第5章---参数估计复习过程.ppt

单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,第5章-参数估计,参数估计在统计方法中的地位,参数估计,假设检验,统计方法,描述统计,推断统计,5.1 参数估计的一般问题,5.1.1 抽样调查的概念,5.1.2 抽样中涉及的几个基本概念,5.1.3评价估计量的优良标准,5.1.1抽样调查的概念,抽样调查,：按随机原则从总体中抽取一部分单位进行调查，用调查所得的数值对总体数量特征作出推断的一种统计调查方法。,特点,：,（1）遵循随机原则,（2）以部分推断总体,（3）抽样误差可以事先计算并加以控制。,5.1.1抽样调查的概念,作用,：,（1）某些现象不可能采用全面调查时，可以通过抽样调查作出推断,（2）当某些现象没有必要采用全面调查时，也可通过抽样调查来作出推断,（3）抽样调查和全面调查相结合，可以相互补充，也可以对全面调查资料起到检验核对的作用,（4）对某些总体的假设需要依靠抽样调查进行检验,（5）抽样调查方法可以用于工业生产过程中的质量控制。,5.1.2 抽样中涉及的几个基本概念,总体与样本,总体参数和样本统计量,重复抽样与不重复抽样,估计量与估计值,点估计与区间估计,总体与样本,总体,是根据研究目的确定的所要研究的事物的全体，是由客观存在的、具有同一性质的大量个别事物构成的集合。对于特定的问题来说，总体是唯一的确定的。组成总体的个别事物称为,总体单位,，总体所包含的总体单位的个数称为,总体容量,，通常用大写的字母,N,表示。,样本,是按随机原则从总体中抽取出来的那部分单位组成的集合。样本中所包含的单位个数称为,样本容量,，一般用小写的字母,n,表示。通常将,样本容量小于30,的样本称为,小样本,，而将,样本容量大于30,的样本称为,大样本,。与总体是唯一确定的不同，样本不是唯一的，从一个总体中可以抽取很多个样本，全部样本的可能数目与样本容量及随机抽样的方法有关。,总体参数,是根据总体各单位的标志值或标志表现计算的反映总体数量特征的综合指标，是抽样推断的对象。由于,总体是唯一确定的,，根据总体计算的,总体参数也是唯一确定的，只不过通常是未知的。,一个总体可以有多个参数，从不同方面反映总体的综合数量特征。常用的总体参数有:,总体平均数,总体比例,总体方差,总体标准差等。,总体参数与样本统计量,样本统计量,是根据样本中各单位标志值或标志表现计算的,样本指标，是样本变量的函数，是用来估计总体参数的,。其计算方法是确定的，但它的取值随着样本的不同而发生变化，因此,统计量是随机变量,。与总体参数相对应，样本统计量有:,样本平均数,样本比例,样本方差,样本标准差等。,总体参数与样本统计量,常用的总体参数,总体均值,总体方差,总体比例,常用的样本统计量（一）,样本均值,样本方差,样本比例,常用的样本统计量(二）,Z统计量,t统计量,2,统计量,重复抽样与不重复抽样,重复抽样,，也称放回抽样，是指按随机原则从总体中抽取一个单位登记后，又放回总体参加下一次抽选的方法，同一单位有重复抽中的可能。在重复抽样的情况下，每次抽取的样本单位都是在完全相同的条件下进行的，总体容量,N,保持不变，每个单位被抽中的机会均等。其样本可能的数目是,不重复抽样,，也称不放回抽样，是指从总体中随机抽取一个单位登记后，不再放回总体参加下一次抽选的方法，每个单位最多只能被抽中一次。每抽一个，总体单位数就减少一个，因此各次样本单位被抽中的机会发生变化，第一个样本单位被抽中的机会是 ，第二个样本单位被抽中的机会是 ，依此类推。不重复抽样相当于一次从总体中抽出,n,个单位。在不重复抽样条件下，样本可能的数目为 。,估计量与估计值,1.估计量：用于估计总体参数的随机变量,如样本均值，样本比例、样本方差等,例如:样本均值就是总体均值,的一个估计量,2.参数用,表示，估计量,用 表示,3.估计值：估计参数时计算出来的统计量的具体值,如果样本均值,x,=80，则80就是,的估计值,矩估计法,最小二乘法,最大似然法,顺序统计量法,估 计 方 法,点 估 计,区间估计,点估计与区间估计,点估计(point estimate),1.用样本的估计量的某个取值直接作为总体参数的估计值,例如：用样本均值直接作为总体均值的估计；用两个样本均值之差直接作为总体均值之差的估计,2.无法给出估计值接近总体参数程度的信息,虽然在重复抽样条件下，点估计的均值可望等于总体真值，但由于样本是随机的，抽出一个具体的样本得到的估计值很可能不同于总体真值,一个点估计量的可靠性是由它的抽样标准误差来衡量的，这表明一个具体的点估计值无法给出估计的可靠性的度量,区间估计(interval estimate),1.在点估计的基础上，给出总体参数估计的一个区间范围，该区间由样本统计量加减估计误差而得到,2.根据样本统计量的抽样分布能够对样本统计量与总体参数的接近程度给出一个概率度量,比如，某班级平均分数在7585之间，置信水平是,95%,样本统计量(点估计),置信区间,置信下限,置信上限,区间估计的图示,x,95%的样本,-1.96,x,+1.96,x,99%的样本,-2.58,x,+2.58,x,90%的样本,-1.65,x,+1.65,x,将构造置信区间的步骤重复很多次，置信区间包含总体参数真值的次数所占的比例称为置信水平,表示为(1-,为是总体参数未在区间内的比例,常用的置信水平值有 99%,95%,90%,相应的,为0.01，0.05，0.10,置信水平(confidence level),由样本统计量所构造的总体参数的估计区间称为置信区间,统计学家在某种程度上确信这个区间会包含真正的总体参数，所以给它取名为置信区间,用一个具体的样本所构造的区间是一个特定的区间，我们无法知道这个样本所产生的区间是否包含总体参数的真值,我们只能是希望这个区间是大量包含总体参数真值的区间中的一个，但它也可能是少数几个不包含参数真值的区间中的一个,总体参数以一定的概率落在这一区间的表述是错误的,置信区间(confidence interval),置信区间(95%的置信区间),重复构造出,的,20个,置信区间,点估计值,置信区间与置信水平,均值的抽样分布,(1-,)区间包含了,的区间未包含,1,a,a,/,2,a,/,2,影响区间宽度的因素,1.,总体数据的离散程度，,用,来测度,2.样本容量,n,3.置信水平(1-,)，影响,z,的大小,5.1.3评价估计量的优良标准,无偏性,有效性,一致性,无偏性(unbiasedness),无偏性：,估计量抽样分布的数学期望等于被估计的总体参数,P,(,),B,A,无偏,有偏,有效性(efficiency),有效性：,对同一总体参数的两个无偏点估计量，有更小标准差的估计量更有效,A,B,的抽样分布,的抽样分布,P,(,),一致性(consistency),一致性：,随着样本容量的增大，估计量的值越来越接近被估计的总体参数,A,B,较小的样本容量,较大的样本容量,P,(,),5.2 一个总体参数的区间估计,5.2.1 总体均值的区间估计,5.2.2 总体比例的区间估计,5.2.3 总体方差的区间估计,一个总体参数的区间估计,总体参数,符号表示,样本统计量,均值,比例,方差,总体均值的区间估计,(正态总体、,已知，或非正态总体、大样本),总体均值的区间估计(大样本),假定条件,总体服从正态分布,且方差(,),已,知,如果不是正态分布，可由正态分布来近似(,n,30),使用正态分布统计量,z,总体均值,在1-,置信水平下的,置信区间为,总体均值的区间估计(例题分析),【例】,一家食品生产企业以生产袋装食品为主，为对产量质量进行监测，企业质检部门经常要进行抽检，以分析每袋重量是否符合要求。现从某天生产的一批食品中随机抽取了25袋，测得每袋重量（单位：g）如下表所示。已知产品重量的分布服从正态分布，且总体标准差为10g。试估计该批产品平均重量的置信区间，置信水平为95%,25袋食品的重量,112.5,101.0,103.0,102.0,100.5,102.6,107.5,95.0,108.8,115.6,100.0,123.5,102.0,101.6,102.2,116.6,95.4,97.8,108.6,105.0,136.8,102.8,101.5,98.4,93.3,总体均值的区间估计(例题分析),解：,已知,N,(,，10,2,)，,n,=25,1-,=95%，,z,/2,=1.96。根据样本数据计算得：。由于是正态总体，且方差已知。,总体均值,在1-,置信水平下的置信区间为,该食品平均重量的置信区间为,101.44g109.28g,总体均值的区间估计(例题分析),【例】,一家保险公司收集到由36投保个人组成的随机样本，得到每个投保人的年龄(单位：周岁)数据如下表。试建立投保人年龄90%的置信区间,36,个投保人年龄的数据,23,35,39,27,36,44,36,42,46,43,31,33,42,53,45,54,47,24,34,28,39,36,44,40,39,49,38,34,48,50,34,39,45,48,45,32,总体均值的区间估计(例题分析),解：,已知,n,=36,1-,=90%，,z,/2,=1.645。根据样本数据计算得：，,总体均值,在1-,置信水平下的置信区间为,投保人平均年龄的置信区间为,37.37,岁,41.63,岁,总体均值的区间估计,(正态总体、,未知、小样本),总体均值的区间估计(小样本),1.假定条件,总体服从正态分布,但方差(,),未知,小样本(,n,30),2.使用,t,分布统计量,总体均值,在1-,置信水平下的,置信区间为,t,分布,t,分布是类似正态分布的一种对称分布，它通常要比正态分布平坦和分散。一个特定的分布依赖于称之为自由度的参数。随着自由度的增大，分布也逐渐趋于正态分布,x,t,分布与标准正态分布的比较,t,分布,标准正态分布,t,不同自由度的,t,分布,标准正态分布,t,(,df,=13),t,(,df,=5),z,t,分布(用Excel生成t分布的临界值表),将分布自由度n的值输入到工作表的A列,将右尾概率,的取值输入到第1行,在B2单元格输入公式“=TINV(B$1*$A2)”，然后将其向下、向右复制即可得,t,分布(用Excel绘制t分布图),第1步：,在工作表的第1列A2：A62输入一个等差数列，初始值为“-3”，步长为“0.1”，终值为“3”,第2步：,在单元格C1输入t分布的,自由度,(如“20”),第3步：,在单元格B2输入公式,“=TDIST(-A2,$C$1,1)”,，并将其复制到B3：B32区域，在B33输入公式,“=TDIST(A33,$C$1,1)”,并将其复制到B34：B62区域,第4步：,在单元格C3输入公,“=(B3-B2)*10”,，并将其复制到C4：C31区域，在单元格C32输入公式,“=(B32-B33)*10”,并将其复制到C33：C61区域,第5步：,将A2：A62作为横坐标，C2：C62作为纵坐标，根据“图表向导”绘制折线图,t,分布(用Excel绘制t分布图),总体均值的区间估计(例题分析),【例】,已知某种灯泡的寿命服从正态分布，现从一批灯泡中随机抽取16只，测得其使用寿命(单位：h)如下。建立该批灯泡平均使用寿命95%的置信区间,16只,灯泡使用寿命的数据,1510,1520,1480,1500,1450,1480,1510,1520,1480,1490,1530,1510,1460,1460,1470,1470,总体均值的区间估计(例题分析),解：,已知,N,(,，,2,)，,n,=16,1-,=95%，,t,/2,=2.131,根据样本数据计算得：，,总体均值,在1-,置信水平下的置信区间为,该种灯泡平均使用寿命的置信区间为,1476.8,h,1503.2,h,总体比例的区间估计,总体比例的区间估计,1.假定条件,总体服从二项分布,可以由正态分布来近似,使用正态分布统计量,z,3.总体比例,在1-,置信水平下,的置信区间为,总体比例的区间估计(例题分析),【例】,某城市想要估计下岗职工中女性所占的比例，随机地抽取了100名下岗职工，其中65人为女性职工。试以95%的置信水平估计该城市下岗职工中女性比例的置信区间,解：,已知,n,=100，,p,65%,1,-,=95%，,z,/2,=1.96,该城市下岗职工中女性比例的置信区间为,55.65%74.35%,总体方差的区间估计,总体方差的区间估计,1.,估计一个总体的方差或标准差,2.假设总体服从正态分布,总体方差,2,的点估计量为,s,2,且,4.,总体方差在1-,置信水平下的置信区间为,总体方差的区间估计(图示),2,2,1-,2,总体方差,1-,的置信区间,自由度为,n,-1的,2,总体方差的区间估计(例题分析),【例】,一家食品生产企业以生产袋装食品为主，现从某天生产的一批食品中随机抽取了25袋，测得每袋重量如下表所示。已知产品重量的分布服从正态分布。以95%的置信水平建立该种食品重量方差的置信区间,25袋食品的重量 单位：g,112.5,101.0,103.0,102.0,100.5,102.6,107.5,95.0,108.8,115.6,100.0,123.5,102.0,101.6,102.2,116.6,95.4,97.8,108.6,105.0,136.8,102.8,101.5,98.4,93.3,总体方差的区间估计(例题分析),解:,已知,n,25，1-,95%,根据样本数据计算得,s,2,=93.21,2,置信度为95%的置信区间为,该企业生产的食品总体重量标准差的的置信区,间为,7.54g13.43g,一个总体参数的区间估计(小结),5.3 两个总体参数的区间估计,5.3.1 两个总体均值之差的区间估计,5.3.2 两个总体比例之差的区间估计,5.3.3 两个总体方差比的区间估计,两个总体参数的区间估计,总体参数,符号表示,样本统计量,均值差,比例差,方差比,两个总体均值之差的区间估计,(独立大样本),两个总体均值之差的估计(大样本),1.假定条件,两个,总体都服从正态分布，,1,，,2,已知,若不是正态分布,可以用正态分布来近似(,n,1,30和,n,2,30),两个样本是独立的随机样本,2.使用正态分布统计量,z,两个总体均值之差的估计(大样本),1.,1,，,2,已知时，,两个总体均值之差,1,-,2,在1-,置信水平下的置信区间为,1,，,2,未知时，,两个总体均值之差,1,-,2,在1-,置信水平下的置信区间为,两个总体均值之差的估计(例题分析),【例】,某地区教育管理部门想估计两所中学的学生高考时的英语平均分数之差，为此在两所中学独立抽取两个随机样本，有关数据如右表所示。建立两所中学高考英语平均分数之差95%的置信区间,两个样本的有关数据,中学1,中学2,n,1,=46,n,1,=33,S,1,=5.8,S,2,=7.2,两个总体均值之差的估计(例题分析),解:两个总体均值之差在1-,置信水平下的置信区间为,两所中学高考英语平均分数之差的置信区间为,5.03分-10.97分,两个总体均值之差的区间估计,(独立小样本),两个总体均值之差的估计(小样本:,1,2,=,2,2,),1.假定条件,两个,总体都服从正态分布,两个总体方差未知但相等：,1,=,2,两个独立的小样本,(,n,1,30和,n,2,30),2.总体方差的合并估计量,3.估计量,x,1,-,x,2,的抽样标准差,两个总体均值之差的估计(小样本:,1,2,=,2,2,),两个样本均值之差的标准化,两个总体均值之差,1,-,2,在1-,置信水平下的置信区间为,两个总体均值之差的估计(例题分析),【例】,为估计两种方法组装产品所需时间的差异，分别对两种不同的组装方法各随机安排12名工人，每个工人组装一件产品所需的时间(单位：min)如下表。假定两种方法组装产品的时间服从正态分布，且方差相等。试以95%的置信水平建立两种方法组装产品所需平均时间差值的置信区间,两个方法组装产品所需的时间,方法1,方法2,28.3,36.0,27.6,31.7,30.1,37.2,22.2,26.0,29.0,38.5,31.0,32.0,37.6,34.4,33.8,31.2,32.1,28.0,20.0,33.4,28.8,30.0,30.2,26.5,2,1,两个总体均值之差的估计(例题分析),解:,根据样本数据计算得,合并估计量为,两种方法组装产品所需平均时间之差的置信区间为,0.14min7.26min,两个总体均值之差的估计(小样本:,1,2,2,2,),1.假定条件,两个,总体都服从正态分布,两个总体方差未知且不相等：,1,2,两个独立的小样本,(,n,1,30和,n,2,30),2.使用统计量,两个总体均值之差的估计(小样本:,1,2,2,2,),两个总体均值之差,1,-,2,在1-,置信水平下的置信区间为,自由度,两个总体均值之差的估计(例题分析),【例】,沿用前例。假定第一种方法随机安排12名工人，第二种方法随机安排8名工人，即,n,1,=12，,n,2,=8，所得的有关数据如表。假定两种方法组装产品的时间服从正态分布，且方差不相等。以95%的置信水平建立两种方法组装产品所需平均时间差值的置信区间,两个方法组装产品所需的时间,方法1,方法2,28.3,36.0,27.6,31.7,30.1,37.2,22.2,26.5,29.0,38.5,31.0,37.6,34.4,33.8,32.1,28.0,20.0,28.8,30.0,30.2,2,1,两个总体均值之差的估计(例题分析),解:,根据样本数据计算得,自由度为,两种方法组装产品所需平均时间之差的置信区间为,0.192min9.058min,两个总体均值之差的区间估计,(匹配样本),两个总体均值之差的估计(匹配大样本),假定条件,两个匹配的大样本,(,n,1,30和,n,2,30),两个总体各观察值的配对差服从正态分布,两个总体均值之差,d,=,1,-,2,在1-,置信水平下的置信区间为,对应差值的均值,对应差值的标准差,两个总体均值之差的估计(匹配小样本),假定条件,两个匹配的小样本,(,n,1,30和,n,2,30),两个总体各观察值的配对差服从正态分布,两个总体均值之差,d,=,1,-,2,在1-,置信水平下的置信区间为,两个总体均值之差的估计(例题分析),【例】,由10名学生组成一个随机样本，让他们分别采用A和B两套试卷进行测试，结果如右表。试建立两种试卷分数之差,d,=,1,-,2,95%的置信区间,10,名学生两套试卷的得分,学生编号,试卷A,试卷B,差值d,1,78,71,7,2,63,44,19,3,72,61,11,4,89,84,5,6,91,74,17,5,49,51,-2,7,68,55,13,8,76,60,16,9,85,77,8,10,55,39,16,两个总体均值之差的估计(例题分析),解:,根据样本数据计算得,两种试卷所产生的分数之差的置信区间为,6.33,分,15.67,分,两个总体比例之差区间的估计,1.假定条件,两个,总体服从二项分布,可以用正态分布来近似,两个样本是独立的,2.两个总体比例之差,1,-,2,在1-,置信水平下的置信区间为,两个总体比例之差的区间估计,两个总体比例之差的估计(例题分析),【例】,在某个电视节目的收视率调查中，农村随机调查了400人，有32%的人收看了该节目；城市随机调查了500人，有45%的人收看了该节目。试以90%的置信水平估计城市与农村收视率差别的置信区间,1,2,两个总体比例之差的估计(例题分析),解:,已知,n,1,=500，,n,2,=400，,p,1,=45%，,p,2,=32%，,1-,=95%，,z,/2,=1.96,1,-,2,置信度为95%的置信区间为,城市与农村收视率差值的置信区间为6.68%19.32%,两个总体方差比的区间估计,两个总体方差比的区间估计,1.比较两个总体的方差比,用两个样本的方差比来判断,如果,S,1,2,/,S,2,2,接近于,1,说明两个总体方差很接近,如果,S,1,2,/,S,2,2,远离,1,说明两个总体方差之间存在差异,总体方差比在1-,置信水平下的置信区间为,两个总体方差比的区间估计(图示),F,F,1-,F,总体方差比,1-,的置信区间,方差比置信区间示意图,两个总体方差比的区间估计(例题分析),【例】,为了研究男女学生在生活费支出(单位：元)上的差异，在某大学各随机抽取25名男学生和25名女学生，得到下面的结果,男学生：,女学生：,试以90%置信水平估计男女学生生活费支出方差比的置信区间,两个总体方差比的区间估计(例题分析),解:,根据自由度,n,1,=25-1=24，,n,2,=25-1=24，查得,F,/2,(24)=1.98，,F,1-,/2,(24)=1/1.98=0.505,1,2,/,2,2,置信度为90%的置信区间为,男女学生生活费支出方差比的置信区间为,0.471.84,两个总体参数的区间估计(小结),5.4 样本容量的确定,5.4.1 估计总体均值时样本容量的确定,5.4.2 估计总体比例时样本容量的确定,5.4.3 估计两个总体均值之差时样本容量的确定,5.4.4 估计两个总体比例之差时样本容量的确定,估计总体均值时样本容量的确定,估计总体均值时样本容量,n,为,样本容量,n,与总体方差,2,、边际误差,E,、可靠性系数,Z,或,t,之间的关系为,与总体方差成正比,与边际误差的平方成反比,与可靠性系数成正比,样本容量的圆整法则：当计算出的样本容量不是整数时，将小数点后面的数值一律进位成整数，如24.68取25，24.32也取25等等,估计总体均值时样本容量的确定,其中：,估计总体均值时样本容量的确定(例题分析),【例】,拥有工商管理学士学位的大学毕业生年薪的标准差大约为2000元，假定想要估计年薪95%的置信区间，希望边际误差为400元，应抽取多大的样本容量？,估计总体均值时样本容量的确定 (例题分析),解:,已知,=2000，,E,=400,1-,=95%，,z,/2,=1.96,应抽取的样本容量为,即应抽取,97,人作为样本,估计总体比例时样本容量的确定,1.根据比例区间估计公式可得样本容量,n,为,估计总体比例时样本容量的确定,2.,E,的取值一般小于0.1,3.,未知时，可取使方差最大值0.5,其中：,估计总体比例时样本容量的确定(例题分析),【例】,根据以往的生产统计，某种产品的合格率约为90%，现要求边际误差为5%，在求95%的置信区间时，应抽取多少个产品作为样本？,解:,已知,=90%,，,=0.05，,z,/2,=1.96，,E,=5%,应抽取的样本容量,为,应抽取139个产品作为样本,估计两个总体均值之差时样本容量的确定,设,n,1,和,n,2,为来自两个总体的样本，并假定,n,1,=,n,2,根据均值之差的区间估计公式可得两个样本的容量,n,为,估计两个总体均值之差时样本容量的确定,其中：,估计两个总体均值之差时样本容量的确定(例题分析),【例】,一所中学的教务处想要估计试验班和普通班考试成绩平均分数差值的置信区间。要求置信水平为95%，预先估计两个班考试分数的方差分别为：试验班,1,2,=90，普通班,2,2,=120。如果要求估计的误差范围(边际误差)不超过5分，在两个班应分别抽取多少名学生进行调查？,English,估计两个总体均值之差时样本容量的确定(例题分析),解:,已知,1,2,=90,，,2,2,=120,，E,=5,1-,=95%，,z,/2,=1.96,即应抽取,33,人作为样本,估计两个总体比例之差时样本容量的确定,设,n,1,和,n,2,为来自两个总体的样本，并假定,n,1,=,n,2,根据比例之差的区间估计公式可得两个样本的容量,n,为,估计两个总体比例之差时样本容量的确定,其中：,估计两个总体比例之差时样本容量的确定(例题分析),【例】,一家瓶装饮料制造商想要估计顾客对一种新型饮料认知的广告效果。他在广告前和广告后分别从市场营销区各抽选一个消费者随机样本，并询问这些消费者是否听说过这种新型饮料。这位制造商想以10%的误差范围和95%的置信水平估计广告前后知道该新型饮料消费者的比例之差，他抽取的两个样本分别应包括多少人？(假定两个样本容量相等),绿色,健康饮品,估计两个总体比例之差时样本容量的确定(例题分析),解:,E,=10%,1-,=95%，,z,/2,=1.96，由于没有,的信息，用0.5代替,即应抽取,193,位消费者作为样本,5.5 抽样设计,5.5.1抽样设计的基本原则,5.5.2抽样组织设计,抽样设计的基本原则,保证抽样随机原则的实现,随机取样是抽样推断的前提，失去这个前提，推断的理论和方法也就失去存在的意义。从理论上说，随机原则就是要保证总体每一单位都有同等的中选机会，或样本的抽选的概率是已知的。,保证实现最大的抽样效果原则,在一定的误差要求下选择费用最少的方案；或在一定的费用开支条件下，选择误差最小的方案。,抽样组织设计,简单随机抽样,类型抽样,等距抽样,整群抽样,阶段抽样,非概率抽样,简单随机抽样,简单随机抽样,：也称为,纯随机抽样,是从总体包含的N个单位中任意抽取n个单位作为样本,总体中每个单位可能被抽中的概率相等,它是一种最基本的抽样方法,它是其他抽样方法的基础,类型抽样,类型抽样：,又称为,分类抽样,或,分层抽样,首先将总体按某种特征或原则划分成若干层,然后在每层内独立地、随机地抽取子样本,最后将子样本合起来构成总体样本,划分层时,应使层内各单位的差异尽可能小,而使层间各单位的差异尽可能大,等距抽样,等距抽样,：,首先将总体中的所有单位按某一标志排序,然后在规定的范围内抽取一个单位作为初始单元,最后按事先定好的间隔,K,确定其他样本单位,计算公式：,N,为总体单位数，,n,为样本容量,整群抽样,整群抽样,首先将总体划分成若干群,然后以群为抽样单元抽取样本,最后对抽中的各个群内的所有单位进行调查,划分群时,应使群内各单位的差异尽可能大,而使群间各单位的差异尽可能小,阶段抽样,阶段抽样,是指在抽样时先抽总体中某种更大范围的单位，再从中选大单位中抽较小范围的单位，逐次类推，最后从更小范围单位中抽选样本的基本单位，分阶段来完成抽样的组织工作。,当总体很大时，抽样调查要直接抽选总体的基本单位在技术上有很大困难，一般都要采用多阶段抽样方法。,两阶段抽样在组织技术上可以看为是整群抽样和类型抽样的结合。即整群抽样第一阶段从总体的全部组（群）中，随机抽取部分的组（群），和类型抽样第二阶段从中选组中抽选部分单位两上程序的结合。,两阶段抽样的平均误差是由两部分构成的，第一部分是第一阶段从总体全部组抽部分组所引起的组间误差，第二部分是由第二阶段在中选组中抽部分单位所引起的组内平均误差。,非概率抽样,方便抽样,：是一种非概率抽样技术，顾名思义，样本的确定主要是基于简便。样本中所包括的元素不是事先确定或按照已知概率选取的。方便抽样具有相对易于样本选择和搜集数据的优点。,判断抽样,：在这种抽样方法中，由对所研究总体非常了解的人选择总体中他认为最具总体代表性的元素。通常，这是一个相对容易选择样本的方法。,海宁公众科学素养调查是怎样的抽样组织设计？,大学教学情况调查是怎样的抽样组织设计？,本章小结,参数估计的一般问题,一个总体参数的区间估计,两个总体参数的区间估计,样本容量的确定,抽样组织设计,End of Chapter 5,此课件下载可自行编辑修改，仅供参考！感谢您的支持，我们努力做得更好！谢谢,