分层抽样如何确定样本容量

确定样本容量的大小是比较复杂的问题,既要有定性的考虑也要有定量的考虑.从定性的方面考虑样本量的大小,其考虑因素有:决策的重要性,调研的性质,变量个数,数据分析的性质,同类研究中所用的样本量,发生率,完成率,资源限制等. 在确定样本容量时,需要考虑以下因素的影响: (1)总体中变量值的离散程度大小.在相同条件下,离散程度越大,则需抽出的样本容量就越多.一般用总体标准差表示离散程度的大小. (2)置信度1-α的大小.置信度越高,需抽出的样本容量就越多.反之,则越少. (3)允许的抽样误差大小.研究者

样本容量与:研究对象的变化程度.所要求或误差的大小(即精确要求).要求推断的置信程度等因素有关系.样本容量是指一个样本中所包含的单位数,一般用n表示,它是抽样推断中非常重要的概念. 抽样推断(SampleInference)是在抽样调查的基础上,利用样本的实际资料计算样本指标,并据以推算总体相应数量特征的一种统计分析方法.统计分析的主要任务,就是要反映现象总体的数量特征.但在实际工作中,不可能.也没有必要每次都对总体的所有单位进行全面调查.

分层抽样尽量利用事先掌握的信息,并充分考虑了保持样本结构和总体结构的一致性,这对提高样本的代表性是很重要的.当总体是由差异明显的几部分组成时,往往选择分层抽样的方法医学. 分层抽样法也叫类型抽样法.它是从一个可以分成不同子总体(或称为层)的总体中,按规定的比例从不同层中随机抽取样品(个体)的方法.这种方法的优点是,样本的代表性比较好,抽样误差比较小.缺点是抽样手续较简单随机抽样还要繁杂些.定量调查中的分层抽样是一种卓越的概率抽样方式,在调查中经常被使用.

分层抽样和分群抽样的区别为:<br>1.调查样本不同:分群抽样是将调查母体区分为若干个群体,然后以单纯随机抽样方法选定若干群体作为调查样本:分层抽样是从一个可以分成不同子总体的总体中,按规定的比例从不同层中随机抽取样品的调查样本.<br>2.调查方法不同:分群抽样先把总体分群,再随机抽取几个群组成样本,最后对群内全部进行调查.分层随机抽样先按对观察指标影响较大的某种特征,将总体分为若干个类别,再从每一层内随机抽取一定数量的观察单位,合起来组成样本,最后进行调查.

影响样本容量的因素:精确度.同质性.财力.抽样类型.分析类别等.样本容量是指一个样本中所包含的单位数,一般用n表示,它是抽样推断中非常重要的概念.样本容量的大小与推断估计的准确性有着直接的联系,即在总体既定的情况下,样本容量越大其统计估计量的代表性误差就越小,反之,样本容量越小其估计误差也就越大. 样本(specimen)是观测或调查的一部分个体,总体是研究对象的全部.总体中抽取的所要考查的元素总称,样本中个体的多少叫样本容量.一般的,样本的内容是带着单位的,例如:调查某中学300名中学生的视力

分层抽样的特征是:将科学分组法与抽样法结合在一起,分组减小了各抽样层变异性的影响,抽样保证了所抽取的样本具有足够的代表性.每一层内个体变异越小越好,层间变异则越大越好.分层抽样法也叫类型抽样法.它是从一个可以分成不同子总体(或称为层)的总体中,按规定的比例从不同层中随机抽取样品(个体)的方法.这种方法的优点是,样本的代表性比较好,抽样误差比较小.缺点是抽样手续较简单随机抽样还要繁杂些.定量调查中的分层抽样是一种卓越的概率抽样方式,在调查中经常被使用.

样本容量不带单位.样本容量是指一个样本中所包含的单位数,一般用n表示,它是抽样推断中非常重要的概念.样本容量的大小与推断估计的准确性有着直接的联系,即在总体既定的情况下,样本容量越大其统计估计量的代表性误差就越小,反之,样本容量越小其估计误差也就越大. 样本(specimen)是观测或调查的一部分个体,总体是研究对象的全部.总体中抽取的所要考查的元素总称,样本中个体的多少叫样本容量.一般的,样本的内容是带着单位的,例如:调查某中学300名中学生的视力情况中,样本是300名中学生的视力情况,而样本

分层抽样是等可能抽样,如果一次试验由n个基本事件组成,而且所有结果出现的可能性都是相等的,那么每一个基本事件互为等可能事件.分层抽样是先将总体的单位按某种特征分为若干次级总体(层),然后再从每一层内进行单纯随机抽样,组成一个样本的统计学计算方法. 一般地,在抽样时,将总体分成互不交叉的层,然后按一定的比例,从各层次独立地抽取一定数量的个体,将各层次取出的个体合在一起作为样本,这种抽样方法是一种分层抽样. 又称分类抽样或类型抽样.将总体划分为若干个同质层,再在各层内随机抽样或机械抽样,分层抽样的特

样本容量公式:n=p*(1-p)/[E^2/Z^2+p*(1-p)/N],样本容量是指一个样本中所包含的单位数,一般用n表示,它是抽样推断中非常重要的概念.样本容量的大小与推断估计的准确性有着直接的联系,即在总体既定的情况下,样本容量越大其统计估计量的代表性误差就越小,反之,样本容量越小其估计误差也就越大. 合理确定样本容量的意义: 1.样本容量过大,会增加调查工作量,造成人力.物力.财力.时间的浪费: 2.样本容量过小,则样本对总体缺乏足够的代表性,从而难以保证推算结果的精确度和可靠性: 3.