文档介绍：方差估计值由样本测定值计算的方差S2,称为样本方差,S2是总体方差σ2的无偏估计值。因此,S2又称为方差估计值或估计方差。S和σ分别为样品测定值的标准差和样本总体呈正态分布的标准差。取样方差估计值的精度与样本数目之间的关系通过数学推导建立了取样方差估计值的精度与样本数目之间的定量关系。实验也证明,取样方差估计值的标准偏差与样本数目的平方根之积可近似为一常数。应用蒙特卡罗技术模拟随机取样,对该关系式进行了验证,并探讨了取样方差估计值的分布规律,表明其规律对于组分含量服从正态分布,均匀随机分布及多项分布总体是相似的。非抽样误差 非抽样误差是指除抽样误差以外所有的误差的总和。应该说非抽样误差的产生贯穿了市场调查的每一个环节,任何一个环节出错都有可能导致非抽样误差增加而使数据失真。我们平时说的控制误差主要指的就是控制非抽样误差。非抽样误差的原因分析:引起非抽样误差的原因很多,比如抽样框不齐全,访问员工作经验有限,被访者不配合访问而加以虚假的回答,问卷设计本身存在缺陷等等。通常,在技术性调查中,会出现由于缺乏回答知识而产生的非抽样误差。另外两种类型的非抽样误差是选择误差和数据处理误差。当调查中包含不恰当的项目时,就会生产选择误差。假设设计一个抽样调查,来描述有胡须的男人外观。对“有胡须的男人”的理解,如果有些采访人员认为应包括有小胡子的男人,而其他采访人员则不这样认为,这样,调查的结果资料将有缺陷。当有登记错误或输入错误时,就会出现数据处理误差。如将调查表中的资料输入计算机时产生的错误,即为输入错误。尽管在大多数的调查中,会出现一些非抽样误差,但通过周密的计划可使它们达到最小,这些计划包括注意保证抽样总体与目标总体的一致、遵循良好调查表的设计原则、培训采访人员等。非抽样误差的分类: 根据非抽样误差产生的方式和出现的阶段不同,可以将非抽样误差分解为以下几类: (一)按其产生的方式不同,可以分为登记性误差和系统性误差。 1、登记性误差是指在调查过程中,由于工作出现失误而造成的误差。 2、系统性误差是指在抽取样本单位时,由于加入主观意愿,破坏了随机抽样原则使样本不足以代表总体而造成的误差。(二)按其产生的环节不同,可以分为设计误差、调查误差和汇总误差。1、设计误差是指在抽样设计阶段产生的误差。产生设计误差的主要原因是由于采用了有缺陷的抽样框或者是调查问卷设计不科学所造成的。2、调查误差是指在调查过程中产生的误差。这种误差从其产生的人员来划分主要包括调查人员误差和被调查人员误差两种。3、汇总误差是指在调查数据汇总、整理和数据传输过程中产生的误差。这种误差的形成原因主要是由于我国统计数据处理技术落后和汇总人员的失误所致。非抽样误差的控制非抽样误差产生的原因十分复杂,误差种类繁多,对社会经济造成的危害非常严重。因此,我们应当针对非抽样误差产生的原因,从各方面、各环节出发,采取相应的措施对其实施有效的预防和控制。 1、科学设计调查方案抽样调查过程是一项系统工程,事先必须进行周密设计,制定出科学的调查方案,才能在调查的过程中减少非抽样误差。科学的设计调查方案,应着重从抽样框和问卷设计两方面进考虑。在抽样框方面,要求设计者在编制抽样框之前必须对调查总体的分布结构有一定的认识,在抽选样本之前,要对抽样框加以检查,发现可能存在的问题,进行识别和处理,并采取一定措施加以补救。在问卷设