社会调查研究方法教案第章抽样

5章抽样（8学时）第一节抽样的意义与作用一、抽样的看法．整体整体(population)平常与构成它的元素共同定义：整体是构成它的所有元素的会合，元素则是构成整体的最基本单位。．样本样本(sample)就是从整体中按必定方式抽拿出的—部分元素的会合。或许说一个样本就是整体的一个子集。．抽样理解了整体和样本的看法，再来理解抽样的看法就十分简单了。所谓抽样(sampling)，指的是从构成某个整体的所有元素的会合中，按必定的方式选择或抽取一部分元素(即抽取整体的一个子集)的过程，或许说，抽样是从整体中按必定方式选择成抽取样本的过程。．抽样单位抽样单位(samplingunit)就是一次直接的抽样所使用的基本单位。抽样单位与构成整体的元素有时是相同的，有时又是不一样的。．抽样框抽样框(samplingframe)又称做抽样范围，它指的是一次直接抽样时整体中所有抽样单位的名单。．参数值参数值(parameter)也称为整体值，它是对于整体中某一变量的综合描绘，或许说是总体中所有元素的某种特色的综合数目 表 关于同志近三年现实表现材料材料类招标技术评分表图表与交易pdf视力表打印pdf用图表说话 pdf 现。在统计中最常有的整体值是某一变量的均匀值，．统计值统计值(statistic)也称为样本值，它是对于样本中某一变量的综合描绘，或许说是样本中所有元素的某种特色的综合数目表现。样本值是从样本的所有元素被骗算出来的，它是相应的整体值的预计量。二、抽样的作用在社会研究中，抽样主要解决的是对象的采纳问题，即如何从整体中选出一部分对象作为整体的代表的问题。本章一开始我们就说过，一项社会研究若能对整体中的所有个体都进行认识，那自然是很好的。但实质上广大研究人员在时间、经费、人力等方面碰到难题，甚至堕入窘境，从而不得不在宏大的整体与有限的时间、人力、经费这两者之间追求均衡。以现代统计学和概率论为基础的现代抽样理论，以及不停发展、不停完美的各样抽样方法．正好适应了社会研究的发展和应用的需要，成为社会研究知识系统中必不行少的一部分内容。能够说，抽样方法是架在研究者十分有限的人力、财力和时间与错乱、广阔、纷纷、多变的社会现象之间的一座桥梁。有了它的帮助，研究者能够方便地从较小的部分达到很大的整体。三、抽样的种类依据抽取对象的详细方式，我们把抽样分为各样不一样的种类。从大的方面看，各样抽样都能够归为概率抽样与非概率抽样两大类。这是两种有着实质区其余抽样种类。本章的大部分内容将主要波及概率抽样的方法，因为它是当前用得最多、也是最实用途的抽样种类。而对于非概率抽样方法的介绍只占很小的篇幅。在概率抽样与非概率抽样两大类中，还可细分出若干不一样的形式，详细状况见图5—1。简单随机抽样系统抽样概率抽样分层抽样整群抽样抽样方法多段抽样偶遇抽样非概率抽样判断抽样定额抽样雪球抽样5—1第二节概率抽样的原理与程序一、概率抽样的基本源理抽样的最后目的在于经过对样本的统计值的描绘来相瞄正确地勾勒出整体的容颜。概率抽样的方法能够帮助我们实现这一目标，并量能够对这类勾勒的正确程度作出预计。随机抽取是这一过程的要点。所谓随机抽取，就是保证整体中的每一个个体都有相同的机遇当选样本。或许说，整体中的每一个成员被抽中的概率相等(也即被抽中的机遇相等)。并且，任何一个个体的人选与否，与其余个体绝不有关，互不影响。或许说，每一个个体的抽取都是互相独立的，是一种随机事件。为了理解事件的随机性与事件发生的概率之间的关系，最好的例子或许是扔掷硬币。二、抽样的一般程序固然不一样的抽样方法拥有不一样的操作要求，但它们平常都要经历这样几个步骤。．界定整体界定整体就是在详细抽样前，第一对从中抽取样本的整体范围与界线作明确的界定。这一方面是由抽样的目的所决定的。因为抽样固然只对整体中的一部分个体实行，但其目的倒是为了描绘和认识整体的状况与特色，是为了发现整体中存在的规律性，所以一定早先明确整体的范围；另一方面，界定整体也是达到优秀的抽样成效的前提条件。假如不清楚明确地界定整体的范围与界线，那么，即使采纳严格的抽样方法，也可能抽出整体严重缺少代表性的样原来。2．制定抽样框这一步骤的任务就是依照已经明确界定的整体范围，过对名单进行一致编号来成立起供抽样使用的抽样框。采集整体中所有抽样单位的名单，并通需要注意的是，当抽样是分几个阶段、在几个不一样的抽样层次长进行时，则要分别成立起几个不一样的抽样框。3．决定抽样 方案 气瓶 现场处置方案 .pdf气瓶 现场处置方案 .doc见习基地管理方案.doc关于群访事件的化解方案建筑工地扬尘治理专项方案下载 以前面有关抽样种类的介绍中，我们已经认识到详细的抽样方法有好几种。而从后边对这些方法的介绍中我们将会看到．各样不一样的抽样方法都有自己的特色和合用范围。所以，对于拥有不向研究目的、不一样范围、不一样对象和不一样客观条件的社会研究来说，所合用的抽样方法也不一样样。这就需要我们在详细实行抽样以前，依照研究的目的要求、依照各样抽样方法的特色，以及其余有关因向来决定详细采纳哪一种抽样方法。除了抽样方法的确定之外，还要依据要求确立样本的规模以及主要目标量的精准程度。．实质抽取样本实质抽取样本的工作就是在上述几个步骤的基础上，严格依照所选定的抽样方法，从抽样框中抽取一个个的抽样单位，构成样本。依照抽样方法的不一样，以及依照抽样框能否能够事先获取等要素，实质的抽样工作既可能在研究者抵达实地以前就达成，也可能需要抵达实地后才能达成。即既可能先抽好样本，再下去直接对早先抽好的对象进行检查或研究；也可能一边抽取样本一边就开始检查或研究。5．评估样实质量一般状况下，样本的抽出其实不是抽样过程的结束。完好的抽样过程还应包含样本抽出后对样本进行的评估工作。所谓样本评估，就是对样本的质量、代表性、偏差等等进行初步的检验和衡量，其目的是防范因为样本的偏差过大而以致的失误。评估样本的基本方法是：将可获取的反应整体中某些重要特色及其分布的资料与样本中的同类指标的资料进行比较。若二者之间的差异很小，则可以为样本的质量较高，代表性较大；反之，若两者之间的差异十分明显，那么样本的质量和代表性就必定不会很高。三、抽样设计的原则目的性原则是指在进行抽样方案设计时，要以课题研究的整体方案和研究的目标为依据。以研究的问题为出发点，从最有益于研究资料的获取，以及最符合研究的目的等因向来考虑抽样方案和抽样方法的设计。可测性原则指的是抽样设计能够从样本自己计算出有效的预计值或许抽样改动的近似值。在研究中平常用 标准 excel标准偏差excel标准偏差函数exl标准差函数国标检验抽样标准表免费下载红头文件格式标准下载 误来表示。这是统计推测必要的基础，是样本结果与未知的整体值之间客观、科学的桥梁。可行性原则是指研究者所设计的抽样方案一定在实践上的确可行。它意味着研究者所设计的方案能够料想实质抽样过程中所可能出现的各样问题，井设计了办理这些问题的方法。因为在理论上设计抽样方案和在实质中履行这一方案是两码事，因此可行性是抽样设计的一条重要标准。经济性原则主要指的是抽样方案的设计要与研究的可得资源相适应。这类资源主要包含研究的经费、时间、人力等等。因为这四条标准互相之间存在着必定的限制关系，甚至会互相矛盾，因此在实质设计中，常常存在这样的状况，即研究者很难设计出一个在上述四个原则上同时达到最大值的抽样方案。在更多的状况下，实质的抽样设计就成为研究者在这四条标准中进行弃取和保持均衡的过程。第三节概率抽样方法概率抽样是依照概率原理进行的，它要求样本的抽取拥有随机性。下边我们就联合这些因素对常用的几种概率抽样方法逐个进行介绍。一、简单随机抽样简单随机抽样又称纯随机抽样，是概率抽样的最基本形式。它是按等概率原则直接从含有N个元素的整体中随机抽取n个元素构成样本(N＞n)。常用的方法近似于抽签，即把整体的每一个单位都编号，将这些号码写在一张张小纸条上．而后放入一容器如纸盒、口袋中，搅拌均匀后，从中随意抽取，直到抽够预约的样本数目。这样，由抽中的号码所代表的元素构成的就是一个简单随机样本。对于整体元素很多的情况，我们则采纳随机数表来抽样。我们书后就附有一张随机数表，此中的数码和摆列都是随机形成的，没有任何—点规律性(故也称为乱数表)。利用随机数表进行抽样的详细步骤是：先获得一份整体所有元素的名单(即抽样框)；将整体中所有元素一一按序次编号；依据整体规模是几位数来确立从随机数表中选几位数码；以整体的规模为标准，对随机数表中的数码逐个进行衡量并决定弃取；依据样本规模的要求选择出足够的数码个数；依照从随机数表中选出的数码，到抽样框中去找出它所对应的元素。二、系统抽样系统抽样又称等距抽样或机械抽样。它是把整体中的单位进行编号排序后，再计算出某种间隔，而后按这一固定的间隔来抽取个体号码构成样本的方法。它和简单抽样相同，需要有完好的抽样框，是直接从整体中抽取个体，而无其余中间环节。系统抽样的详细步骤是：给整体中的每一个个体按序次编号，制定出抽样框。(2)计算出抽样间距。计算方法是用整体的规模除以样本的规模。假定整体规模为N，样本规模为n，那么抽样间距K就由以下公式求得；K（抽样间距）＝N（整体规模）/n（样本规模）在最前面的K个个体中，采纳简单随机抽样的方法抽取一个个体，记下这个个体的编号(假定所抽取的这个个体的编号为A)，它称做随机的起点。在抽样框中，自A开始，每隔K个个体抽取一个个体，即所抽取个体的编号分别为A，A十K，A十2K，，A十(n一1)K。将这n个个体合起来，就构成了该整体的一个样本。值得注意的是，系统抽样的一个十分重要的前提条件，是整体中个体的摆列，相对于研究的变量来说，应是随机的，即不存在某种与研究变量有关的规则分布。所以，我们在使用系统抽样方法时，必定要注意抽样框的编制方法。特别要注意以下两种状况：一是整体名单中，个体的摆列拥有某种序次上的先后、等级上的高低的状况。二是整体名单中，个体的排列上有与抽样间隔相对应的周期性分布的状况。不论是哪一种状况，都不符合整体的全面状况，都是一个有着严重偏差的样本。三、分层抽样．分层抽样的看法分层抽样又称种类抽样，它是先将整体中的所有单位按某种特色或标记(如性别、年龄、职业或地区等)区分红若干种类或层次，而后再在各个种类或层次中采纳简单随机抽样或系统抽样的方法抽取一个子样本，最后，将这些子样本合起来构成整体的样本。．分层抽样的长处分层抽样方法的一个长处，就是在不增添样本规模的前提降落低抽样偏差，提升抽样的精度。另一个长处，就是特别使于认识整体内不一样层次的状况，以及对整体小不一样的层次进行独自研究，或许进行比较。分层抽样的运用在实质运用分层抽样的方法时，研究者需要考虑以下两个方面的问题：分层的标准问题。同一个整体能够依照不一样的标准进行分层，或许说，依据不一样的标准能够将一个整体分红不一样的种类或层次。那么，在实质抽样中终归应当按什么标准来分层呢?平常采纳的原则有：第一．以所要分析和研究的主要变量或有关的变量作为分层的标准。第二，以保证各层内部同质性强、各层之间异质性强、突出整体内在构造的变量作为分层变量。第三，以那些已有明显层次区分的变量作为分层变量。分层的比率问题。分层抽样中有按比率和不按比率分层两种方法。按比率分层抽样是指按各样种类或层次中的单位数目同整体单位数目间的比率来抽取子样本的方法。采纳按比率分层抽样的方法，能够保证获取一个与整体构造完好相同的样本。可是，在有些状况下，又不宜采纳这类方法。比方，有时整体中有的种类或层次的单位数目太少，若以按比率分层的方法抽样，则有的层次在样本中个案太少，个便于认识各个层次的状况，这时常常要采纳不按比率抽样的方法。四、整群抽样整群抽样与前几种抽样的最大差异在于，它的抽样单位不是独自的个体，而是成群的个体。它是从整体中随机抽取—些小的集体，而后由所抽出的若干个小集体内的所有元素构成的样本。这类小的集体能够是居民家庭、能够是学校中的班级、也能够是工厂中的车间、还可以够是城市中的居委会等等。整群抽样小对小集体的抽取可采纳简单随机抽样、系统抽样或分层抽样的方法。采纳整群抽样的方法，不但能够简化抽样的过程，更重要的是它能够降低采集资料的费用，同时还可以相对地扩大抽样的应用范围。很多较大规模的社会研究常常从节俭经费、人力以及从研究的可行性等方面考虑，而采纳整群抽样的方法。可是，应当看到，整群抽样所拥有的简单易行、节俭花费的长处，是以其样本的分布面不广、样本对整体的代表性相对较差等弊端为代价的。整群抽样方法的运用，特别要与分层抽样的方法相差异。当某个整体是由若干个有着自然界线和区分的子群(或种类、层次)所构成，同时，不一样子群互相之间差异很大、而每个子群内部的差异不大时，则适合子分层抽样的方法；反之，当不一样子群互相之间差异不大、而每个子群内部的异质性程度比较大时，则特别适合采纳整群抽样的方法。五、多段抽样多段抽样又称多级抽样或分段抽样，它是按抽样元索的隶属关系或层次关系．把抽样过程分为几个阶段进行。在社会研究中，当整体的规模特别大，或许整体分布范围特别广时，研究者一般采纳多段抽样的方法来抽取样本。多段抽样的详细做法是：先从整体中随机抽取若干大群(组)，而后再从这几个大群(组)内抽取几个小群(组)，这样一层层抽下来，直至抽到最基本的抽样元素为止。在运用多段抽样方法时，有一点需要注意，就是要在种类和个体之间保持均衡。或许说，保持适合的比率。举例来说，假定某市共有2．4万名教师，他们分布在全市10个区的200所学校中。此刻要抽取一个由1200名教师构成的样本。假如依照三阶段抽样的方法，我们就能够有以下各样不一样的抽样选择(见表5－3)。表5－3第一阶段第二阶段第三阶段方案1抽10个区每个区抽4所学校每所学校抽30名教师方案2抽2个区每个区抽20所学校每所学校抽30名教师方案3抽10个区每个区抽20所学校每所学校抽6名教师方案4抽8个区每个区抽15所学校每所学校抽10名教师方案5抽5个区每个区抽12所学校每所学校抽20名教师方案6抽4个区每个区抽10所学校每所学校抽30名教师方案7抽3个区每个区抽10所学校每所学校抽40名教师方案8抽2个区每个区抽10所学校每所学校抽60名教师方案9抽1个区每个区抽20所学校每所学校抽50名教师终归该选择哪一种抽样方案呢?或许说，如何确立每一阶段抽样的单位数目呢?主要考虑的要素有双方面：各个抽样阶段中的子整体同质性程度。同质性程度越高的子整体，所抽的规模就应相对小一点；反之，则应大一点。(2)要考虑研究各所拥有的人力和经费。一般来说，在其余条件不变的状况下，样本所覆盖的面越大，样本的代表性也越大。所以，假如仅从这方面考虑，则“大的种类中抽取单元相对许多，而每一单元中抽取个体相对较少”的做法成效较好(即方案3最好，挨次递减，方案9最差)。可是，抽样时我们还应从实践的角度来进行衡量。抽的区越多、抽的学校越多，同时也意味着采集资料时，检查员要奔走的范围越广、所需要的时间、经费越多。而这则是研究者常常最不肯意看到的。所以，假如从这方面来考虑，则“大的种类中相对较少，而每一类中抽取的个体相对许多”的做法成效较好(即方案9最好，挨次递减，方案3最差)。多段抽样的方法合用于整体范围特别大、对象的层次特别多的社会研究。第四节户内抽样与PPS抽样一、户内抽样的方法当研究者以家庭作为分析单位，以入户访谈的方法采集资料，试图研究城乡家庭的构造、关系、生活方式或其余内容时，他们常常采纳多段抽样的方法从某一市(县)中抽取区(乡)，再从区(乡)中抽取街(村)，从街(村)中抽取居委会(居民组)，而后从居委会(居民组)中抽取家庭户，最后从家庭户中抽取一位成年人作为访谈对象。在这类研究中，我们不但需要抽出家庭户的样本，同时还要进行户内抽样——从所抽中的每户家庭中抽取一个成年人，以构成访谈对象的样本。在抽取家庭中的成年人以前的每个抽样阶段中，我们能够采纳前面所介绍的某种方法来抽。而这最后一个阶段的抽样则能够采纳一种被称做“Kish选择法”的方式进行。依据这类方法，每户家庭中所有的成年人(比方说18岁以上者)都拥有相同的被选中的概率(机遇)。Kish从方法的详细做法是：研究者先将检查表分为(编号为)A、Bl、B2、C、D、E1、E2、F八种，每种表的数目分别占检查表总数的1／6、1／12、1／12、1／6、l／6、1／12、1／12、1／6。同时，印制若干套(一套八种)“选择卡”发给检查员，每人一套。“选择卡”的形式如表5—4。表5－4Kish选择表A式选择表B1式选择表假如家庭户中18被抽选人假如家庭户中18被抽选人岁以上人口数为的序号为岁以上人口数为的序号为111121213131414151526或以上16或以上2B2式选择表C式选择表假如家庭户中18被抽选人假如家庭户中18被抽选人岁以上人口数为的序号为岁以上人口数为的序号为111121213132424252536或以上26或以上3D式选择表E1式选择表假如家庭户中18被抽选人假如家庭户中18被抽选人岁以上人口数为的序号为岁以上人口数为的序号为111122223233434354536或以上46或以上5E2式选择表F式选择表假如家庭户中18被抽选人假如家庭户中18被抽选人岁以上人口数为的序号为岁以上人口数为的序号为111122223233444455556或以上56或以上6检查员第一要对每户家庭中的成年人进行排序和编号，排序的方法是男性在前，女性在后；年龄大的在前，年龄小的在后，即最年长的男性排第一，次年长的男性排第二，以此类推；最年长的女性排在最年幼男性后边，其余女性也按年龄从大到小接着摆列，如表5—5。表5－5家庭内成年人排序表序号年龄和性别特色1最年长的男性2次年长的男性n最年幼的男性n＋1最年长的女性n＋2次年长的女性n＋m最年幼的女性而后，检查员依照检查表上的编号找出编号相同的那种“选择表”，依据家庭人口数目从“选择表”中查出该选个体的序号，最后对这一序号所对应的那个家庭成员进行访谈。比如，某家庭18岁以上的成年人共有四人：祖母、父亲、母亲、儿子。其排序则为：1．父亲；2．儿子；3．祖母：4．母亲。若检查表为A类，则抽取父亲；若检查表为B2类，则抽取儿子；若检查表为D类，则应抽取祖母，而检查表为F类时，则就抽取母亲。二、PPS抽样以上所介绍的抽样方法有一个共同的特色：整体(或子整体)中的每一个元素都拥有相同的被抽中的概率。假如整体中每个元素的“大小”基实情同，或许每一个元素在整体中的地位或重要性相差不多，则这类鉴于相同概率的抽样是适合的。但当元素的大小不一样，或许元素在整体中的地位不一样时，则需要采纳不等概率抽样的方法。比方，从全市几百家公司中抽取家公司进行检查时，一个有着数万员工的大型公司与一个只有一二百人的小公司所占的地位，明显是很不一样样的。假如此时仍旧采纳等概率抽样的方法，则样本的代表性和精度都会比较差。而假如采纳不等概率抽样的方法，使大的公司当选样本的概率大，小的公司当选样本的概率小，这样就能够大大提升预计的精度。社会研究中重要、也最常用的一种不等概率抽样叫做“概率与元素的规模大小成比率的抽样”，简称PPS抽样。第五节非概率抽样方法在社会研究中，人们有时还采纳非概率抽样的方法来采纳样本。非概率抽样不是依照概率均等的原则，而是依据人们的主观经验或其余条件来抽取样本。因此，其样本的代表性常常较小，偏差有时相当大，并且这类偏差又没法预计。所以，在大规模的正式研究中，一般极少用非概率抽样，常常不过在探究性研究中采纳。常用的非概率抽样有以下几种。一、偶遇抽样偶遇抽样又称做方便抽样或自然抽样，是指研究者依据现实情况，以自己方便的形式抽取偶然碰到的人作为对象，或许不过选择那些离得近来的、最简单找到的人作为对象。这类碰到谁就选谁的抽样方法常常被有些人误以为就是随机抽样。仅从表面上看，两者的确有些相像，都除去了主观要素的影响，纯粹依靠客观机遇来抽取对象、但两者有一个根本的差异，这就是偶遇抽样没有保证整体中的每一个成员都拥有相同的被抽中的概率。那些最初被碰到的、员简单见到的、最方便找到的对象具啊比其余对象大得多的机遇被抽中。正是这一点使我们不可以依靠偶遇抽样获取的样原来推论整体。二、判断抽样判断抽样又称立意抽样，它是研究者依据研究的目标和自己主观的分析来选择和确立研究对象的方法。这类抽样第一要确立抽样标准。因为标正的确定带有较大的主观性，所以，此法的运用结果如何常常与研究者的理论涵养、实质经验以及对对象的熟习程度有很大关系。判断抽样的主要长处在于能够充发散挥研究人员的主观能动作用，特别是当研究者对研究整体的状况比较熟习、研究者的分析判断能力较强、研究方法与技术十分娴熟、研究的经验比较丰富时，采纳这类方法常常十分方便。可是因为它仍旧属于一种非概率抽样，所以，其所得样本的代表性常常难以判断。在实质中，这类抽样多用于整体规模小、所波及的范围较窄、或时间、人力等条件有限而难以进行大规模抽样的状况。三、定额抽样定额抽样又称做配额抽样，它是一种比偶遇抽样复杂一些的非概率抽样方法。进行定额抽样时，研究者要尽可能地依照那些有可能影响研究变量的因向来对整体分层，并找出拥有各样不一样特色的成员在整体中所占的比率，而后依照这类区分以及各种成员的比率去选择对象，使样本中的成员在上述各样要素、各样特色方面的构成及其在样本中的比率都尽量凑近整体。假如把各样要素或各样特色看作不一样的变数的话，那么，定额抽样实质上就是依照这些变数的组合。很多书中都谈到定额抽样与分层抽样十分相像，或把定额抽样称为分层抽样在非概率抽样中的对应词。实质上，两者相同拥有实质上的差异。两者固然都依照某些特色对整体进行分层，但两者的目的不一样，抽样方法也不一样。四、雪球抽样雪球抽样是一种极特别的抽样方法。当我们没法认识整体状况时，能够从整体中少量成员入手，对他们进行检查，向他们咨询还知道哪些符合条件的人；再去找那些人并再咨询他们知道的人。忧如滚雪球相同，我们能够找到愈来愈多拥有相同性质的集体成员。假如整体不大，有时用不了几次就会凑近饱和状况，即后接见的人再介绍的都是已经接见过的人。第六节样本规模与抽样偏差一、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。确立样本规模也是每一项具体的社会研究所一定解决的问题之一。统计学中平常以30为界，把样安分为大样本(30个个案及以上)和小样本(30个个案以下)。之所以这样区分，是因为当样本规模大于30时，其均匀值的分布将凑近于正态分布。从而很多统计学的公式就能够运用，也能够用样本的资料对整体进行推论。可是，需要注意的是．30个个案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其实不是一回事。依据一些社会研究专家的看法，社会研究中的样本规模最少不可以少于100个个案。在95％的置信度条件下（t＝1.96）计算出不一样抽样偏差所对应的最小样本量规模见表5－8（为计算简单，取t=2）。表5－895％置信水平下不一样抽样偏差所要求的样本规模允许的抽样偏差（％）样本规模n允许的抽样偏差（％）样本规模n1.0100005.53301.545006.02772.025006.52372.516007.02043.011007.51783.58168.01564.06258.51384.54949.01235.04009.511010.0100二、影响样本规模确立的要素一般状况下，社会研究中样本规模的确定主要遇到以下四个方面要素的影响：(1)整体的规模；(2)预计的精准性要求；(3)整体的异质性程度；(4)研究者所拥有的经费、人力和时间。1．整体的规模样本规模与整体规模有关，这不难理解。按一般的想法，整体越大时，则样本也要越大，这样才能保证必定的精准度。可是，这类想法只在必定的程度上是正确的。当整体规模大到必定程度时，样本规模的增添与它其实不保持相同的增添速度。在其余有关要素一准时，样本规模的增添快度大大低于整体规模的增添快度。换句话说，当整体规模达到必定程度时，样本规模的改变量是很小的。2．抽样的精准性抽样的目的常常是要从样本去推论总休。影响样本规模确立的第二个要素，就与这类推论的靠谱性和精准性亲近有关。在社会研究中，我们用置信度与置信区间两个看法来说明样本规模与抽样的靠谱性及精准性之间的关系。置信度又称为置信水平，它指的是整体参数值落在样本统计值某一区间中的掌握性程度。一般来说，在其余条件必定的状况下，置信度越高，即推论的掌握件越大，则所要求的样本规模就越大。上边在商讨置信度时所说的“某一区间”，叫做置信区间。它是指在必定的置信度下，样本值与整体值之间的偏差范围。它所反应的是抽样的精准性程度。范围越大，精准性程度越低；范围越小，精准性程度越高。在其余条件必定的状况下，置信区间越小，即样本值与整体值之间的偏差范围越小，则所要求的样本规模就越大。．整体的异质性程度整体的异质性程度对所需样本规模的影响也十分明显。整体中成员互相之间不存在差异时，只需认识此中之一就行了。这自然是极端的状况。一般来说，要达到相同的精准性，在同质程度高的整体个抽样时，所需要的样本规模就小一些；而在异质程度高的整体中抽样时，所需要的样本规模就大一些。其主要原由是，同质性越高，表示整体在各样变量上的分布越集中，颠簸性越小，相同规模的样本对整体的反应就越难确。而异质性程度越高，表示整体在各样变量上的分市越分别，颠簸性越大，相同规模的样本对整体的反应就会越差。．研究者所拥有的经费、人力和时间除了以上几种要素外，研究者所拥有的经费、人力利时间，也对样本规模的大小产生影响。从样本的代表性、抽样的精准性考虑，则样本规模自然是越大越好；但抽样所获取的样本是要用来进行检查的。样本规模超大，同时也意味着所需要投入的人力、物力和时间越多；意味着所可能遇到的限制和阻碍也越多。所以，究竞选择多大规模的样本，常常需要作出选择。而这类选择的一个重要砝码，就是研究者所拥有的经费、人力和时间。三、样本规模与抽样偏差抽样偏差就是用样本值去预计整体值时所出现的偏差。它是因为抽样自己的随机性所惹起的偏差。不论采纳什么样的抽样方式，这类偏差都是不行防范的。可是，在另一方面，抽样误差的大小是能够在样本设计中早先进行控制的。除了抽样偏差之外，社会研究中还存在另一种偏差，即胸怀偏差，它是指在记录、填答、汇总等工作中所出现的偏差。抽样偏差主要取决于整体的分布方差和抽样规模，这两个要素都能够以致抽样偏差的增添或降低。当样本规模增添时，样本统计量的随机颠簸程度就会降低，从而使抽样偏差也降低。在简单随机抽样中，人们正是以扩大样本规模的方式来达到降低抽样偏差的目的的。而分层抽样则是着眼于减小整体的异质性程度或分布的方差，即经过将整体区分为不一样的种类或层次，既使得这些不一样种类或层次在样本中都有代表，又使得抽样偏差中不存在层间变差成分，而只存在层内变差成分，其成效相当于降低了整体分布的方差，从而降低了样本统计量的随机颠簸程度，提升了样本统计量预计整体参数的精准度。有关抽样规模与抽样偏差之间的关系问题，我们还应当注意两点：(1)对于比较小的样原来说，样本规模上的很小的一点增添，便会带来精准性方面很明显的增添。(2)而对于比较大的样原来说，相同增添这么多个个案，却见效甚微。