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第七章系统抽样 7.pdf

发布:2017-10-07约9.38千字共17页下载文档
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第七章 系统抽样 系统抽样,就是将总体中N个单元按照随机方式(有时 也按某种特定的规则)编号为1,2,…,N,若想抽取 n 个样本,不妨假设N/n=k为整数,利用计算机可以立即将这 N个单元排成n 行k 列的矩阵,再从1~k之间随机地产生一 个随机数i ,则取第 i 列的全体单元作为样本。这种方法 看起来似乎很“机械”,因此有时候也称为 “机械抽样”。 然而由于数值“i ”是随机产生的,那么所得到的样本具有 一定的随机性。 但在实际中,总体的N个单元的编号并非完全随机的, 常常带有一定的规律性,例如按照居住地区、工作性质等等 的编号,有时也常常利用一些个体原有的编号——诸如学生 的学号等。此时,系统抽样的随机性就与最有代表性的简单 随机抽样存在一定的差距。 §1 系统抽样的若干习性 考察N=nk这种最简单的情形,从总体中实施容量为n 的 系统抽样相当于从k 列中随机地任取一列,显然每一列被选中 的概率是一样的,从而总体中每个单元入样的概率均相等, 这是N=nk时系统抽样的基本习性。 N nk 当 时,用上述计算机排列抽样的方法就不能保证 各单元入样的概率相同,因为有些列有n 个单元,有些列不 Y Y , Y , 足n 个单元,当列不足n 时,通常在 后再接上 ,依 N 1 2 原来顺序再排列下去,直到第n 行填满单元为止,这样任取 的一列恰好保证有 n 个样本。但是,这样产生的后果是增大 了某些单元入样的概率。但当n 足够大时(例如n 50), 这时 N n 不为整数所带来的问题并不大,因此,在以后需 要n 比较大时,我们总是假设N 是n 的整数倍。 我们注意到一个有趣的事实:当用计算机将N 个单元排 成k 列n 行时,实际上相当于将总体分为k 层(或群),系 统抽样相当于从k 个群中随机地抽出一个群进行整群抽样。 这是最简单的整群抽样!因此,在讨论系统抽样的参数估计 时,很多场合将引用整群抽样的一些现成结果。 系统抽样在实际工作中很受调研工作者的欢迎。首先在 于它的实施方便,同时还能保证样本一定程度的代表性。有 时候使用系统抽样不必重新编制抽样框,尤其是在被调查单 元具有自然顺序排列的时侯,例如流水线上生产的产品每隔 k 个抽查一次,只要第一件受检查产品确定以后,余下的抽 查工作将有条不紊地进行。 比如,对上海地区的车辆进行某种特性的抽样检测就可 以对车辆牌照采用系统抽样,譬如车牌号码尾数为39 的车辆 必须到检测所参加测试就是每100 个单元中抽一个系统抽样 如果总体中单元原来的排列呈现一定的规律性甚至周期 性,依赖于这些排列的系统抽样会产生效果很差的可能。系 统抽样的另一个不足之处在于,在实际中被认为行之有效的 系统抽样一般不是严格的概率抽样,估算估计量的方差有较 大困难。 §2 估计量与方差 既然将总体单元排列成 n k 的矩阵,因此总体中各单 元的下标也有所改动以便于讨论与表达,见下表: 1 2 i k 行平均 1 Y Y Y Y Y 11 12 1i 1k 1 2 Y Y Y Y Y
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