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多种语言人口词典 根据1982年出版的英文第二版翻译
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| − | {{TextTerm|抽样法|1 | + | {{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 的 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 | + | 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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| − | 在{{TextTerm|分层随机抽样 | + | 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 支 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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| − | + | {{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 | + | {{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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2024年6月11日 (二) 11:13的最新版本
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抽样法1(110-2)。被抽查的这一部分人口叫作一个样本2。一个总体是作为调查研究对象的所有元素3的一个集群。一个抽样单位4(110-2)、家庭(115-1)或户(110-3)，抽样单位则可以是个人、户、住宅区、市或地区。样本包含许多按照抽样方案5或抽样计划5抽选出来的抽样单位。
161
用随机办法抽取各个单位而得到的样本，叫作随机样本1或概率样本1。如果有一张列有全部抽样单位的完整的清单，就叫作一个抽样框架3。简单随机抽样4是从抽样框架中随机2抽取一定比例的单位。这一比例叫作抽样比例5或抽样比5。系统样本6是从把抽样单位按顺序编号的框架中有系统地抽取7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。在整群抽样8中，总体单位不是一个一个抽取，而是一群一群9抽取的。
162
在分层随机抽样1中，人口按照某些特征被分成很多层2(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均匀(134-4)。在抽样时，不同层可以使用不同的抽样比例(161-5)。多级抽样3是把样本抽选分几个阶段进行的方法，首先抽选一个由第一级抽样单位4(101-1），再从其中选取第二级抽样单位6的分支样本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。这种方法叫作地区抽样7。
163
概率样本(161-1）是用随机方法来取得有代表性的样本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。另一种定额抽样2(204-2)会规定其样本中必要包括的各类抽样单位的定额3。在定额范围内，调查员可以任意选择抽样单位。
164
人口参数1是说明一个总体的特征的数值。统计估计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抽样误差3，其大小通常用标准误差4来衡量。有时除估计值外，还给出一个可信区间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显著性水平7的既定数值时，这一差别便称为显著差别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，观察误差8或回应误差8也会影响估计值。这种误差通常也包括调查员偏误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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