文档介绍：第七章抽样 第五节样本规模
样本规模又称为样本容量,它指的是样本中所含个案的多少,确定样本规模也是每一项具体的社会研究所必须解决的问题之一.
统计学与社会研究的样本
统计学中通常以30为界,把样本分为大样本和小样本,之所以这样区分,是因为当样本规模大于30时,其平均值的分布将接近于正态分布,从而许多统计学的公式就可以运用,也可以用样本的资料对总体进行推论,但是,需要注意的是,30各个安的样本对于社会研究来说却常常是不够的,统计学中的大样本与社会研究中的大样本并不是一回事.
根据一些社会研究专家的看法,社会研究中的样本规模至少不能少于100个个案,
样本规模也称样本容量它是指样本所含个体数量的多少.
样本的大小不仅直接影响样本的代表性,,财力,增加工作量,太小的样本则会降低调查的效果,因此样本大小适当是非常重要的.
适当的样本是依研究目的,总体性质,和客观条件而定.
样本规模的确定是对这此综合考虑的结果.
1. 抽样误差的概念
抽样误差就是用样本值去估计总体值时所出现的误差.
2. 在抽样调查中,抽样误差主要可分为两类:
①.调查误差也称为登记误差或工作误差,指在调查过程中,由于记录,整理资料工作中出现的差错,被调查者回答问题与真实情况不符所造成的误差,问题本身含糊等出现的差错.
②..
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①随机误差包括抽样误差,它是由于样本范围与总体范围的不同产生的误差,一般说来部分和全体之间总是有差别的
②系统误差它主要是由于抽样方法的不科学所致.
因此如果采用严格的概率抽样就可以消除样本的系统误差,这时误差的主要来源就是抽样误差.
对于样本的代表性,不同研究有不同的要求,这种要求一般用精确度来衡量,某一研究要求的精确度就是这项研究能允许的样本估计量有多大的误差,社会研究常选用的误差界限是5%.
样本越小与总体差异越大,误差越大.
①样本的大小根据研究所要求的精确度而定,对样本的精确度要求越高所允许的误差则越小,样本就要越大,反之亦然.
②在一定的精确度要求下,总体越大则样本也应越大,但是当总体增大到一定规模后,样本规模基本上不再增加.
如果总体是由一种在各方毫无差异的个体组成的,则无论这总体有多大,也只要选其一个个体就可以代表整个总体了.
同样,如果总体内个体间差异不大,选用少量的个体就可以代表总体, 如士兵,如中小学生.
但是如果是内部个体间差异很大的总体就需要一个较大的样本,才能保证总体中各类个体均有自己的代表.
由此可见,在研究所要求的精确度决定后,样本大小的确定不仅与总体规模有关,还与总体的异质程度有关.
在同样精确度要求下,样本容量还因抽样方式的不同而不同,每一种概率抽样方法都有自己的计算样本容量的公式,因此,在选定抽样方法后,需分别考察和计算这一方法所需的样本数.
确定样本规模还要考虑现有的人力,物力,财力,时间等条件.
有时由于这些条件的限制或抽样操作上的困难,必须缩小样本,这就要做出选择,是减少样本规模而达不到所要求的精确度?还是增加调查力量,以保证样本的精确度,或者干脆放弃这项调查.
一般说来社会调查的样本数都在50-5000之间,例如美国的民意测验,即使调查总体近一亿人,,需要进行复杂的计算,但是,单纯的计算不可能考虑到各种复杂的社会因素.
因此精确的抽样调查不仅需要抽样专家,也需要专业研究人员的指导,在一般的社会调查研究中,实际上并不要求很高的精确度,调查人员一般是凭经验确定样本数目的大致范围.