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Review 統 計 方 法 的 順 序 確定目的 蒐集資料 整理資料 分析資料 推論資料 (變量,對象) (方法:普查,抽樣)
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第2章 抽 樣 2-1 母體與樣本 2-2 抽樣誤差與樣本大小 2-3 抽樣方法 2-4 隨機抽樣 2-5 非隨機抽樣
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2-1 母體與樣本 蒐集統計資料的方法包括普查(Census)與抽樣(Sampling)兩種。而蒐集資料的全體對象稱為母體(Population),對母體中每一個體作全面性的調查叫做普查,若是只抽出母體中的部分個體作調查就叫做抽樣,而被抽出的部分個體稱為樣本(Sample),描述母體的特徵量數稱為母數或參數(Parameter),描述樣本的特徵量數稱為統計量或表徵數(Statistic)。 以了解湖泊中魚群的平均長度為例
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樣本與母體的關係圖 母 數 統 計 量 抽 樣 推 論 母體 樣本
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普查(Census)與抽樣(Sampling)
一般統計調查,大都使用抽樣,少用普查。原因是普查 耗費過多人力、物力、時間、金錢等 可能破壞母體 例如 了解湖泊中魚群的平均長度 燈泡耐用測試
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2-2 抽樣誤差與樣本大小 由抽樣產生的誤差稱為抽樣誤差,亦即是由樣本得到的統計量與母體參數值兩者間的差異。
2-2 抽樣誤差與樣本大小 由抽樣產生的誤差稱為抽樣誤差,亦即是由樣本得到的統計量與母體參數值兩者間的差異。 凡是抽樣就不可避免會產生這種誤差,但是藉由增加樣本數,就會減少抽樣誤差。 但是基本上樣本數應以不少於30個較為理想。
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2-3 抽樣方法 抽樣的目的在於獲得具代表性之樣本,以了解母體的情況,因此抽樣的方法非常重要。
2-3 抽樣方法 抽樣的目的在於獲得具代表性之樣本,以了解母體的情況,因此抽樣的方法非常重要。 抽樣的方法包括隨機抽樣(Random Sampling)與非隨機抽樣(Nonrandom Sampling)兩大類。 由隨機抽樣得來的樣本稱為隨機樣本(Random Sample),由非隨機抽樣得來的樣本稱為非隨機樣本(Nonrandom Sample) 隨機樣本較客觀,適合用來做推論統計之用。非隨機樣本較主觀,不適合用來做推論統計之用。
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2-4 隨機抽樣 隨機抽樣又稱為機率抽樣(Probability Sampling)
2-4 隨機抽樣 隨機抽樣又稱為機率抽樣(Probability Sampling) 指的是母體中的每一個體都有可能被抽到,其方法是隨機的、非故意的 隨機抽樣一般可分為下列四種: 簡單隨機抽樣(Simple Random Sampling) 系統抽樣(Systematic Sampling) 分層抽樣(Stratified Sampling) 集群抽樣(Cluster Sampling) 研究學生平均身高為例
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簡單隨機抽樣 將母體中的每一個體按照順序給予編號,再運用隨機性的方法,一次抽完所需要的樣本數,這樣的抽樣叫做簡單隨機抽樣。其可能利用的工具包括籤筒、彩券、號碼球與隨機號碼表(亂數表)。 如果母體內的個體數量不大,而且個體性質分布較均勻時,使用簡單隨機抽樣較理想。 亂數表,可由電腦相關統計軟體的亂數產生器產生
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例題2.1 利用表2-1所示之隨機號碼表,以簡單隨機抽樣從班上40位同學中抽出6位當公差。
(1)編號:利用現有座號代替每一位同學(設座號為01~40號)。 (2)決定方向:先不看表,決定讀出編號的順序,例如先由左而右,次由上而下讀出編號。 (3)決定起點:先不看表,隨意決定以某行某列當起點,例如指定由第六行第七列當起點,則表2-1的起點為1。
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例題2.1 (4)寫下編號:按照(2)之方向,取出與編號相同的位數之相關數字,以本題為例則需每兩位數一取,結果如下:13、54、66、14、14、98、46、25、19、34、55、05……。 (5)決定樣本:捨棄超過40和重複的編號,則選出之六名公差為13、14、25、19、34與05號。
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隨機號碼表 第六列(缺1~5列)
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隨機號碼表 第六列(缺1~5列)
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系統抽樣 又稱等距抽樣,乃將母體中的每一個體按照順序給予編號,接下來再按照一定的距離,等間隔的抽完所需要的樣本數。如果母體內的個體數量較大,而且個體性質分佈較均勻時,使用系統抽樣較理想。 實施系統抽樣,首先要知道需間隔多遠抽一個樣本,這就是所謂的抽樣區間(Sampling Interval),其求法如下: 抽樣區間= 不能整除? 母體個體總數 樣本數
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例題2.2 以系統抽樣從班上40位同學中抽出6位當公差。
首先決定以四捨五入求出抽樣區間為40/6≒6.6≒7(人),其次從01~07等座號區間以簡單隨機抽樣抽出第一人,假設抽出6號,接下來依序加上等間隔7,則抽出之公差為6、13、20、27、34、1等六人,請留意最後被抽出的人原為41號,因該班無此座號,在將座號首尾相接的情況下,因而選出1號。
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分層抽樣 將母體依照某種特性分成若干層(Strata),再由各層隨機抽取所需樣本數的方法,稱為分層抽樣。 分層抽樣的使用時機是當母體中的個體分佈不均,且具有分層的傾向時用之,可避免造成抽出樣本的代表性不夠。 層與層差異大,層內差異小。
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例題2.3 銀行欲抽出500人了解該行信用卡持卡人的平均消費情況,已知持卡人計10,000人,可再分成高消費者2,000人,中消費者5,000人,低消費者3,000人,則該銀行應如何進行抽樣?
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例題2.3 因母體10,000人中,可分成三層性質差異大的消費族群,故採分層抽樣為宜。 此時高、中、低三層人數比例為
2000:5000:3000=2:5:3 故必須從高消費者以簡單隨機抽樣法抽去 500×2/(2+5+3)=100(人) 從中消費者以簡單隨機抽樣法抽出 500×5/(2+5+3)=250(人) 從低消費者以簡單隨機抽樣法抽出 500×3/(2+5+3)=150(人) 合併三層所抽出的人數即是 =500(人)
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集群抽樣 又稱部落抽樣,就是將母體依某種標準分成若干差異甚小的群(Cluster),而每一群就好像是母體的小縮影,接下來視樣本數的多寡,再隨機抽取一些群體,再對這些群體作全面的調查,稱為集群抽樣。 集群抽樣中群與群的性質差異小,但群內個體性質差異大,所以其分類標準恰與分層抽樣相反。如果母體內的個體性質分佈不均勻時,且具有組織化、集群化的現象時,使用集群抽樣較理想。
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例題 2.4 某高中一年級新生依常態編班成30班,每班50人,今欲從一年級新生抽出100人以了解身高情況,應如何進行抽樣?
例題 2.4 某高中一年級新生依常態編班成30班,每班50人,今欲從一年級新生抽出100人以了解身高情況,應如何進行抽樣? 在常態編班下此30班的同質性高,每個班如同所有新生的縮影,故可利用集群抽樣抽出其中兩個班,再對這兩個班的所有同學(合計100人)作全面的調查。 以上所述四種抽樣方法各有其適用特性,但有時母體十分龐大時為增加樣本的代表性,可以將上述四種方法混合使用。
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隨機抽樣方法之適用性 母體內的個體性質分佈不均勻,且具有組織化、集群化的現象 集群抽樣 母體中的個體分佈不均,且具有分層的傾向 分層抽樣
母體內的個體數量不大,而且個體性質分布較均勻 簡單隨機抽樣 母體內的個體數量較大,而且個體性質分佈較均勻 系統抽樣
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2-5 非隨機抽樣 非隨機抽樣又稱非機率抽樣 (Non-probability Sampling) 凡是抽樣時,母體中的每一個體被抽出的機率為不可知,則稱此種抽樣為非隨機抽樣。 這類抽樣往往靠著抽樣者個人的方便或判斷來抽取樣本,其方法頗為主觀,因此無法評估所選出的樣本是否具有代表性,也不適合推論統計之用。
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便利抽樣 又稱偶遇抽樣(Accidental Sampling),樣本的選擇完全只考慮方便性,例如常見有人在車站作市場調查,受訪者必須是那時剛好經過該地點的人。 Call-in program
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判斷抽樣 又稱立意抽樣(Purposive Sampling),樣本的選擇完全憑抽樣者的知識或經驗主觀地來取樣,其方法甚為簡單,但要小心人為偏見的發生。例如老師在課堂上想要抽出一位同學回答問題,故意叫某位成績很好的同學來回答,因為老師猜想該同學應回答得出來。
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習 題 1.比較參數與統計量之間的差異。 參數指「母體」的特徵量數; 統計量指「樣本」的特徵量數。
習 題 1.比較參數與統計量之間的差異。 參數指「母體」的特徵量數; 統計量指「樣本」的特徵量數。 2.說明隨機抽樣較適合用來推估母體的理由。 較為客觀。
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習 題 3.指出下列各個例子分別屬於何種抽樣? (1)汽水工廠在生產線上每隔一段距離即抽出一瓶汽水,檢驗其品質。 系統抽樣
習 題 3.指出下列各個例子分別屬於何種抽樣? (1)汽水工廠在生產線上每隔一段距離即抽出一瓶汽水,檢驗其品質。 系統抽樣 (2)統一發標利用搖獎機的號碼球開獎。 簡單隨機抽樣
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習 題 (3)學校指定各班班長代表該班參加師生座談會。 集群抽樣
習 題 (3)學校指定各班班長代表該班參加師生座談會。 集群抽樣 (4)從某校所有男性學生與女性學生各依人數比例抽出一定人數,以了解全校學生身高情況。 分層抽樣
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習 題 (5)醫生利用自己的門診病人作樣本,觀察某種藥物的療效。 便利抽樣
習 題 (5)醫生利用自己的門診病人作樣本,觀察某種藥物的療效。 便利抽樣 (6)生物學家從某地區數十個蜜蜂窩中挑出五個,針對這五個蜜蜂窩的所有蜜蜂作調查,以了解該 地區平均每個蜜蜂擁有多少隻蜜蜂。 集群抽樣
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