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{{TextTerm|抽样法|1|sampling procedures}} 是用一个人口中一部分人的资料去了解全人口,而不用去调查人口中的{{NonRefTerm| 每一个人}}(110—2)。被抽查的这一部分人口叫作一个{{TextTerm|样本|2|sample}}。一个总体是作为调查研究对象所有 单位(elements<sup>3</sup>) 的一个集群。一个{{TextTerm|抽样单位|4|sampling unit}} 可以是总体的一个或一群被用来抽取样本的单位。在人口统计样本中,总体单位通常是{{NonRefTerm| 个人}}(110—2)、{{NonRefTerm|家庭}}(115—1)或{{NonRefTerm|户}}(110- 3),抽样单位则可以是个人、户、住宅区、市或地区。样本包含许多按照{{TextTerm|抽样方案|5|sampling scheme}}或{{TextTerm|抽样计划|6|sampling plan}}抽选出来的抽样单位。
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{{TextTerm|抽样法|1|160|EnglishEntry=sampling procedures}}({{RefNumber|11|0|2}})。被抽查的这一部分人口叫作一个{{TextTerm|样本|2|160|EnglishEntry=sample}}。一个总体是作为调查研究对象 所有{{TextTerm|元素|3|160|EnglishEntry=element}} 的一个集群。一个{{TextTerm|抽样单位|4|160|EnglishEntry=sampling unit}}({{RefNumber|11|0|2}})、{{NonRefTerm|家庭}}({{RefNumber|11|5|1}})或{{NonRefTerm|户}}({{RefNumber|11|0|3}}),抽样单位则可以是个人、户、住宅区、市或地区。样本包含许多按照{{TextTerm|抽样方案|5|160|EnglishEntry=sampling scheme}}或{{TextTerm|抽样计划|5|160|2|EnglishEntry=sampling plan}}抽选出来的抽样单位。
  
 
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 用随机办法抽取各个单位而得到的样本,叫作{{TextTerm|随机样本|1|random sample}}或{{TextTerm|概率样本|1|probability sample}}。如果有一张列有全部抽样单位的完整的清单,就叫作一个{{TextTerm|抽样框架|3|sampling frame}}。{{TextTerm|简单随机抽样|4|simple random sampling}}是从抽样框架中{{TextTerm|随机|2|random}}抽取一定比例的单位。这一比例叫作{{TextTerm|抽样比例|5|sampling fraction}}或{{TextTerm|抽样比|5|sampling ratio}}。{{TextTerm|系统样本|6|systematic sample}}是从把抽样单位按顺序编号的框架中{{TextTerm|有系统地抽取|7|drawn systematically}}出来的样本, 按照第n个、第(n+s)个、第(n+2s)个……等单位抽取;在这里,n不大于s,而且数目n是随机抽选的。在{{TextTerm|整群抽样|8|cluster sampling}}中,总体单位不是一个一个抽取,而是{{TextTerm|一群一群|9|clusters}}抽取的。
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 用随机办法抽取各个单位而得到的样本,叫作{{TextTerm|随机样本|1|161|EnglishEntry=random sample}}或{{TextTerm|概率样本|1|161|2|EnglishEntry=probability sample}}。如果有一张列有全部抽样单位的完整的清单,就叫作一个{{TextTerm|抽样框架|3|161|EnglishEntry=sampling frame}}。{{TextTerm|简单随机抽样|4|161|EnglishEntry=simple random sampling}}是从抽样框架中{{TextTerm|随机|2|161|EnglishEntry=random}}抽取一定比例的单位。这一比例叫作{{TextTerm|抽样比例|5|161|EnglishEntry=sampling fraction}}或{{TextTerm|抽样比|5|161|2|EnglishEntry=sampling ratio}}。{{TextTerm|系统样本|6|161|EnglishEntry=systematic sample}}是从把抽样单位按顺序编号的框架中{{TextTerm|有系统地抽取|7|161|EnglishEntry=drawn systematically}}出来的样本, 按照第n个、第(n+s)个、第(n+2s)个……等单位抽取;在这里,n不大于s,而且数目n是随机抽选的。在{{TextTerm|整群抽样|8|161|EnglishEntry=cluster sampling}}中,总体单位不是一个一个抽取,而是{{TextTerm|一群一群|9|161|EnglishEntry=clusters}}抽取的。
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{{Note|2| {{NoteTerm|Random}}, adj.(形),{{NoteTerm|随机}};{{NoteTerm|randomness}}, n.(名),{{NoteTerm|随机性}};{{NoteTerm|randomize}}, v.(动),{{NoteTerm|使随机化}}。}}
  
 
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 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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 在{{TextTerm|分层随机抽样|1|162|EnglishEntry=stratified random sampling}}中,人口按照某些特征被分成很多{{TextTerm|层|2|162|EnglishEntry=strata}}({{RefNumber|16|1|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}}({{RefNumber|13|4|4}})。在抽样时,不同层可以使用不同的{{NonRefTerm|抽样比例}}({{RefNumber|16|1|5}})。{{TextTerm|多级抽样|3|162|EnglishEntry=multi-stage sampling}}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|4|162|EnglishEntry=primary units}}({{RefNumber|10|1|1}}),再从其中选取{{TextTerm|第二级抽样单位|6|162|EnglishEntry=secondary units}}的{{TextTerm|分 样本|5|162|EnglishEntry=sub-sample}},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|7|162|EnglishEntry=area sampling}}。
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{{Note|1| {{NoteTerm|Stratify}}, v.(动),{{NoteTerm|把……分成层}};{{NoteTerm|stratification}}, n.(名),{{NoteTerm|分层}} }}
  
 
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{{NonRefTerm|概率样本}}({{RefNumber|16|1|1}})是用随机方法来取得有{{NoteTerm|代表性的样本(representative sample 1}}) ,也就是说,该样本除了随机波动外,在所研究的各个特征方面是对这一人口的真实的反映。另一种{{TextTerm|定额抽样|2(quota sampling)}} 的样本则是有目的地抽选的,以便在某些特征方面能反映总体。因此对每一个{{NonRefTerm| 调查员}}(204—2)会规定其样本中必要包括的各类抽样单位的{{TextTerm|定额|3(quota}}) 。在定额范围内,调查员可以任意选择抽样单位。
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{{NonRefTerm|概率样本}}({{RefNumber|16|1|1}})是用随机方法来取得有{{TextTerm|代表性的样本|1|163|EnglishEntry=representative sample}},也就是说,该样本除了随机波动外,在所研究的各个特征方面是对这一人口的真实的反映。另一种{{TextTerm|定额抽样|2|163|EnglishEntry=quota sampling}}({{RefNumber|20|4|2}})会规定其样本中必要包括的各类抽样单位的{{TextTerm|定额|3|163|EnglishEntry=quota}}。在定额范围内,调查员可以任意选择抽样单位。
  
 
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{{TextTerm|人口参数(population parameter|1}}) 是说明一个总体的特征的数值。{{TextTerm|统计估计(statistical estimation|2}}) 是一种方法,用这种方法可以从样本中估算总体参数的数值。这样的估计值必然包含{{TextTerm|抽样误差(sampling errors|3}}) ,其大小通常用{{TextTerm|标准误差(standard error|4}}) 来衡量。有时除估计值外,还给出一个{{TextTerm|可信区间(confidence interval|5}}) ,来表明估计值可能存在于某些预定概率之间。当两个数值之间的差别是由于偶然性而出现的,这种情形的概率低于某一称为{{TextTerm|显著性水平(level of significance|7}}) 的既定数值时,这一差别便称为{{TextTerm|显著差别(significant difference|6}}) 。例如,若这一差别系偶然出现的,这种情形的概率低于0.05,则这一差别便以5%的水平成为显著差别。除抽样误差外,{{TextTerm|观察误差(observation errors|8}}) 或{{TextTerm| 答问 误差(response errors|8}}) 也会影响估计值。这种误差通常也包括{{TextTerm|调查员偏误(interviewer biases|9}}) ,即调查员在收集原始数据时所造成的系统误差。
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{{TextTerm|人口参数|1|164|EnglishEntry=population parameter}}是说明一个总体的特征的数值。{{TextTerm|统计估计|2|164|EnglishEntry=statistical estimation}}是一种方法,用这种方法可以从样本中估算总体参数的数值。这样的估计值必然包含{{TextTerm|抽样误差|3|164|EnglishEntry=sampling errors}},其大小通常用{{TextTerm|标准误差|4|164|EnglishEntry=standard error}}来衡量。有时除估计值外,还给出一个{{TextTerm|可信区间|5|164|EnglishEntry=confidence interval}},来表明估计值可能存在于某些预定概率之间。当两个数值之间的差别是由于偶然性而出现的,这种情形的概率低于某一称为{{TextTerm|显著性水平|7|164|EnglishEntry=level of significance}}的既定数值时,这一差别便称为{{TextTerm|显著差别|6|164|EnglishEntry=significant difference}}。例如,若这一差别系偶然出现的,这种情形的概率低于0.05,则这一差别便以5%的水平成为显著差别。除抽样误差外,{{TextTerm|观察误差|8|164|EnglishEntry=observation errors}}或{{TextTerm| 回应 误差|8|164|2|EnglishEntry=response errors}}也会影响估计值。这种误差通常也包括{{TextTerm|调查员偏误|9|164|EnglishEntry=interviewer biases}},即调查员在收集原始数据时所造成的系统误差。
  
  
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於 2023年12月28日 (四) 01:20 的修訂


Panneau travaux.png 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.

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引言 | 序言 | 索引
章| 基本概念 索引 1 | 人口統計資料的加工整理 索引 2 | 人口的分佈和分類 索引 3 | 死亡和患病 索引 4 | 結婚 索引 5 | 出生 索引 6 | 人口增長和更替 索引 7 | 空間流動 索引 8 | 人口學的經濟方面和社會方面 索引 9
節號| 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 20 | 21 | 22 | 23 | 30 | 31 | 32 | 33 | 34 | 35 | 40 | 41 | 42 | 43 | 50 | 51 | 52 | 60 | 61 | 62 | 63 | 70 | 71 | 72 | 73 | 80 | 81 | 90 | 91 | 92 | 93


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抽樣法1(110-2)。被抽查的這一部分人口叫作一個樣本2。一個總體是作為調查研究對象的所有元素3的一個集群。一個抽樣單位4(110-2)、家庭(115-1)或(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5抽樣計劃5抽選出來的抽樣單位。

161

用隨機辦法抽取各個單位而得到的樣本,叫作隨機樣本1概率樣本1。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3簡單隨機抽樣4是從抽樣框架中隨機2抽取一定比例的單位。這一比例叫作抽樣比例5抽樣比5系統樣本6是從把抽樣單位按順序編號的框架中有系統地抽取7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8中,總體單位不是一個一個抽取,而是一群一群9抽取的。

  • 2. Random, adj.(形),隨機randomness, n.(名),隨機性randomize, v.(動),使隨機化

162

分層隨機抽樣1中,人口按照某些特徵被分成很多2(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3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4(101-1),再從其中選取第二級抽樣單位6分支樣本5,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7

  • 1. Stratify, v.(動),把……分成層stratification, n.(名),分層

163

概率樣本(161-1)是用隨機方法來取得有代表性的樣本1,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。另一種定額抽樣2(204-2)會規定其樣本中必要包括的各類抽樣單位的定額3。在定額範圍內,調查員可以任意選擇抽樣單位。

164

人口參數1是說明一個總體的特徵的數值。統計估計2是一種方法,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3,其大小通常用標準誤差4來衡量。有時除估計值外,還給出一個可信區間5,來表明估計值可能存在於某些預定概率之間。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7的既定數值時,這一差別便稱為顯著差別6。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8回應誤差8也會影響估計值。這種誤差通常也包括調查員偏誤9,即調查員在收集原始數據時所造成的系統誤差。


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引言 | 序言 | 索引
章| 基本概念 索引 1 | 人口統計資料的加工整理 索引 2 | 人口的分佈和分類 索引 3 | 死亡和患病 索引 4 | 結婚 索引 5 | 出生 索引 6 | 人口增長和更替 索引 7 | 空間流動 索引 8 | 人口學的經濟方面和社會方面 索引 9
節號| 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 20 | 21 | 22 | 23 | 30 | 31 | 32 | 33 | 34 | 35 | 40 | 41 | 42 | 43 | 50 | 51 | 52 | 60 | 61 | 62 | 63 | 70 | 71 | 72 | 73 | 80 | 81 | 90 | 91 | 92 | 93