抽樣調查精品課件

1、抽樣調查第1頁，共85頁，2022年，5月20日，14點35分，星期三第一節(jié) 抽樣調查方案一、抽樣單位二、抽樣方法三、樣本容量四、確定抽樣方案的一些因素第2頁，共85頁，2022年，5月20日，14點35分，星期三一、抽樣單位抽樣分數(shù)(sampling fraction)：指一個樣本所包含的抽樣單位數(shù)占其總體單位數(shù)的成數(shù)。田間抽樣調查的抽樣單位(sample unit)是隨調查研究目的、作物種類、病蟲害種類、生育時期、播種方法等因素而不同的，可以是一種自然的單位，也可以是若干個自然單位歸并成的單位，還可以用人為確定的大小、范圍或數(shù)量作為一個抽樣單位。 第3頁，共85頁，2022年，5月20日，

2、14點35分，星期三常用的抽樣單位舉例如下： （1）面積 如0.5平方米或每平方米內的產(chǎn)量、株數(shù)、害蟲頭數(shù)等。 （2）長度 如12行若干長度內的產(chǎn)量、株數(shù)，若干長度內植株上的害蟲頭數(shù)等。 （3）株穴 如棉花連續(xù)10株的結鈴數(shù)，水稻連續(xù)20穴的苗數(shù)、分蘗數(shù)、結實粒數(shù)等。 第4頁，共85頁，2022年，5月20日，14點35分，星期三（4）器官 如稻、麥千粒重，大豆百粒重，每100個棉鈴中紅鈴蟲頭數(shù)，每張葉片的病斑數(shù)等。（5）時間 如單位時間內見到的蟲子頭數(shù)，每天開始開花的株數(shù)等。（6）器械 如一捕蟲網(wǎng)的蟲數(shù)，一只誘蛾燈下的蟲數(shù)，每一個顯微鏡視野內的細菌數(shù)、孢子數(shù)、花粉發(fā)芽粒數(shù)等。（7）容量或重量

3、 如每升或每公斤種子內的混雜種子數(shù)，每升或每公斤種子內的害蟲頭數(shù)等。（8）其他 如一個田塊、一個農(nóng)場等概念性的單位。第5頁，共85頁，2022年，5月20日，14點35分，星期三二、抽樣方法基本的抽樣方法(sampling method)有以下三類：1順序抽樣(systematic sampling) 也稱機械抽樣或系統(tǒng)抽樣，按照某種既定的順序抽取一定數(shù)量的抽樣單位組成樣本。 2典型抽樣(typical sampling) 也稱代表性抽樣，按調查研究目的從總體內有意識地選取一定數(shù)第6頁，共85頁，2022年，5月20日，14點35分，星期三量有代表性的抽樣單位，至少要求所選取的單位能代表總體的

4、大多數(shù)。 3隨機抽樣(random sampling) 也稱等概率抽樣，在抽取抽樣單位時，總體內各單位應均有同等機會被抽取。 第7頁，共85頁，2022年，5月20日，14點35分，星期三常用的順序抽樣方式 第8頁，共85頁，2022年，5月20日，14點35分，星期三三、樣本容量樣本容量(或樣本含量sample size)：指樣本所包括的抽樣單位數(shù)。樣本容量的大小與所獲抽樣調查結果的準確度和精確度密切有關。 第9頁，共85頁，2022年，5月20日，14點35分，星期三四、確定抽樣方案的一些因素設計抽樣方案時須考慮以下幾方面：(1) 所要求的準確度與精確度，要求高時樣本容量應大。 (2) 是

5、否需估計置信限或作統(tǒng)計推論，一般隨機抽樣有合理的試驗誤差估計，可以做統(tǒng)計推論。而其他抽樣方法往往缺乏合理的誤差估計，統(tǒng)計分析有局限性。 第10頁，共85頁，2022年，5月20日，14點35分，星期三(3) 與人力、物力、時間等條件相適應，抽樣單位大、樣本容量大、進行總體編號等都是較費事的，必須權衡需要與可能，在保證一定精確性的情況下，盡量減低消耗。(4) 注意到調查研究對象的特點。 第11頁，共85頁，2022年，5月20日，14點35分，星期三第二節(jié) 常用抽樣方法的統(tǒng)計分析一、簡單順序抽樣及簡單典型抽樣法二、簡單隨機抽樣法三、分層隨機抽樣法四、整群抽樣法五、分級隨機抽樣法六、雙重隨機抽樣法

6、七、序貫抽樣法第12頁，共85頁，2022年，5月20日，14點35分，星期三一、簡單順序抽樣及簡單典型抽樣法簡單順序抽樣(simple systematic sampling)：通常只計算平均數(shù)作為總體的估計值。計算平均數(shù)的公式為： 第13頁，共85頁，2022年，5月20日，14點35分，星期三例15.1設成熟期對水稻汕優(yōu)2號大田測產(chǎn)，該田塊約5畝，生長較均勻。采用棋盤式抽樣，10個點，每點由12行間距計算平均行距。其中任選二行測查2m長度內的穴數(shù)及有效穗數(shù)。再在其中拔連續(xù)5穴，將稻穗分成大、中、小三級，按比例選取20穗，結合考查其他性狀計數(shù)每穗總粒數(shù)及空癟粒數(shù)，從而算出結實粒數(shù)。每點其余

7、稻穗脫粒，稱取千粒重。將10點數(shù)據(jù)匯總后求得每畝平均穴數(shù)4.2萬，每穴平均第14頁，共85頁，2022年，5月20日，14點35分，星期三有效穗數(shù)9.2個，每穗平均結實粒數(shù)53.7粒，平均千粒重25.2克。計算平均數(shù)的公式為。本例中土地利用系數(shù)定為98%，則估計每畝產(chǎn)量為： = 513.75(kg/畝) 簡單典型抽樣法的分析同樣只計算 。第15頁，共85頁，2022年，5月20日，14點35分，星期三二、簡單隨機抽樣法簡單隨機抽樣(simple random sampling)：每個抽樣單位具有相同概率被抽入樣本。總體編號方法及隨機抽取方法依調查對象而定。例15.2 設在一休閑地上調查小地蠶蟲

8、口密度每測框為1m2，隨機取30點，調查結果列在表15.1。 第16頁，共85頁，2022年，5月20日，14點35分，星期三表15.1 30個單位的小地蠶幼蟲頭數(shù) 每m2內幼蟲頭數(shù)( y )0123456789101112 單位數(shù)(個)123844222100130 fy02624162012141690012131 fy20212726410072981288100144773(頭/)(頭/)(頭/)第17頁，共85頁，2022年，5月20日，14點35分，星期三 即該田塊小地蠶幼蟲約為3.385.34(頭/)，折合每畝2253.43560.2頭，這個估計的可靠性為95%。以上將所調查研究

9、的總體看為面積甚大的一個無限總體進行分析，設若該30個單位從336的一塊田中抽出，這時調查研究的總體實為一有限總體，有限總體的兩個參數(shù)為：平均數(shù) (151) (頭/)第18頁，共85頁，2022年，5月20日，14點35分，星期三標準差N 為總體內單位數(shù)，即總體容量。樣本估計值仍為及，但估計抽樣誤差時應考慮到抽樣分數(shù)的影響。 （153）(152)第19頁，共85頁，2022年，5月20日，14點35分，星期三本例中 (頭/)該有限總體平均數(shù)的95%置信限為： (頭/)即3.425.30(頭/)，折合每畝2280.03533.4頭。第20頁，共85頁，2022年，5月20日，14點35分，星期三

10、三、分層隨機抽樣法分層隨機抽樣法(stratified random sampling)：從各個層次或段落分別進行隨機抽樣或順序抽樣。第21頁，共85頁，2022年，5月20日，14點35分，星期三分層隨機抽樣有三個步驟：（1）將所調查的總體按變異情況分為相對同質的若干部分、地段等稱為區(qū)層，各區(qū)層可以相等，也可以不等。 （2）獨立地從每一區(qū)層按所定樣本容量進行隨機抽樣。各區(qū)層所抽單位數(shù)可以相同，也可以不同。 第22頁，共85頁，2022年，5月20日，14點35分，星期三抽樣單位總數(shù)在各區(qū)層的分配有： 比例配置法：指各區(qū)層大小不同時按區(qū)層在總體中的比例確定抽樣單位數(shù)，若各區(qū)層大小相同，比例配置

11、結果實際即為相等配置； 最優(yōu)配置法：指根據(jù)各區(qū)層的大小、變異程度以及抽取一個單位的費用綜合權衡，確定出抽樣誤差小、費用低的配置方案。 第23頁，共85頁，2022年，5月20日，14點35分，星期三（3）根據(jù)各區(qū)層的估計值，采用加權法估計總體參數(shù)?？偲骄鶖?shù) ： (154) 總標準誤： 第24頁，共85頁，2022年，5月20日，14點35分，星期三 若各區(qū)層總體方差相同，則 (15)(156)第25頁，共85頁，2022年，5月20日，14點35分，星期三若各區(qū)層抽樣單位數(shù)按區(qū)層比例配置，則 (157)其中 （158）第26頁，共85頁，2022年，5月20日，14點35分，星期三四、整群抽樣

12、法整群隨機抽樣法( random group sampling )：被抽取的整群中各抽樣單位都進行調查，按群計算平均數(shù)及標準差，并估計其置信限。 第27頁，共85頁，2022年，5月20日，14點35分，星期三例15.4 設某農(nóng)場調查水稻螟害發(fā)生情況，在全場100個條田中隨機抽取9條做調查，每田塊采用平行線式取10點，每點連續(xù)查20穴，經(jīng)初步整理后將結果列于15.2。 某農(nóng)場螟害率抽樣調查結果田 塊123456789調查莖稈數(shù)198020622154251223152098242118672248螟害莖稈數(shù) 178 211 335 345 212 238 460 119 298螟害率%8.99

13、10.2315.5513.749.1611.3419.006.3713.25第28頁，共85頁，2022年，5月20日，14點35分，星期三這資料以條田為抽樣單位進行分析。第29頁，共85頁，2022年，5月20日，14點35分，星期三全場100條田平均螟害率95%的可能在9.0114.91%范圍內。本例的總體實際上是一個N =100的有限總體，故更確切地應為:即9.1514.77(%)間。第30頁，共85頁，2022年，5月20日，14點35分，星期三此外，本例是百分數(shù)資料，如果田塊間的差異不大，可以采用百分數(shù)資料的分析方法，即由總調查莖稈數(shù)和總螟害莖稈數(shù)求出總螟害率 ，得 這樣， 即11.

14、6912.59(%)。這個區(qū)間比前面所估小得多，這是因為前面以田塊為抽樣單位，而不是以第31頁，共85頁，2022年，5月20日，14點35分，星期三莖稈為單位，除了有莖稈受害與否的隨機誤差外，還包含有田塊間的差異，所以此處不宜采用百分數(shù)的誤差估計方法。第32頁，共85頁，2022年，5月20日，14點35分，星期三五、分級隨機抽樣法巢式隨機抽樣法(nested random sampling)：最簡單的是二級隨機抽樣。例如全區(qū)的棉花結鈴數(shù)，可以在區(qū)內隨機抽取幾個鄉(xiāng)，鄉(xiāng)內隨機抽取若干戶進行調查。這時，鄉(xiāng)為初級抽樣單位，戶為次級抽樣單位。又例如研究農(nóng)藥在葉面上的殘留量，第一步隨機抽取單株，第二步

15、在單株上隨機抽取葉片，分別作為初級和次數(shù)抽樣單位。第33頁，共85頁，2022年，5月20日，14點35分，星期三表15.3 某農(nóng)藥殘留量分析結果及其方差分析 植 株各葉片內的殘留量(單位數(shù))合計平均13.283.093.033.0312.433.1123.523.483.383.3813.763.4432.882.802.812.7611.252.8143.343.383.233.2613.213.30變異來 源自由度均 方所估計的方差分量F植株間 3 MSB=0.2961* 44.9 F0.05(3,12)=3.49株內葉 片間12 MSA=0.0066第34頁，共85頁，2022年，5月

16、20日，14點35分，星期三巢式隨機抽樣數(shù)據(jù)可以應用方差分析法算出各階段的抽樣誤差，從而估計平均數(shù)的標準誤。二級抽樣的公式如下： （1513）其中，k=初級抽樣單位數(shù)，n =次級抽樣單位數(shù)。 （1514） 、分別為次級和初級抽樣誤差的估計值。 第35頁，共85頁，2022年，5月20日，14點35分，星期三二級抽樣的數(shù)據(jù)按單向分組的組次數(shù)相等(也可能不相等)的隨機模型進行方差分析。例題中k=4，n=4，方差分析結果F =0.2961/0.0066=44.9，說明植株間的誤差顯著大于株內葉片間的誤差。這二個階段的抽樣誤差是不同的，應該分別估計。但此處若將kn=44=16張葉片直接計算其方差則為0

17、.0645。比扣除株間誤差后剩余的株內葉片間誤差0.0066大得多。第36頁，共85頁，2022年，5月20日，14點35分，星期三例15.5 表15.3數(shù)據(jù)的分析結果：(單位) (單位)2 (單位) (單位) 此處DF=3，因由均方MSB計算。 若只從1個初級單位估計置信限，如以株為單位作估 計，則：第37頁，共85頁，2022年，5月20日，14點35分，星期三 (單位)2 (單位) (單位）由一株四張葉片估計，比四株16張葉片估計，誤差 要大得多。若每株只取一張葉片，四株共取4張葉片，則第38頁，共85頁，2022年，5月20日，14點35分，星期三(單位) 所以，同樣測定4張葉片，從1

18、株上取與從4株上取， 抽樣誤差是不同的，今后對此材料抽樣測定時，應多取植株，每株上可以少取一些葉片。第39頁，共85頁，2022年，5月20日，14點35分，星期三三級抽樣時的情況為： 、 、 依次為三級、二級及一級抽樣單位的抽樣誤差，分別抽取n、k、l個不同級別的抽樣單位，則所獲樣本平均數(shù)的抽樣誤差為 獲得后，其總體平均數(shù)的置信區(qū)間的計算方法與前相同。(1515)第40頁，共85頁，2022年，5月20日，14點35分，星期三六、雙重隨機抽樣法雙重抽樣法(double sampling)：亦稱相關抽樣法。若所要調查的性狀y是不易觀察測定，甚至對觀察材料要破壞后方能測定的，而試驗又不容許將材料

19、破壞，這時可以利用和所要調查的性狀有密切相關關系的另一便于測定的性狀x進行間接的抽樣調查，按確定的相關關系從x的調查結果推算y 的結果。 第41頁，共85頁，2022年，5月20日，14點35分，星期三1.做一次隨機抽樣，調查y 和x兩種性狀，從中求出y 依x 的回歸方程。這個樣本容量 n 不一定很大，但希望x 和y 有較大的幅度。 第42頁，共85頁，2022年，5月20日，14點35分，星期三2.對總體進行x的抽樣調查，設樣本容量為m，按以上建立的回歸關系從 推算 的標準誤 的近似式: （1516） 第43頁，共85頁，2022年，5月20日，14點35分，星期三采用雙重抽樣法，必須注意

20、y 和 x 兩性狀間不但要有顯著相關，而且須有高程度顯著相關，才能獲得比較準確的結果，所以在建立回歸方程時要檢驗其相關系數(shù)的大小及顯著性。第44頁，共85頁，2022年，5月20日，14點35分，星期三七、序貫抽樣法序貫抽樣法( sequential sampling )：根據(jù)逐個抽樣單位調查累積的信息，在抽樣過程中當機確定樣本容量。 第45頁，共85頁，2022年，5月20日，14點35分，星期三序貫抽樣法的基本步驟：(1) 確定作為“推斷”所依據(jù)的兩個標準，P0與P1，此處P0=0.50(即50%)、P1=0.75（即75%）分別代表不符控制要求(必須治蟲)及符合控制要求(不必打藥)的兩個

21、界限。(2) 確定“推斷”的可靠程度的兩個概率標準 與 ， 表示總體百分數(shù)PP0而誤以為PP1的第46頁，共85頁，2022年，5月20日，14點35分，星期三險， 表示總體PP1而誤以為PP0的風險。(3) 估計總體分布類型，計算出兩條平行的控制線。當總體為二項式分布時。兩條控制線為下式：(1517) 第47頁，共85頁，2022年，5月20日，14點35分，星期三 (4) 將(1517)的計算結果畫成序貫抽樣控制圖。橫坐標為m ，縱坐標為h 。 (5) 進行實際抽樣調查，將逐個抽樣單位測定的累計數(shù) m 及 h (完好穗數(shù))在坐標圖上標記。 (6) 有時總體 P 可能在 P0 與 P1 之間

22、，需預先計算一個推斷所需最大樣本容量 E(m)。 第48頁，共85頁，2022年，5月20日，14點35分，星期三當總體屬二項式分布時： 例15.7 設按上述方法對玉米完好穗率進行調查，以確定是否需要繼續(xù)用藥。此時確定P0=0.50，即完好穗率低于50%一定要防治；P1=0.75，即完好穗高于75%不再防治。 =0.10，即應該防治而誤以為不需防治的風險允許為0.10； =0.10，即不需防治（1518）第49頁，共85頁，2022年，5月20日，14點35分，星期三而誤以為要防治的風險允許為0.10；玉米完好穗率總體分布估計為二項式分布。 由(1517)計得ha 和hr 的截距及斜率分別為：

23、 ha截距 第50頁，共85頁，2022年，5月20日，14點35分，星期三 hr截距 斜率 因而兩條控制線為： 由(1518)得：第51頁，共85頁，2022年，5月20日，14點35分，星期三 說明推斷所需最大樣本容量為測定18株。將計算結果畫成圖15.2中兩條回歸線。經(jīng)田間逐穗實際測查結果列于表15.4。第52頁，共85頁，2022年，5月20日，14點35分，星期三 圖15.2 玉米完好穗率序貫抽樣控制圖第53頁，共85頁，2022年，5月20日，14點35分，星期三測查至m =18時，h = 9，超出界外，抽樣停止，因hha(ha=-2.00+0.63118=9.36)，故推論為總體

24、完好穗率在50%以下，所以需要防治。本例恰好抽樣至E(m)=18時才作出推斷，這是因為總體完好穗率與“推斷”所依據(jù)的兩個標準P0，P1很相近，如果相差較大，則測查穗數(shù)m小于18，便能作出推斷。累計測查穗數(shù)(m)123456789101112131415161718累計完好穗數(shù)(h)012234556 6 6 7 7 7 8 8 9 9表15.4 玉米完好穗數(shù)序貫抽樣結果第54頁，共85頁，2022年，5月20日，14點35分，星期三設若將 及 均定為0.05，P0 及P1不變，則： ha=-2.68+0.631m hr=2.68+0.631m E(m)=30.85兩條平行線的間距增寬了，推斷所

25、需最大樣本容量也增加了。又設若將 、 均定為0.05，P0=0.50，P1=0.60，則 ha = -7.26+0.550m 第55頁，共85頁，2022年，5月20日，14點35分，星期三 hr =7.26+0.550m E(m)=213.08兩條平行線的間距更寬了，推斷所需最大樣本容量也更大了。這里說明序貫抽樣法中有效確定 、 、P0、P1值對提高工作效率是很重要的。這需要依據(jù)專業(yè)知識確定。上例因估計總體是二項式分布。如果總體不是二項式分布而屬泊松( Poisson )分布則：第56頁，共85頁，2022年，5月20日，14點35分，星期三 (1519） (1519)中l(wèi)n為自然對數(shù)的符號

26、，與為“推斷”所依據(jù)的兩個標準。例如每公斤種子含某種雜草種子在一粒以下便調進，若在三粒以上便拒絕，這時因每公斤種子中含某種雜草種子數(shù)是泊松分布， =1， =3。設若 =0.1, =0.1，則：第57頁，共85頁，2022年，5月20日，14點35分，星期三 ha截距 hr截距 斜率 第58頁，共85頁，2022年，5月20日，14點35分，星期三“推斷”所需平均樣本容量，bb0及bb1時不同。 （1520）第59頁，共85頁，2022年，5月20日，14點35分，星期三 此處 ：說明平均抽取2個抽樣單位即可獲得推斷。若實踐中抽樣至31.95=6個抽樣單位尚無結果，則可停止抽樣。計取這6個抽樣單

27、位的平均數(shù) ，若 偏向 則推斷為可調進，若 偏向b，則推斷為拒絕調進。第60頁，共85頁，2022年，5月20日，14點35分，星期三 圖15.3 雜草種子容量序貫抽樣控制圖第61頁，共85頁，2022年，5月20日，14點35分，星期三第三節(jié) 樣本容量的估計一、簡單一級抽樣樣本容量的估計二、分層抽樣樣本容量的估計三、二級或多級抽樣樣本容量的估計四、抽樣單位大小與樣本容量的相互決定第62頁，共85頁，2022年，5月20日，14點35分，星期三一、簡單一級抽樣樣本容量的估計簡單一級抽樣主要指簡單隨機抽樣。在估計其樣本容量時，首先要對調查對象的標準差做出估計，并提出預定準確度和置信系數(shù)的要求，然

28、后據(jù)此以確定樣本容量。 第63頁，共85頁，2022年，5月20日，14點35分，星期三因為 其中n 為待定的樣本容量。 經(jīng)變項，得： (1521）第64頁，共85頁，2022年，5月20日，14點35分，星期三 (1521)中 代表預定的準確度要求，即指要求所得的樣本平均數(shù)與總體平均數(shù)相差不超過給定的量 。若s估計值來自大樣本，則95% 置信系數(shù)下t2，所以， (1522）有時沒有大樣本的s值可借用，這時可通過平均全距（或平均極差）估計s值，第65頁，共85頁，2022年，5月20日，14點35分，星期三 式中 為k個容量為n的小樣本極差的平均值，c為折算系數(shù)(表15.6)，t 由（表15.

29、6）中的自由度估計值( )及置信系數(shù)決定。 (1524）(1523）第66頁，共85頁，2022年，5月20日，14點35分，星期三若總體屬有限性時，估計的抽樣誤差應按(153)用抽樣分數(shù)作矯正，因而(1521)將變?yōu)椋鹤冺椇喜⒑螅?（1525） 第67頁，共85頁，2022年，5月20日，14點35分，星期三如果N 很大時，可計算其近似值 ，即(1521)： 如n0/N 比數(shù)不大，可采用n0為近似值，否則須計算值： 抽樣單位數(shù)( )是隨變異程度(s2)和置信概率( )兩者的增加而增加，同時隨容許誤差(d )數(shù)值的減少（1526）第68頁，共85頁，2022年，5月20日，14點35分，星期三

30、 而增加的。二、分層抽樣樣本容量的估計 1比例配置法 若各區(qū)層比例為 ，則當總樣本容量為 時，各區(qū)層樣本容量可按 進行分配，因此只要估計出 ，便可確定各區(qū)層的 。 第69頁，共85頁，2022年，5月20日，14點35分，星期三 因為 ，則 。 若令 ，則稱V為一定置信系數(shù)下的樣本必需方差。得比例配置法的分層抽樣樣本容量的近似公式為： (1527） (1528） 第70頁，共85頁，2022年，5月20日，14點35分，星期三若抽樣分數(shù)極小，則 。 2最優(yōu)配置法 其基本出發(fā)點是區(qū)層大、誤差大的應安排較多抽樣單位，區(qū)層小、誤差小的可少安排抽樣單位。Neyman證實若按區(qū)層大小與區(qū)層標準差乘積分配

31、抽樣單位可使樣本平均數(shù)具有最小方差，因而稱之為最優(yōu)配置。 第71頁，共85頁，2022年，5月20日，14點35分，星期三各區(qū)層抽樣單位數(shù)： (1529）最優(yōu)配置法分層抽樣樣本容量估計的近似公式為： (1530） (1531）抽樣分數(shù)極小時， 。 第72頁，共85頁，2022年，5月20日，14點35分，星期三三、二級或多級抽樣樣本容量的估計設第二級和第一級抽樣誤差的估計值為 及 ，待定的抽樣方案中第一級樣本容量為 ，第二級樣本容量為 ，則所待抽取的樣本平均數(shù)標準誤將為： (1532） 第73頁，共85頁，2022年，5月20日，14點35分，星期三所以， (1533） (1534）在能假定較

32、大時，可用作近似估計。否則需用假定自由度下的 t 值。設抽取第一級單位(植株)的費用為CB，抽取第二級單位(葉片)的費用為CA，則抽取單位的費用為： 第74頁，共85頁，2022年，5月20日，14點35分，星期三 (1535) 若將(1532)與(1535)相乘，則： (1536)當 最小時，其微分： 第75頁，共85頁，2022年，5月20日，14點35分，星期三得： 此時 為最佳第二級抽樣單位數(shù)。3級抽樣時，可根據(jù)3級抽樣試驗進行3級巢式數(shù)據(jù)方差分析，從而估計出一、二、三3級抽樣誤差為 、 、 ，(1537)第76頁，共85頁，2022年，5月20日，14點35分，星期三 (1538)通過 ，推導出 、 、 間的關系式。若 (1539)第77頁，共85頁，2022年，5月20日，14點35分，星期三求 為最小值時的解： (1540) (1541) 求出 及 后，再代入 中解出 。第78頁，共85頁，2022年，5月20日，14點35分，星期三四、抽樣單位大小與樣本容量的相互決定 一些抽樣方案中抽樣單位是定性的，例如種子含油量的測定，另一些抽樣方案中，抽樣單位是定量的，例如測定田間穗數(shù)。抽樣方案中便須權衡用大抽樣單位少樣本容量合適，還是用小抽樣單位大樣本容量合適，何者精確度高、花費少。這時便須考慮抽樣單位大