抽樣方法培訓(xùn)教學課件(50張)

1、抽樣：選擇少數(shù)代表多數(shù)教育研究方法之九2016.11.28基本內(nèi)容一、簡介二、抽樣的基本思想三、抽樣術(shù)語四、選取研究樣本的方法簡介任何研究均要有明確對象，才能據(jù)以搜集資料，所以確定研究對象乃是研究設(shè)計的首要工作。一般來說，教育研究的對象以學生、教師、家長、學校行政人員、教育行政人員等于教育活動相關(guān)的人為主，當然也可以包括與教育活動有關(guān)的機構(gòu)、組織、或社區(qū)，如學校、教育行政機關(guān)等。簡介但無論研究對象是人或機構(gòu)，當我們在選取研究對象時，都要考慮下面四個問題并做決定：第一，我們要探討的、要解釋的是哪一群人或哪一類機構(gòu)？第二，我們能從哪些人或機構(gòu)搜集到實證資料？用什么方法來選取這些人或機構(gòu)？第三，這些

2、據(jù)以搜集資料的人或機構(gòu)，究竟要有多少才算適合？第四，在選取這些人或機構(gòu)的過程中，會有什么誤差？如何避免？簡介在上述四個問題中，已包含了研究方法論的基本概念。第一個問題涉及研究的總體（population），第二個問題涉及樣本（sample）與抽樣方法（method of sampling），第三個問題涉及樣本大?。╯ample size），第四個問題涉及取樣的誤差（sampling error）與偏差（sampling bias）。如果使用這些術(shù)語來說明，那么選取研究對象的程序是：（1）界定研究的總體，（2）選取研究樣本，（3）決定樣本大小，與（4）避免抽樣誤差。抽樣的基本思想 (1)當我們從

3、事一項研究時，都期望研究結(jié)果具有相當程度的普遍性，而能解釋某一個“特定群體”的情形。這個“特定群體”就是研究的全部對象，稱為“總體”（population）。抽樣的基本思想 (2)有時，一項研究可以包含全部總體中的所有個體，但是在很多教育調(diào)查研究中這幾乎不可能做到。時間和工作精力就是限制條件，而在調(diào)查研究中又往往涉及大容量的總體。因此，樣本就用得比較普遍了。樣本是總體的一個子集，研究者往往從樣本特征推斷出它所屬的總體的特征。合適的樣本讓你能研究它的各種特征，并據(jù)此對整個總體做出高度精確的概括。抽樣的基本思想 (3)抽樣術(shù)語 (1)個體（element）：是收集信息的基本單位，即分析單位。個體可

4、以是某種類型的人，也可以是家庭、組織、社區(qū)等。除此之外，個體還可以是文化產(chǎn)物，例如文章、雜志、歌曲、詞匯等。抽樣術(shù)語 (2)抽樣單位（sampling unit）：一個抽樣單位是指在一組個體中，經(jīng)由抽樣程序選出的一個個體。個體與抽樣單位在有些研究中是相同的，但在實際抽樣中，抽樣單位往往是多層次的。例如，要調(diào)查家庭，可先在一個縣抽選若干鄉(xiāng)，然后從這些鄉(xiāng)組成的樣本中抽選某些村，最后從村樣本中抽出家庭樣本。這時抽樣單位是鄉(xiāng)、村、家庭三種，分別稱為初級抽樣單位、次級抽樣單位和終極抽樣單位。抽樣術(shù)語 (3)目標總體（target population or theoretical population）

5、：在理論上明確界定的個體的集合體，它必須受幾個方面的限定：內(nèi)容、單位、范圍、時間。目標總體是在理論上明確定義的整體，但在實際中很難做到使符合這一定義的一切個體均能有機會被選入樣本。實際上，樣本是從調(diào)查總體而不是從研究總體中抽取的。抽樣術(shù)語 (4)調(diào)查總體（study population or accessible population）：研究者從中實際抽取調(diào)查樣本的個體的集合體，它往往是對研究總體的進一步界定，即對時間、范圍做更進一步的規(guī)定。抽樣術(shù)語 (5)抽樣框（sampling frame）：一旦我們界定了目標總體和調(diào)查總體，我們還需要在正式抽樣之前做一件事我們必須得到調(diào)查總體成員的名單

6、（a list of members of the accessible population）。從中抽取樣本的調(diào)查總體成員的名單被稱為“抽樣框”。例如：學生的花名冊、電話號碼簿、駕駛記錄等。恰當?shù)某闃涌蚣軐τ诰_的抽樣是至關(guān)重要的。抽樣術(shù)語 (6)抽樣術(shù)語 (7)樣本（sample）：我們通過抽樣方法所獲得的一組抽樣單位就構(gòu)成了一個樣本。抽樣術(shù)語 (8)抽樣術(shù)語(9)參數(shù)（parameter）：關(guān)于總體中某一變量的綜合描述。例如，全中國20至30歲男性的平均身高，就是一個參數(shù)值。統(tǒng)計量（statistic）：關(guān)于調(diào)查樣本中某一變量的綜合描述。例如，從一個樣本中得到的20至30 歲男性的平均身

7、高。抽樣調(diào)查的重要內(nèi)容之一就是通過樣本的統(tǒng)計量值推算總體的參數(shù)值，從而達到由部分認識總體的目的。經(jīng)典例子 (1)經(jīng)典例子 (2)工作人員從汽車登記表和電話號碼薄上記錄的姓名，制作了抽樣框架。這次預(yù)測錯在抽樣框架并不能精確地代表所有選民。它排除了沒有電話或汽車的人，他們在1936年的全美人口中占相當大的比例，這一年是20世紀30年代大蕭條最為嚴重的時期。這次的抽樣框架排除了多達65%的總?cè)丝?。?jīng)典例子 (3)文摘能準確預(yù)測之前總統(tǒng)選舉是因為高收入和低收入的選民在投票上并無差異。此外，在大蕭條之前，很多低收入的人能負擔得起電話和汽車。經(jīng)典例子 (4)兩個教訓(xùn)：首先，抽樣框架至關(guān)重要。其次，樣本大小

8、并沒有它對總體的代表性重要。選取研究樣本 (1)普查 （census）vs 抽樣（sample）普查是對整個總體（population）做全面的、普遍的調(diào)查。抽樣是從總體中選出一部分的過程。所選出的者部分代表稱為樣本，樣本是總體的一個子集（subset）。選取研究樣本 (2)選取樣本的方法一般分為兩大類：非概率抽樣和概率抽樣非概率抽樣是根據(jù)研究任務(wù)的要求和對調(diào)查對象的分析，主觀地、有意識地在研究對象的總體中進行選擇。概率抽樣是根據(jù)概率理論，按照隨機的原則選擇樣本，完全不帶調(diào)查者的主觀色彩。概率抽樣的基本原則 (1)隨機（random）在數(shù)學上有一個特定的含義，它是指產(chǎn)生一個數(shù)學上所謂隨機結(jié)果的

9、過程，也就是說，選擇過程是按照真正的方式運作的（如不參照任何模式），而且研究人員能夠計算出結(jié)果出現(xiàn)的概率。在真正的隨機過程中，每一個要素都有同等被選中的概率。隨機過程使我們可能對樣本和總體匹配程度進行數(shù)學上的估計，即抽樣誤差（sampling error）。在沒有掌握整個總體的情況下，你每次抽樣，樣本都可能偏離整個總體。抽樣誤差表示偏離或不匹配的大小。概率抽樣的基本原則 (2)各種概率樣本都有三個重要特征：你必須先有調(diào)查總體中精確的抽樣框架即抽樣個體清單。你必須使用不帶有人的主觀判斷的隨機選擇程序（例如計算機程序、隨機數(shù)字表）。你必須識別并挑選特定的抽樣個體，盡可能少地使用替代個體。概率抽樣的

10、分類 簡單隨機抽樣（simple random sampling）系統(tǒng)抽樣（systematic sampling）分層抽樣（stratified sampling）群集抽樣（cluster sampling）簡單隨機抽樣 (1) 簡單隨機抽樣（SRS）是其他類隨機樣本的原型。在簡單隨機抽樣時要做到：首先要確定精確的抽樣框架其次要根據(jù)數(shù)學上的隨機選擇程序從框架中選擇個體然后確定你樣本里所選取的確切個體簡單隨機抽樣 (2) 在所有的隨機樣本中，一開始你要給抽樣框架里的每個個體從1到最后一個編上號。使用特別的計算機程序，輸入樣本框架的大小和樣本的大??；然后程序輸出一列隨機數(shù)字。請注意：在選擇個體前

11、必須決定樣本大小。簡單隨機抽樣 (3) 大家或許會問，在從抽樣框架中選取一個個體后，應(yīng)該把它放回抽樣框架還是將它單獨保留？通常不會放回，不會替換到原位抽樣。在大多數(shù)以人為抽樣單位的情況下，這樣做沒有意義。簡單隨機抽樣 (4) 簡單隨機抽樣法如應(yīng)用在總體不大的情況下，實在是簡便易行，而且取出的樣本又有代表性。但若總體的范圍很廣，所包含的個體數(shù)量很多時，要將每一個體都編上號碼后再來抽取，必須花費很多時間，實在不經(jīng)濟，有時也是不可能；而且當總體之中的個體特征有明顯的群體差異時，如應(yīng)用簡單隨機抽樣法來取樣，也容易有偏差而失去樣本的代表性。因此，在教育研究中的取樣，大都以隨機為基本原則，再配合其他方法來

12、應(yīng)用。系統(tǒng)抽樣 (1) 如果大家沒有基于計算機的隨機數(shù)字生成器，得不到完全隨機的樣本，我們可以使用系統(tǒng)抽樣（systematic sampling）的方法。正如簡單隨機樣本一樣，你仍然必須給抽樣框架中的每一個個體編號，但不會使用完全隨機過程生成樣本，而要計算抽樣間隔（sampling interval）。根據(jù)抽樣間隔你能確定在挑選一個樣本個體之前要跳過多少個抽樣框架里的個體。系統(tǒng)抽樣 (2) 要計算抽樣間隔，把抽樣框架中的全部個體的數(shù)量除以樣本大小，再取最近的整數(shù)值。例如，某個抽樣框架包括社會服務(wù)機構(gòu)的1800名接受救濟人員的名單，需要抽取300人的樣本。要計算抽樣間隔，把接受救濟的人數(shù)除以樣

13、本大小，即1800/300=6。這就表明你要跳過5個人的名字后挑選第6個人的名字加入樣本。重復(fù)這一步驟，直到你取足了樣本中的300人的名字。系統(tǒng)抽樣 (3) 系統(tǒng)抽樣法的應(yīng)用時機大體與簡單隨機抽樣法相同，但比簡單隨機抽樣簡便，尤其是在總體不大而且其中個體已有號碼順序時，更為適用。不過在應(yīng)用系統(tǒng)抽樣時，仍要細心檢查，看看總體中個體的號碼順序是否隨機排列。如果發(fā)現(xiàn)個體的號碼順序系依特定標準排列者，則不使用系統(tǒng)抽樣，而要改用簡單隨機抽樣。分層抽樣 (1) 在一個群體中，個體的特征不完全相同。比如智力，一群兒童之中有較高智力者，也有較低智力者；身高、體重也都如此。但是我們也可以發(fā)現(xiàn)，有些群體相似的程度

14、較大，有些群體相似程度較小。這種群體內(nèi)（intragroup）特征一致的程度稱為“同質(zhì)性”（homogeneity），而同質(zhì)性較高的群體則成為“同質(zhì)團體”（homogeneous group）;分層抽樣 (2) 相對的，群體內(nèi)特征不一致的程度成為“異質(zhì)性”（heterogeneity），而異質(zhì)性較高的群體就稱為“異質(zhì)團體”（heterogeneous group）。比如，能力分班后的班級，就是同質(zhì)團體，而常態(tài)編班下的班級就是異質(zhì)團體。但同質(zhì)或異質(zhì)僅是程度之分，而非有無之別。分層抽樣 (3) 理論上群體內(nèi)個體特征的分布是常態(tài)的（normal），如人的身高、體重、智力等，在非經(jīng)刻意挑選或安排的群體

15、中，大體是居中者較多，兩端者較少。如果是這種群體結(jié)構(gòu)，那么采用簡單隨機法即可取得具有代表性的樣本。但是，群體的結(jié)構(gòu)卻常是以兩個或多個“次團體”（subgroups）存在，次團體之內(nèi)是同質(zhì)的，而次團體之間（inter-groups）卻是異質(zhì)的。比如性別，就可將群體區(qū)分為兩個次團體男性團體與女性團體。分層抽樣 (4) 這種群體內(nèi)依某種特征而形成的“次團體”，稱為“層”（stratum）。男性是一個層，女性又是一個層。如以學校的年級分層則有六層（strata），每一年級是一層，顯示同年級的同質(zhì)性大，不同年級的同質(zhì)性小。在這種情況下，如果采用簡單隨機抽樣法來取樣，就沒有把握取到反映總體中次團體結(jié)構(gòu)的代

16、表性樣本，因此要先將總體中的次團體區(qū)分出“層”來，然后再分別從每個“層”之中以隨機方式抽選樣本。這樣的方法稱為分層抽樣。分層抽樣 (5) 需要注意的是，在不必分層而分層時，不會影響研究結(jié)果；但在必須分層而未分層時，則可能影響研究結(jié)果。因此保守的策略是：盡量采取分層抽樣。分層抽樣 (6) 某些情況下，你希望在樣本中確保包含有總體的各種不同類型。例如，你得知4類殘疾人（行走、視物、聽力、言語能力不健全）在你要研究的總體中占8%。你想在樣本中確定的包括同一比例的殘疾人。分層抽樣（stratified sampling）就能解決這類問題。分層抽樣 (7) 在進行分層抽樣時，你首先要把總體分為子總體（s

17、ubpopulation）也就是層（strata）。要進行分層抽樣，你必須了解總體中各層的信息，這是分層的前提。其次你要確定多個抽樣框架，每個子總體是一個抽樣框架。例如，你有可能有兩個抽樣框架，一個是8%的殘疾人士，另一個是92%的健全人士。分層抽樣 (8) 在進行分層抽樣時，你首先要把總體分為子總體（subpopulation）也就是層（strata）。最后，從每個抽樣框架中分別抽取隨機樣本。因為你控制著每個層的相對大小，而不是采用隨機過程決定，所以樣本能代表總體中的各個層。一般而言，分層抽樣的樣本比簡單隨機抽樣的樣本代表性略強。分層抽樣 (9)分層抽樣 (6) 10000雇員，8%有上述4

18、類殘疾；92%的人為健全人。需要一個200人的樣本。確定兩個抽樣框架，采用分層抽樣。然后在每個抽樣框架內(nèi)按比例抽取殘疾人與健全人作為樣本。整個樣本能夠精確的代表總體。群集抽樣 (1) 在很多情況下，我們并沒有合適的抽樣框架。假設(shè)你想抽樣調(diào)查985院校里的所有老師。要抽取簡單隨機樣本，就需要有抽樣框架，但并沒有所有老師的名單。沒有可供使用的單一抽樣框架，但你能利用群集進行多階段的抽樣。群集抽樣 (2) 在某些情況下，總體中的個體是以“群集”（cluster）的形式存在，每一個個體皆有其歸屬的群集，因此總體中形成若干集團。例如以小學生為總體時，我們可以發(fā)現(xiàn)，每一個學生都歸屬于一個學校，所以一所學校

19、就是一個學生集團，其中包含數(shù)百名或數(shù)千名學生；如果單就一校之內(nèi)的學生來看，每一名學生皆有所屬的班級，所以一個班級就是一個學生集團，其中包含數(shù)十名學生。你可能得不到所有985院校教師的名單，但你能得到985大學的精確名單。每一所985高校就是一個群集。群集抽樣 (3) 首先，你要抽取群集。本例中，一所985大學就是你所關(guān)注的一個群集。你有中國全部985院校名單的抽樣框架。你可能隨機地從群集抽樣框架中的39所985高校中，選取20所。每所學校都有本校所有教師的名單。然后，你從每個已抽取的群集（本例為985大學）抽取100名教師作為第二階段樣本。這樣你的樣本就有2000名教師。群集抽樣 (4) 群集

20、抽樣 (5) 群集抽樣較實用，比簡單隨機抽樣成本低，但精確性要稍差。在群集抽樣的每個階段都會產(chǎn)生抽樣誤差。一般而言，多階段的群集樣本比單一過程的隨機樣本存在更多的抽樣誤差。多階段隨機抽樣(1) 依據(jù)上述四種概率抽樣方法說明可以發(fā)現(xiàn)，雖然每一種抽樣方法都有優(yōu)點，如果單獨使用，卻也有不少限制。事實上，在教育研究中，常因總體的復(fù)雜龐大，很難單用一種取樣方法，一次即可完成取樣工作，故須將取樣的過程分成幾個“階段”（stage）來進行，而在每一個階段運用適當?shù)某闃臃椒?，逐漸縮小抽樣范圍，最終取得所需樣本。這種抽樣過程稱為“多階段抽樣”。Questions?46凡事不要說我不會或不可能，因為你根本還沒有去做！47成功不是靠夢想和希望，而是靠努力和實踐48只有在天空最暗的時候，才可以看到天上的星星49上帝說：你要什么便取什么，但是要付出相當?shù)拇鷥r50現(xiàn)在站在什么地方不重要，重要的是你往什么方向移動。51寧可辛苦一陣子，不要苦一輩子52為成功找方法，不為失敗找借口53不斷反思自己的弱點，是讓自己獲得更好成功的優(yōu)良習慣。54垃圾桶哲學：別人不要做的事，我揀來做！55不一定要做最大的，但要做最好的56死的方式由上帝決定，活的方式由自己決定！57成功是動詞，不是名詞！28、年輕是我們拼搏的籌碼，不是供我們揮霍的資本。59、世界上最不能等待的事