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1、 第六章 社会调查方法 报表制度报表制度普普查查重点调查重点调查典型调查典型调查抽样调查抽样调查制度化的制度化的经常性调查经常性调查专门组织调专门组织调查查全全面面调调查查非非全全面面调调查查第一节第一节统计报表制度、普查、重统计报表制度、普查、重点调查、典型调查点调查、典型调查统计报表制度统计报表制度由政府部门组织，采用统一的表格，自上而下布置，自下而上报告。任务：任务：搜集国民经济和社会发展基本情况国民经济和社会发展基本情况的资料，为制订国民经济和社会发展计划和检查计划执行情况服务。优点：优点：精心周密设计、高度统一、规范。回收率高，内容相对稳定，便于资料积累、对比。层层上报、逐级汇总，可
2、以满足各部门需要。特点：特点：普查普查特点：特点：工作量大，时间性强，需要大量人力和财力。任务：任务：搜集重要的国情国力和资源状况国情国力和资源状况的全面资料，为政府制定规划、方针政策提供依据。方式：方式：建立专门机构，配备专门人员调查。利用基层单位原始记录和核算资料发表调查。原则：原则：规定统一的标准时点。规定统一的普查期限。规定调查的项目和指标。重点调查重点调查特点：特点：在总体中选择个别或部分重点单位个别或部分重点单位进行调查。任务：任务：及时了解总体基本情况，为主管部门指导工作服务。方式：方式：一次性调查；专门设计和备配人员现场调查。重点单位重点单位指在总体中有举足轻重地位的单位，在总
3、体中占有绝大比重。经常性调查；同报表制度结合，用统计报表调查。典型调查典型调查特点：特点：在全面分析的基础上，有有意识地意识地选择代表性的典型单位典型单位进行现场调查。任务：任务：为研究某种特殊的社会经济问题，搜集详细的第一手资料，借以认识事物的本质特征本质特征、因果关系、变化趋势因果关系、变化趋势。为理论和政策性问题研究提供依据。作用：作用：适宜于研究处于萌芽状态事物和倾向性问题；适宜于分析事物的类型，它们之间的差别和关系。方法：方法：“解剖麻雀；划类选典；抓两头”。第二节第二节 抽样调查抽样调查一一.抽样调查的概念抽样调查的概念抽抽样样调调查查就就是是从从研研究究对对象象的的总总体体中中选
4、选择择一一部部分分代代表表加加以以调调查查研研究究,然然后后用用所所得得的的结结果果推推论论和和说说明明总总体体特特征征,这这种种由由总总体体中中选选取取一一部部分分代代表表的的过过程程就就是抽样是抽样,所选取的这一部分代表就称为样本所选取的这一部分代表就称为样本.选取样本的方法分为两大类:一类是依据研究任务的要求和对调查对象的分析,主观地,有意识地在研究对象的总体中进行选择.叫非概率抽样叫非概率抽样.另另一类是依据概率理论,按照随机原则选择样本,完全不带调查者的主观意识,称为概率抽样称为概率抽样.二二抽样调查的特点抽样调查的特点 抽样调查与普查相比具有如下特点抽样调查与普查相比具有如下特点:
5、1.调查费用较低调查费用较低.2.速度快速度快3.应用范围广应用范围广4.可获得内容丰富的资料可获得内容丰富的资料5.准确性高准确性高三三.抽样调查的理论依据抽样调查的理论依据 部部分分包包含含于于整整体体之之中中,部部分分与与整整体体有有同同样的特征样的特征,现象现象,关系及过程关系及过程.抽抽样样调调查查的的成成功功与与否否首首先先要要求求所所选选取取的的样样本本能能够够代代表表总总体体,既既所所抽抽取取出出来来的的样样本本的的总总特特征征能能够够再再现现总总体体的的结结构构.怎怎样样能能够保证呢够保证呢?概率抽样概率抽样.第三节第三节抽样的术语与程序抽样的术语与程序 一,抽样的基本术语1
6、.总体总体(population)总体通常与构成它的元素(element)共同定义;总体是构成它的所有元素的集合而元素则是构成总体的最基本单位.总体中所包含元素的数目通常用大写字母N 表示.2.样本样本(Sample)样本就是从总体中按一定方式抽取出的一部分元素的集合。如从某省总数为12.8万的大学生总体中,按一定方式抽取出1000名大学生进行调查,这1000名大学生就构成该总体的一个样本.样本中的元素数目通常用小写字母n 表示.3.3.抽样抽样(Sampling)抽样是指从组成某个总体的所有元素的集合中,按一定的方式选择或抽取一部分元素的过程,或者说,抽样是从总体中按一定方式选择或抽取样本的
7、过程.4参数值参数值(Parameter)也称总体值,它是关于总体中某一变量的综合描述,或者说是总体中所有元素的某种特征的综合数量表现.在统计中最常见的参数值时总体某一变量的平均数.5.统计值统计值(Statistic)统计值也称为样本值,它是关于样本中某一变量的综合描述.或者说是样本中所有元素的某种特征的综合数量表现.统计值是从样本中计算出来的,它是相应的参数值的估计量.比如样本平均数就是总体平均数的估计量.按照习惯,参数值通常以希腊字母表示,而统计值通常以罗马字母表示.参数值和统计值之间的区别是参数值和统计值之间的区别是:参数值是固定不参数值是固定不变的变的,唯一的唯一的,通常是未知的通常
8、是未知的,而统计值是变化的而统计值是变化的,既既对于同一个总体来说对于同一个总体来说,不同样本的统计值是有差别不同样本的统计值是有差别的的,对于任一特定样本来说统计值是已知的对于任一特定样本来说统计值是已知的,可计算可计算的，从统计值推论参数值的，从统计值推论参数值,正是社会调查的一项重正是社会调查的一项重要内容要内容.二,抽样的基本程序 在在总总体体中中抽抽取取一一个个样样本本时时,总总要要尽尽可可能能地地使使样样本本具具有有代代表表性性.如如果果样样本本的的统统计计值值近近似似总总体体的的参参数数值值,则则这这个个样样本本可可以以称称为为一一个个代代表表性性样样本本.(representa
9、tive.(representative sample).sample).问问题题是是怎怎样样做做才才可可以以减减少少抽抽样样的的误误差差,求求得得一一个个有有代代表表性性的的样样本本呢呢?这这就要依据下面的四个步骤就要依据下面的四个步骤:1.界定总体界定总体根根据据调调查查的的目目的的要要求求,确确定定调调查查对对象象的的范围范围,包括时间包括时间,地点地点,和人物和人物,例如我们要研究政法大学生生活态度,可以界定总体的范围如下,2006年政法学院大学大一至大四的在校本科大学生.总体的定义越清楚越好,由样本所得的研究结果,原则上只能推论到这个所界定总体范围.2,确定抽样框确定抽样框将将总总体
10、体按按照照抽抽样样单单位位划划分分为为各各个个部部分分,这这些些部部分分还还必必须须互互不不重重叠叠,又又能能合合成成总总体体,然然后后将将其其毫毫无无遗遗漏漏地地编编制制成成表表,即即抽抽样样框框,在在复复杂杂的的多多阶阶段段的的抽抽样样中中,相相应应的的各各个个阶阶段有多个抽样框段有多个抽样框 在在应应用用之之前前必必须须审审核核其其完完整整性性和和准准确确性性,例例如如,有有无无遗遗漏漏,有有无无列列于于名名单单上上但但实实际际上上不不存存在在的的个个案案,有有没没有有重重复复或或不不属属于于研究范围的等等研究范围的等等.3,设计和选取样本设计和选取样本 设计包含两个部分设计包含两个部分
11、:确确定定样样本本的的数数量量.决定样本的大小时,必须同时考虑抽样误差和研究代价.如,抽样框中有三万大学生,不可能全部调查,要抽取多少个案来进行研究呢,在正常的情况下,样本越大就越有代表性,但是样本越大,所需的研究代价就越大.选选择择抽抽样样的的具具体体方方法法 抽样方法有许多种,不同的方法产生的样本代表性是不同的.4,对样本进行评估对样本进行评估在样本抽出后,需采用各种调查方法对样本进行实际调查以收集资料,最后对收集到的资料进行计算并将结果推论和说明总体.在开始调查之前要对样本进行评估,评估的目的是初步检查样本的代表性,以免由于前面步骤中的失误使样本偏差太大,评估样本可以采取收集若干容易得到
12、的资料作为总体和样本之间的比较方法.如果样本与总体的情况相似,这样的样本就有代表性,如果两者资料相差甚多,则表明前面的抽样步骤有问题要检查,修正.第四节第四节 概率抽样概率抽样 概率抽样是使总体内的所有个体具有相同概率抽样是使总体内的所有个体具有相同的被抽入样本的概率的被抽入样本的概率.这样的样本被称为随机这样的样本被称为随机样本样本.随机抽样是由等概率地随机抽取的个体所组成.由于是以概率为依据,所以能避免抽样过程中的人为误差.保证样本的代表性.在各种抽样方式中在各种抽样方式中,随机样本的代表性最随机样本的代表性最高高.概率抽样可以分为简单随机抽样概率抽样可以分为简单随机抽样,等距抽等距抽样样
13、,分层抽样分层抽样,整群抽样整群抽样,以及多阶段抽样以及多阶段抽样.一.简单随机抽样 (Simple Random Sampling)1.1.内涵内涵 简单随机抽样又称为纯随机抽样简单随机抽样又称为纯随机抽样,它它是最基本的概率抽样是最基本的概率抽样,其他概率抽样都可以其他概率抽样都可以看成是由他派生出来的看成是由他派生出来的.简单随机抽样对总体中的所有个体按完全符合随机原则的特定方法抽取样本,既抽样时不进行任何分组,排列,使总体中的任何个体都同样有被抽取的平等机会,对总体中的所有分子一视同仁,毫无例外.2.随机原则的实现随机原则的实现抽签法抽签法是将总体中每个单位的编号写在外形完全一致的是将
14、总体中每个单位的编号写在外形完全一致的是将总体中每个单位的编号写在外形完全一致的是将总体中每个单位的编号写在外形完全一致的签上，将其搅拌均匀，从中任意抽选，签上的号签上，将其搅拌均匀，从中任意抽选，签上的号签上，将其搅拌均匀，从中任意抽选，签上的号签上，将其搅拌均匀，从中任意抽选，签上的号码所对应的单位就是样本单位。码所对应的单位就是样本单位。码所对应的单位就是样本单位。码所对应的单位就是样本单位。随机数表法随机数表法将总体中每个单位编上号码，然后使用随将总体中每个单位编上号码，然后使用随将总体中每个单位编上号码，然后使用随将总体中每个单位编上号码，然后使用随机数表，查出所要抽取的调查单位。机
15、数表，查出所要抽取的调查单位。机数表，查出所要抽取的调查单位。机数表，查出所要抽取的调查单位。计算机模拟法计算机模拟法是将随机数字编制为程序存储在计算机中，是将随机数字编制为程序存储在计算机中，是将随机数字编制为程序存储在计算机中，是将随机数字编制为程序存储在计算机中，需要时将总体中各单位编上号码，启用随需要时将总体中各单位编上号码，启用随需要时将总体中各单位编上号码，启用随需要时将总体中各单位编上号码，启用随机数字发生器输出随机数字，然后从总体机数字发生器输出随机数字，然后从总体机数字发生器输出随机数字，然后从总体机数字发生器输出随机数字，然后从总体中找到相应总体单位形成样本。中找到相应总体
16、单位形成样本。中找到相应总体单位形成样本。中找到相应总体单位形成样本。随机数表：表的制作：把写有0，1，。9的小卡片放在碗里，每次拿一张记录后放回，需要N个数字就抽N次，这样就构成了一组随机数。表的使用：1.按照总体的数目决定要抽取的位数，如9241个同学中选300个同学，则需要抽取的是4位数的表。2.决定从哪里开始抽取和以什么方向运动，以及以什么方式构成这几个数。二,等距抽样(Systematic Sampling)也叫系统抽样或机械抽样也叫系统抽样或机械抽样.它是简单随机抽它是简单随机抽样的一个变体样的一个变体,具体做法是具体做法是:1.1.将总量的所有个体按一定顺序排列将总量的所有个体按
17、一定顺序排列.2.2.计算抽样距离计算抽样距离.距离是由总体数目与样本距离是由总体数目与样本数目决定的数目决定的.如果总体数为如果总体数为N N，样本数为，样本数为n n，则抽，则抽样距离应是：样距离应是：N N K=K=n n 3.3.在在K K个个体中，用完全随机的方法抽取一个个体中，用完全随机的方法抽取一个个体，设其所在的位置的序号为个个体，设其所在的位置的序号为a a 4.4.自自 a a 开始开始,每隔每隔K K个抽取一个体个抽取一个体,依次抽依次抽取的位置序号为取的位置序号为a.,a+k.a+2k,.,a+(n-1)ka.,a+k.a+2k,.,a+(n-1)k。001011021
18、031091002012022032092003013023033093004014024034094005015025035095006016026.096007017027097008018028098009019029099010020030100如果如果K=10，就从，就从01-10号中抽签决定一个号码作为起点，号中抽签决定一个号码作为起点，假定为假定为05,则则05，15，25，.，95等距抽样与简单随机抽样一样等距抽样与简单随机抽样一样,要对总体中所有要对总体中所有个体进行顺序编号个体进行顺序编号,要收集总体名单要收集总体名单,但是但是,有时也可有时也可以不这样做以不这样做.只要总
19、体的排列顺序是随机的只要总体的排列顺序是随机的,就可依已就可依已排好的次序从中等距抽取样本排好的次序从中等距抽取样本,如用尺子如用尺子,这样工作量这样工作量较少较少,易于实施易于实施.等距抽样与简单随机抽样相比等距抽样与简单随机抽样相比,样本分布更为均匀样本分布更为均匀,抽样误差更小抽样误差更小,是一种更广泛应用的抽样方法是一种更广泛应用的抽样方法.注意注意:等距抽样是以总体的随机排列为前提的等距抽样是以总体的随机排列为前提的,如如果总体的排列出现有规律的分布时果总体的排列出现有规律的分布时,会使等距抽样产会使等距抽样产生极大的误差生极大的误差.降低样本的代表性降低样本的代表性.等距抽样最适用
20、于同质性较高的总体等距抽样最适用于同质性较高的总体,当总体内个当总体内个体类别之间的数目悬殊过大时体类别之间的数目悬殊过大时,样本的代表性可能较样本的代表性可能较差差.在这种情况下应采用另一种抽样方法在这种情况下应采用另一种抽样方法.三三,分层随机抽样分层随机抽样 （Stratified Sampling）1.1.分层抽样的内涵分层抽样的内涵:分层随机抽样是将总体依照某一种分层随机抽样是将总体依照某一种或某几种特性分为几个子总体或某几种特性分为几个子总体,每个子总每个子总体称为一层体称为一层,然后从每一层中抽取一个子然后从每一层中抽取一个子样本样本,将这些子样本合在一起即为总体的将这些子样本合
21、在一起即为总体的样本样本.2.2.分层抽样种类分层抽样种类:按各层子样本容量的确定方式分按各层子样本容量的确定方式分层抽样一般分为按比例分层抽样和异比层抽样一般分为按比例分层抽样和异比例分层抽样例分层抽样.分类分类随机随机抽样抽样总体样本子群 按比例分层抽样按比例分层抽样 按比例分层抽样要求各层子样本在总体样本按比例分层抽样要求各层子样本在总体样本中所占比例与本层在总体中所占的比例相同中所占比例与本层在总体中所占的比例相同.异比例分层抽样异比例分层抽样 比例不相同。比例不相同。非等概率抽样的后期统计一般要做特殊处理非等概率抽样的后期统计一般要做特殊处理.以抽样单位的何种特性作为分层抽样的标以抽
22、样单位的何种特性作为分层抽样的标准准?一般是选择与调查中要测变量高度相关的一般是选择与调查中要测变量高度相关的变量变量,即对所要研究的变量有很大影响的因素即对所要研究的变量有很大影响的因素作为分层变量作为分层变量.分层抽样是用于总体内个体数目较多分层抽样是用于总体内个体数目较多,结结构比较复杂构比较复杂,内部差异较大的情况内部差异较大的情况.四四,整群随机抽样整群随机抽样(Cluster Sampling)又称为聚类抽样又称为聚类抽样.是将总体按照某种标准化分为一是将总体按照某种标准化分为一些子群体些子群体,每个子群体作为一个抽样单位每个子群体作为一个抽样单位,用随机的办用随机的办法从中抽取若
23、干子群法从中抽取若干子群,将抽出的子群中所有个体合在一将抽出的子群中所有个体合在一起作为总体的样本起作为总体的样本.整群抽样与分层抽样有相似之处整群抽样与分层抽样有相似之处,第一步都是按第一步都是按某种标准将总体划分为一些子群某种标准将总体划分为一些子群.但是分层抽样是在所有子群中均抽取一个子样本但是分层抽样是在所有子群中均抽取一个子样本,作为总体样本的一部分作为总体样本的一部分,而整群抽样是抽取若干子群而整群抽样是抽取若干子群,并将抽出的子群中全部个体作为样本并将抽出的子群中全部个体作为样本,总体样本只分布总体样本只分布在几个群中在几个群中.所以整群抽样的分群标准要求群间异质所以整群抽样的分
24、群标准要求群间异质性低性低,群内异质性高群内异质性高.适用于界定不清的总体适用于界定不清的总体.划分划分子群子群随机随机抽样抽样1.优点：1.简化抽样过程，降低费用 2.可扩大抽样规模 3.更容易取得抽样框2.缺点：样本分布面不广，代表性较差，尤其是当子群间异质性较强时，影响代表性更明显。五五,多阶段抽样多阶段抽样(Multistage Samlping)在整群抽样中在整群抽样中,当子群数和子群内部个体当子群数和子群内部个体数目较多数目较多,而彼此间的差异性不太大时而彼此间的差异性不太大时,常常采常常采用更加经济的方法用更加经济的方法,既不将样本子群中的所有既不将样本子群中的所有个体作为样本个
25、体作为样本,而是再从中用随机抽样的方法而是再从中用随机抽样的方法抽出最终样本抽出最终样本.因最终样本的获取经过两次抽因最终样本的获取经过两次抽样样,我们称之为二阶段抽样我们称之为二阶段抽样,同样地可进行三阶同样地可进行三阶段段,四阶段四阶段,即多阶段的抽样即多阶段的抽样.它通常在第一阶段使用严格的随机抽样方它通常在第一阶段使用严格的随机抽样方法法,而从第二阶段起使用概率比例抽样而从第二阶段起使用概率比例抽样,即根据即根据每一群所含个体的多少分配样本名额每一群所含个体的多少分配样本名额.例如例如,某市有某市有2323个区个区,共共714714万人万人,从中抽取从中抽取10001000人的样本人的
26、样本,将区作为初级抽样单位将区作为初级抽样单位,每区人数不等每区人数不等,把每区人数的号码范围列出把每区人数的号码范围列出,东区是东区是1-1200001-120000号号,西西区是区是120001-270000120001-270000号号.一直排到一直排到71400007140000号号.从从这些号码中用随机数字表确定这些号码中用随机数字表确定1010个号码个号码,则这则这1010个个号码所落入的区即为调查区号码所落入的区即为调查区.如抽中如抽中340000340000号号,它落它落在南区在南区,则南区为调查区则南区为调查区,从这从这1010个调查区中个调查区中,每区每区再随机抽取再随机抽
27、取100100人就构成最终样本人就构成最终样本.多阶段抽样特别适用于调查范围大多阶段抽样特别适用于调查范围大,单位多单位多,情情况复杂的调查对象况复杂的调查对象,但多阶段抽样由于在每一阶段但多阶段抽样由于在每一阶段抽样是都会产生误差抽样是都会产生误差,因此经多阶段抽样得到的样因此经多阶段抽样得到的样本的误差也相应增大本的误差也相应增大.这是它的不足之处这是它的不足之处.第五节.非概率抽样 概率抽样与非概率抽样 概率抽样能够排除调查者的主观影响,抽选出较有代表性的样本,并能够知道和控制抽样误差的大小,但是在很多情况下,这种严格的随机抽样很难进行.有时调查的目的仅仅是对问题初步探索,获得研究的线索
28、和提出假设,而不是有样本推论总体,在这种情况下一般代之以非概率抽样.非概率抽样的特点 非概率抽样,操作方便,省钱省力,统计上也比概率抽样简单,而且能对调查总体和调查对象有较好的了解,抽样也可获得较大的成功.但是非概率抽样由于排除不了调查者的主观影响,无法说明样本是否体现了总体的结构,所以,将非概率抽样的结论推论到总体时要极其慎重,否则就容易出现以偏概全的错误.非概率抽样主要有偶遇抽样,主观抽样,定额抽样,滚雪球抽样等.一,偶遇抽样（就近抽样、方便抽样、自然抽样）（就近抽样、方便抽样、自然抽样）(Accidental or Convenience Sampling)定义定义：是指研究者根据现实情
29、况，以自己方便的形式抽取偶然遇到的人作为调查对象，或者仅仅选择那些离得最近的、最容易找到的人作为调查对象。举例：举例：为了调查某市的交通情况，研究者到离他们最近的公共汽车站，把当时正在那里等车的人选作调查对象。其他类似的偶遇抽样还有：在街口拦住过往行人进行调查；在图书馆阅览室对当时正在阅读的读者进行调查；在商店门口、展览大厅、电影院等公众场所向进出往来的顾客、观众进行的调查；利用报刊杂志向读者进行调查；老师以他所教的班级的学生作为调查样本的调查等等。与随机抽样的相似点相似点：都排除了主观因排除了主观因素素的影响，纯粹依靠客观机遇来抽取对象。与随机抽样的不同点不同点：偶遇抽样没有保证使总体中的每
30、一个成员都具有同等的被抽中的概率。那些最先被碰到的、最容易见到的、最方便找的对象具有比其他对象大得多得机会被我们抽中。优缺点：优缺点：优点方便省力；缺点样本的代表性差，有很大的偶然性，我们不能依赖偶遇抽样得到的样本来推论总体。二二目目标标式式和和判判断断式式抽抽样样(JudgmentalorPurposiveSampling)（主观抽样、立意抽样）：（主观抽样、立意抽样）：定定义义：调查者根据研究的目标和自己主观的分析，来选择和确定调查对象的方法。研究者依据主观判断选取可以代表总体的个体作为样本。样本代表性取决于研究者对总体的了解程度和判断能力。它是“有目的的”选择样本。比如，在问卷设计阶段，
31、为检验问题设计的是否得当，常有意的选择一些观点差异悬殊的人作为调查对象。又如，研究者专找那些偏离总体平均水平者作为调查对象，其目的是研究什么使他们发生偏离。它的作用在于发现问题，提出假设，而不在于对总体作出概括。多用于无法确定总体边界、或总体规模小、调查所涉及的范围较窄，或调查时间、人力等条件有限而难以进行大规模抽样的情况。在编制物价指数时，有关产品项目的选择和样本地区的决定等，常采用判断抽样。优点：优点：可以充分发挥研究人员的主观能动作用，特别是当研究者对研究的总体情况比较熟悉，研究者的分析判断能力较强、研究方法与技术十分熟练、研究的经验比较丰富时，采用这种方法往往十分方便。缺点：缺点：样本
32、的代表性难以判断，不能推论。三,定额抽样(Quota Sampling)又称作配额抽样又称作配额抽样,它与分层随机抽样相似它与分层随机抽样相似,也也是按调查对象的某种属性或特征将总体中所有个是按调查对象的某种属性或特征将总体中所有个体分成若干类或层体分成若干类或层,然后在各层中抽样然后在各层中抽样,样本中个样本中个层所占的比例与它们在总体中所占的比例一样层所占的比例与它们在总体中所占的比例一样.但但是不同的是分层抽样中各层子样本是随机抽取的是不同的是分层抽样中各层子样本是随机抽取的,而定额抽样中各层的子样本是非随机抽取的而定额抽样中各层的子样本是非随机抽取的.定额抽样是以代表总体为目的的定额抽
33、样是以代表总体为目的的.因此必须对因此必须对总体的性质有充分的了解总体的性质有充分的了解.但是但是,一方面分层时只一方面分层时只能考虑众多属性中的几种能考虑众多属性中的几种,另一方面另一方面,新的变化信新的变化信息又不易得到息又不易得到,因此样本的代表性要受影响因此样本的代表性要受影响.1.配额的框架必须十分精确。为了做到这点，必须掌握最新的资料，但这是十分困难的。2.从某些特定的格子中选择样本时，可能会存在偏误。配额抽样方法的缺陷缺陷：四四滚雪球抽样：滚雪球抽样：(Snowball Sampling)定定义义：当我们无法了解总体情况时，可以从总体中的少数成员入手，对他们进行调查，向他们询问还
34、知道哪些符合条件的人；再去找那些人并询问他们知道的人。如同滚雪球一样，我们可以找到越来越多具有相同性质的群体成员。优点：优点：滚雪球抽样是在特定总体的成员难以找的时最适合的一种抽样方法。缺点：缺点：如果总体不大，有时用不了几次就会接近饱和状况，即后来访问的人再介绍的都是已经访问过的人。其他的非概率抽样方法：其他的非概率抽样方法：志志愿愿者者抽抽样样：从与调查目标有关的志愿者中抽取样本，如医疗实验，媒体座谈讨论节目等只能从志愿者中抽选参与者。修修正正的的概概率率抽抽样样：是概率抽样与非概率抽样的结合。在多阶段概率抽样中，前几个阶段均采用概率抽样，在最后阶段采用非概率抽样的方法。空空间间抽抽样样：
35、针对一个变动的总体。最重要的是在同一个时间对整个总体进行抽样，以防止它的组成经历太大的变化。一个著名案例：VsGallup1936年年Roosevelt选举选举机构样本途径预测数据TheLiteraryDigest1千万电话簿俱乐部名单43Gallup5万万随机随机样本56%选举结果62选择性误差和不回答误差导致的失败选择性误差和不回答误差导致的失败敏感性问题的调查方法：敏感性问题敏感性问题指与个人或者单位的隐私不方便向外界透露的问指与个人或者单位的隐私不方便向外界透露的问题。如，考试作弊；赌博；偷漏税；吸毒；公款吃喝，同性题。如，考试作弊；赌博；偷漏税；吸毒；公款吃喝，同性恋问题等。又分为属
36、性敏感（如作弊，吸毒，同性恋）和数恋问题等。又分为属性敏感（如作弊，吸毒，同性恋）和数量敏感（贪污多少，偷漏税数量等）。量敏感（贪污多少，偷漏税数量等）。你考试作弊吗？你公司偷了多少税？你吸毒吗？随机化回答技术（RandomizedResponseTechnique,简称RRT)，指在调查中使用特定的随机化方法，使得被调查者以预定的概率P回答敏感性问题。该方法最大的目的是为被调查者保守秘密，获得信任。如调查学生是否作弊问题，设计外形一样的卡片M个，其中M1个上面有“你是否作弊”，另外的有其他的问题，把这M个卡片放在一个盒子里，回答者回答完成后再放回盒子。P=m1/m 样本规模又称为样本容量样本
37、规模又称为样本容量,它指它指的是样本中所含个案的多少的是样本中所含个案的多少,确定样本规确定样本规模也是每一项具体的社会研究所必须解模也是每一项具体的社会研究所必须解决的问题之一决的问题之一.第六节第六节样本规模样本规模统计学与社会研究的样本统计学与社会研究的样本 统计学中通常以30为界,把样本分为大样本和小样本,之所以这样区分,是因为当样本规模大于30时,其平均值的分布将接近于正态分布,从而许多统计学的公式就可以运用,也可以用样本的资料对总体进行推论,但是,需要注意的是,30各个安的样本对于社会研究来说却常常是不够的,统计学中的大样本与社会研究中的大样本并不是一回事.根据一些社会研究专家的看
38、法,社会研究中的样本规模至少不能少于100个个案,一.样本规模样本规模也称样本容量它是指样本所含样本规模也称样本容量它是指样本所含个体数量的多少个体数量的多少.二二.抽样误差与样本规模抽样误差与样本规模 1.抽样误差的概念 抽样误差就是用样本值去估计总体值时所出现的误差.2.在抽样调查中,抽样误差主要可分为两类:.调查误差也称为登记误差或工作误差,指在调查过程中,由于记录,整理资料工作中出现的差错,被调查者回答问题与真实情况不符所造成的误差,问题本身含糊等出现的差错.代表性误差.指因样本不能代表总体所造成的误差.3.代表性误差也有两类:随机误差,它是由于样本范围与总体范围的不同产生的误差,一般
39、说来部分和全体之间总是有差别的 系统误差 它主要是由于抽样方法的不科学所致.因此如果采用严格的概率抽样就可以消除样本的系统误差,这时误差的主要来源就是随机误差.4.样本规模与抽样误差密切相关对于样本的代表性,不同研究有不同的要求,这种要求一般用精确度来衡量,某一研究要求的精确度就是这项研究能允许的样本估计量有多大的误差,社会研究常选用的误差界限是5%.样本越小与总体差异越大,误差越大.样本的大小根据研究所要求的精确度而定,对样本的精确度要求越高所允许的误差则越小,样本就要越大,反之亦然.在一定的精确度要求下,总体越大则样本也应越大,但是当总体增大到一定规模后,样本规模基本上不再增加.三.总体的
40、异质性程度与抽样误差 如果总体是由一种在各方毫无差异的个体组成的,则无论这总体有多大,也只要选其一个个体就可以代表整个总体了.同样,如果总体内个体间差异不大,选用少量的个体就可以代表总体,如士兵,如中小学生.但是如果是内部个体间差异很大的总体就需要一个较大的样本,才能保证总体中各类个体均有自己的代表.由此可见,在研究所要求的精确度决定后,样本大小的确定不仅与总体规模有关,还与总体的异质程度有关.四.抽样方式和客观条件 在同样精确度要求下,样本容量还因抽样方式的不同而不同,每一种概率抽样方法都有自己的计算样本容量的公式,因此,在选定抽样方法后,需分别考察和计算这一方法所需的样本数.确定样本规模还
41、要考虑现有的人力,物力,财力,时间等条件.有时由于这些条件的限制或抽样操作上的困难,必须缩小样本,这就要做出选择,是减少样本规模而达不到所要求的精确度?还是增加调查力量,以保证样本的精确度,或者干脆放弃这项调查.五.经验确定的样本规模 一般说来社会调查的样本数都在50-5000之间,例如美国的民意测验,即使调查总体近一亿人,它的样本数也很少超过3000人.要精确地确定样本数目需要有概率论和数理统计的知识,需要进行复杂的计算,但是,单纯的计算不可能考虑到各种复杂的社会因素.因此精确的抽样调查不仅需要抽样专家,也需要专业研究人员的指导,在一般的社会调查研究中,实际上并不要求很高的精确度,调查人员一般是凭经验确定样本数目的大致范围.