【摘要】：一般来说,总体是一个庞大的数字,我们不可能直接调查其中的每个个体。例如,温州医科大学总共有2万名学生,我们按照一定的方式从中抽取1000名学生进行调查,这1000名学生就是2万名学生总体中的一个样本。在这种情况下,抽样是没有必要的。抽样的方式可以分为两类:概率抽样和非概率抽样,也叫作随机抽样和非随机抽样。我们先来了解几种比较简单易用的非概率抽样,然后再来学习相对严谨的概率抽样。
抽样的逻辑_社会调查与统计分析实验教材
如果需要全面、准确地掌握被研究对象的基本情况,对调查对象的全部进行的逐一的、无遗漏的专门调查,这叫作普查,例如每十年一次的国家人口普查。
总体(population)是指我们所要调查的全体。一般来说,总体是一个庞大的数字,我们不可能直接调查其中的每个个体。因此,为了节约人力物力,我们需要通过一定的程序,从总体中挑选出作为直接观察的对象,这些对象的总和就是样本(sample)。例如,温州医科大学总共有2万名学生,我们按照一定的方式从中抽取1000名学生进行调查,这1000名学生就是2万名学生总体中的一个样本。
假设我们要调查的是某型号手机的重量,或者教室里课桌的高度,我们不需要调查每一个手机或者每一张桌子,任选一个该型号的手机或者一张桌子就可以。为什么呢钥因为手机、桌子都是流水线制造业产品,这种产品的特征就是同一批次、同一型号的产品在外观等方面都几乎是一模一样的。因此,我们知道了一个手机的重量,这个型号的所有手机的重量是一样的,一张课桌的高度即是这个教室里所有课桌的高度。在这种情况下,抽样是没有必要的。
然而,在社会测量当中,研究对象通常是非常复杂的。例如,如果我们要调查某高校大学生的就业观,每个大学生的成长经历、知识背景、价值观都很不一样,因此,一个大学生的就业观完全不能代表该高校的所有学生,这时候就需要精心选择调查对象。把样本从总体中抽取出来作为观察对象的过程就是抽样(sampling)。
抽样的方式可以分为两类:概率抽样和非概率抽样,也叫作随机抽样和非随机抽样。我们先来了解几种比较简单易用的非概率抽样,然后再来学习相对严谨的概率抽样(随机抽样)。
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