《ch抽样调查》课件

抽样调查抽样调查是一种常用的数据收集方法，用于从总体中选取样本，以推断总体特征。课程目标了解抽样调查的概念理解抽样调查的基本原理和方法，掌握数据收集和分析技术。运用抽样调查解决实际问题将抽样调查方法应用于实际研究项目中，并进行数据分析，得出有效结论。提升数据分析能力培养数据分析思维，提高数据分析技能，掌握数据可视化方法。什么是抽样调查?整体了解当要了解某个总体的情况，但总体规模很大，无法对所有个体进行调查时，就可以使用抽样调查方法。抽样单元在抽样调查中，将总体中的每一个个体称为抽样单元，例如，要了解某市所有学生的学习情况，每个学生就是一个抽样单元。样本信息从总体中抽取一部分样本，通过对样本的调查，推断总体特征，从而得出总体情况。抽样调查的适用场景11.大规模群体调查例如，对全国人口的健康状况调查、对全国居民收入水平的调查。22.难以穷尽所有个体例如，对海洋生物种群数量的调查、对特定地区土壤污染程度的调查。33.调查成本高昂例如，对所有消费者进行市场调查、对所有员工进行满意度调查。44.时间限制例如，对某个事件进行快速调查，例如选举民意调查。抽样调查的优势经济效益抽样调查比普查更经济，节省人力、物力、时间成本，尤其适用于大型调查项目。效率更高抽样调查可以更快地获得数据，满足更及时的决策需求，提高调查效率。精度更高精心设计的抽样调查可以有效控制抽样误差，获得更精确的调查结果。适用范围广抽样调查适用于各种类型的数据收集，包括人口调查、市场调研、产品质量检测等。抽样调查的局限性1样本偏差样本可能无法完全代表总体2误差累积抽样误差会随着样本量的减少而增大3数据收集难度获取准确可靠的数据可能存在困难抽样调查无法完全消除样本偏差，误差可能会随着样本量的减少而累积。此外，在某些情况下，获取准确可靠的数据可能存在困难，例如，当样本数量庞大或分布范围广泛时。抽样调查的基本原理总体指我们要研究的全部对象。样本从总体中抽取的一部分对象。推断通过样本信息推断总体特征。抽样调查的基本原理在于利用样本信息对总体进行推断。抽样单元和抽样框抽样单元是指抽样调查中的基本单位，是进行抽样的最小单位，它也是总体中直接被抽取的元素。抽样框是指用于确定抽样单元的清单或列表，它包含了总体所有抽样单元的信息，例如姓名、地址、电话号码等。1抽样单元基本单位2抽样框清单或列表3总体研究对象简单随机抽样定义简单随机抽样指从总体中随机抽取样本，每个样本单位被抽取的概率都相等。方法常见方法包括抽签法和随机数表法，每个样本单位有相同的被抽取概率。优点简单随机抽样操作简单，易于理解，样本具有代表性。缺点当总体较大时，操作起来比较繁琐，可能难以保证每个样本单位的抽取概率完全相等。系统抽样1定义系统抽样，也称为等距抽样，是一种概率抽样方法。它将总体按顺序排列，然后选择一个随机起始点，并以固定的间隔选择样本。2步骤首先，确定抽样间隔，即每隔多少个个体选取一个样本。然后，随机选择一个起始点，从该点开始，每隔一个抽样间隔选择一个样本，直到获得所需的样本量。3优势系统抽样简单易行，操作方便，尤其适用于总体较大且个体之间排列有序的情况。它可以确保样本在总体中均匀分布，并能有效地控制样本的代表性。分层抽样将总体分成若干层根据某种特征将总体分成若干个互不相交的子总体，称为层。从每一层中进行随机抽样从每一层中独立地抽取一个样本，称为层内样本。将各层样本合并成总体样本将各层样本合并起来，就得到了总体样本。多阶段抽样1划分区域将总体划分为多个阶段2随机抽取从每个阶段随机抽取样本3进一步抽样在抽取的样本中，继续进行抽样4最终样本最终获得的样本即为多阶段样本多阶段抽样适用于总体规模庞大、分布范围较广的调查。例如，在全国范围内进行居民收入调查，可以先将全国划分成若干个省份，然后从每个省份随机抽取一些城市，再从这些城市中随机抽取一些社区，最后从这些社区中随机抽取一些居民。聚类抽样将总体划分为若干个互不重叠的子集每个子集称为一个聚类,聚类内部个体应尽可能同质,不同聚类之间应尽可能异质.随机抽取若干个聚类对所抽取的聚类进行全面调查,或从每个聚类中随机抽取一部分个体进行调查.优点:操作简便,成本低适合大规模调查,尤其适用于总体分布范围广,个体之间距离较远的调查.缺点:效率较低,样本代表性可能较差如果聚类内部个体差异较大,会导致抽样误差较大.抽样误差抽样误差是指样本统计量与总体参数之间的差异。抽样误差是由于随机抽样造成的，是不可避免的。类型描述随机误差由于样本随机性导致的误差系统误差由于抽样方法或样本选择偏差导致的误差样本量的确定样本量决定精度样本量越大，样本指标越接近总体指标，结果越准确。样本量过小，误差较大，无法准确反映总体特征。成本和时间限制样本量越大，调查成本越高，所需时间越长。需权衡调查精度、成本和时间，选择合适的样本量。正态分布与t分布正态分布正态分布是一种常见的连续概率分布，形状类似钟形曲线。数据集中在平均值附近，两端逐渐下降。t分布t分布也是一种连续概率分布，但它适用于样本量较小的情况。t分布的曲线与正态分布类似，但尾部更厚，意味着极端值出现的可能性更高。点估计和区间估计1点估计使用样本统计量来估计总体参数的值，提供对总体参数的单一估计。2区间估计基于样本数据，以一定置信度确定总体参数的可能取值范围，提供对总体参数的范围估计。3置信区间区间估计中确定的总体参数取值范围，其置信度表示该区间包含总体参数的真实值的概率。假设检验1建立假设提出关于总体参数的假设。2收集数据从总体中抽取样本进行数据收集。3计算检验统计量根据样本数据计算检验统计量。4确定P值根据检验统计量计算P值。5做出决策根据P值和显著性水平做出决策。假设检验是一种统计推断方法，用于评估关于总体参数的假设是否得到支持。单样本均值的检验1确定原假设和备择假设原假设通常代表要检验的总体参数的特定值，备择假设则表示原假设不成立的情况。2选择检验统计量根据样本数据和原假设的形式，选择合适的检验统计量，例如t统计量或z统计量。3计算检验统计量的值利用样本数据和检验统计量的公式，计算出检验统计量的值，并根据检验统计量分布确定p值。4比较p值和显著性水平如果p值小于显著性水平，则拒绝原假设，否则接受原假设。单样本比例的检验1假设检验检验样本比例是否与总体比例存在显著差异。2设定假设建立原假设和备择假设。3选择检验统计量选择合适的检验统计量，如z统计量。4计算P值根据样本数据计算P值。5结论根据P值和显著性水平做出决策。单样本比例的检验用于比较样本比例与总体比例之间的差异。该检验可以帮助我们判断样本比例是否与总体比例存在显著差异。两样本均值的检验1建立假设确定零假设和备择假设。2选择检验统计量根据样本大小和方差是否已知选择合适的检验统计量。3计算检验统计量根据样本数据计算检验统计量的值。4确定拒绝域根据显著性水平确定拒绝域。两样本均值的检验用于比较两个样本的均值是否存在显著差异。这种检验在医学研究、市场调查等领域具有广泛应用。两样本比例的检验假设检验两样本比例的检验，目的是比较两个独立样本的总体比例是否有显著差异。常见应用场景包括：比较两种治疗方法的有效率，比较不同广告方案的点击率等。步骤建立原假设和备择假设选择合适的检验统计量计算检验统计量的值确定p值根据p值做出决策应用在医疗保健领域，两样本比例的检验可以帮助研究人员比较两种不同治疗方法的疗效。在市场营销中，可以用于比较不同广告活动的转化率。案例例如，一个制药公司正在测试两种新药治疗高血压的有效率，可以通过两样本比例的检验来比较两种药物的有效率是否具有显著差异。方差分析1基本原理方差分析是用于比较两个或多个样本均值之间是否存在显著差异的一种统计方法。通过分析数据组的方差来推断数据组的均值是否存在差异。2应用场景广泛应用于医学、生物、农业等领域，例如比较不同治疗方法的效果、不同肥料对作物产量的影响等。3主要类型单因素方差分析、双因素方差分析、重复测量方差分析等，用于分析不同因素对结果的影响。回归分析建立模型根据样本数据建立回归模型，解释变量和因变量之间的关系。参数估计利用最小二乘法估计回归模型的参数，如斜率和截距。模型检验检验模型是否符合实际情况，包括显著性检验和拟合优度检验。预测分析利用建立的模型对未来数据进行预测，预测因变量在特定条件下的取值。相关分析相关分析是一种统计方法，用于分析两个或多个变量之间的关系。它可以衡量变量之间线性关系的强度和方向。相关系数的范围在-1到1之间，正值表示正相关，负值表示负相关，0表示无相关。典型案例分析市场调查通过抽样调查了解消费者对新产品的喜好。选举预测使用抽样调查预测选举结果。质量控制抽样调查生产的产品是否符合标准。最佳实践总结11.明确目标了解调查目的，确定样本量，选择合适的抽样方法。22.