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美國紐約大學統(tǒng)計學抽樣方法課程輔導

作者：海馬發(fā)布時間：2023-07-09 14:27:50

每當你試圖對任何群體進行研究時，你很少可能從該群體的每一個人身上收集數(shù)據(jù)。相反，你將嘗試選擇一個特定的樣本。這組人的樣本將有助于參與研究。這篇文章為大家?guī)砻绹~約大學統(tǒng)計學抽樣方法課程輔導。

概率抽樣--這種抽樣涉及隨機選擇，這將使你能夠?qū)φ麄€群體進行統(tǒng)計推斷。

非概率抽樣--這種抽樣方法涉及非隨機選擇，它將基于便利性或其他標準，這將使你能夠輕松地收集初始數(shù)據(jù)。

一、人口與樣本

你需要了解的第一件事是人口和樣本之間的區(qū)別，然后確定你研究論文的目標人群。

眾所周知，人口是你想得出結(jié)論的整個群體，而樣本則是你要收集數(shù)據(jù)的特定個體群體。人口也可以根據(jù)地理位置、收入、年齡和許多其他類型的特征來定義。

這個話題可以很寬泛，也可以很狹窄。當你想對整個國家的成年人口進行推斷時，或者研究的重點是某個公司的消費者，有特定健康狀況的病人，或者是一個學校的學生。

根據(jù)研究論文的目的和實際情況，仔細界定你的目標人群是非常重要的。如果人口眾多，人口結(jié)構(gòu)混雜，而且地理上也很分散，那么要想獲得有代表性的樣本可能會變得非常困難。

二、抽樣框架

抽樣框架被稱為個人表格的實際清單，整個樣本將從這里抽取。理想情況下，它必須涉及到整個目標人群和不屬于該人群的任何人。

例如，假設(shè)你正在對X公司的工作條件進行研究，你選擇了1000人的群體，他們都是該公司的雇員。你的抽樣框架是公司的人力資源數(shù)據(jù)庫，其中包含了每個員工的名字和他們的聯(lián)系信息。

三、抽樣規(guī)模

你所選擇的樣本數(shù)量將取決于人口的大小，也取決于你如何精確地制定代表整個人口的結(jié)果。在這里，你也可以使用樣本大小計算器來確定你選擇的樣本應該有多大。一般來說，你的研究論文的準確性和可信度將取決于所選樣本的整個人口的規(guī)模，如果它是大的，那么它將提供更好的和準確的結(jié)果。

四、概率抽樣方法

概率抽樣法指出，人口中的每個成員都有平等的機會被選中。這種抽樣方法主要用于定量研究。如果你想得到能代表整個人口的結(jié)果，那么你需要利用概率抽樣技術(shù)。

基本上有四種類型的概率抽樣，它們是：

簡單隨機抽樣--在這種類型的抽樣中，整個人口中的每個成員都有相同的機會被選中。這里的抽樣框架只涉及整個人口。為了進行這種類型的抽樣，你可以利用像隨機數(shù)生成器這樣的工具或其他任何完全基于機會的技術(shù)。

系統(tǒng)抽樣--這種類型的抽樣也與簡單的隨機抽樣非常相似，但這通常是研究者比較容易進行的。整個人口中的每一個成員都被列在一個數(shù)字的幫助下，但不是隨機產(chǎn)生的數(shù)字，而是以一定的間隔來選擇個人。

如果選擇了這種技術(shù)，那么非常重要的是，你要確保這個名單中沒有隱藏的模式，這可能會使整個樣本出現(xiàn)偏差。例如，如果人力資源數(shù)據(jù)庫按團隊對員工進行分組，而團隊成員則按其資歷順序排列。

那么就會有很大的風險，區(qū)間可能會跳過許多初級角色的人，最終導致樣本只向高級員工傾斜。

分層抽樣--這種類型的抽樣方法非常適用于人口具有混合特征的情況，同時你要確保每個特征與樣本的比例非常接近。

在這里，你將把整個人口劃分為子組，也就是所謂的階層，它將基于相關(guān)的特征，如性別、年齡組、工作角色和收入檔次。從整個人口的比例來看，你也可以計算出有多少人需要參與到一個子組的樣本中。

集群抽樣--這種類型的抽樣方法涉及劃分人口子群。然而，每一個子組都應該包括與整個樣本相同的特征。除了從子組中只抽取一個人之外，你還可以隨機抽取子組中的人。

如果這實際上是可能的，那么你就可以讓每個被抽樣的群組中的每個人都參與進來。如果群組很大，那么你可以使用上述技術(shù)之一對每個群組的個體進行簡單抽樣。這種方法更適合于處理大型人群。

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