众所周知,计算机在抽样过程中起着十分重要的作用。 例如,前面提出利用计算机产生随机数,当然我们知道它产 生的是“伪”随机数。本章所讨论的系统抽样在抽样过程中 选择使用计算机将是十分方便的
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(1)无回答现象; (2)由工具或人为因素造成的调查误差,即所谓计量误差; (3)在登录数据或输入计算机时发生的差错等等;
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在介绍盒子模型时已经指出,对于总体中具有某种特性 的单元所占比例的抽样调查,可建立0-1盒子模型。N个 具有某种特性的单元相应的票上全标上1,其余全标上0
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到目前为止,我们所讨论的两种抽样方法—简单随机抽 样和分层抽样都有一个共同的特点:总体或层中每个个体被 抽中入样的概率都是相同的。对于各单元所处地位几乎“ 平等”的总体,这种抽样原则既公正又方便。但在许多社 会经济活动中并非所有单元地位相同,这时就需要采用不等 概率抽样方法
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二重比估计与二重回归估计的思想与二重分层估计的思 想相类似。比估计与回归估计需要事先知道辅助变量X的平 均数或总和。如果事先并不掌握辅助变量的平均数或者总和 的信息,但辅助变量的观察要比调查的指标Y容易得多,那 么就可以使用二重比估计或者二重回归估计
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在整群抽样中,如果抽中的群内所含的次级单元个数相 当地多,此时对该群作普查会感到“心有余而不足”。特 别当群内的次级单元差异不大,比较大,这种情形下 对群内所有的次级单元一一访问似乎完全没有必要,一个省 时省钱又省力的念头会在调查者的头脑中油然而生,何不在 抽到的群内再作一定方式的抽样呢?这种在选中的初级单元 中再进行抽样的方法称为二阶抽样。倘若在抽取的次级单元 中又包含许多更次一级的单元,在这些单元中继续抽样就自 然地称为三阶抽样
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设想国家教育部想了解上海中学生的体质状况,抽样调 查是既省钱又省时的办法,显然上海地区的中学生均是总体 的单元,从全体学生中随机无放回地抽取若干样本是理想的 概率抽样方法,但是编制全体中学生的抽样框本身是件麻烦 事,况且一个合理的有代表性的样本一般应该遍布全市,在 对如此分散的中学生样本逐个进行访问,其工作量之大可想 而知。一个方便的方法是在上海地区按学校抽样,在抽得的 几所学校中对该校所有中学生进行普遍调查
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抽样推断既然必须处理收集来的数据,因此数学知识是必不可少的。下面仅就抽样调查中一些最基本的常用数学知识和概念以直观简洁的方式做一些介绍。 1、盒子模型 一般抽样调查面临的总体只有有限多个初级单元。从总体中抽样,就相当于从一个盒子里摸取若干张票,盒子里的票数相当于有限总体的单元个数,票上记载着反映该单元特征的指标的值
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