1、第六講第六講 抽抽 樣樣2本講定位本講定位 了解社會科學家如何通過選擇一小部分人進行研究，并將結論推及到千百萬未被研究的人。3本講內容本講內容1 導言2 抽樣的歷史3 非概率抽樣4 概率抽樣的邏輯5 抽樣設計的類型41 1 導言導言1996年，美國的民意調查機構通過2000樣本，正確預測9000萬選民的行為。51.11.1抽樣的初步界定抽樣的初步界定我們永遠也不可能觀察與研究對象(社會現象)相關的所有行動和行動者。社會研究者一定得要進行選擇觀察，只有這樣才能對不曾觀察到的人與事進行總結。但這常常涉及如何對觀察對象進行選擇。抽樣就是選擇觀察對象的過程。社會研究既是一門科學，也是一門藝術，而抽樣則

2、更偏向于社會研究既是一門科學，也是一門藝術，而抽樣則更偏向于科學。科學。隨機選擇是一種精確而科學的過程，一點也隨便不得。62 2 抽樣的歷史抽樣的歷史-在美國在美國為什么需要抽樣？為什么需要抽樣？（1）總體內部的元素的異質性的存在。（2）存在對總體調查的約束因素。抽樣技術發展的動力？抽樣技術發展的動力？在社會科學研究中，抽樣方法的發展是與民主化和市場化的發展相伴隨。選舉的競爭的加劇和市場競爭的日趨激烈，是抽樣技術日益精確化的現實動力。72.1 2.1 民意調查與抽樣技術民意調查與抽樣技術樣本是總體的一個具體子集，用以觀察并對總體的特征進行推論。民意抽樣調查關注的是研究人員評估民意(像投票傾向)

3、的能力。社會研究者已發展出適合不同研究情境的抽樣技術。雖然目前的技術已十分精確，仍然需要關注曾經有過的錯誤。82.1.1 2.1.1 阿爾夫阿爾夫蘭登總統蘭登總統文學文摘向各州被調查者發明信片的方式，讓他們把支持的候選人寫上并寄回來。其被調查者是從電話簿和汽車牌照登記簿名單中隨機選出來的。它曾成功地預測了1920、24、28、32年的大選結果。在1936年，它對1，000萬人進行調查，回收了200萬人以上的回答。結果顯示，有57%的人支持共和黨的候選人阿爾夫蘭登，而當時在任的總統富蘭克林羅斯福的支持率為43%。但兩個星期之后正式投票的結果出來了，羅斯福以但兩個星期之后正式投票的結果出來了，羅斯

4、福以61%61%的得票率，獲得的得票率，獲得了連任。為什么預測失敗？了連任。為什么預測失敗？92.1.2 2.1.2 蓋洛普的成功預測蓋洛普的成功預測喬治蓋洛普（George Gallup）在1936年成功地預測了羅斯福的當選。這也使得他在民意調查中嶄露頭角，后來他成立了大名鼎鼎的蓋洛普民意測驗中心。1936年的成功，主要歸因于他采用了配額抽樣（quota sampling）的方法。這種方法以對抽樣總體的性別、收入、年齡等特征的把握為基礎。通過充分了解全國各收入階層的民眾總數，蓋洛普選擇的樣本就能保證從各個收入階層中選擇出的人數具有正確的比例分布。102.1.3 2.1.3 托馬斯托馬斯杜威總

5、統杜威總統 蓋洛普和美國民意測驗中心利用配額抽樣方法在1936、1940與1944年，成功地預測了當年的總統當選人。但在1948年他們錯誤地預測紐約市長杜威(Thomas Dewey)能擊敗當時在位的哈利杜魯門(Hany Tmman)而當選總統。19481948年的預測失敗包含了多種因素年的預測失敗包含了多種因素十月初就停止了民意測驗的工作十月初就停止了民意測驗的工作不少選民在競選階段保持著尚未決定的態度不少選民在競選階段保持著尚未決定的態度樣本不具代表性，蓋洛普的抽樣依據的是樣本不具代表性，蓋洛普的抽樣依據的是19401940年的人口年的人口普查資料普查資料農村人口涌入城市。農村人口涌入城市

6、。112.2 2.2 兩種抽樣方法兩種抽樣方法概率抽樣概率抽樣目前，概率抽樣仍然是社會科學研究中選取大型和具代表性樣本的主要方式。非概率抽樣非概率抽樣很多研究情境經常使得概率抽樣變得不可能或不適合。而非概率抽樣(nonprobability sampling)技術倒經常是最適合的方式。 123 3 非概率抽樣非概率抽樣非概率抽樣不是按照概率均等的原則，而是根據人們的主觀經驗或其他條件來抽取樣本。有些時候非概率抽樣技術更為適用。就近法偶遇抽樣就近法偶遇抽樣目標式或判斷抽樣目標式或判斷抽樣滾雪球抽樣滾雪球抽樣配額抽樣配額抽樣133.1 3.1 就近法偶遇抽樣就近法偶遇抽樣有時你必須使用就近法（ac

7、cidental sampling） ，或是依賴偶遇樣本，但卻很難確定這些研究對象的代表性。比如：街頭攔人、在商場里詢問顧客等等。比如：街頭攔人、在商場里詢問顧客等等。沒有保證總體中每個樣本都具有同等的被抽中的概率。沒有保證總體中每個樣本都具有同等的被抽中的概率。143.2 3.2 目標式或判斷抽樣目標式或判斷抽樣目標式抽樣是研究者用自己的判斷來選擇樣本，有時也稱為判斷抽樣。其結果如何往往與研究者的理論修養、實際經驗以及對對象的熟悉程度有很大關系。異常案例：通過對異常案例的考察加深對態度和行為異常案例：通過對異常案例的考察加深對態度和行為規律的理解規律的理解153.3 3.3 滾雪球抽樣滾雪球

8、抽樣滾雪球抽樣常用于較小的總體，每個研究對象都被要求引見其他的研究對象。挑選線人時應考慮他們是否能提供被研究群體的廣闊而多方面的信息。比如，對獲得無家可歸者、流動勞工及非法移民等的樣本此比如，對獲得無家可歸者、流動勞工及非法移民等的樣本此方法就十分適用。在實地調查中經常運用。方法就十分適用。在實地調查中經常運用。163.4 3.4 配額抽樣配額抽樣配額抽樣也是一種非概率抽樣方法。先對整個總體(配額矩陣)的特性進行詳細描述，然后再挑出樣本，以使它們反映總體內不同組合的側面。配額矩陣對總體特性的反映程度在相當程度上影響配額抽樣的代表性。174.1. 4.1. 抽樣概念和專有名詞抽樣概念和專有名詞要

9、素：人或一定類型的群體。總體：研究要素的特定集合體。總體：研究要素的特定集合體。研究總體：從中抽出樣本的全體要素總和。研究總體：從中抽出樣本的全體要素總和。抽樣單位：抽樣各階段考慮選取的某個要素或者某組要素。抽樣框：抽樣單位的實際名單，樣本或某些階段的樣本從抽樣框抽樣框：抽樣單位的實際名單，樣本或某些階段的樣本從抽樣框中選取。中選取。 參數值：關于總體中某變量的綜合描述參數值：關于總體中某變量的綜合描述 統計值：樣本中某變量的綜合描述統計值：樣本中某變量的綜合描述置信水平：樣本統計值落在參數值某一正負區間內的概率。置信區間是某個統計值的擴展，可使我們的置信度提高。184.2 4.2 概率抽樣的

10、邏輯概率抽樣的邏輯總體的異質性概率抽樣方法對于從大的、已知總體中抽取有代表性的樣本極為有用。概率抽樣的基本原則是總體中的所有要素在抽樣過程中都有非零的中選概率。194.24.2代表性與選擇概率代表性與選擇概率概率抽樣的一個基本原則是，如果總體中的每一個體被抽取為樣本的概率相同，那么從這個總體中抽取的樣本，就具有對該總體的代表性。即使最仔細的抽樣也不可能提供對總體的完全代表性，一定程度的即使最仔細的抽樣也不可能提供對總體的完全代表性，一定程度的抽樣誤差總是存在的。抽樣誤差總是存在的。概率抽樣能讓研究者估測樣本的抽樣誤差。概率抽樣能讓研究者估測樣本的抽樣誤差。205 5抽樣設計的類型抽樣設計的類型

11、簡單隨機抽樣系統抽樣分層抽樣多級整群抽樣概率比例抽樣215.1 5.1 簡單隨機抽樣簡單隨機抽樣簡單隨機抽樣任何要素都具有同等的、獨立于任何其他事件的被抽到的概率。從邏輯上講，簡單隨機抽樣是概率抽樣最基本的技巧，盡管實際中這種方法很少被使用。要素名單、隨機數表要素名單、隨機數表225.2 5.2 系統抽樣系統抽樣系統抽樣所采取的原則是隨機選擇抽樣框中的一個號碼，然后每隔K個要素選擇一個要素。抽樣間距、抽樣比率抽樣間距、抽樣比率打破排列的周期性問題打破排列的周期性問題除了少數例外，這種方法與簡單隨機抽樣的功能是相同的，然而，它更為實用。235.3 5.3 分層抽樣分層抽樣分層是在抽樣之前先將總體

12、要素按不同的性質來事先加以區分的過程。（增加次級集合的異質性）分層變量的選擇從總體中各次級集合抽出適當數量的同質要素。這樣的過程能降低抽樣誤差的程度，并增進樣本的代表性。在抽樣框順序隱含分層的情況下，系統抽樣比簡單隨機方法更準確。245.4 5.4 多級整群抽樣多級整群抽樣首先，我們會從總體中抽出一組群樣本，接下來列出這些群的所有成員名單。最后，對群的成員名單進行抽樣，這樣下去就產生了最后的抽樣結果。可能會增加誤差：樣本容量與異質性可能會增加誤差：樣本容量與異質性多級整群抽樣是一種比較復雜的抽樣技巧，多半是在多級整群抽樣是一種比較復雜的抽樣技巧，多半是在無法獲得總體要素名單的情形下使用。無法獲得總體要素名單的情形下使用。利用分層增加集群的同質性，可以改進這一技術。利用分層增加集群的同質性，可以改進這一技術。255.4.1 5.4.1 概率比例抽樣概率比例抽樣在多級整群抽樣中，每個群被選取的概率與其大小成比例。A、B街道；100：10。120；1200概率比例(PPS)抽樣是一種特別而有效的多階段整群抽樣方法。265.5.2 5.5.2 非比例抽樣和加權非比例抽樣和加權如果總體中的成員有不同的被選概率，研究者就必須給予它