统计学第二章统计调查_精品文档PPT课件下载推荐.ppt
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数量标志则相反,是指可以用数字进行表示的总体特征。
数量标志进一步细分,还可以分为连续型和离散型两种。
离散型数量标志的特点是取值是间断的,取值空间是一段整数空间,或者可以与一段整数空间相对应;
连续型数量标志的特点是取值是连续的,取值空间是整个实数空间,或者某一段实数空间。
离散型变量与连续型变量并非截然分开的,有时候,当离散型变量的取值空间较大,取值点比较密集时,也可以视为连续型变量,例如收入就往往被当作一个连续型变量进行处理。
三、统计尺度,关于品质标志和数量标志的划分,是一种粗略的分类方法,在统计学上一般用四级统计尺度来衡量标志。
1、列名尺度(NominalScale)2、顺序尺度(OrdinalScale)3、间隔尺度(IntervalScale)4、比率尺度(RatioScale),1、列名尺度(NominalScale),列名尺度是指对事物仅做平等的分组或分类,而不提供更多的描述。
2、顺序尺度(OrdinalScale),顺序尺度是指除提供名称描述外,还可对事物进行排序。
3、间隔尺度(IntervalScale),间隔尺度指能够提供两个测度之间的数量间隔。
在间隔尺度中,相同的间隔反映出相同的差异。
4、比率尺度(RatioScale),比率尺度是指在两个测度之间,可以比较其比例关系。
比率尺度与间隔尺度的区别主要在于是否存在“0”,在间隔尺度中,“0”只是一个普通的测度值;
而在比例尺度中,0就代表没有。
四、指标的六要素,构造一个统计指标需要注意六个方面的问题,一般称为统计指标的六要素。
1、指标名称2、计量单位3、计算方法4、时间限制5、空间限制6、指标数值,1、指标名称,指标名称指描述指标的文字。
2、计量单位,计量单位指指标的计量尺度。
3、计算方法,计算方法指在对总体进行测度时所使用的方法和注意事项。
4、时间限制,时间限制指该指标描述的对象在时间上的范围。
指标的时间限制包括时期和时点两类。
时点是某一瞬间的状况,多用于刻画连续型的现象;
而时期指标是指一段时间内的累积情况,多用于刻画离散型的现象。
5、空间限制,空间限制指该指标所描述的对象在空间上的范围。
计算方法、时间限制和空间限制,在统计中合称为指标的“口径”。
在实际工作中,如果需要对指标进行比较,则一定要注意指标口径是否相同,口径不相同的指标是不能进行比较的。
6、指标数值,指标数值是指标的最终计算结果,以数字形式表现。
第二节统计调查的分类,一、按范围分类二、按方法分类,一、按范围分类,1、全面调查2、非全面调查,1、全面调查,全面调查是指对总体的全部单位均进行调查,也称为普查。
全面调查由于是对全部单位进行的调查,因此不会出现以偏概全的误差。
全面调查存在的缺陷:
(1)成本大、周期长由于全面调查要涉及到总体的所有单位,而总体单位数有时多达数万人甚至上亿人,进行普查的工作量是非常大的。
(2)经济上不可行有一些调查如果采用普查的方式,在经济上成本过大,超过了调查可能带来的收益,从而是不可行的。
(3)对于破坏性调查,不可能进行普查有一些调查活动本身对于调查对象是有破坏性的。
(4)增加非抽样误差的机率由于全面调查涉及的单位数较多,调查人员多、时间长,质量控制往往难以保证。
如果不能保证调查过程中手段的严格,就难以保证调查质量。
2、非全面调查,非全面调查是指仅对总体中的一部分单位进行调查,由这一部分单位的情况来反映总体的情况。
非全面调查主要包括三种方式:
(1)重点调查:
对总体中影响全局的主要单位进行调查,而对不影响全局的单位不进行调查。
重点调查一般用于快速地掌握全局的情况,以便进行某方面的决策。
重点调查关注的是宏观现象,对于微观主体的状况不进行深入研究。
(2)典型调查对总体中具有代表性的单位进行调查。
典型调查的主要着眼点在于对各类具体单位的微观分析,而不关注整体的宏观情况。
2、非全面调查,
(1)重点调查
(2)典型调查,(3)抽样调查抽样调查是按随机原则从总体中抽选一部分单位进行访问。
抽样调查的优点:
抽样调查的结果既可以对整体的宏观状况进行推断,也能够反映出微观主体的行为,从而成为研究社会经济现象的主要手段。
抽样调查采取客观抽样的方式,所有的选择过程都是有科学依据的。
只要抽样人员在工作中没有出现大的失误,抽样结果就可以是客观真实的。
由于抽样调查的抽样依据是公认的,所以不同研究者所进行的调查活动,相互之间可以理解并引用。
二、按方法分类,1、观察法2、采访法3、报告法4、问卷调查法,1、观察法,观察法是指调查人员不直接与受访者进行接触,而是通过旁观的方法获得对受访者情况的了解。
观察法一般用于对受访者客观状况进行调查,例如通过观察普通消费者在超市中选购商品的过程,可以分析出消费者对商品各方面属性的偏好情况。
在使用观察法时,要求访问员具有较强的观察能力和心理分析能力,能够敏锐地发现受访者的各种无意识活动。
2、采访法,采访法是指调查人员根据访问提纲,与受访者进行交谈,由此获得对受访者情况的了解。
在使用采访法时,访问员需要及时掌握受访者的谈话内容,对于有价值的信息进行深入追问。
采访法能够发现受访者的许多深层次的主观意见,因而常用于深度分析。
但采访法的效果受访问员个人能力的影响很大,而且受访者的谈话漫无边际,很难进行定量分析。
3、报告法,报告法是指由受访者填写有关报告表格,向调查人员报告自身情况。
在组织良好的情况下,报告法能够在较低的成本下,快速地获得有关统计结果。
但报告法受被调查机构的主观配合情况影响较大,在政府逐渐减少对企业的直接干预的情况下,报告法的应用受到了很大的限制。
4、问卷调查法,问卷调查法是指调查人员利用格式化的调查问卷,向受访者进行询问。
问卷调查法的优点:
问卷调查法是目前最常用的调查方法,其优点在于利用问卷限定了访问员的询问方式和受访者的回答方式,从而有助于获得符合分析要求的定量数据。
问卷调查法不需要访问员进行自由联想和发挥,从而降低了对访问员自身素质的要求,更适宜于大规模的民意和商业调查活动。
问卷调查法中,对访问员的角色要求越低,调查质量越可靠。
第三节抽样调查,一、概率抽样二、非概率抽样,一、概率抽样,概率抽样指总体中的单位以确定的概率进入样本。
例如在10个人中选择2个人进行调查,如果采用抽签的方法,使每个人被抽中的概率都相同,则每一个单位在事先都能够预见到被抽中的概率,这种抽样方法就属于概率抽样。
1、简单随机抽样(SimpleRandomSampling),简单随机抽样也称纯随机抽样,指对总体不进行任何处理的情况下,所进行的等概率抽样。
所有的总体单位以一个相同的非零概率进入样本。
抽签:
进行简单随机抽样的最原始做法是进行抽签,在操作足够精细的情况下,抽签方式能够产生出一个近似的简单随机样本。
在总体单位数比较多的情况下,采用原始的抽签方法就不可能了,此时需要对总体单位进行编号,然后抽选对应的号码。
2、分层抽样(ReducedSampling),将总体按主要标志划分为若干个层,再在每一层中进行随机抽选。
分层抽样能够有效地提高抽样效率,在相同样本的情况下,分层抽样的抽样误差一般会小于简单随机抽样的误差。
分层抽样根据样本分配的不同,可以分为等比例抽选和不等比例抽选。
分层抽样的分类:
分层抽样根据样本分配的不同,可以分为等比例抽选和不等比例抽选。
所谓等比例抽选,是指在每一个层中抽选的样本数与层的单位数的比例是固定的。
不等比例抽选是指在不同的层中,抽选的样本数与层的单位数不呈现相同的比例。
在采用不等比例抽选的情况下,每一层的平均数等指标需要单独进行计算,然后再将各层的结果汇总起来,计算总体的指标。
采用不等比例抽样的原因在于各层的单位离散程度不同,或者调查成本不同,一般来说,离散程度越高,或者调查成本越低的层,抽选的比例应当越高,这样能够在相同费用的情况下,获得最好的抽样效果。
3、等距抽样(SystematicSampling),将总体按某一标志进行排列后,按相同的间隔进行抽选。
又称为机械抽样,系统抽样。
等距抽样的分类:
根据排序标志的不同,等距抽样可分为相关标志排列和无关标志排列两种。
无关标志排列的等距抽样近似于简单随机抽样,因为在无关标志排列的情况下,受访者处于哪个位置实际上是随机的,因此被选中进入样本的概率也是与调查内容无关的。
相关标志排列的等距抽样近似于分层抽样,例如按家庭的贫富程度进行排序后,等距抽选受访者调查其年收入情况。
这种抽选相当于将全体受访者按收入情况由高到低分为N个组,然后在每组中抽选1名受访者。
等距抽样要注意两种情况:
(1)当序列具有单调倾向时,单纯的等距抽样可能会造成一定的偏差,此时可以采用对称等距抽样的方法进行修正。
(2)当序列具有周期性时,如等距抽样的抽样周期与序列本身的周期重合,则有可能出现很大的偏差,对此,应改变抽样间隔周期,以错开序列的自身周期。
4、整群抽样(ClusterSampling),将总体全部单位分成若干个部分,随机抽选一部分单位,对选中的单位进行全面调查。
整群抽样的特点:
整群抽样的特点是:
抽一部分群,调查全体。
整群抽样的缺点:
整群抽样的主要缺点在于同一群的单位一般具有一定的相似性,从而使整群抽样的误差大于纯随机抽样的情况。
整群抽样的优点:
整群抽样的主要优点在于充分利用了单位自身的组织,从而有效地减少了单位样本的调查成本。
由于整群抽样的单位样本成本较低,在相同的成本情况下,能够比纯随机抽样获得更多的样本,从而从总体上减小了抽样误差。
5、多阶段抽样(Multi-StagesSampling),把整个抽样过程分为若干个阶段,逐级抽出受访者。
在大多数情况下,抽样调查都是针对一个极大的总体进行的,例如在一个城市范围进行的抽样调查,所面对的总体是数百万人。
在这种情况下,直接进行纯随机抽样是不现实的,构造数百万人的名单就将是一个非常浩大的工程。
多阶段抽样是将抽样过程分解为几个阶段,例如在全国对地块进行抽样时,可以先抽选省,然后在每个省范围内抽选县,再在每个县范围内抽选乡,然后在每个乡范围内抽选村,最后在每个村中抽选地块。
这样,每个阶段所需要涉及的总体都只有几百或者几千个单位,便于抽选。
但是误差的合成随分层的增加而增加。
一般应尽可能节省分的层。
如上例,可以在全国直接抽选县,再在每个县范围内直接抽选村,最后在每个村中抽选地块。
从而把五阶段的抽选直接变成了三阶段的抽选。
在长期的实践过程中,人们在居委会抽选户的时候采用等额抽选的方法,而在全城抽选居委会时采用不等概率的抽选方法,使每个居委会被抽选上的概率与它的规模成比例,从而实现自加权设计。
二、非概率抽样,非概率抽样是指单位进入样本的概率事先是未知的。
非概率抽样一般是作为概率抽样的一种近似方法而进行的。
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