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A-Level数学:统计学抽样方法大盘点(2)

本文出处:alevel培训机构 发布时间:2019-02-01 15:01:14 字体大小: A+ A-

在A-Level数学的统计学(statistics)中,很重要的一个内容就是总体(Population)和样本(Sample),在上一篇文章中,我们介绍了四种随机抽样方法,但当我们并不了解总体的情况时,随机的抽样方法已经不再使用了,在这种情况下只能采用非随机的抽样方法。今天我们来介绍一下A-Level数学统计学中的非随机抽样方法:

非随机抽样(Non-Random Sample):即每个个体被抽中的概率是不均等的,该方法一般用于当我们不了解总体的情况,也没有总体中每个个体的名单时,例如要调查全世界人的平均身高,某一片森林中兔子的体重,此时我们不知道总体个数的精确值,也没有每个个体的编号,所以每个个体被调查到的机会是不均等的。


A-level数学之统计学抽样方法.jpg


常见的随机抽样共有两种方式:

 

配额抽样(Quota Sampling也称“定额抽样”,是指调查人员将调查总体样本按一定标志分类,确定各类单位的数额,在配额内任意抽选样本的抽样方式。

例如市场调查中消费者的性别、年龄、收入、职业、文化程度等等。然后,按各个特性,分配样本数额。但它与分层抽样又有区别,分层抽样是按随机原则在层内抽选样本,而配额抽样则是由调查人员在配额内主观判断选定样本。

例如某个调查员要调查超市内的消费人群,需要调查50个男性和50个女性的消费意愿,但是男性和女性出现在超市内的机会实际上是不均等的(一般逛超市的女性会多一些),所以属于女性的调查问卷会比较快被填写完,后面即使再有女性消费者要填写问卷也不能计算在内了,而男性的调查问卷则慢一些,这种情况就属于配额抽样。

 

机会抽样(Opportunity Sampling),是指调查人员在某一个时间地点进行抽样,所以不同样本被抽中的机会也是不均等的。

例如在野生动物的调查中,动物学家不可能走到森林的每一处角落,所以被调查到的野生动物的活动范围恰好和调查范围重合,而不在那一区域活动的动物则完全不可能被调查到。

我们来看一道例题:

                                             

A-level数学之统计学抽样方法例题1.jpg


题目中说一个调查员想调查人们的饮食习惯,所以他在周五晚上的快餐店附近调查他看到的前50个人。 A.这是哪种调查方式?  B. 解释为什么这种调查方式可能不具有代表性 C. 说出两种提高数据准确性的方法

对于这道题来说,调查员是调查到的人群,集中出现在周五晚上的快餐店附近,而对于没有在周五晚上吃快餐的人群来说,则几乎没有可能调查到,所以属于机会抽样;这种方式不能调查到其他的人群,所以是不具有代表性的;为了让样本数据更具有代表性,调查员可以在不同的时间、不同的地点进行调查,以统计到不同人群的喜好。以下是标准答案:


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