知识大全 分层抽样如何确定样本容量

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分层抽样如何确定样本容量

先将总体的单位按某种特征分为若干次级总体(层),然后再从每一层内进行单纯随机抽样,组成一个样本的统计学计算方法叫分层抽样。
分层抽样确定样本容量原则:
1、以调查所要分析和研究的主要变量或相关变量作为分层标准。
2、以保证各层内部同质性强和各层之间的异质性强、突出总体内在结构的变量作为分层变量。
3、以那些已有明显层次区分的变量作为分层变量。
例如,一个单位的职工有500人,其中不到35岁有125人,35岁至49岁的有280人,50岁以上的有95人.为了了解这个单位职工与身体状况有关的某项指标,要从中抽取一个容量为100的样本,由于职工年龄与这项指标有关,决定采用分层抽样方法进行抽取.因为样本容量与总体的个数的比为1:5,所以在各年龄段抽取的个数依次为125/5,280/5,95/5,即25,56,19。
求解过程:
解: S1:100 / 500 = 0.2
S2: 125*0.2= 25 ————————(不到35岁)
280*0.2= 56 ————————(35岁至49岁)
95*0.2= 19 ————————(50岁以上)
S3: 所以:<35岁的抽25人
35~49岁的抽56人
>50岁的抽19人

分层抽样估计如何确定抽取的样本量

分层抽样也叫按比例抽样,根本样本在总体中所占的比例进行抽样

分层抽样每一层的样本数如何确定?

先确定总的样本数,然后可以采用等比例分层的方式确定每层的样本数。

样本容量如何确定?

样本是从总体中抽出的部分单位集合,这个集合的大小叫做样本量。
一般而言,样本的容量大的话,样本的误差就小,反之则大。
通常样本单位数大于30的样本可以称为大样本,小于30的样本则称为小样本。在实际应用中,我们应该根据调查的目的认真考虑样本量的大小。
样本容量的大小涉及调研中包括的单元数。从定性的方面考虑样本量,因素有:决策的重要性,调研的性质,变数个数,数据分析的性质,同类研究中所用的样本量,发生率,完成率,资源限制等。决策越重要,需要更多和更准确的信息,就需要用较大的样本;探索性研究,样本量一般较小,结论性研究则需要较大的样本;收集有关许多变数的数据,样本量就要大一些,减少抽样误差的积累效应;如果需要采用多元统计方法对数据进行复杂的高级分析,样本量就应当较大;如果需要特别详细的分析,如做许多分类等,也需要大样本。针对子样本分析时,需要的样本量比对总样本分析要大许多。
样本量的确定有相应的统计学公式,具体取决于
1. 研究对象的变化程度
2. 精确度要求(即允许误差的大小)
3. 推断的置信程度
公式:
已知总体方差,重复抽样时,至少应抽取的样本量为n。(给定极限误差和概率误差)
已知总体方差,不重复抽样时,至少应抽取的样本量为n。
其中,Z为概率度,N为样本总数,α为极限误差。

从纯统计学角度应如何确定样本容量

确定样本容量的大小是比较复杂的问题,既要有定性的考虑也要有定量的考虑。从定性的方面考虑样本量的大小,其考虑因素有:决策的重要性,调研的性质,变量个数,数据分析的性质,同类研究中所用的样本量,发生率,完成率,资源限制等。具体地说,更重要的决策,需要更多的信息和更准确的信息,这就需要较大的样本;探索性研究,样本量一般较小,而结论性研究如描述性的调查,就需要较大的样本;收集有关许多变量的数据,样本量就要大一些,以减少抽样误差的累积效应;如果需要采用多元统计方法对数据进行复杂的高级分析,样本量就应当较大;如果需要特别详细的分析,如做许多分类等,也需要大样本。针对子样本分析比只限于对总样本分析,所需样本量要大得多。
具体确定样本量还有相应的统计学公式,不同的抽样方法对应不同的公式。根据样本量计算公式,我们知道,样本量的大小不取决于总体的多少,而取决于(1) 研究对象的变化程度;(2) 所要求或允许的误差大小(即精度要求);(3) 要求推断的置信程度。也就是说,当所研究的现象越复杂,差异越大时,样本量要求越大;当要求的精度越高,可推断性要求越高时,样本量越大。因此,如果不同城市分别进行推断时,大城市多抽,小城市少抽这种说法原则上是不对的。在大城市抽样太大是浪费,在小城市抽样太少没有推断价值。

样本容量应该如何确定?

样本容量就是那个样本的数量吧..多是100.500.1000之类的.不会很零丁的

样本容量怎么确定?

结合你的数据量和分类标记的工作量,我想大概1/100(即400个就行)

在抽样推断中,样本容量( )

1.在抽样推断中,样本容量取决于对抽样推断可靠性的要求
2.抽样推断的理论依据是概率论
3.在抽样调查中样本指标只能有一个
4在进行区间估计时置信概率越大,相应的置信区间越小

求助:分层抽样的样本含量公式

简单随机抽样,就是按等概率原则直接从含有N个元素的总体中抽取n个元素组成样本(N>n)。这种方法简便易学,常用的法就是抽签了。不过,这适合总体单位较少时使用。系统抽样就是把总体的元素编号排序后,再计算出某种间隔,然后按一固定抽取元素来组成样本的方法。适合用于总体及样本规模都较大的情况。它与简单随机抽样一样都要有完整的抽样框。比如在3000名学生中抽取100名,则先将这3000名的名单依次编上编号,再根据公式K(抽样间距)=N(总体规模)/n(样本规模)=3000/100=30,即每隔30名抽1名。分层抽样是要先把所有元素按某种特征或标志(比如年龄、性别、职业或地域等)划分成几个类型或层次,在在其中采用前两种方法抽取一个子样本,所有子样本构成了总的样本。比如,在以学校进行抽样调查,可先把总体分为男生和女生,然后,采用简单随机抽样方法或系统抽样的方法,分别从男生和女生中各抽100名,这样,由这200名学生所构成的就是一个由分成抽样所得到的样本。我能回答的就这么多了~~~~~

从经济学角度看该如何确定样本容量,举例说明

从经济学角度的话就主要考虑成本,样本过大,必然导致工作量的大量上升,成本上升。
比如:要考察本地鱼塘平均一口有多少鱼。
如果选三口,抽干水就行了。但如果是五口,那多要电,机器,人工。

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