抽样及其控制-定量研究的第一步 speaker:朱永明 抽样设计过程 抽样方法 样本量计算 抽样误差计算与控制（抽样加权控制） 访问信度计算与控制 目录 抽样方法(samplingmethod) 非随机抽样（Nonprobabilitysampling） 随机抽样（probabilitysampling） 抽样设计过程 定义抽样总体 决定抽样框 选择抽样技术 决定抽样规模 执行抽样过程 在12个居委中，共有6000户，分布情况为： 将12个居委在1—6000内编号，然后抽选居委的方法为： 一、随机抽选两个数，如696和1812，则选出居委3和4 二、计算间距K=6000/2，然后在1—k之间选取一个随机数R， 最终抽选的号码为R,R+K。如R=705，选样号码为： 705，705+3000=3705，则第3、10居委中选。 PPS抽样的一个例子 项目中抽样工作流程 定义抽样总体决定抽样框 确定抽样方法 确定样本量 抽样实施 入户访问 按人口比例确定各行政 区的样本居委会数量 确定每一个居委会 样本户数量 确定样本居委会数量 抽取样本居委会 及样本户 递补原则 按居委会抽样：递补时访问样本户右手 边的下一户 划地块抽样：递补时按原有抽样原则继续抽样， 即采用一定的抽样间距从最后 一个样本户开始继续抽样。 街头定点访问 电话访问 确定抽样框 确定抽样方法 抽取样本 访问时的控制 如何确定样本量 n样本规模 t概率度（一般置信度95%时，t=1.96，如置信度为99%，t=2.6） Δ极限统计误差 p为总体比例 s总体元素分布标准差 简单随机样本量的计算公式 比例抽样案例计算 在广州进行一项抽样调查以了解某种新服务方式的接受度，根据厂家反映，接受度为30％，厂家要求在95％的置信度下统计误差范围不超过正负4％，因此简单随机抽样的样本量为： 1.96×1.96×30％×（1－30％）/(4％×4％) ＝504 标准差=差、方、均（Root-Mean-Square） 如：20，10，15，15的标准差为： 平均值=（20+10+15+15）/4=15 标准差=((20-15)2+(-5)2+02+02)/4=3.5 均值抽样案例计算 例如：要了解某城市的居民收入，假定 我们知道该市居民收入的标准差 为1500元，要求的调查误差不超 过100元，则在95%的置信水平下， 所需的样本量为： n=1.962*15002/1002=864 均值抽样案例计算 分析要求 全国性的还是分城市的或者是分区的 城市内是否要进一步按职业或企业类型等 变量细分，分析是否详尽（三层至四层） 是否用高级统计分析方法 80%以上的细胞中不少于30个样本量 是否要做预测 是否使用模型 同类项目经验 研究类型最小规模典型规模 问题识别研究（如市场潜力）5001000－2500 问题解决研究（如产品定价）200300－500 产品测试研究200300－500 广告效果研究150200－300 产品市场跟踪研究10个商店10－20个商店 集体访谈（FocusGroup） 2组 4－12组 样本量的误区 有人回答不准确，所以样本量再大也没有用 电视上只调查几十个人就够了，我们也可以 样本量越大越好 这么大的城市，怎么也要好几千人才行 大城市多抽，小城市少抽 上次调查这么多人，这次也这么多吧 能省钱就省钱，先这么着吧，估计差不多吧 我们做了这么大量的问卷，结果肯定准确