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| − | {{TextTerm|抽样法|1|sampling procedures}} | + | {{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|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。 | + | 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。 |
| + | {{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|1|stratified random sampling}}中，人口按照某些特征被分成很多{{TextTerm|层|2|strata}} | + | 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}}。 |
| + | {{Note|1| {{NoteTerm|Stratify}}, v.(动),{{NoteTerm|把……分成层}}；{{NoteTerm|stratification}}, n.(名),{{NoteTerm|分层}}。}} | ||
=== 163 === | === 163 === | ||
| − | {{NonRefTerm|概率样本}}({{RefNumber|16|1|1}}）是用随机方法来取得有{{ | + | {{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。 |
=== 164 === | === 164 === | ||
| − | {{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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於 2023年12月28日 (四) 01:20 的最新修訂
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160
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5或抽樣計劃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或概率樣本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或抽樣比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
在分層隨機抽樣1中，人口按照某些特徵被分成很多層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的分支樣本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或回應誤差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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