨機的原則抽取的，在總體中每一個單位被抽取的機會是均等的，因此，能夠保證被抽中的單位在總體中的均勻分布，不致出現傾向性誤差，代表性強。

(2)是以抽取的全部樣本單位作為一個「代表團」，用整個「代表團」來代表總體。而不是用隨意挑選的個別單位代表總體。

(3)所抽選的調查樣本數量，是根據調查誤差的要求，經過科學的計算確定的，在調查樣本的數量上有可靠的保證。

(4)抽樣調查的誤差，是在調查前就可以根據調查樣本數量和總體中各單位之間的差異程度進行計算，並控制在允許范圍以內，調查結果的准確程度較高。

基於以上特點，抽樣調查被公認為是非全面調查方法中用來推算和代表總體的最完善、最有科學根據的調查方法。

⑺ 抽樣調查法是什麼

抽樣調查法是指從研究對象的全部單位中抽取一部分單位進行考察和分析，並用這部分單位的數量特徵去推斷總體的數量特徵的一種調查方法。

其中，被研究對象的全部單位稱為「總體」；從總體中抽取出來，實際進行調查研究的那部分對象所構成的群體稱為「樣本」。在抽樣調查中，樣本數的確定是一個關鍵問題。

優點

抽樣的特點是總體中含量大的部分被抽中的概率也大，可以提高樣本的代表性。

抽樣的主要優點是：

（ 1）抽樣調查可以減少調查的工作量，調查內容可以求多、求全或求專，可以保證調查對象的完整性。

（ 2）可以從數量上以部分推算總體，利用概率論和數理統計原理，以一定的概率保證推算結果的可靠程度，起到全面調查認識總體的功能，可以保證調查的精度。

（ 3）因為抽樣調查是針對總體中的一部分單位進行的，抽樣調查可以大大減少調查費用，提高調查效率。

（ 4）收集、整理數據、綜合樣本的速度快，保證調查的時效性。

⑻ 非概率抽樣一般包括哪些具體的抽樣方法

常用的非概率抽樣方法有以下四類：

1、方便抽樣（Convenience sampling）

指根據調查者的方便選取的樣本，以無目標、隨意的方式進行。例如：街頭攔截訪問（看到誰就訪問誰）；個別入戶項目誰開門就訪問誰。

優點：適用於總體中每個個體都是「同質」的，最方便、最省錢；可以在探索性研究中使用，另外還可用於小組座談會、預測問卷等方面的樣本選取工作。

缺點：抽樣偏差較大，不適用於要做總體推斷的任何民意項目，對描述性或因果性研究最好不要採用方便抽樣。

2、判斷抽樣（Judgment sampling）

指由專家判斷而有目的地抽取他認為「有代表性的樣本」。例如：社會學家研究某國家的一般家庭情況時，常以專家判斷方法挑選「中型城鎮」進行。

也有家庭研究專家選取某類家庭進行研究，如選三口之家（子女正在上學的）；在探索性研究中，如抽取深度訪問的樣本時，可以使用這種方法。

優點：適用於總體的構成單位極不相同而樣本數很小，同時設計調查者對總體的有關特徵具有相當的了解（明白研究的具體指向）的情況下，適合特殊類型的研究（如產品口味測試等）；操作成本低，方便快捷，在商業性調研中較多用。

缺點：該類抽樣結果受研究人員的傾向性影響大，一旦主觀判斷偏差，則根易引起抽樣偏差；不能直接對研究總體進行推斷。

3、配額抽樣（Quota sampling）

指先將總體元素按某些控制的指標或特性分類，然後按方便抽樣或判斷抽樣選取樣本元素。

相當於包括兩個階段的加限制的判斷抽樣。在第一階段需要確定總體中的特性分布（控制特徵），通常，樣本中具備這些控制特徵的元素的比例與總體中有這些特徵的元素的比例是相同的，通過第一步的配額，保證了在這些特徵上樣本的組成與總體的組成是一致的。

在第二階段，按照配額來控制樣本的抽取工作，要求所選出的元素要適合所控制的特性。例如：定點街訪中的配額抽樣。

優點：適用於設計調查者對總體的有關特徵具有一定的了解而樣本數較多的情況下，實際上，配額抽樣屬於先「分層」（事先確定每層的樣本量）再「判斷」（在每層中以判斷抽樣的方法選取抽樣個體）；費用不高，易於實施，能滿足總體比例的要求。

缺點：容易掩蓋不可忽略的偏差。

4、滾雪球抽樣（Snowball sampling）

指先隨機選擇一些被訪者並對其實施訪問，再請他們提供另外一些屬於所研究目標總體的調查對象，根據所形成的線索選擇此後的調查對象。

第一批被訪者是採用概率抽樣得來的，之後的被訪者都屬於非概率抽樣，此類被訪者彼此之間較為相似。例如：如在目前中國的小轎車車主等。

優點：可以根據某些樣本特徵對樣本進行控制，適用尋找一些在總體中十分稀少的人物。

缺點：有選擇偏差，不能保證代表性。

(8)描述研究對象的抽樣方法擴展閱讀

抽樣是有一定規則的，抽樣的基本要求是：

1、總體范圍的確定

抽樣首先要明確規定抽樣的總體范圍，一般來說，研究課題和研究目的決定了總體的范圍。如，「上海市區初中學生身體素質的調查」這個課題的總體就是上海市區全體初一至初三的中學生，不包括郊縣的初中生。如果總體范圍不很清楚，在抽樣前應對總體做出明確的規定。

否則，會對抽取樣本和研究結果的推斷造成麻煩。通常研究課題的確立就已基本框定了總體范圍，研究者要考慮的是為什麼要確定該總體的理由，以及研究的預期效果和可行性問題。

2、抽樣的隨機化

抽樣要盡可能做到隨機化（random）。隨機化是指總體中的每個個體被選入樣本的概率（probability）不為零。也就是說，總體中的每一個個體入選的機會均等。

隨機是科學研究的基本原則。抽樣的隨機化是一種精確而科學的過程，是科學研究結果可靠性的保證，可以避免研究者自覺或不自覺的偏見。抽簽、搖獎就是根據抽樣的隨機化原理設計的。嚴格的抽樣必須是隨機的，這樣可避免研究者的主觀傾向或人為因素造成的抽樣偏差（sampling bias）

3、樣本的代表性

樣本的代表性指樣本應具備總體的性質或特徵，樣本能在較大程度上代表總體。樣本研究的關鍵在於抽樣和推論，抽樣是推論的先決條件，樣本的代表性會影響研究結論的可靠性和研究結論的推斷程度。代表性越高的樣本，其研究結果的普遍性就越大。

反之，如果樣本沒有代表性往往會導致研究的失敗。常為人引用的一個例子是：1936年美國的總統大選，當時美國的《文學文摘》雜志曾做了一次關於總統大選的民意調查，調查結果預測蘭登將在總統選舉中獲勝，羅斯福落選。但事實正好相反，選舉結果是羅斯福當選總統。

雖然《文學文摘》雜志的民意調查樣本數很大，但調查者的樣本是從電話號簿和汽車登記冊中抽取的。1936年正是美國經濟大蕭條過後，有汽車有電話的人僅代表了美國選民中的某個特定階層，對於選民總體來說不具備代表性。

這次民意調查的失敗主要在於抽樣偏差，樣本沒有代表性，抽取的樣本在質上與總體特徵不相吻合。與此同時，蓋洛普民意調查所也作了總統大選的調查，只發了2000份問卷，結果預測成功，羅斯福當選總統。

4、合理的樣本容量

樣本容量又稱樣本大小，是指抽取樣本的具體數量。樣本數量的多少是研究無法迴避的問題，是研究設計中重要的一環，也是比較困難的一件事。它既要符合研究目的、內容，滿足教育統計的要求，又要考慮抽樣的可能性，並使誤差減少到最低限度。

一般來說，樣本數越多，代表性越好，但是增大樣本，勢必增加研究的人力、物力、財力，增加研究的難度，造成不必要的浪費。如果樣本數太小，則抽樣誤差較大，樣本不能代表總體，不利於統計分析，影響研究效果。

樣本數量究竟多少為宜，這是一個復雜的問題。我們很難說出一個確定的數字，樣本數量要從多個方面綜合起來考慮。

抽樣是以概率論為理論基礎。抽樣的作用是為了合理地減少研究對象，既可以節約人力、物力、時間，又可使研究力量相對集中，使研究工作深入、細致，從而提高研究的准確性和可靠性。

一般來說，定性研究中抽取的樣本很小，樣本有時僅僅是一個案例或一個個體，研究目的是為了對所研究對象進行更深入的了解。而定量研究的樣本數較大，樣本可以是一群個體，並要考慮樣本能否准確代表總體，能否對總體作出推斷。