抽樣和研究設計

1、第第五五講講 抽樣和研究設計抽樣和研究設計引言和問題引言和問題 在很多情況下，社會研究者希望對某一社會現(xiàn)象總體或某一類人的總體作出描述，但若對這些總體中的每一個元素（或個體）都進行研究，則往往是不現(xiàn)實的。因此，選擇能夠代表總體的一部分個體，成為研究者必須解決的問題之一。這種選擇就是抽樣。 問題：問題： 1我們?yōu)槭裁匆闃樱?2. 如何抽樣，抽樣包括哪些類型？ 3. 有哪些具體的抽樣方法？ 4. 如何做好一個研究設計？思考：央視調查顯示有80%左右的觀眾對春晚滿意，新浪網(wǎng)站調查現(xiàn)實只有20%的觀眾對春晚滿意。一、抽樣的意義和作用一、抽樣的意義和作用（一）抽樣的優(yōu)勢：時間、成本和準確。（一）抽樣的

2、優(yōu)勢：時間、成本和準確。在很多情況下，社會研究者希望對某一社會現(xiàn)象總體或某一類人的總體作出描述，但若對這些總體中的每一個元素（或個體）都進行研究，則往往是不現(xiàn)實的。因此，選擇能夠代表總體的一部分個體，成為研究者必須解決的問題之一。這種選擇就是抽樣。抽樣能夠節(jié)省時間和成本。同時，在研究結果的準確性上，認真抽樣后所研究的結果，并不比研究總體中的每一個個體的結果差。（二）抽樣的作用（二）抽樣的作用向人們提供一種實現(xiàn)“由部分認識總體”這一目標的途徑和手段。案例：里根于案例：里根于1984年當選為美國新一任年當選為美國新一任總統(tǒng)。（見：風笑天，總統(tǒng)。（見：風笑天，2009，119頁）頁）對于任何類型的研

3、究者來說，抽樣都是個問題。抽樣都是個問題。我們不能、也不應該祈求研究自己感興趣的每一個個案。每個科學計劃都試著通過研究少數(shù)例子，發(fā)現(xiàn)能夠被應用于所有事物的東西，這種研究的結果，按照我們的通常說法，是“通則化的”。貝克爾，交易的詭計，67 （四）抽樣的兩種類型：（四）抽樣的兩種類型： 1. 概率抽樣：以數(shù)學上的概率抽樣：以數(shù)學上的概率理論概率理論為基礎，按為基礎，按隨機原則隨機原則進行抽進行抽樣。樣?！按蟛糠钟嘘P抽樣的討論來自定量研究者。他們的基本目標是獲取一個有代表性的樣本，或從一個較大的單位或個案的集合或總體中，獲取一個小的單位或個案的集合，這樣，研究者可以研究較小的群體，并對較大的群體進行

4、精確的推論。研究者關注能產(chǎn)生較大代表性樣本（即樣本與總體非常相似）的特定技術。定量研究者傾向于使用以數(shù)學上的概率理論為基礎的抽樣類型（被稱為概率抽樣）”（紐曼2007：266）。2. 非概率抽樣：依據(jù)研究者的非概率抽樣：依據(jù)研究者的主觀意愿、判斷或是否方便主觀意愿、判斷或是否方便等因等因素來抽樣。素來抽樣。 “定性研究者不太關注樣本的代表性和抽取一個概率樣本的技術細節(jié)。相反，他們關注樣本、小的單位、個案或行為的集合，是怎樣展示社會生活的。抽樣的基本目的是收集特殊的個案，事件和行動，以澄清和深化理解。定性研究這側重的是發(fā)現(xiàn)個案，以提升研究者在特定內容方面對社會生活過程的認識。由于這個原因，定性研

5、究者傾向于采用第二類的抽樣：非概率抽樣?！保~曼2007：267）。3. 這兩種類型的抽樣還可以細分出若干不同的形式。兩種類型的抽樣還可以細分出若干不同的形式。（見風笑天2009：120） 三三 抽樣的概念（風笑天，抽樣的概念（風笑天，2009，116-118頁）頁） 1、總體（、總體（population） （1）總體（population）是由構成它的所有元素所形成的集合。 （2）元素（element）是構成總體的最基本單位。 在社會研究中，最常見的總體是由社會中的某些個人組成的，這些個人便是這個總體的元素。 案例一：要研究某省在校大學生的擇業(yè)傾向。那么，該省所有在校大學生的集合就是我們研

6、究的總體，而每一個在校大學生就是該總體的元素。 案例二：要研究某城市居民的家庭生活質量。那么，該市所有居民家庭就是總體，而其中的每一戶家庭就是該總體的要素。 2. 樣本和抽樣樣本和抽樣 （1）樣本（sample）：從總體中按一定方式抽出的一部分元素的集合?；蛘哒f，一個樣本是一個總體的一個子集。 （2）抽樣（sampling）：從組成某個總體的所有元素的集合中，按一定的方式選擇或抽出一部分元素的過程過程。 3. 抽樣單位和抽樣框抽樣單位和抽樣框（1）抽樣單位（sampling unit）：一次直接抽樣所使用的基本單位。 抽樣單位與元素有時相同，有時不同。如：若從該省在校大學生總體（12.8萬）中

7、直接抽取1000名大學生，這些單個大學生單個大學生同時是元素和抽樣單位。若從該總體中抽取40個班級（這些班級的人數(shù)恰好是1000人），這時，班級班級就是抽樣單位。（2）抽樣框（sampling frame）又稱抽樣范圍。是在一次直接抽樣時，總體中所有抽樣單位的名單。如案例一，在研究某省在校大學生的擇業(yè)傾向時，直接抽取的1000名單個大學生的名單就是這次抽樣的抽樣框。而那40個班級的名單是另外一個抽樣框。 案例討論：案例討論：美國雜志文學摘要曾在1920年、1924年、1928年和1932年在美國總統(tǒng)選舉的時候，從車主登記簿和電話簿挑選樣本寄送明信片調查選舉意向，被調查者把投票意向寄回，這四次預

8、測全部正確。在1936年將樣本增加到1000萬人，預測蘭登會大勝羅斯福，但結果是錯誤的。羅斯福當選了。 分析：分析： （1）原因在于抽樣框錯誤，沒有正確代表目標總體（所有選民），排除了沒有電話或汽車的人，在1936年，這部分選民占很高百分比，這個框架排除了近65%的總體元素和傾向于偏好羅斯福的低收入選民。 （2）前幾次預測正確的原因：高收入和低收入人群的投票對象沒有多大差異；另外在大恐慌之前，較多的低收入者可能也買得起電話和汽車。 “好的抽樣框是達到好的抽樣的關鍵。抽樣框與概念所界定的總體之間不吻合，可能是偏差的主要來源。正如變量的理論定義和操作定義之間的不匹配，會產(chǎn)生缺乏效度的測量，抽樣框和

9、總體之間的不匹配也會產(chǎn)生無效的抽樣。研究者要盡力減少這種不匹配的情況”（紐曼2007：274）。 4. 參數(shù)值和統(tǒng)計值參數(shù)值和統(tǒng)計值 （1）參數(shù)值（parametre），也稱總體值，關于總體中某一變量的綜合描述，或者是，總體中所有元素的某種特征（變量）的綜合數(shù)量表現(xiàn)。在統(tǒng)計中最常見的就是某一變量的平均值，如某市待業(yè)青年的平均年齡。 （2）統(tǒng)計值（statistic），也稱樣本值。關于樣本中某一變量的綜合描述?；蛘呤牵瑯颖局兴性氐哪撤N特征（變量）的綜合數(shù)量表現(xiàn)。 樣本值是從樣本的所有元素中計算出來的，對于相應的總體來說，這只是一個估量值。 5. 抽樣分布：抽樣分布：從一個總體中不斷抽取樣本時

10、，各種可能出現(xiàn)的樣本統(tǒng)計值的分布情況。它是一種根據(jù)概率原則而成立的理性分布。三、如何抽樣：（一）非概率抽樣三、如何抽樣：（一）非概率抽樣 非概率抽樣不是按照等概率原則，而是按照人們的主觀經(jīng)驗或其他條件來抽取樣本。常常只在定性研究中使用。常見的幾種方法如下。 （一）偶遇抽樣（一）偶遇抽樣（accidental sampling ） 又稱方便抽樣或自然抽樣。研究者根據(jù)現(xiàn)實情況，以自己方便的形式抽取偶然遇到的人作為對象，或僅僅選擇那些離得近、最容易找到的人作為對象。 （二）定額抽樣（二）定額抽樣（quota sampling） 又稱作配額抽樣。又稱作配額抽樣。 1、研究者對總體進行分類，然后決定在每

11、一個類別、研究者對總體進行分類，然后決定在每一個類別中抽取的人數(shù)。中抽取的人數(shù)。 2、可以保證樣本具有總體的某些差異。、可以保證樣本具有總體的某些差異。 （三）判斷抽樣（三）判斷抽樣（judgemental sampling） 又稱立意抽樣（purposive sampling），研究者根據(jù)自己的研究目標和主觀分析來選擇和確定研究對象的方法。 這種方法帶有很大的主觀性，其結果如何，往往與研究者的理論修養(yǎng)、實際經(jīng)驗以及對對象的熟悉程度有很大關系。 “它借助專家的判斷來選擇個案，或者以心中特定的目的來選擇個案”（紐曼2007：269）。 1、使用它選擇特別能提供信息的獨特個案。 2、研究者可能使用

12、立意抽樣來選取很難接近的特殊總體中的成員。 3、研究者確認特殊個案類型，以便進行深入探究。 （四）滾雪球抽樣（四）滾雪球抽樣（snowball sampling） 當我們無法了解總體的情況時，可先調查總體中的少數(shù)成員，向他們詢問他們還知道哪些符合條件的人；再去調查那些人，并詢問他們還知道哪些人符合條件。（風笑天2009：148） “社會研究者常對相互關聯(lián)的人或者組織網(wǎng)絡感興趣。這種網(wǎng)絡可以是全世界探討相同問題的科學家、在一個中等規(guī)模城市中的精英分子、從事組織化犯罪的家庭的成員、出任重要銀行和企業(yè)董事會的董事或在大學校園中彼此有性關系的人。其中的關鍵特征是每一個人或單位都和其他部分通過直接或間接

13、的聯(lián)系而聯(lián)結起來。這并不意味著網(wǎng)絡中每一個人會彼此直接認識、相互交往或是受對方的影響。相反的，這意味著，大部分的人和事物都會因直接或間接的關系，置身于一個具有相互關聯(lián)的網(wǎng)絡中”（紐曼2007：270）。 （五）異常個案抽樣（五）異常個案抽樣 “當研究者搜尋與主導模式不同，或與其他個案主要特征不同的個案時，會采用異常個案抽樣法（也稱為極端個案抽樣法）。與立意抽樣類似，研究者使用多種技術來確定具有某種特征的個案。而異常個案抽樣與立意抽樣不同之處在于，其目的是確定一個不平常、有差異或特殊的個案集合，并不要求它代表總體。之所以選中某些異常個案，是因為它們是不平常的，研究者希望通過考察那些落在一般模式之

14、外的個案，或者說包含超出主流事件的東西，更多地了解社會生活?！保~曼2007：271） （六）理論抽樣（六）理論抽樣“當研究者發(fā)展出扎根理論時，他會采用理論抽樣，仔細地選擇樣本（例如，人群、局面、時間、時間段等）。不斷增長的理論興趣引導個不斷增長的理論興趣引導個案的選取。研究者根據(jù)對個案特點新的理解來選案的選取。研究者根據(jù)對個案特點新的理解來選取個案。取個案。例如，實地研究者也許會在周末觀察某個場景和一群人。理論上，它也許會問在其他時間、場景的其他方面改變后，人們的行為是否相同。于是研究者可能會在其他時間段（例如，夜晚和周末）進行抽樣以獲取更豐富的圖像，了解重要的條件是否相同?！保~曼2007

15、：272） 案例:關于微博現(xiàn)象的考察。II 如何抽樣（二）：概率抽樣如何抽樣（二）：概率抽樣（probobility sampling） （一）定義（一）定義 1. 概率抽樣：以數(shù)學上的概率理論為基礎，按隨機原則進行抽樣。 2. 隨機（random） “隨機一詞在數(shù)學上有其特殊的意義，它指的是產(chǎn)生一種數(shù)學上所謂隨機結果的過程。這就是說，選擇過程講求的是真正隨機的方法，而且研究者能夠計算出結果出現(xiàn)的概率。在真正的隨機歷程中，每一個元素都有同等大小被選取的概率”（紐曼2007：275）。 3. 案例討論：美國雜志文學摘要曾在1920年、1924年、1928年和1932年在美國總統(tǒng)選舉的時候，從車主

16、登記簿和電話簿挑選樣本寄送明信片調查選舉意向，被調查者把投票意向寄回，這四次預測全部正確。在1936年將樣本增加到1000萬人，預測蘭登會大勝羅斯福，但結果是錯誤的。羅斯福當選了。 分析：分析： （1）抽樣框錯誤）抽樣框錯誤的原因，沒有正確代表目標總體（所有選民），排除了沒有電話或汽車的人，在1936年，這部分選民占很高百分比，這個框架排除了近65%的總體元素和傾向于偏好羅斯福的低收入選民。 （2）前幾次預測正確的原因：高收入和低收入人群的投票對象沒有多大差異；另外在大恐慌之前，較多的低收入者可能也買得起電話和汽車。 4. 抽樣分布：從一個總體中不斷抽取樣本時，各種可能出現(xiàn)的樣本統(tǒng)計值的分布情

17、況。它是一種根據(jù)概率原則而成立的理性分布。 （二）概率抽樣的一般程序（二）概率抽樣的一般程序 1. 界定總體：在抽樣前，對總體的范圍與界限做明確的界定。 2. 制定抽樣框：收集全部抽樣單位的名單，并對名單統(tǒng)一編號。 3. 決定抽樣方案：決定具體采用哪種抽樣方法。 4. 實際抽取樣本：到實地抽取樣本。 5. 評估樣本質量：根據(jù)研究者的抽樣設計和抽樣實施過程的質量進行評估。通常用比較法比較法：將可得到的反應總體中某些重要特征及其分布的資料，與樣本中的同類指標的資料進行對比。若二者之見差別小，則樣本的質量較高；反之，則樣本的質量較低。案例見風笑天2009：127. （三）抽樣設計的原則：（三）抽樣設

18、計的原則： 1. 目的性原則。設計抽樣方案時，要從所研究的問題、最有利于研究資料的獲取、以及最符合研究目的等因素出發(fā)。 2. 可測性原則：能從樣本自身計算出有效的估計值。 3. 可行性原則：抽樣方案必須在實際中切實可行。 4. 經(jīng)濟性原則：抽樣方案要與可得資源相適應。 1. 簡單隨機抽樣（簡單隨機抽樣（simple random sampling）又稱純隨機抽樣。）又稱純隨機抽樣。 按等概率原則直接從含有N個元素的總體中隨機抽取n個元素，以此來組成樣本，其中Nn。這類似于抽簽。 （1）最簡單的隨機樣本，同時也是其它類型模仿的對象。 （2）發(fā)展一個準確的抽樣框，對抽樣框內部的所有元素編號，根據(jù)數(shù)

19、學隨機數(shù)從抽樣框中選取元素。 中央極限定理：“隨著抽樣分布中不同的隨機樣本組數(shù)的不斷增加，直至無限大時，樣本的模式和總體參數(shù)將變得越來越可預測。在很多組隨機樣本下，抽樣分布會呈現(xiàn)出一條常態(tài)曲線，而且這個曲線的中點，隨著抽出的樣本組數(shù)的增加，就會趨近總體的參數(shù)”（紐曼2007：278）。 “隨機抽樣并不保證每一組隨機樣本都能完美地代表總體。相反的，它是指大部分的隨機樣本在大多數(shù)的情況下，都相當接近總體；因而可以計算出某組特定樣本不準確的概率。研究者利用從這組樣本得到的信息估計抽樣分布，進而估計這組樣本偏離或不代表總體的機會（即抽樣誤差的大?。?。同時，他把這些信息與中央極限定理的知識結合起來構造置

20、信區(qū)間”（紐曼2007：279）。 2. 系統(tǒng)抽樣（系統(tǒng)抽樣（systematic sampling）又）又稱等距抽樣或機械抽樣。稱等距抽樣或機械抽樣。 把總體中的單位進行編號后，再計算出某種間隔，然后按這一固定間隔抽取個體的號碼，以此來組成樣本。 K(抽樣間距)= N(總體規(guī)模)/n（樣本規(guī)模） 優(yōu)點：比簡單隨機抽樣簡便易行。 （1）對抽樣框中的每一個元素編號。 （2）計算抽樣間距，間距成為準隨機的抽取方法。 3. 分層抽樣（分層抽樣（stratified sampling）又稱類型抽樣。）又稱類型抽樣。 先將總體中的所有單位按某種特征劃分成若干類型或層次，然后再每一個層次中用簡單隨機抽樣或

21、系統(tǒng)抽樣方法抽取一個子樣本，最后把這些子樣本合起來，以此構成總體的樣本。 （1）根據(jù)補充信息將總體分為若干個次總體（層）。 （2）將總體分層之后，從每一個次總體中選取隨機樣本（可采取簡單隨機抽樣或系統(tǒng)抽樣）。 （3）控制每一個層的相對大小，而不是任由隨機過程控制各層抽到的個數(shù)，固定一組樣本中各層抽取的比例。 優(yōu)點：優(yōu)點： （1）在不增加樣本規(guī)模的情況下，降低抽樣誤差。 （2）便于理解總體內不同層次的情況，以及對總體中不同的層次進行單獨研究，或進行比較。 4. 整群抽樣（整群抽樣（cluster sampling）：）： 從總體中抽取一些小的群體，由這些群體的所有元素構成樣本。 與前面三種抽樣方

22、法最大的不同就在于，整群抽樣的抽樣單位不是單個的個體，而是成群的個體。 （1）為什么要采用整群抽樣？ 1.1面對的是一個分散的總體，缺少一個理想的抽樣框。 1.2取得樣本的成本很昂貴。 （2）過程：第一階段隨機抽取較大的群，第二階段是在每個大群中隨機抽取小群，第三階段從被抽出的小群中再抽出元素。 優(yōu)點：簡便易行、節(jié)省費用。 缺點：樣本的分布面不廣、樣本對總體的代表性比較差。 5. 多段抽樣（多段抽樣（multistage sampling） 前提：元素之間具有隸屬關系或層次關系。并且，中每一個階段中，元素的規(guī)模是相同的。 方法：先從總體中隨機抽取若干大群（組），然后再從這幾個大群中抽取幾個小群

23、（組），這樣一層層抽下來，指導抽到最基本的元素為止。 6. 戶內抽樣（戶內抽樣（within-househlod sampling） 研究者以家庭為分析單位，以入戶訪談的方法收集資料。 戶內抽樣是從所抽中的每戶家庭中抽取一個成年人，以組成訪談對象的樣本。 7. PPS抽樣抽樣(sampling with probability to size) 原理：以階段性的不等概率換取最終的、總體的等概率。 方法見風笑天2009：143-144. III 樣本規(guī)模與抽樣誤差樣本規(guī)模與抽樣誤差 （一）樣本規(guī)模（一）樣本規(guī)模（sample size） 樣本規(guī)模：即樣本的容量，指樣本中所含的個案的數(shù)目。 大樣本

24、：大于30個個案。 小樣本：小于30個個案。 一般來說，社會研究中的樣本規(guī)模不能小于100個個案。 （二）抽樣誤差（二）抽樣誤差（sampling error） 1. 抽樣誤差：就是樣本統(tǒng)計值與總體參數(shù)值之間的偏差。 它是由抽樣本身的隨機性所引起的誤差。無論采用什么樣的抽樣方式，這種誤差都是不可避免的。但是，在樣本設計中也可事先進行一定程度的控制。 2. 度量誤差：是由記錄、填答、匯總等工作中所出現(xiàn)的誤差。IV 研究設計研究設計 一 具體方案（風笑天，2009，82頁） 從大的方面說，一項研究的具體方案應當包括以下幾個方面的內容：（風笑天2009：82-84） 1. 說明研究課題的目的和意義說

25、明研究課題的目的和意義 即包括對研究課題本身含義的理解，即該研究要探討什么問題和回答什么問題。 也包括研究課題組人們認識社會、改造社會中所具有的作用的理解。 2. 說明研究的內容說明研究的內容 研究內容是對研究目的的具體分解和細化，說明應該研究哪些對象。 這可為研究指標的選擇、問卷的設計打下就好基礎。 3. 說明研究的理論假設說明研究的理論假設 在解釋性研究的具體方案中，必須對所采用的理論假設作出明確陳述。 在探索性研究和描述性研究中，可以不做理論假設。 4. 說明研究的分析單位和抽樣方案說明研究的分析單位和抽樣方案 確定分析單位，可以避免層次謬誤和簡化論的錯誤。 在具體的抽樣方案中，需要說明： （1） 研究的總體是什么，即對研究對象所取自的總體做界定。 （2）采用什么樣的抽樣方法和程序進行抽樣。即是以某一