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抽样方法最新视觉报道_抽样方法包括哪五种(2024年11月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-11-27

抽样方法

SPSS揭秘！douyin对大学生影响 𐟓š大学生douyin使用情况统计分析 𐟓š采用SPSS和Stata进行数据分析 𐟓š原创报告，低查重率，仅供学习交流 𐟓Šdouyin对大学生的影响市场调查 𐟓Š摘要 𐟓Š本研究通过问卷调查分析了douyin短视频平台对大学生群体的影响，包括使用行为、心理诉求、内容偏好以及对学习、消费观念和价值判断的影响。采用非概率抽样方法，收集了100份有效问卷。研究发现，大学生使用douyin的频率与使用时长呈正相关，douyin的丰富表现形式能有效拓宽大学生的见识，丰富其思维。同时，douyin内容的个性化推荐功能和表现形式对大学生的是非判断能力和消费观念有显著影响。此外，大学生对douyin直播充钱刷礼物的看法会影响其实际消费行为，强调了培养正确消费观念的重要性。 𐟓Šdouyin对大学生的影响项目调查设计 𐟓Š调查方案设计 𐟓Š调查背景 𐟓Š调查研究的目的 𐟓Š研究思路 𐟓Š调查方法 𐟓Š抽样方法的选择 𐟓Š调查方法 𐟓Š综合考虑时间花费和调查区域的广泛程度，我们决定采用抽样调查进行研究。由于线下发放问卷的形式耗费时间较长、数据统计较为复杂、调查的范围以及规模也比较受限等原因，我们将采取线上的问卷星调查，并进行线下问卷星二维码的发放。 𐟓Š调查区域 𐟓Š调查对象 𐟓Š调查内容 𐟓Š结论与建议 𐟓Š基于以上发现，我们提出以下建议：政府部门应加强校园文化建设，引导大学生形成健康的douyin使用习惯；douyin平台需加大内容审核力度，提供更有益的内容选择板块，限制青少年使用时长，并鼓励正能量内容的传播；大学生自身应培养广泛兴趣，加强时间管理和金钱管理能力，提高自身判断力和正确的消费观念。 𐟓Š关键词 𐟓Šdouyin 𐟓Š大学生 𐟓Š使用行为 𐟓Š影响分析

𐟓Š 第二十五章：抽样调查的奥秘 𐟎‘覜름‰快！新的一周又要开始了，准备好迎接挑战吧！𐟒ꊊ𐟓– 分层抽样：把总体分成不同的层次，然后在每个层次里随机抽取样本。这样做不仅能估计总体的参数，还能估计每个层次的参数。分层随机抽样就是每层的抽样都是简单随机抽样。它的优点包括：便于组织抽样工作样本在总体中分布均匀，可以降低抽样误差 𐟓ˆ 分层抽样的应用条件：抽样框中有足够的辅助信息，能把总体单位按某种标准划分到各层中，实现在同一层内，各单位之间的差异尽可能小，不同层之间各单位的差异尽可能大。 𐟓š 整群抽样：把总体中的基本单位按照一定规则划分为互不重叠的群，直接抽取群，对抽中的群调查其全部的基本单位，对没有抽中的群则不进行调查。它的优点包括：实施调查方便，可以节省费用和时间抽样框编制得以简化，只需要群的抽样框 𐟓Š 多阶段抽样：经过两个及两个以上抽样阶段方法的统称。这种方法在实际情况中应用广泛，能够更有效地进行抽样调查。 𐟒ᠦŠ𝦠𗨰ƒ查是一门科学，它需要我们根据具体情况选择合适的抽样方法，以达到最准确的结果。希望这些知识能帮助你在实际工作中做出更好的决策！𐟌Ÿ

集成学习：让算法更强大的三大框架集成学习是一种将多个学习器组合在一起以获得更好预测性能的方法。常见的集成学习框架有三种：Bagging、Boosting 和 Stacking。它们在基学习器的产生和综合结果的方式上有所不同。下面我们来详细介绍一下这三种方法。 𐟎’ Bagging（自助聚合） Bagging，全名是Bootstrap aggregating，利用了Bootstrap抽样方法。每个基学习器都会对训练集进行有放回的抽样，得到一个子训练集。最流行的采样方法是0.632自助法。每个基学习器基于不同的子训练集进行训练，最后将所有基学习器的预测值综合起来得到最终的预测结果。Bagging常用的综合方法是投票法，即选择得票最多的类别作为最终的预测类别。𐟗𓯸 𐟚€ Boosting（提升） Boosting的训练过程是阶梯状的，基模型的训练是有顺序的。每个基模型都会在前一个基模型学习的基础上进行学习，最终将所有基模型的预测值综合起来产生最终的预测结果。通常使用的综合方式是加权法，每个模型的预测结果都有不同的权重。𐟏‹️‍♂️ 𐟓š Stacking（堆叠） Stacking的方法与Bagging和Boosting有所不同。首先，它会使用全部的训练数据来训练基模型。然后，每个基模型都会对每个训练样本进行预测，这些预测值将作为训练样本的新特征。接着，使用这些新特征来训练一个最终的模型，最终得到预测结果。为什么集成学习比单个学习器更好呢？有以下三个可能的原因： 1️⃣ 难以选择最佳学习器：由于难以确定哪个单个学习器最好，因此集成它们一起使用是一种明智的选择。 2️⃣ 算法局限性：即使找到了最佳学习器，由于算法的限制，可能无法找到全局最优解，只能找到次优解。集成学习可以通过组合多个学习器来弥补这种不足。 3️⃣ 接近最优解：有时候算法无法得到最优解，但集成学习可以得到接近最优解的结果。例如，最优解可能是一条对角线，而单个决策树只能得到坐标轴平行的结果，但集成学习可以逼近这条对角线。𐟓ˆ

𐟓Š系统抽样的实际应用案例𐟌Ÿ 𐟔 系统抽样，也被称为等距抽样或有序抽样，是一种强大的抽样方法。它适用于大样本，能系统地在大范围内抽取样本，确保样本的代表性。𐟓ˆ 𐟎𘾤𘪤𞋥퐯𜌥‡设我们有一个包含1000个数据的总体，我们希望从中抽取100个样本。系统抽样就是将这1000个数据按顺序排列，然后每隔一定间隔选择一个数据，直到达到100个样本为止。𐟎𐟒ᠨ🙧獦–𙦳•特别适用于当总体数据量大且内部存在明显差异时。通过系统抽样，我们可以更有效地控制抽样过程，确保每个样本都有机会被选中。𐟒ኊ𐟓Œ 值得注意的是，如果总体的排列顺序与抽样间隔具有周期性特点，系统抽样可能会导致严重的抽样误差。因此，在使用这种方法时，我们需要特别注意这一点。𐟓Œ 𐟔젩€š过掌握系统抽样的原理和方法，我们可以更准确地理解和应用这一统计工具，为我们的研究提供更可靠的数据支持。𐟔쀀

𐟔 民族志与田野调查：准备工作与步骤详解在上一篇文章中，我们简要介绍了民族志和田野调查的基本概念及其包含的方法。今天，我们将深入探讨在进行田野调查前需要做的准备以及大致的步骤。虽然这些步骤可能不如人类学或社会学那样严谨，但在数据收集和逻辑分析上同样不容忽视。 𐟔 组建合适的团队：进行实地研究时，拥有一个合适的团队至关重要。团队成员需要分工明确，除了研究者本人外，还应确定其他参与者的角色和职责。 𐟑€ 寻找研究对象：田野调查的成功与否取决于研究对象的选择。通过抽样方法确定参与研究的对象非常重要，同时要考虑伦理和样本范围。 𐟓Š 数据收集的方法：实地研究的数据收集方法多种多样，包括调查、访谈、案例研究和观察等。所有这些方法都需要在一开始确定并记录下来，以便后续实施。 𐟏ž️ 实地考察：实地考察对于田野调查的成功至关重要。它通常在传统地点之外、受访者的实际自然环境中进行。因此，计划现场访问以及数据收集方法非常重要。需要考虑为什么选择这个地方以及如何去观察。 𐟓ˆ 数据分析：收集的数据分析对于验证田野调查的前提并决定研究结果非常重要。数据分析的方法有很多种，具体方法将在后续文章中详细介绍。 𐟓Š 传达结果：分析数据后，将结果传达给研究的利益相关者（或自己），以便采取下一步的行动。下一篇文章将详细介绍收集数据的一种常见方法——定性访谈（qualitative interview）。

𐟓Š 样本数据的独立性与代表性解析 𐟓Š 1. 𐟤” 什么是数据的独立性？在抽样过程中，每个抽样值都是独立的，不受其他抽样值的影响。有放回抽样通常被认为是独立的，而无放回抽样则不是。在工业应用中，尽管大多数采用无放回抽样，但由于总体容量大甚至可能是无限总体，这种影响可以忽略不计。 𐟔 为什么需要数据独立性？数据独立性是统计分析方法的前提条件之一。例如，假设检验的前提条件包括独立、正态和方差一致性。因此，在进行t检验前，需要先验证数据的独立性和正态性。 𐟔 如何验证数据的独立性？可以使用游程检验。通过计算自相关系数来验证数据的独立性。 𐟚렦•𐦍独立的常见原因？算法原因：后续数据基于前序数据获得。试验没有随机化：没有随机抽取样本。 𐟓ˆ 什么是数据的代表性？数据的代表性是指样本对总体的代表程度，即样本结构与总体结构的相似性。狭义上，代表性要求总体中的每个样品都有相同被抽中的概率。 𐟓ˆ 为什么需要数据的代表性？代表性好的样本通常效率更高，可以显著降低抽样成本。 𐟓ˆ 如何实现样本的代表性？需要精心设计抽样方法，确保每个元素都有相同的概率被抽中——随机抽样。

10月14日，商务部贸易救济局发布关于相关乳制品反补贴案抽样有关情况的通知，决定自即日起对原产于欧盟的进口相关乳制品进行反补贴调查。相关乳制品反补贴案各利害关系方：2024年8月21日，中华人民共和国商务部发布2024年第34号公告，决定自即日起对原产于欧盟的进口相关乳制品进行反补贴调查。由于登记参加调查的公司数量众多，根据《中华人民共和国反补贴条例》有关规定，结合案件实际情况，调查机关决定采用抽样方法进行反补贴调查。调查机关于9月20日发放了反补贴案抽样调查问卷，在规定期限内收到欧盟驻华代表团及多家欧盟生产商（出口商）提交的反补贴案抽样调查问卷答卷。经对上述答卷进行审查，现将初步抽样结果及有关情况通知如下：一、抽样方案第一，以调查机关收到的反补贴案抽样问卷答卷为基础进行抽样；第二，考虑到反补贴调查的需要和本案的实际情况，综合考虑出口数量、产品结构、地域分布等多重因素，选取具有代表性的3家公司作为被抽样公司。二、初步抽样结果拟选取以下公司作为抽样公司：(一) 爱乐薇（法国）有限公司（ELVIR）及其关联公司；(二) 菲仕兰荷兰有限公司、菲仕兰比利时有限公司（FrieslandCampina Nederland B.V., FrieslandCampina Belgium N.V.）及其关联公司； (三) 斯嘉达股份有限公司（Sterilgarda Alimenti SPA）及其关联公司。各利害关系方对上述抽样情况如有评论意见，可于本通知发放之日起7日内向调查机关提交。各利害关系方应通过“贸易救济调查信息化平台”(网页链接)提交电子版本，并根据商务部的要求，同时提交书面版本。电子版本和书面版本内容应相同，格式应保持一致。调查机关将对各评论意见进行审查，最终确定抽样结果并发放反补贴案调查问卷。联系电话：0086-10-65198196、65198760

𐟓Š一分钟掌握管理研究中的问卷调查法𐟓‹ 𐟔 问卷调查法简介问卷调查法是一种通过发放问卷来收集定量数据的研究方法。通过对这些数据进行统计分析，如方差分析、回归分析、因子分析和结构方程模型等，可以得出研究结论。 𐟓 步骤一：研究抽样与问卷设计确定抽样方法：概率抽样：包括简单随机抽样、系统抽样、分层抽样和整群抽样。非概率抽样：包括便利抽样、配额抽样、判断抽样和滚雪球抽样。问卷编制：样本量：建议为题项数的5-10倍，至少200份。问卷结构：应包含问卷标题、指导语、问题、选项和编码。选择量表：使用成熟量表：直接引用或适当修改现有量表。新编量表：题项生成：生成新的题项。初步问卷发放：进行小范围发放，收集反馈。初步题项缩减：利用探索性因子分析（EFA）进行初步缩减。验证性因子分析（CFA）：检验共同方法偏差。聚合/区分效度检验：对量表进行进一步的效度检验。 𐟓Š 步骤二：问卷编制与数据分析问卷编制：确定问卷结构，包括问题类型、选项和编码。选择量表，可以是成熟量表或新编量表。数据分析：使用统计分析软件，如SPSS或SAS，进行数据录入和处理。运用方差分析、回归分析、因子分析和结构方程模型等进行分析。 𐟔砦�ꤤ𘉯𜚥䍥ˆ𖧠”究复制研究是为了验证问卷的可靠性和有效性。通过在不同样本中进行测试，可以评估问卷的稳定性和一致性。

撰写Methodology秘籍𐟓š 大家好！今天我们来聊聊如何写Methodology部分。虽然我之前分享了很多社科定性研究的笔记，但这次我会系统地介绍一下Methodology的结构。希望这篇指南能帮到你们！ 1️⃣ 研究哲学 (Research Philosophy) 𐟧 首先，你得介绍你的研究哲学假设。这部分主要是纯哲学的内容，包括本体论（ontology）、认识论（epistemology）、方法论（methodology）和价值论（axiology）。这些哲学假设会指导你的整个研究过程。 2️⃣ 研究策略 (Research Strategy) 𐟎 ”究策略主要分为定性和定量两种。由于我主要做定性研究，所以这部分会多讲一些。常见的定性研究策略有案例研究、民族志、文献和档案研究等。 3️⃣ 抽样 (Sampling) 𐟓‹ 抽样是选取研究对象的过程。不同的研究问题需要不同的抽样方法。这部分包括抽样方法、抽样大小和抽样标准。 4️⃣ 数据收集方法 (Data Collection Method) 𐟓 确定研究对象后，接下来就是介绍如何收集数据。常见的数据收集方法有访谈、观察和二次数据等。 5️⃣ 数据分析方法 (Data Analysis Method) 𐟔 收集了数据后，就需要确定数据分析的方法。社科的定性研究通常有系统的数据分析方法，比如扎根理论、主题分析、内容分析和解释现象学分析等。 6️⃣ 伦理 (Ethics) 𐟛᯸ 研究伦理是不可或缺的一部分。通常这部分会提及知情同意、退出权、保密和匿名等伦理问题。希望这些小指南能帮到你们写Methodology！如果还有什么问题，欢迎留言讨论哦～ 𐟙Œ𐟏𛀀

概率抽样与非概率抽样的区别与选择 𐟎‰ 概率抽样概率抽样，也就是我们常说的随机抽样，它的核心思想是随机性。这意味着在抽样过程中，每个样本被选中的机会是均等的，不受人为因素的影响。简单来说，就是尽量让抽样过程看起来像“扔骰子”一样，完全随机。比如，我们想要调查某个地区的100名居民，如果通过随机抽样，就需要对这个地区的居民进行编号，然后通过某种随机化程序来选择样本。而如果我们在一个商场里随意找100名居民进行调查，这其实是一种方便抽样，因为那些不在商场的人根本没有机会被选中。 𐟎‰ 非概率抽样非概率抽样，顾名思义，就是那些不符合随机原则的抽样方法。由于它们没有完全遵循随机原则，每个个体被选中的概率是不可知的，因此样本统计量的分布也是不确定的。这意味着我们无法计算出抽样误差，也就无法用样本结果来推断总体的参数。不过，非概率抽样也有它的优点，比如操作简单、便捷，而且经济性更好。常见的非概率抽样方法有方便抽样、判断抽样、自愿样本、滚雪球抽样和配额抽样。 𐟎‰ 概率抽样与非概率抽样的区别概率抽样和非概率抽样在本质上是有区别的。概率抽样遵循随机原则，样本统计量的理论分布是存在的，我们可以用样本结果来估计总体的参数。因此，如果你的研究目的是对总体的数量特征进行研究，那么概率抽样是更好的选择。然而，概率抽样的要求也更高，需要更多的时间、经济成本和专业知识。非概率抽样则更加简单直接，虽然不能对总体参数进行推断，但在某些情况下，比如时间紧迫或者预算有限时，非概率抽样也是一个不错的选择。 𐟎‰ 选择建议在实际研究中，我们应该根据研究问题的性质、调查对象的特点以及调查时间等因素来选择合适的抽样方法。如果需要精确估计总体参数，那么概率抽样是更好的选择；如果只是需要一个大致的了解，非概率抽样可能就足够了。