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分层抽样

2007-08-13 15:12:17   报告业务: 010-65667912


  定量调查中的分层抽样是一种卓越的概率抽样方式,在我们以往的调查中经常被使用。
  分层抽样的具体程序是:把总体各单位分成两个或两个以上的相互独立的完全的组(如男性和女性),从两个或两个以上的组中进行简单随机抽样,样本相互独立。
  总体各单位按主要标志加以分组,分组的标志与我们关心的总体特征相关。例如,我们正在进行有关啤酒品牌知名度方面的调查,初步判别,在啤酒方面男性的知识与和女性不相同,那么性别应是划分层次的适当标志。如果不以这种方式进行分层抽样,分层抽样就得不到什么效果,花再多时间、精力和物资也是白费。
  分层抽样与简单随机抽样相比,我们往往选择分层抽样,因为它有显著的潜在统计效果。也就是说,如果我们从相同的总体中抽取两个样本,一个是分层样本,另一个是简单随机抽样样本,那么相对来说,分层样本的误差更小些。另一方面,如果目标是获得一个确定的抽样误差水平,那么更小的分层样本将达到这一目标。
  在调查实践中,为提高分层样本的精确度实际上要付出一些代价。通常,我们现实正确的分层抽样一般有三个步骤:
  首先,辩明突出的(重要的)人口统计特征和分类特征,这些特征与所研究的行为相关。例如,研究某种产品的消费率时,按常理认为男性和女性有不同的平均消费比率。为了把性别作为有意义的分层标志,调查者肯定能够拿出资料证明男性与女性的消费水平明显不同。用这种方式可识别出各种不同的显著特征。调查表明,一般来说,识别出 6 个重要的显著特征后,再增加显著特征的辨别对于提高样本代表性就没有多大帮助了。
  第二,确定在每个层次上总体的比例(如性别已被确定为一个显著的特征,那么总体中男性占多少比例,女性占多少比例呢?)。利用这个比例,可计算出样本中每组(层)应调查的人数。
  最后,调查者必须从每层中抽取独立简单随机样本。


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