社會(huì)科學(xué)研究方法定量與定性的抽樣

1、中山大學(xué)資訊管理學(xué)院周旖 博士2012-11-15社會(huì)科學(xué)研究方法05. 定量與定性的抽樣提 綱引言： 為什么要抽樣社會(huì)科學(xué)研究：尋求關(guān)于社會(huì)的答案研究對(duì)象測(cè)量抽樣對(duì)抽樣樣本的研究真的能夠代表真實(shí)的、總體的情況嗎引言： 為什么要抽樣案例 北京社會(huì)抽樣調(diào)查結(jié)果顯示：十五歲為危險(xiǎn)年齡 當(dāng)前最受市民關(guān)注的社會(huì)熱點(diǎn)問題仍聚焦物價(jià) 第二期中國(guó)婦女社會(huì)地位抽樣調(diào)查主要數(shù)據(jù)報(bào)告（5） 當(dāng)前社會(huì)十大問題抽樣調(diào)查引言： 為什么要抽樣2004年美國(guó)總統(tǒng)大選前夕所預(yù)測(cè)的民意調(diào)查結(jié)果引言： 為什么要抽樣2001年美國(guó)“911”事件前后布什的支持率比較引言： 為什么要抽樣結(jié)論：對(duì)研究對(duì)象進(jìn)行抽樣，進(jìn)而只針對(duì)樣本的測(cè)量，

2、其測(cè)量數(shù)據(jù)在某種程度上是與普遍事實(shí)相符的，可以代表總體的情況。社會(huì)科學(xué)既是一門藝術(shù)也是一門科學(xué)，而抽樣則偏社會(huì)科學(xué)既是一門藝術(shù)也是一門科學(xué)，而抽樣則偏向于科學(xué)，并且更具備技術(shù)化的特點(diǎn)。向于科學(xué)，并且更具備技術(shù)化的特點(diǎn)。非概率抽樣概率抽樣概率抽樣的邏輯和技巧：本章的主要內(nèi)容；嚴(yán)謹(jǐn)和精確的主題5.1 非概率抽樣非概率抽樣（nonprobability sampling） 抽取樣本的方式并不依據(jù)概率理論。 作為一種定性的抽樣方法，表現(xiàn)為選取個(gè)案。 適用情況： （1）對(duì)從中抽取樣本的大群體或總體情況知之甚少； （2）大群體或總體數(shù)量龐大。 類型： 就近法 目標(biāo)式或判斷式抽樣 滾雪球抽樣 配額抽樣 選擇

3、線人5.1 非概率抽樣非概率抽樣（nonprobability sampling） 就近法 案例演示：http:/ 隨意選擇很方便就可取得的個(gè)案，并且會(huì)很輕易地得到一組相當(dāng)不代表總體的樣本。在可行性上具有合理性可以作為前測(cè)可以提供有益的見解切不可過度推論極冒險(xiǎn)的方法5.1 非概率抽樣非概率抽樣（nonprobability sampling） 目標(biāo)式或判斷式抽樣（purposive or judgmental sampling） 選擇觀察對(duì)象的方式是以個(gè)人的判斷為基礎(chǔ)： 研究者對(duì)研究對(duì)象總體構(gòu)成的要素或研究目標(biāo)有所認(rèn)識(shí)。 適用情況：（1）選擇特別能提供信息的獨(dú)特個(gè)案；如：針對(duì)某本權(quán)威學(xué)術(shù)刊物的

4、內(nèi)容，研究某學(xué)科的研究趨勢(shì)的變化。（2）選取很難接近、特殊總體中的成員；如：研究農(nóng)民工信息獲取權(quán)利保障的情況。（3）需要確認(rèn)特殊個(gè)案類型，以便深入研究。如：深入訪談學(xué)生的消費(fèi)行為。是否最有效或者為最佳代表5.1 非概率抽樣非概率抽樣（nonprobability sampling） 滾雪球抽樣（snowball sampling） 一種經(jīng)常用于實(shí)地研究的非概率抽樣方法，每個(gè)被訪問者都可能被要求介紹其他人參與訪談： 適用情況：（1）研究社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，如嶺南大學(xué)圖書館的贈(zèng)書來源。（2）特定總體的成員難以尋找時(shí)，如研究吸毒。5.1 非概率抽樣非概率抽樣（nonprobability sampling

5、） 配額抽樣（quota sampling） 一種根據(jù)預(yù)先了解的總體特征來選擇樣本的方法，能夠保證樣本的特征分布和所要研究的總體一樣； 抽樣實(shí)施示例建立全國(guó)性的配額樣本 第一步：獲得有關(guān)全國(guó)人口中，城市人口的比例、居住在東部地區(qū)人口的比例、男性人口的比例、各年齡階層人口的比例、不同教育水平的比例等構(gòu)成類型矩陣 第二步：根據(jù)研究目的，固定抽取的類別，按照各個(gè)類別相對(duì)于總體的比例，決定每一個(gè)類別要抽取的樣本數(shù)目；強(qiáng)調(diào)樣本的代表性體現(xiàn)出對(duì)所抽取的樣本加權(quán)的思想，使抽取的樣本能夠合理地代表整個(gè)總體。抽取方法為隨機(jī)抽取缺陷1：配額的框架必須十分精確，掌握最新的資料。缺陷2：隨機(jī)抽取會(huì)存在誤差5.1 非概

6、率抽樣非概率抽樣（nonprobability sampling） 配額抽樣（quota sampling） 練習(xí)：假設(shè)全國(guó)人口的年齡分布為：30歲以下人口占25%，30-60歲人口占50%，60歲以上人口占25%；此外，各年齡階段的性別比例為：30歲以下人口中的男性占60%，女性占40%；30-60歲人口中的男性占65%，女性占35%；60歲人口中的男性、女性比例各位50%。問題：如果要形成一個(gè)40人的樣本，那么各年齡階層各應(yīng)該抽取男性和女性樣本分別為多少？5.1 非概率抽樣非概率抽樣（nonprobability sampling） 選擇線人（snowball sampling） 線人（i

7、nformants）：對(duì)你所希望研究的社會(huì)現(xiàn)象相當(dāng)熟悉的人，而且愿意告訴你他所知道的。 受訪者：只提供關(guān)于自身的情況； 線人：提供關(guān)于研究對(duì)象的一切信息 Eg. 通過訪問社工研究自閉癥患兒與“受訪者”區(qū)分5.2 概率抽樣：邏輯與理論概率抽樣（probability sampling） 根據(jù)概率理論來選擇樣本的方法的總稱。通過保證總體中的每個(gè)要素都有一個(gè)已知的（非零）、被抽中的概率，概率抽樣能夠計(jì)算出有意識(shí)和無意識(shí)的抽樣誤差。 用途：從大的、已知總體中抽取有代表性的樣本精確地、統(tǒng)計(jì)性地描述大型總體邏輯在同質(zhì)性極高的特例群體里，一個(gè)個(gè)案就足以成為整個(gè)總體的樣本?；居^念對(duì)總體進(jìn)行有用的描述從總體中

8、抽樣出來的樣本必須包含總體的各種差異特征核心：隨機(jī)抽樣5.2 概率抽樣：邏輯與理論概率抽樣（probability sampling） 隨機(jī)抽樣： 任何要素都具有同等的、獨(dú)立于任何其他事件被抽到的概率。Eg. 擲硬幣 方法：隨機(jī)數(shù)表或電腦程序（P524，P204） 隨機(jī)數(shù)表使用方法舉例：某社區(qū)圖書館計(jì)劃調(diào)查社區(qū)用戶的信息需求，計(jì)劃從社區(qū)的95戶家庭中隨機(jī)抽取10戶調(diào)查。 即使最仔細(xì)的抽樣也不可能提供對(duì)總體的完全代表性，一定程度的抽樣誤差總是存在的。避免偏見可通過預(yù)測(cè)相關(guān)參數(shù)的抽樣分布估測(cè)衡量標(biāo)準(zhǔn)：置信水平與置信區(qū)間。5.2 概率抽樣：邏輯與理論總體與抽樣框（sampling frame） 總體

9、所有要素的名單或是準(zhǔn)名單表 樣本的選擇來源 一個(gè)樣本的代表性直接依賴于抽樣框代表總體要素的程度 舉例：針對(duì)一個(gè)街區(qū)的調(diào)研 總體樣本的初級(jí)抽樣單位是街區(qū)內(nèi)的所有街道 街區(qū)的名冊(cè)可以成為一個(gè)抽樣框 常見抽樣框：街道戶口登記名冊(cè)、電信公司的電話簿、各機(jī)構(gòu)的名冊(cè)、產(chǎn)品目錄、銷售目錄等等。根據(jù)樣本所得的研究成果，只能代表組成抽樣框的各個(gè)要素的集合。5.3概率抽樣設(shè)計(jì)的類型簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣系統(tǒng)抽樣分層抽樣多級(jí)整群抽樣5.3 概率抽樣設(shè)計(jì)的類型簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣 最基本的抽樣技術(shù) 方法：每一個(gè)代表著總體的單元都用一個(gè)數(shù)字來代替，然后在隨機(jī)數(shù)字表中進(jìn)行抽樣選擇 練習(xí)： 檔案館計(jì)劃從館藏的800盒民國(guó)檔案中抽取60盒，調(diào)

10、查檔案載體的破損情況。請(qǐng)利用隨機(jī)數(shù)表進(jìn)行抽樣。單純的簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣在實(shí)踐中幾乎不用！5.3 概率抽樣設(shè)計(jì)的類型系統(tǒng)抽樣 選擇完整名單上每第K個(gè)要素組成樣本的概率抽樣方法 舉例：抽查課堂考勤，在全班同學(xué)的名單中選擇每5個(gè)人抽點(diǎn)一次 與簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣的方法相同，但是更為實(shí)用。 兩個(gè)常用術(shù)語： 抽樣間距（sampling interval）：兩個(gè)被選擇要素間的標(biāo)準(zhǔn)距離。抽樣間距=總體大小 / 樣本大小 抽樣比率（sample ratio）：被選擇要素與所有總體要素?cái)?shù)量的比率。抽樣比率=樣本大小/ 總體大小注意的問題：名單中要素的排列方式很關(guān)鍵。第一個(gè)要素是隨機(jī)產(chǎn)生的。5. 3 概率抽樣設(shè)計(jì)的類型分層抽樣

11、 在抽樣之前先將總體要素分成相對(duì)同質(zhì)性群體的過程。 降低抽樣誤差的程度，增進(jìn)樣本的代表性。 分層的功能：將總體分成幾個(gè)同質(zhì)的次級(jí)集合。為什么有這樣的效果？降低誤差的方法：（1）大樣本（2）同質(zhì)群次級(jí)集合的分層標(biāo)準(zhǔn)以及精確描述程度根據(jù)研究的需要而確定。5.3 概率抽樣設(shè)計(jì)的類型分層抽樣 分層抽樣案例：調(diào)查某大學(xué)在校本科生課外活動(dòng)內(nèi)容，假設(shè)該大學(xué)有在校本科生15225人，計(jì)劃抽樣人數(shù)為1100人。 研究總體與抽樣框架：總體為某大學(xué)全體在校本科生，抽樣框架可來自學(xué)校教務(wù)處的學(xué)生名冊(cè)。 分層：課外活動(dòng)情況與年紀(jì)和性別有關(guān)，所以分層為：大一男生、大一女生、大二男生、大二女生、大三男生、大三女生、大四男生

12、、大四女生。 樣本選擇： 方法1：按照各個(gè)次級(jí)群體的相對(duì)比例，簡(jiǎn)單隨機(jī)或系統(tǒng)抽樣； 方法2：將所有學(xué)生按照次級(jí)群體排列，然后系統(tǒng)抽樣。 樣本修訂：因?yàn)榻?jīng)費(fèi)原因，只能發(fā)放1000份問卷再次使用系統(tǒng)抽樣切不可簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣5.3 概率抽樣設(shè)計(jì)的類型分層抽樣 分層抽樣練習(xí)案例：調(diào)查某大型醫(yī)院醫(yī)職人員的工作壓力，已知該院共有醫(yī)職人員520人，需抽樣100人進(jìn)行調(diào)研，醫(yī)院人事部門可以提供一份按照入院工作時(shí)間排列的名單。 研究的總體和抽樣框架是什么？ 分層的標(biāo)準(zhǔn)是什么？職位人數(shù)百分比(%)行政人員152.88院內(nèi)醫(yī)師254.81院際醫(yī)師254.81登記護(hù)士10019.23助理護(hù)士10019.23藥劑師751

13、4.42值班人員509.62出納人員7514.42維修人員305.77清潔人員254.81總計(jì)520100如何進(jìn)行樣本選擇,，每個(gè)職位各能選出多少人？5.3 概率抽樣設(shè)計(jì)的類型概率比例抽樣、非比例抽樣和加權(quán)法可以消除誤差，但是不要求掌握。第一次分層抽樣第二次分層抽樣第三次分層抽樣多級(jí)整群抽樣 一種比較復(fù)雜的抽樣技巧，需要一種重復(fù)兩個(gè)基本的步驟：列表名冊(cè)和抽樣。 使用情況：無法獲得總體要素名單。 必須考慮的兩個(gè)問題：群的數(shù)量 & 群的規(guī)模 案例：對(duì)廣東省大學(xué)生的就業(yè)情況進(jìn)行調(diào)研第一步：獲得廣東省所有高校的名錄http:/ 課后練習(xí) 目標(biāo)：從楓樹鎮(zhèn)抽取一組240人的隨機(jī)樣本 已知條件：楓樹

14、鎮(zhèn)有55個(gè)區(qū)，每個(gè)區(qū)各有20條街區(qū)（提示：可以任選6個(gè)區(qū)，每個(gè)區(qū)任選4個(gè)街區(qū)），并假設(shè)你所抽取的第X區(qū)第Y街區(qū)有45戶人家。 要求：寫出每次抽樣的步驟、抽樣依據(jù)和抽得的區(qū)與街區(qū)的編號(hào)，并假設(shè)你所抽取的某個(gè)街區(qū)符合上述所說得“第X區(qū)第Y街區(qū)有45戶人家”的要求，請(qǐng)?jiān)斒鲈谶@一街區(qū)內(nèi)抽樣的方法和步驟，并寫出所抽取的編號(hào)。 下次課上，抽取兩個(gè)小組報(bào)告做作業(yè)的情況（需要做PPT詳細(xì)敘述）5.3 概率抽樣設(shè)計(jì)的類型決定樣本數(shù)量的因素： 計(jì)劃進(jìn)行的資料分析的類型 根據(jù)研究的目標(biāo)，樣本必須達(dá)到的精確程度 總體的特征決定樣本數(shù)量的方法： 方法1：有關(guān)總體所做的假設(shè)和針對(duì)隨機(jī)抽樣過程采用統(tǒng)計(jì)方法 方法2：經(jīng)驗(yàn)法則