什么是统计学中的抽样估计?它有什么特点?
抽样调查的定义
是指从研究对象的总体中抽取部分个体作为调查样本,推断出总体的数字特征。
抽样调查的特点
经济性好,有效性强,适应性广,准确性高。
抽样调查是根据一些实际调查结果来推断总体标志总数的一种统计调查方法,属于不完全调查的范畴。它根据科学原理和计算,从由若干个单元组成的事物总体中抽取一些样本单元进行调查观察,用获得的调查标志数据来代表总体,推断总体。
和其他调查一样,抽样调查也会遇到调查中的误差和偏差。抽样调查通常有两种误差:一种是工作误差(也叫登记误差或调查误差),另一种是代表性误差(也叫抽样误差)。但抽样调查可以通过抽样设计、计算等一系列科学方法,将代表性误差控制在允许的范围内;此外,由于调查单位少,代表性强,所需调查人员少,工作误差比全面调查小。特别是在调查单位数量较多的情况下,抽样调查结果的精度一般高于全面调查。因此,抽样调查的结果是非常可靠的。
抽样调查数据可以用来表示和计算人口,主要是因为抽样调查本身具有其他非全面调查所不具备的特点,主要是:
(1)调查样本是随机抽取的,每个单位在总体中被选中的几率是相等的。因此可以保证所选单位在整个群体中的均匀分布,不会出现偏倚误差,具有很强的代表性。
(2)将所有样本单位作为一个“代表团”,用整个“代表团”来代表总体。而不是用随机选择的个体单位来代表整体。
(3)选取的调查样本数量是根据调查误差的要求,通过科学计算确定的,在调查样本数量上有可靠的保证。
(4)抽样调查的误差可以根据调查前调查样本的数量和单位之间在整体上的差异程度来计算,并控制在允许的范围内,因此调查结果的准确性较高。
基于上述特点,抽样调查被公认为非全面调查方法中用来计算和代表全体人口的最完善、最科学的调查方法。
抽样调查的步骤
(1)定义人口
(2)制作取样框
(3)划分整个人口
(4)确定样本量
(5)确定调查的信度和效度。
(6)确定抽样方法
(7)进行抽样调查,对总体进行猜测。
抽样调查分类
1.简单随机抽样
这是最简单的一步抽样法,从总体中选取抽样单位,从总体中抽取的每一个可能的样本都有相同的被抽取概率。抽样时,将抽样总体中的抽样单元排列成1 ~ n个代码,然后用随机数表或专用计算机程序确定1 ~ n之间的随机数,那些与总体中的随机数相匹配的单元就成为随机抽样样本。
这种抽样方法简单,误差分析容易,但需要较大的样本量,适用于个体间差异较小的情况。
2.系统抽样方法
这种方法也称为序贯抽样法,以一定的间隔(即“每隔几次”)从总体中随机抽取样本。这种方法的优点是样本分布好,理论性好,总体估计值容易计算。
3.分层抽样方法
它根据某些特定的特征,把总体分成若干个同质的、互不重叠的层,然后从每一层中独立抽样,这是一种不等概率抽样。分层抽样利用辅助信息进行分层,每一层都要同质,层间差异尽可能大。这样的分层抽样可以提高样本的代表性、总体估计的准确性和抽样方案的效率,抽样的操作和管理更加方便。但是采样框架更复杂,成本更高,误差分析更复杂。这种方法适用于母体复杂、个体间差异大、数量多的情况。
4.整群抽样方法
整群抽样是先对整体单位进行分组,可以自然分组,也可以根据需要分组。在交通调查中,可以按照地域特征进行分组,随机抽取组作为抽样样本,调查样本组中的所有单位。整群抽样样本相对集中,可以降低调查成本。例如,在居民出行调查中,可以利用这种方法将居民按照居住区域的不同进行分组,然后随机选取分组作为样本。这种方法的优点是组织简单,缺点是样本代表性差。
5.多阶段抽样方法
多阶段抽样是一种不等概率抽样,需要两个或多个连续阶段进行抽样。每一阶段的采样单元是分级的,每一阶段的采样单元在结构上是不同的。多级采样中的样本比较集中,可以节省时间和金钱。调查的组织工作很复杂,总体估计数的计算也很复杂。