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| − | 在{{TextTerm|分层 | + | 在{{TextTerm|分层 随 机抽样(stratified random sampling|1}})中，人口 按照某些特征被 分成很 多{{TextTerm|层(strata|2}})， 然后从 每一层中都抽取一个{{NonRefTerm|简单随机样本}}(161—4)。各个层就所研究的那些特征而言 是会 比整个人口更为{{NonRefTerm|均匀}}(134—4)。在 抽样时， 不同层可以使用不同的{{NonRefTerm|抽样比例}}(161—5)。{{TextTerm|多级抽样(multi-stage sampling|3}})是把样本抽选分几个阶段进行的方法 ， 首先抽选一个由{{TextTerm|第一级抽样单位(primary units|4}})构成的样本，然后把每一个这样的单位都看作是一个{{NonRefTerm|总体}}({{RefNumber|10|1|1}}）， 再 从其中选取{{TextTerm|第二级抽样单位(secondary units|6}})的{{TextTerm|分样本(sub-sample|5}})，这一过程可以逐次进行。如果没有 较 好的抽样框架时，可以从地图上选取一些 地区 作为样本。这种方法叫作{{TextTerm| 地区 抽样(area sampling|7}})。 |
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於 2007年11月2日 (五) 04:54 的修訂
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警告: 字典中提出的定義已成為人口學家廣泛共識的主題，但不一定得到聯合國的批准. 請參閱討論頁以獲取可能的評論 |
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抽樣法1(sampling procedures)(EnglishEntry missing)是用一個人口中一部分人的資料去了解全人口，而不用去調查人口中的每一個人(110—2)。被抽查的這一部分人口叫作一個樣本2(sample)(EnglishEntry missing)。一個總體是作為調查研究對象所有單位(elements3)的一個集群。一個抽樣單位(sampling unit4(EnglishEntry missing))可以是總體的一個或一群被用來抽取樣本的單位。在人口統計樣本中，總體單位通常是個人(110—2)、家庭(115—1)或戶(110- 3)，抽樣單位則可以是個人、戶、住宅區、市或地區。樣本包含許多按照抽樣方案(sampling scheme5(EnglishEntry missing))或抽樣計劃(sampling plan6(EnglishEntry missing))抽選出來的抽樣單位。
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用隨機辦法抽取各個單位而得到的樣本，叫作隨機樣本(random sample1(EnglishEntry missing))或概率樣本(probability sample1(EnglishEntry missing))。如果有一張列有全部抽樣單位的完整的清單，就叫作一個抽樣框架(sampling frame3(EnglishEntry missing))。簡單隨機抽樣(simple random sampling4(EnglishEntry missing))是從抽樣框架中隨機(random2(EnglishEntry missing))抽取一定比例的單位。這一比例叫作抽樣比例(sampling fraction5(EnglishEntry missing))或抽樣比(sampling ratio5(EnglishEntry missing))。系統樣本(systematic sample6(EnglishEntry missing))是從把抽樣單位按順序編號的框架中有系統地抽取(drawn systematically7(EnglishEntry missing))出來的樣本， 按照第n個、第(n+s)個、第(n+2s)個……等單位抽取；在這裏，n不大於s，而且數目n是隨機抽選的。在整群抽樣(cluster sampling8(EnglishEntry missing))中，總體單位不是一個一個抽取，而是一群一群(clusters9(EnglishEntry missing))抽取的。
162
在分層隨機抽樣(stratified random sampling1(EnglishEntry missing))中，人口按照某些特徵被分成很多層(strata2(EnglishEntry missing))，然後從每一層中都抽取一個簡單隨機樣本(161—4)。各個層就所研究的那些特徵而言是會比整個人口更為均勻(134—4)。在抽樣時，不同層可以使用不同的抽樣比例(161—5)。多級抽樣(multi-stage sampling3(EnglishEntry missing))是把樣本抽選分幾個階段進行的方法，首先抽選一個由第一級抽樣單位(primary units4(EnglishEntry missing))構成的樣本，然後把每一個這樣的單位都看作是一個總體(101-1），再從其中選取第二級抽樣單位(secondary units6(EnglishEntry missing))的分樣本(sub-sample5(EnglishEntry missing))，這一過程可以逐次進行。如果沒有較好的抽樣框架時，可以從地圖上選取一些地區作為樣本。這種方法叫作地區抽樣(area sampling7(EnglishEntry missing))。
163
在概率樣本(161-1）中，是用隨機方法來取得有代表性的樣本，(representative sample1(EnglishEntry missing))，也就是說，該樣本除了隨機波動外，在所研究的各個特徵方面是對這一人口的真實的反映。反之，在限額抽樣(quota sampling2(EnglishEntry missing))中，樣本則是有目的地抽選的，以便在某些特徵方面能反映總體。對每一個調查員(204—2)規定其樣本中將要包括的各類抽樣單位的限額(quota3(EnglishEntry missing))。在限額範圍內，調查員可以任意選擇抽樣單位。
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人口參數(population parameter1(EnglishEntry missing))是說明一個總體的特徵的數值。統計估算(statistical estimation2(EnglishEntry missing))是一種方法的名稱，用這種方法可以從樣本中估算總體參數的數值。這樣的估計值必然包含抽樣誤差(sampling errors3(EnglishEntry missing))。抽樣誤差的大小，通常用標準誤差(standard error4(EnglishEntry missing))來衡量。有時除估計值外，還給出一個置信區間(confidence interval5(EnglishEntry missing))，來表明所估算的數量可能以某一預定概率存在於其中的一個範圍。當兩個數值之間的差別是由於偶然性而出現的，這種情形的概率低於某一稱為顯著性水平(level of significance7(EnglishEntry missing))的既定數值時，這一差別便稱為顯著差別(significant difference6(EnglishEntry missing))。例如，若這一差別系偶然出現的，這種情形的概率低於0.05，則這一差別便以5%的水平成為顯著差別。除抽樣誤差外，觀察誤差(observation errors8(EnglishEntry missing))或答問誤差(response errors8(EnglishEntry missing))也會影響估計值。這種誤差通常也包括調查員偏誤(interviewer biases9(EnglishEntry missing))，即調查員在收集原始數據時所造成的系統誤差。
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