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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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