中国人口受教育情况统计的多目标抽样设计

文章在考虑中国每十万人口中目前在校生情况和抽样调查可行性基础上,提出了在校生受教育人口分层三阶段抽样.第一阶段首先根据在校生总人口进行聚类分析,而后进行分层,第二、三阶段采取随机起点系统抽样或者PPS抽样.在全国近几年样本中的样本量已调查的条件下,对抽取的所有样本进行事后分层和适当追加样本量,对各省之间人口受教育程度人数所占人口比例进行估计,同时可满足全国、部分高校、部分城市等多目标要求的人口受教育情况的目标量估计,进而可以了解各省大多数人受教育层次.     

关于环境保护投资数据采集方法体系的探讨

文章在考虑环保投资数据空间性、随机性、多变性等特征的基础上,提出了重点调查、抽样调查与典型调查相结合,重点企业定期直报的数据采集方法体系。同时满足了不同层次需要的环保投资目标量估计,即在满足全国环保投资目标量估计的前提下,也满足了部分典型行业、部分典型城市、部分省市要求的环保投资目标量的估计,提高了环保投资统计指标测算与核算数据的准确性与代表性。     

复杂抽样设计下的域估计问题研究

随着国内定量研究方法的开展和大型调查数据的免费公布,研究者不仅使用抽样调查数据对总体分析,还需要对域总体进行分析.本文对调查数据满足域精度推断的域估计问题进行研究.首先,根据实际调查中的域估计问题,指出解决域估计问题最好的方法是事先确定好需要估计的域,并在抽样设计时兼顾域的估计精度.但是,在实际调查中还包含计划外的域,通过对简单随机抽样下的域估计问题的研究,说明非计划域的估计问题的最大难点是域样本量的随机性.然后,针对实际中的抽样调查数据多来源于分层、多阶段、整群和不等概率等复杂抽样设计的问题,指出需要结合复杂抽样设计信息、域样本量的随机性、域样本在总体的误差层和误差群中的分布,对复杂抽样设计下的域估计问题进行研究.最后,以中国家庭追踪调查(China Family Panel Studies,CFPS)为例,对复杂抽样设计下的域估计问题进行案例研究.     

敏感问题乘法模型的RRT分层三阶段抽样最优样本量设定

文章研究数量特征敏感问题的乘法模型在随机应答技术(RRT)分层三阶段抽样方法下的最优样本量的问题.根据RRT分层三阶段抽样方法给出数量特征敏感乘法模型的调查设计方法,计算出总体均数的估计量及其方差.应用拉格朗日乘数法,给出了两种情况下的最优样本量,一是抽样误差限定而调查费用达到最小情况下的最优样本值,二是调查费用限定而抽样误差达到最小情况下的最优样本值.并计算出抽样误差一定时最小的费用及费用一定时最小的抽样误差.     

关于符合性分层审计抽样时样本容量的探讨

符合性抽样是抽样审计的重要组成部分,符合性比例估计是这种抽样审计的主要内容.文章根据势函数与决策规则的基本原理,对分层审计抽样下的符合性比例估计时所需要的样本数目进行了讨论,包括势函数规则下审计对象符合性比例估计时的样本容量,决策规则下审计对象符合性比例估计时的样本容量等.     

对我国2005年1％人口抽样中样本量计算方法的评述

一、关于1%人口抽样调查中抽样单位和样本量的概念我国2005年1%人口抽样的样本是通过从全国(分省)抽取乡级单位、从抽到的乡级单位中抽取村级单位、从抽到的村级单位中抽取调查小区这样三个阶段得到的。依照上述程序,这个样本的样本量从第一级来说是在全国抽取的所有乡级单位数,从第二级来说是在全国抽取的所有村级单位数,从第三级来说是在全国抽取的所有调查小区数。如果按照正规的方法来计算上述样本量会非常麻烦,所以国家统计局制订的抽样方案采取了一种匡算样本量方法。即:先提出样本中应该包括全国1%的人口,用这个数字作为匡算的基准(…     

不等概率抽取群单位时样本量的间接计算

讨论了应用设计效应间接计算不等概率抽群的单级整群抽样和二阶段抽样方案样本量的问题,其中包括：所论抽样方案设计效应的估计;估计所论总体的方差,并根据精度要求计算简单随机抽取基本抽样单元时所需的样本量;用设计效应将上述样本量换算成所论抽样方案需要的样本量。     

论商业抽样统计的再分类

当前商业抽样统计只是对传统的、很难全面统计的个体和小型企业部分进行抽样,限额以上仍采用全面调查的方法。而抽样只分批发、零售和餐饮三个行业并分别抽取样本进行推算,得出其三个行业的大数。这种抽样方法存在三方面的问题：一是样本总体和样本一年一改,相对变化市场反映迟钝,以静态量推算动态量误差较大。二是推算出来的大数只能横向或纵向比较是否真正与实际相符不好分析。三是抽样是以注册资金或销售额为基础来抽取样本的,假如抽取的样本正巧都是某一类商品,一旦这样商品的行业发生变化,那么由这些样本推算出来的数据肯定与实…     

分层排序集抽样下的比率估计问题探讨

分层排序集抽样是指将分层抽样与排序集抽样结合起来,运用分层技术将总体分为多层,再在每层中用排序集抽样获取样本.分层比率估计是利用辅助信息,构造总体均值或总值的估计量,分为联合比率估计和分别比率估计.文章利用此思路得到下分层排序集抽样下总体均值的分别比率估计,并和分层排序集抽样下的联合比率估计、分层随机抽样下的分别比率估计进行比较.结果表明,分层排序集抽样下总体均值的分别比率估计比分层随机抽样下总体均值的分别比率估计效果好,分层排序集抽样下总体均值的联合比率估计比分层排序集抽样下总体均值的分别比率估计效果好.     

中国人口变动调查的自加权抽样设计

自加权分层多阶段抽样设计具有三大特征：一为除第一阶抽样外其余各阶抽样的样本量均为常数，二为样本量按照各层的最终单元数量在各层比例分配，三为前几阶采用抽样而最后一阶采用放回或不放回的简单随机抽样。根据上述三个特征设计了中国人口变动调查的自加权抽样设计。     

教育满意度调查样本容量的确定

教育满意度调查越来越普及，然而不少调查项目没有遵守社会调查的科学规范，随意指定样本量。常见的抽样错误有误用“大样本”、按比例抽样以及使用了错误的样本框。确定样本量的科学方法应当基于抽样理论。根据研究的需要进行估计。在一般的社会调查中，可以适当采用通行的经验规则。     

决策规则下符合性阶段审计抽样时取样规模的确定

符合性检查是抽样审计的重要组成内容之一,它主要用于判断审计对象总体错误发生比率,被审计单位内部控制制度的执行及其改进情况等。符合性比例估计是符合性抽样推断的主要内容,文章根据决策规则的基本原理,对阶段审计抽样下的符合性比例估计所需要的样本数目进行了讨论。     

PISA抽样方法的理论与实践——以PISA2006中国试测研究为例

学生能力国际评价项目(PISA)的抽样设计以及抽样工作非常严密,抽样策略融合了分层、整群、多阶段、等距抽样等几种抽样方法。在此基础上,PISA2006中国试测研究还采用了以地区比较为目的的等样本量外显分层和确定性分层等方法,填补了我国教育抽样调查的不足,具有较强的可操作性。     

在不可忽略抽样机制下目标变量的估计问题

抽样调查是通过对有限总体的重复抽样,用样本数据对总体的目标变量进行估计,但是若样本的抽样过程与目标变量有关,则样本分布不能代表总体分布,此时用样本数据来估计总体会产生很大的偏差。针对这种在不可忽略的抽样机制下如何进行目标变量的估计问题展开讨论,详细介绍了三种处理该问题的方法并对这三种方法进行了比较,得出第三种概率密度函数的方法是处理该问题比较好的一种方法。     

符合性整群审计抽样的抽样规模研究

运用抽样调查开展审计活动,是现代审计业务组织的一个基本方向.符合性比例估计是符合性抽样推断的主要内容.文章根据势函数与决策规则的基本原理,对整群审计抽样下的符合性比例估计时所需要的样本数目进行了讨论,内容包括:势函数规则下审计对象符合性比例估计整群抽样时的样本容量,决策规则下审计时象符合性比例估计整群抽样时的样本容量等.     

抽样基础知识与务实(二)

五、样本量估计 二阶段抽样调查样本量的估计包括以下几部分内容: 1.一级样本量。一级样本单位的多少取决于调查一、二级单位费用的比例和调查精度。一般来讲,在二级样本单位数已经确定的情况下,一级样本单位愈多,调查精度愈高,费用愈大。如果所有的一级单位都作为一级样本单位,那么二阶段抽样就变成一阶段分层抽样。这样做虽然能提高调查精度,但费用增大,操作难度也增大。     

一种基于多变量空间非概率抽样方法的设计

文章基于样本均值无偏估计和有效估计的前提下,以行政区域单位划分为抽样框,采用多个辅助指标控制多目标抽样估计的误差,设计了一种多指标空间非概率抽样样本选取方法.并利用陕西省2014年城镇人均可支配收入以及人口增长率两个辅助指标对陕西省107个区县进行了抽样应用,结果显示样本的抽取涵盖了各个不同水平层次的区县,抽样效果良好.     

序贯抽样统计推断浅论

抽样阶段不预先固定样本容量,而是给出一组停止采样的规则,每新抽一个样本立即观察其结果,根据这个结果来判断是否应终止抽样并进行统计推断,还是应该继续抽取新的样本进行观察,直至最后终止抽样,并据此作出推断。这就是著名统计学家瓦尔德(A.Wald)创立的序贯抽样推断法。与其它抽样法相比,序贯抽样推断法充分利用了每一个已抽取样本的有关信息,因而在相同的估计精度要求下,至少有减少抽样数目,节约抽样成本等优点。     

山东人口发展呈现八大特征

2005年1％人口抽样调查是一次重大的国情国力调查。调查以全国为总体，以各省、自治区、直辖市为次总体，采取分层、多阶段、整群概率比例的抽样方法，最终样本单位为调查小区。这次调查我省的样本量为92万人，约占全省总人口的1％。根据调查结果，我省人口发展呈现以下八大特征：     

特定抽样下有效样本量的性质研究

常见的放回抽样等方法操作比较简单,但缺点是有效样本量是不确定的,而是取决于抽样的随机结果.文章对PPS抽样和泊松抽样下有效样本量的性质进行了研究,通过数理推导和统计模拟揭示了有效样本量的分布特征,给出了特定条件有效样本量的置信区间.