《统计学》《统计学》
盐城师范学院商学院
第五章 抽样调查
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本章内容
• 第一节 抽样调查概述
• 第二节 抽样调查的数理基础
• 第三节 抽样误差与抽样估计
• 第四节 抽样调查的组织方式
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第一节 抽样调查概述
• 一、抽样调查的概念、特点及作用
• 二、抽样调查中的基本概念
• 三、抽样方法
• 四、抽样调查的设计
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一、抽样调查的概念、特点及作用
（一）抽样调查的概念
抽样调查是按照随机原则从总体中抽取样本进行调
查，得到样本资料，并根据样本资料对总体数量
特征作出具有一定可靠程度的估计和推断，以达
到认识总体的一种统计方法。
也称为 抽样推断、抽样估计或统计推断。
例：某地进行水质监测，考察河水中某种污染物
质是否超标。从河水中按照一定地点定时取样检
验，根据检验结果推断河水中污染物是否超标。
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推断
总体指标（参数）
样本指标（统计量）
（红色表示样本）
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(二) 抽样调查的特点
1、与其它调查方法相比，省时、省力、快捷；
2、根据样本资料对总体的数量特征作出具有
一定可靠性的估计和推断；
3、 按照随机性(同等可能性）原则从总体中抽
取样本单位；
4、 可以根据资料在调查之前计算和控制抽样
误差。
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(三)抽样调查的作用
1、某些现象不可能进行全面调查，但又需要了解
全面资料时，就采用抽样调查方法。
2、某些理论上可以进行全面调查，但实际上难以
达到的现象，可以采用抽样调查。
3、可以对全面调查的结果进行评价和修正。
4、抽样调查可用于工业生产过程中的质量控制。
5、可以对某些总体的假设进行检验，来判断假设
的真伪，为决策提供依据。
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（四）抽样调查的两种类型
一类是参数估计：
它是根据对样本进行观测取得的数据，然后对研
究对象整体的数量特征取值给出估计方法。
另一类是假设检验：
它是根据对样本进行观测取得的数据，然后对研
究对象的数量规律性是否具有某种指定特征进
行检验。
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例：2005年中国消费者协会的主题是“健康·维权”。
假定我们是消费者协会的检查人员，治理缺斤
少两的不法行为。对可口可乐公司的产品进行
检查，他们生产的一种瓶装雪碧，包装上标明
其净含量是500ml，在市场上随机抽取了50瓶，
测得到其平均含量为，标准差为。
取得这些数据我们可以：
一是做一个估计：该种包装的雪碧平均含量在
之间，然后向消协写份报告；
（参数估计）
二是一个裁决：说“可口可乐公司有欺骗消费者
的行为”的证据不足。（假设检验）
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（一）全及总体和个体
• 1、全及总体（总体，母体）：它是由具有同一性质的许
多单位组成的集合体，是指所要认识的对象。
• 2、个体（总体单位），组成总体的各个单位称为个体。
（二）抽样总体（样本，子体）
• 从总体中按照一定的原则和方法抽取出来的部分个体组成
的结合体。
• 样本容量：一个样本中包含的个体（总体单位）数。
• n ≥ 30 大样本 n < 30 小样本
二、抽样调查中几个基本概念
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（三）总体指标和样本指标
1、总体指标（全及指标、参数）：它是根据总
体所有单位的标志值或标志特征计算的、反映
总体某种属性的综合指标。
总体指标是一个确定的值。
2、样本指标（抽样指标、统计量）：它由样本
各个单位标志值或标志特征计算的综合指标。
样本指标是一个随机变量。
3、抽样调查中常用的指标
平均数（均值）、方差或标准差、比例（是非
标志比重）
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总体和样本指标及符号对照表
指标名称 总体 样本
单位数 N n
平均数 或
标准差 s
方 差
是非标志比例
（成数）
或P、Q p、q
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是非标志（交替标志）的比重（成数）：
是非标志的标志表现只有“是”与“非”两种
结果，将其数量化，通常以1代表具有所研究
特征的变量值，以0代表不具有所研究特征的
变量值。当总体单位数为N时，假定具有所研
究特征变量值的单位数为 ，不具有所研究
特征变量值的单位数为 ，且
总体
样本
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是非标志的平均数与标准差计算
是非
标志
X
1
0
P
Q
P
0
1－P
0－P
Q2P
P2Q
合 计 1 P — Q2P+ P2Q
是非标志的算术平均数为： = p
是非标志的标准差为： =
=8/18/2022 14
三、抽样方法
1、重复抽样（重置抽样，有放回的抽样）：是
指从全及总体N个单位中随机抽取一个容量为n
的样本，每次抽中的单位经登录其有关标志表
现后又放回总体中重新参加下一次的抽选。
2、不重复抽样（不重置抽样，无放回的抽样）：
是指从全及总体N个单位中随机抽取一个容量为
n的样本，每次抽中的单位登录其有关标志表现
后不再放回总体中参加下一次的抽选。
例
例
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3、抽样框与样本的可能数目
抽样框：是指对可以选择作为样本的总体单位列
出名册或排序编号，以确定总体的抽样范围和
结构。它是进行概率抽样的必要条件。
样本的可能数目：它是指从总体N个单位中随机
抽选n个单位构成样本，结果有排列组合，一
种排列组合便构成一个可能的样本，排列组合
的总数称为样本的可能数目。如下表：
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抽样方法 重置抽样 不重置抽样
考虑顺序
不考虑顺序
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四、抽样调查的设计
• 1、界定调查总体
• 2、选择收集资料的方式
• 3、选择抽样框
• 4、设计抽样技术
• 5、设计样本和抽取样本
• 6、评估样本
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第二节 抽样调查的数理基础
• 一、随机变量的概率分布
• 二、随机变量的数字特征
• 三、常用的随机变量的分布
• 四、大数定律与中心极限定理
• 五、抽样分布
• (本节内容见教材，只需了解结论)
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第三节 抽样误差与抽样估计
• 一、抽样误差的概念
• 二、影响抽样误差的因素
• 三、抽样平均误差
• 四、抽样极限误差
• 五、抽样估计的可靠程度
• 六、抽样估计方法
• 七、样本容量的确定
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一、抽样误差的概念
• 1、统计误差：调查得到数据资料与实际情况的
差别称为统计误差。
• 统计误差=样本指标-总体指标
• 2、统计误差的种类：
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3、抽样误差：它是指在抽样调查过程中，在遵守
随机原则抽样的条件下，仍然会产生的样本指
标与总体指标之间的差别。
抽样误差既是一种随机性误差，也是一种代表性
误差，它是无法避免的，但它是可以利用大数
定律计算出来的并能够通过设计抽样程序控制
其大小。
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二、影响抽样误差的因素
• 1、样本容量的大小；
• 2、总体被研究标志的变异程度 ；
• 3、抽样方法的选择；
• 4、抽样的组织形式。
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三、抽样平均误差
（一）抽样平均误差的概念
抽样平均误差是抽样平均数或成数的标准差。
抽样平均误差就是说明各个抽样平均数或抽
样成数与总体平均数或总体成数之间的平
均误差。
抽样平均误差是我们用样本指标来估计或推
断总体指标时，计算误差范围的基础。
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抽样平均误差的理论计算公式：
式中以 分别代表抽样平均数或抽样成
数的平均差，M表示样本的可能数目。 举例
上述平均误差公式只能用来解释平均误差的概
念，在实际问题中无法应用。因为：
首先，总体的平均数或成数通常未知；
其次，也很难给出全部样本的平均数或成数。
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抽样平均误差的实际计算公式
1、抽样平均数的抽样平均误差
当抽样方式为重复抽样时，样本标志值x1，x2，
…xn是相互独立的，样本变量x与总体变量X同
分布。用数理统计知识证明，得：
重复抽样
抽样平
均误差
公式
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当抽样方式为重复抽样时，样本标志值x1，
x2，…xn是不相互独立的。用数理统计知
识证明，得：
不重复抽样
抽样平均
误差公式
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不重复抽样误差的近似公式与重复抽样误差公式的
区别是公式中多了一个 。这是一个修正
系数，也称为校正因子。
当N很大时，分母上可以不减去1。可以近似的表示
为：
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解：在重复抽样条件下为：
在不重复抽样条件下为：
【例】 从某校8000名学生中随机抽取400人，称
得其平均体重为58公斤，标准差为10公斤，计
算抽样平均误差。
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2、抽样成数的抽样平均误差
抽样成数的抽样平均误差表明各样本成数的绝对
离差的平均水平。
用于将属性总体变化为变量总体。
（1）重复抽样抽样平均误差公式为：
或
总体资料
样本资料
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（2）不重复抽样抽样平均误差公式为：
总体资料
样本资料
或
或
一般总体的成数是未知的，通常是用样本的成数p来
代替公式中的总体成数。
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【例】有一批食品罐头共60 000瓶，从中随机抽
取300瓶，发现有6瓶不合格，求合格率的抽样
平均误差。
解：合格率：
在重复抽样条件下为：
在不重复抽样条件下为：
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四、抽样极限误差
• 抽样平均误差只是衡量误差可能范围的一种尺度。
它并不等同于抽样指标与总体指标之间的真实误
差。由于总体参数是一个确定的常数，而样本估
计量会随抽取的样本不同而围绕总体参数上下随
机取值。因此，样本统计量与总体参数之间存在
一个误差范围。
• 所谓抽样误差范围就是指变动的样本统计量与确
定的总体参数之间离差的可能范围，它用样本估
计值与总体参数的最大绝对误差范围来表达。
• 统计上称这一误差范围抽样极限误差或抽样允许
误差。
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设 和 分别表示样本平均数 和样本
成数 的抽样极限误差，则有：
上式表明，抽样平均数或抽样成数在 或
之间变动。将上面绝对值不等式展开可得：
不等式表明，样本平均数 是以总体平均数μ为中心，
在 之间变动的；
样本成数 是以总体成数为中心，在 之间
变动的。 8/18/2022 34
抽样误差范围是以 或 为中心的两个 的
距离。这是抽样极限误差的原意。
但由于总体参数是未知的常数，而样本估计值是
可以通过调查求得的，因此，可以把上面的两
个不等式改写成等价的另一种形式，即：
可见，抽样极限误差的实际意义就是希望总体平均
数落在抽样平均数 的范围之内；总体
成数落在抽样成数 的范围之内，这个
范围也称为置信区间。
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对于一个总体来说，当抽样方式以及样本的单位数
确定后，抽样误差就是个确定的值，而抽样极限
误差则是根据不同情况和精确程度，由人们来确
定其大小的。因此，抽样极限误差常常以抽样平
均误差 （或 ）为单位来衡量，并且把抽
样极限误差 （或 ）除以抽样平均误差 （
或 ）所得的数值叫做概率度。若以z表示概率度
，则有：
若事先确定概率度z的大小，则可以得到抽样极
限误差为：
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五、抽样估计的可靠程度（置信度）
• 由于抽样平均数是一个随机变量，由中心极限定
理可知：n当充分大 时， 就服从正态分
布，从而 服从标准正态分布。
• 这样我们就可以在确定的误差范围下，求出相应
的概率大小，而抽样极限误差的大小又可确定相
应概率度的大小，这样如先确定概率度为z，则
可求得相应的概率（置信度）为：
8/18/2022 37
上式就是抽样平均数 落在 之间的概率，
如总体平均数 未知，则上式也可以看作是
落在 之间的概率。
上述的积分值要查正态分布概率表求得。
现将常用的概率度z与相应的概率 的几个数值
对应列表如下：
概率度z 1 2 3
概率
F(z)
可以看出：当确定的抽样极限误差愈大，则概率
度z也就愈大，相应的概率也愈大，即样本指标
落在指定范围的可能性也愈大；反之，则相应
的概率就减少。 8/18/2022 38
说明：对总体指标估计的范围（置信区间）的测定
总是在一定的概率保证程度下进行的，因为既然
抽样误差是一个随机变量，就不能指望抽样指标
落在置信区间内成为必然事件，只能视为一个可
能事件，就要用一定的概率来给予保证。
抽样误差的可能范围是估计的准确性问题，所以抽
样估计可靠程度又称置信度（概率）。
置信度是总体指标落在某个区间的概率把握程度。
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六、抽样估计方法（总体参数估计）
（一）点估计
• 1、点估计，也称定值估计，就是以样本估计量
直接代替总体参数的一种推断方法。
• 当已知一个样本的观察值时，便可得到总体参数
的一个估计值。
• 如在某校学生体重的调查中，获知抽取的400名
学生的平均体重为58公斤，则我们说该校8000名
学生的平均体重也是58公斤。
• 这种推断就是对总体平均数作了点估计。
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点估计的优点：能够提供总体参数的具体估计
值，可以作为行动决策的数量依据。
2、点估计常用的方法有两种：
矩估计法和极大似然估计法。
矩估计法是英国统计学家K·Pearson提出的。其
基本思想是：由于样本来源于总体，样本矩
在一定程度上反映了总体矩，而且由大数定
律可知，样本矩依概率收敛于总体矩。
矩估计法简单、直观，而且不必知道总体的分
布类型，所以矩估计法得到了广泛应用。
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极大似然估计法是由Fisher，提出参数估计方法。
其基本思想是：设总体分布的函数形式已知，但有
未知参数 ， 可以取很多值，在 的一切可
能取值中选一个使样本观察值出现的概率为最大
的 值作为的 估计值，记作 ，
称为 的极大似然估计值，这种求估计量方法称
为极大似然估计法。
3、点估计量的优良标准
（1）无偏性
如果样本统计量的数学期望等于所估计的总体参数
的值，该样本统计量称作总体参数的无偏估计量。
也就是说：
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（2）一致性：
一致性要求用样本估计量估计和推断总体参数
时要达到：样本容量n充分大时，样本估计量充
分靠近总体参数，即随着n的无限增大，样本估
计量与未知的总体参数之间的绝对离差小于任
意给定的正数的可能性趋近于1的概率，即几
乎是一定发生的。
根据概率论中的大数定律可知：对于任意给定
的正数有：
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（3） 有效性
有效性要求样本估计量估计和推断总体参数时，
作为估计量的标准差比其它估计量的标准差小。
即：
设 是参数 的两个无偏估计量，
若 的方差比 的方差小，则称 比 有效。
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4. 几种总体参数的点估计量
（1）总体平均数的点估计量
（2）总体标准差的点估计量
（3）总体成数和点估计量
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（二）区间估计
总体参数的区间估计就是依照一定的概率保证程度，
用样本估计值估计总体参数取值范围的方法。
设总体参数为 ， 、 是由样本确定的两个统计量，
对于给定的 （ ），有：
= 1- 则称（ 、 ）为参数
的置信度为1- 的置信区间。
该区间的两个端点 、 分别称为置信下限和置信
上限。
置信区间的直观意义：若作为多次同样的抽样，将
得到多个置信区间，其中有的区间包含了总体参数
的真值，有的区间没有包含总体参数的真值。
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1- 为置信度，亦称为置信水平或置信概率，置
信度表达了参数区间估计的可靠性。
置信区间越小，说明估计的精确性越高；置信度
越大，估计可靠性就越大。
一般说来，在样本容量一定的前提下，精确度与
置信度往往是相互矛盾的：若置信度增加，则
区间必然增大，降低了精确度；若精确度提高，
则区间缩小，置信度必然减小。要同时提高估
计的置信度和精确度，就要增加样本容量。
区间估计必须同时具备三个要素，即具备估计值、
抽样极限误差和概率保证程度三个基本要素。
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【例】某公司有职工3000人，从中随机抽取60人
调查其工资收入情况。调查结果表明，职工的月
平均工资为2350元，标准差为193元，月收入在
2000元及以上职工40人。试以%的置信水平
推断：
（1）该公司职工月平均工资所在的范围；
（2）月收入在2000元及以上职工在全部职工中所
占的比重。
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解（1）依题意计算如下：
∵F(z)=%，∴查表得 z=2
计算结果表明，有%的把握说该公司职工
月平均工资在到元之间。
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（2）月收入在2000元及以上职工在全部职工
中所占的比重为：
计算结果表明，有%的把握说该公司月收入在
2000元及以上职工占全部职工的比重在%到
%之间。
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区间估计的基本步骤：
第一步:根据样本资料，计算出样本平
均数或样本成数、标准差等；
第二步:计算抽样平均误差；
第三步:根据给定的概率（置信度）要
求，查正态分布概率表得到相应的临界值；
第四步:计算抽样限误差；
第五步:给出估计区间（置信区间）。
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七、样本容量的确定
（一）影响必要样本容量的因素
1. 总体各单位标志变异程度的大小。总体标志变异程度越
大，要求样本容量要大些；反之则相反。
2. 抽样极限误差的大小。抽样极限误差越大，要求样本容
量越小；反之则相反。
3. 抽样方法。在其他条件相同时，重复抽样比不重复抽样
要求样本容量大些。
4. 抽样的组织方式。
5. 抽样推断的概率保证程度的大小。概率越大，要求样本
容量越大；反之则相反。
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（二）平均数的必要样本容量
1. 重复抽样
由公式 可得：
2. 不重复抽样
由公式 可得：
8/18/2022 53
【例】某批发站欲估算零售商贩的平均每次进货额，根据
历史资料进货额的标准差为1000元，假定到批发站进
货的商贩有2000人，若要求置信水平为%，抽
样极限误差不超过250元，应该抽取多大的样本？
解：这里没有说明采用的抽样方法，可按上述两个公式分
别计算其必要样本容量，
∵F(z)=.%，∴ z=3
重复抽样条件下的必要样本容量：
不重复抽样条件下的必要样本容量：
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（三）成数的必要样本容量
1. 重复抽样
由公式 可得：
2. 不重复抽样
由公式 可得：
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【例】某社区想通过抽样调查了解居民参加体
育活动的比率，如果把误差范围设定在5%，
问如果以95%的置信度进行参数估计，需要
多大的样本？
解： ∵F(z)=95%，∴ z=
根据公式得：
=≈385（人）
注意：题目中为什么用来替代p？
p(1-p)在p=时取得极大值，证明很容易，当p
未知时，就可以用来替代。
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第四节 抽样调查的组织方式
• 一、简单随机抽样
• 二、分层抽样
• 三、等距抽样
• 四、整群抽样
• 五、多阶段抽样
• 六、非概率抽样
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一、简单随机抽样
• 简单随机抽样又叫纯随机抽样，是最简单、最普
遍的抽样组织方法。
• 它是按照随机性原则直接从总体的全部单位中，
抽取若干个单位作为样本单位，保证总体中每个
单位在抽选中都有同等被抽中的机会。
• 简单随机抽样在理论上是最符合随机抽样原则的。
• 前面我们所讨论的有关抽样误差的计算公式都是
在简单随机抽样条件下得到的。
• 随机抽选样本单位的具体做法有如下三种：
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1. 抽签法
2. 随机数字表法
随机数字表，是由0到9这十个数码随机排列组
成的多位数字表。
在使用前，先将总体的全部单位编号，并根据
编号的位数确定使用表中数字的列数；然后，
从任意一行、任意一列、任意方向开始数，
遇到编号范围内的数字就作为样本单位，超
过编号范围内的数字就跳过去，直到抽够样
本单位数目为止。
3. 计算机软件中的随机函数产生随机数的功能
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二、分层抽样
1、概念：分层抽样也称为分层随机抽样，或类
型抽样。它是把调查总体按其属性不同分为若
干层次（或类型），然后在各层（或类型）中
随机抽取样本。
2、样本单位的抽取
• 先分层（分类），确定每一层中抽取的单位数；
• 然后在每一层中按随机原则抽取样本单位。
例：
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[例]某在有居民20,000户， 从中抽选200户家庭
进行购买力调查。其中高收入户居民家庭为4000
户，中收入户家庭为12000户，低收入户家庭
4000户。试用分层比例抽样法确定各层的样本数
目。
各层应抽取的样本数目是：
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确定了高、中、低收入户各层样本数目后， 再
按单纯随机抽样从各层中分别抽取40户、120户、
40户家庭进行购买力调查，最后汇总推断出总体
的购买力的数值。
3、抽样平均误差的计算
重复抽样误差公式为：
不重复抽样误差公式为：
其中： （各层方差的平均数）
8/18/2022 62
【例】某地有10000名劳动力，其中：从事农业劳动的
有7000人，从事工业劳动的有3000人，现按两类人
数的比例抽取100人，计算各相关指标如表，请以
95%的置信水平推断该地人均收入的区间。
各组平均收入与标准差
全部人数 抽样人数 样本平均数 样本标准差类型
从事农业 7000 70 750 25
从事工业 3000 30 1000 30
解：由于该例题中抽样总体仅占全及总体的1%，故可
采用重复抽样公式来计算。具体计算如下：
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∵F(z)=95%，∴ z=
故有95%的把握说，该地人均收入在元到
元之间。
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三、等距抽样
• 等距抽样也称为等距离随机抽样或系统抽样，
它是先将总体中各单位按一定标志顺序排列，
并根据总体单位数和样本单位数计算出抽样距
离，然后按相同的距离或间隔抽选样本单位。
• 排列顺序可用与调查项目有关的标志为依据，
如在购买力调查中，按收入多少由低至高排列，
也可用与调查项目无关的标志为依据， 如按户
口册、姓名笔划等排列。
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抽样间隔计算公式为：
例：某市有零售商店420户，现要从中抽取10户
商店调查今年洗衣粉需求量。用等距离抽样法
产生样本单位数。其具体步骤如下：
①将调查总体420户零售商店进行编号，从
1号编到420号。
②计算抽样间隔。
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③在第一个抽样间隔内，随机产生第一个样本的
号码，即在1～42间，随机选一个数字，假如20，
它就是第一个样本单位的号码。
④按抽样间隔，抽取所有的样本单位，即每隔42
产生一个样本单位，它们依次为：20，62，104，
146，188，230，272，314，356，398。
上述编号的零售商店，就是抽样调查的样本单位。
采取等距离抽样法抽出的样本，能够使样本均衡
地分散在总体的各单位中，不会过分集中于某些
单位，从而有利于增强样本的代表性，并且抽样
的方法简例易行。
8/18/2022 67
四、整群抽样
• 整群抽样也称为整群随机抽样，它是将调查总体
中的所有单位划分为若干群体，然后用简单随机
抽样方式选出若干群体作为样本，对抽中的群内
所有单位都进行调查。
• 整群抽样与前面三种抽样组织方法相比，是抽样
单位扩大了，即抽取的基本单位不再是总体单位
而是群（组）。
• 把整群抽样与简单随机抽样相比较，把群看作总
体单位，则整群抽样就成了简单随机抽样，故整
群抽样的误差公式可以通过简单随机抽样的误差
公式导出。
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• 把一个总体分成个群，然后在个群中随机抽
取个群，设群间方差为，由于整群抽样都是
采用不重复抽样的方法，故抽样平均误差公
式为：
整群抽样的最大优点是实施方便，从而节省了
大量调查费用。但整群抽样的单位比较集中，
影响了抽样单位在全及总体中分布的均匀性，
因而抽样误差比简单随机抽样来得大。
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【例】某连续生产企业为掌握某月份某种产品的一
等品率，确定抽出5%的产品，即在全月连续生产
的720小时中，每隔20小时抽取1小时的全部产品
进行调查。调查结果一等品率为80%，群间方差
为7%，请以%的置信度对一等品率进行区间
推断。
解：
∵F(z)=%，∴ z=2
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五、分阶段抽样
• 当总体很大时，抽样调查直接抽取总体单位，
在技术上有很大困难，则将总体分成若干阶段，
在每一阶段中实行随机抽样则会简单得多。
• 多阶段抽样就是在抽样调查抽选样本时并不是
一次直接从总体中抽取，而是分两个或两个以
上的阶段来进行。
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例：调查某省粮食产量时，可以按行政区域划
分层次，以省为总体。步骤为：
①从全省所有县级单位中，抽取部分县作为第
一阶段抽取的样本；
②从被抽中县的所有乡或村中，抽取部分乡或
村作为第二阶段抽取的样本；
③从被抽中乡或村的所有农户中，抽取部分农
户作为第三阶段抽取的样本；
④从被抽中农户的所有播种面积中抽取部分地
块，进行实割实测的调查，作为最基层阶段的
样本，计算其样本平均亩产量，并推算总产量。
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多阶段抽样所划分的抽样阶段数不宜过多，一
般以划分两、三个阶段，至多四个阶段为宜。
多阶段抽样实施条件：
1、当抽样调查的面很广，没有一个包括所有
总体单位的抽样框，或者总体范围太大无法直
接抽取样本时，需要采用多阶段抽样。
2、可以相对地节约人力和物力。
3、可以利用现成的行政区划、组织系统作为
划分各阶段的依据，为抽样调查提供方便。
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六、非概率抽样
上述随机抽样方式的优点：
第一，样本具有客观性；第二，能够测定抽样误
差指标并能对其大小加以控制。
缺点：第一，没有抽样框就无法进行抽样；第二，
实施随机原则，对操作过程要求严格，费时费力。
在实际工作中，有时采用非概率抽样方式进行抽
样。
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非概率抽样方式的优点：操作方便，省时省力，
若使用得当，抽样调查同样能获得成功。
缺点：非随机抽样无法判断其误差，检查调查结
果的准确性。
非概率抽样方式的主要形式有四种：
非概率抽样是指不按随机原则，而是根据调查人
员主观判断抽取样本的抽样方式。
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(一)方便抽样
• 方便抽样也称为任意抽样或便利抽样，是指调
查人员根据自己的方便去选择样本的抽样方式。
• 理论依据是，认为被调查总体的每个单位都是
相同的，因此把谁选为样本进行调查，其调查
结果都是一样的。
• 只有在调查总体中各个单位大致相同的情况下，
才适宜应用任意抽样法。任意抽样法多用于市
场初步调查或对调查情况不甚明了时采用。
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(二)判断抽样
• 判断抽样是指根据调查人员的主观经验来选定样
本的抽样方式。
• 判断抽样法具有简便易行，符合调查目的和特殊
需要，可以充分利用调查样本的已知资料，被调
查者配合较好，资料回收率高等优点。但是，易
发生主观判断失误而产生的抽样偏差。
• 要发挥判断抽样法的积极作用，对总体的基本特
征必须相当清楚，才可能使所选定的样本具有代
表性、典型性。
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(三)配额抽样
• 配额抽样，也叫定额抽样。它是指调查人员将调查
总体按一定标志分类或分层，确定各类（层）单位
的样本数额，在配额内任意抽选样本的抽样方式。
• 配额抽样和分层随机抽样相似之处，都是事先对总
体中所有单位按其属性、特征分类。
• 它与分层抽样区别是，分层抽样是按随机原则在层
内抽选样本，而配额抽样则是由调查人员在配额内
主观判断选定样本。
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(四)推荐抽样
• 也称为滚雪球抽样，主要用于对某些特殊群体的
调查。调查人员对这些群体的成员不全部了解或
熟悉，难以实施抽样。这时可以先找到其中的部
分人员，再请这些人员进行推荐，找到另外的符
合条件的被调查者。这样通过不断的推荐，就能
得到符合调查目的需要的调查单位数目。类似于
滚雪球，越滚越大。
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本章小结：
• 一、抽样调查概述
• 二 抽样调查的数理基础
• 三 抽样误差与抽样估计
• 四 抽样调查的组织方式
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谢 谢
八月-
2220:12:3820:1220
:12八月-22八月-
2220:12
20:1220:12:3
8八月-22八月
-2220:12:38
2022/8/18 20:12:38
