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2024年中级经济师《经济基础知识》考试高频考点

日期: 2024-07-09 11:26:26 作者: 吴昊然

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几种基本概率抽样方法

(一)简单随机抽样

有放回简单随机抽样

(1)是指从总体中随机抽出一个样本单位,记录观测结果后,将其放回到总体中去,再抽取第二个,以此类推,直到抽满n个单位为止。

(2)采用这种方法,单位有被重复抽中的可能。

(3)这种抽样方法容易造成信息重叠而影响估计的效率,所以较少采用。

不放回简单随机抽样

(1)是指从包含N个单元的总体中逐个随机地抽取单元并不放回,每次都在所有尚未被抽入样本的单元中等概率地抽取下一个单元,直到抽取n个单元为止。

(2)采用这种方法,每个单位最多只能被抽中 一次,不会由于样本单位被重复抽中而提供重叠信息,所以比有放回抽样的抽样误差低。

优点

(1)简单随机抽样是最基本的随机抽样方法,操作简单;

(2)每个单位的入样概率相同,因而样本估计量形式也比较简单。

缺点

(1)没有利用抽样框中更多的辅助信息,所以用样本统计量估计总体参数的效率受到影响;

(2)在简单随机抽样条件下,样本的分布可能十分分散,增加了调查过程中的费用和时间。

适用条件

抽样框中没有更多可以利用的辅助信息。

调查对象分布的范围不广阔。

个体之间的差异不是很大。

(二)分层抽样

概念

分层样本:指先按照某种规则把总体分为不同的层,然后在不同的层内独立、随机地抽取样本,所得到的样本。

(如果每层中的抽样都是简单随机抽样,则称为分层随机抽样。)

优点

1、分层抽样不仅可以估计总体参数,同时也可以估计各层的参数。

2、便于抽样工作的组织。

3、每层都要抽取一定的样本单位,样本在总体中分布比较均匀,可以降低抽样误差。

等比例分配和不等比例分配

分层抽样中,样本量在各层中分配的方法可以归为两类:等比例分配和不等比例分配。

1、等比例分配:指层中单位数越多,在该层中抽取的样本单位就越多,该层的样本单位比例与该层中的总体单位比例相一致。

2、为了降低抽样误差,在方差大的层中多抽,在方差小的层中少抽,这些都属于不等比例抽样。

【注】在条件具备时,如果各层的总体方差已知,不等比例抽样的抽样误差可能比等比例抽样更小。

应用条件

抽样框中有足够的辅助信息,能够将总体单位按某种标准划分到各层之中,实现在同一层内各单位之间的差异尽可能地小,不同层之间各单位的差异尽可能地大。

(三)系统抽样

概念

系统抽样是指先将总体中的所有单元按一定顺序排列,在规定范围内随机抽取一个初始单元,然后按事先规定的规则抽取其他样本单元。最简单的系统抽样是等距抽样。

优点

(1)操作简便,只需要随机确定起始单位,整个样本就自然确定了。

(2)对抽样框的要求也比较简单,只要求总体单位按一定顺序排列,而不一定是一份具体的名录清单。

缺点

方差估计比较复杂,给计算抽样误差带来一定困难。

系统抽样的估计效果与总体单位排列顺序有关:

1、如果排列顺序与调查内容没有联系,称为按无关标识排列,这时系统抽样估计与简单随机抽样估计效率相仿。

2、如果排列顺序与调查内容有关,称为按有关标识排列。按有关标识排列的系统抽样精度一般比简单随机抽样的精度高。

(四)整群抽样

概念

整群抽样:将总体中所有的基本单位按照一定规则划分为互不重叠的群,抽样时直接抽取群,对抽中的群调查其全部基本单位,对没有抽中的群则不进行调查。

优点

(1)实施调查方便,可以节省费用和时间。

(2)抽样框编制得以简化,抽样时只需要群的抽样框,而不要求全部基本单位的抽样框。

缺点

由于抽取的样本单位比较集中,群内各单位之间存在相似性,差异比较小,而群与群之间的差别往往比较大,使得整群抽样的抽样误差比较大。

适用性

整群抽样特别适合于对某些特殊群结构进行调查。

如果群内各单位之间存在较大的差异,而群与群的结构相似,整群抽样反而会降低估计误差。

(五)多阶段抽样

概念

在大规模抽样调查中,一次抽取到最终样本单位是很难实现的,往往需要经过两个或两个以上阶段才能抽到最终样本单位,这就是多阶段抽样方法。

(1)首先从总体中采用随机方法抽取若干个小总体,称为初级单元;

(2)再在这些选中的初级单元中随机抽取若干个单位。

(多阶段抽样是对经过两个及两个以上抽样阶段的抽样方法的统称。)

采用原因

1、在大范围抽样调查中,往往没有包括所有总体单位的抽样框,或者编制这样的抽样框十分困难。多阶段抽样是分阶段进行的,抽样框也可以分级进行准备。

2、多阶段抽样是在选中的单位中进行再抽选,这样就使样本的分布相对集中,从而可以节省调查中的人力和财力。

缺点

1、多阶段的抽样设计比较复杂,不仅涉及如何划分阶段,还包括在每个阶段上应当抽取多大样本量,以及每个阶段的抽样方法。

2、多阶段的抽样误差计算也比较复杂。

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