《[经管营销]营销研究》由会员分享，可在线阅读，更多相关《[经管营销]营销研究（73页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、2019/1/17,营销研究4,1,第四章 抽样调查与样本数量的确定,第一节 抽样调查的意义 第二节 调查对象总体和抽样框 第三节 随机抽样方法 第四节 非随机抽样方法 第五节 抽样误差与样本数量的确定,2019/1/17,营销研究4,2,第一节 抽样调查的意义,抽样调查就是对要调查的对象的总体中的部分进行调查，以此获得研究所需的资料，通过推断也能估计总体的结果。抽样调查避免了对全部对象调查所造成的费用、人力、调查对象损害等方面的问题。,意义在于： 调查对象的全部无法确定时，调查也能继续 调查会损害调查对象时，能减少损害 某种情况下，能使调查的误差更小 省时、省力、省钱,抽样的原则 经济性：按
2、委托方要求，尽可能少的抽样 代表性：代表性的强弱影响抽样调查的误差 便利性：样本要可接触和容易接触,2019/1/17,营销研究4,3,抽样调查的误差,误差公式：E= E1 + E2,抽样调查的总误差,抽样误差,非抽样误差,抽样调查的结果与实际结果总会有误差。它有两种类型的误差： 部分代替全部的不一致性造成的误差。 这种误差称为抽样误差。它的存在是不可避免的，我们只能通 过好的抽样方法来减少它，但如果是随机抽样，这种误差的大 小是可以估计的。 调查过程中的方法和其它影响因素造成的误差。 这种误差称为非抽样误差。它的误差大小是很难估计的，但通 过努力是可以尽可能避免的。,2019/1/17,营销
3、研究4,4,第二节 调查对象总体和抽样框,调查对象的总体：或称同质总体，是某项调查所要调查的全体对象，我们希望从他们那里获得研究所需的信息。 例：调查今年上海市的外资企业，总体是今年上海市外资企业。 抽样框：它是总体中个体的一种表达机制，如它们的目录、名单或清单等，它把总体中的个体与某种表达的单元联系起来。为此，我们只要对这些抽样单元进行抽样，而所抽取的单元（样本）所对应的个体就是总体中所抽取的样本。 抽样框的作用是它使我们在抽样中，避免了直接对总体中的个体这具体的对象进行抽样，借助相应的表达单元在书面就可以进行抽样了（可以纸上谈兵）。 如，抽取复旦大学在读的MBA学生样本，就可以用他们的花名
4、册来进行。,2019/1/17,营销研究4,5,调查对象总体,在调查前，先要确定要调查的对象总体，即要对对象总体进行定义，明确他们是由什么样的个体组成，他们的特征什么。,总体的元素，即组成总体的个体。如，人、商店,总体的范围，即组成总体的个体范围。如，上海范围,总体定义的时间。如，2000年,特征明显，如，人口统计特征、产品使用情况、认知度等。从中我们能收集到符合研究要求的信息。,获得总体的清单要容易，便于随机抽样。否则只能通过过滤问卷确定样本。,总体定义 的三要素,总体定义 的要求,2019/1/17,营销研究4,6,总体定义举例,例：2000年中国18岁以上的女性（人口统计） 例：最近一个
5、月出国旅游的上海居民（使用情况） 例：已经看到过某广告的消费者（认知度） 例：复旦大学在读的各类MBA学生,总体定义不清楚的举例 例：患高血压的上海居民 例：有神经性疾病的上海居民 例：上海的个体户 例：深圳市高收入的家庭 可以获得总体清单？,2019/1/17,营销研究4,7,抽样框的构造,抽样框构造的要求,抽样框包含总体,总体中一个元素只对应一个表达单元,抽样框的表达单元的清单容易得到,有明确表达单元与总体中的个体对应,2019/1/17,营销研究4,8,抽样框的举例,例：上海居民家庭的抽样框：电话号码 例：复旦大学在册的大学生抽样框：学生的学号 例：患高血压的上海居民的抽样框：上海医院及
6、就诊的患者名单,注：选择的抽样框可能存在缺陷。 多阶段抽样，每一阶段都可以构造相应的抽样框,2019/1/17,营销研究4,9,第三节 随机抽样方法,随机抽样,简单随机抽样,分层抽样,整群抽样,等距抽样,多级抽样,2019/1/17,营销研究4,10,抽样的类型,随机抽样,简单随机抽样,分层抽样,整群抽样,等距抽样,多级抽样,非随机抽样,便利抽样,判断抽样,配额抽样,引荐抽样,2019/1/17,营销研究4,11,简单随机抽样,定义：已知总体的个数N、要抽取的样本数目n及抽样框，并以相同的概率 从抽样框中抽取样本的方法，称为简单随机抽样。,n,N,模型：从总体N中随机抽取n个样本，方法有从总体
7、中一起抽取n个样本，或者一个一个无放回的抽取n样本。 n样本构成的样本组被抽取的概率是,N,n,1,注：抽样框构造：个体对应小球、或卡片、或号码。,2019/1/17,营销研究4,12,简单随机抽样方法（抽签法）,将总体中的每个个体与相应的卡片或小球对应，把它们放入暗盒。,从暗盒中一起抽取n各个卡片或小球或无放回的逐个抽取n个卡片或小球。它们对应的个体就是我们抽取的样本个体。,1、,2、,8,7,6,4,3,5,9,1,0,2,7,4,2019/1/17,营销研究4,13,简单随机抽样方法（随机数表法）,注：个体的编号不连续，同样可采用随机数表方法,1、给总体中的个体编号，从1 N，确定最大编
8、号N是 几位数，小于这个位数的编号前面添加0，保持所有 编号的位数相同。 2、构造相同位数的随机数表。（可借助Excel） 3、从随机数表的任何一列和一行开始，然后依次选n 个随机数，这些随机数对应的元素就是我们的样本,15 75 48 59 01 54 55 50 43 10 03 87 16 30 28 32 38 97 29 49 51 94,2位数的随机数表：,例：54名学生中抽取3名作为代表。从第2行第1列开始。样本结果是：54、50、43三个编号代表的学生。,54,50,43,2019/1/17,营销研究4,14,简单随机抽样方法（随机数法）,1、对总体中的个体进行编号1N，把此数
9、码列在Excel 工作表中。 2、借助Excel中的数据分析中的随机抽样工具进行 3、每次在列出的数码中抽取一个数，已抽取数码在列 表中去掉。这种方法相当于无放还的抽签法。 例：在16人中抽取4人作为代表。,2019/1/17,营销研究4,15,Excel中的数据分析栏,2019/1/17,营销研究4,16,分析工具中的抽样栏,2019/1/17,营销研究4,17,自无限总体的简单随机抽样,抽样原则：,每个个体来自同一总体,每个个体的选择是独立的,可以设计不同的方案，如：对某麦当劳店顾客的抽样调查，抽样方法是，凡是用优惠券购买的顾客的后一个顾客作为一个样本，如此抽取的样本符合要求。,2019/
10、1/17,营销研究4,18,输入参数,2019/1/17,营销研究4,19,分层抽样,定义：已知总体的元素个数N，元素按某种特征可以分成若干层，在每层中按简单随机抽样方法抽取样本，这种抽样方法，称为分层抽样。,要求：层与层之间特征明显；层内元素间的差异要小，即对于调查的内容，会反映近似的信息。,适合：总体量大，调查中需要按某种特征分类的各类都有代表。例：中国民族政策的执行情况的研究，抽样要按民族分类进行分层抽样。例：研究商店对产品供应商的意见，抽样要按商店的规模分层抽样,2019/1/17,营销研究4,20,分层抽样方法,分配比例,确定每层样本数ni,分层,确定每层样本数ni,每层抽取ni样本
11、,Ni N,Ri=,ni=n Ri,注：样本抽取的概率也是,ni,Ni,=,1,Ni,n,Ni,N,n,N,=,按特征把总体分成s层 N1、N2、 Ns,2019/1/17,营销研究4,21,分层抽样举例,已知，复旦MBA在读学生1200人，现抽取40人，对其进行调查。按学生的性质分类，深圳班100人，香港班240人，MIT班120人，春季班240人，校本部班500人。为此，,深圳班应抽取3人：,40,100,1200,=3.33,香港班应抽取8人：,40,240,1200,=8,MIT班应抽取4人：,40,120,1200,=4,春季班应抽取8人：,40,240,1200,=8,校本部班应抽
12、取17人：,40,500,1200,=16.67,2019/1/17,营销研究4,22,等距抽样,定义：已知总体的个数N，要抽取n个样本，在1S=N/n中随机抽取一个，以后每隔S取一个，这样的方法称为等距抽样。,方法：,编号：从1N,计算距离： S=N/n,抽取第一个样本：在1S中简单随机抽样,其它样本的抽取：第一个样本编号加S的倍数即为其它样本编号,例：从1000中抽取100个样本。 S=1000/100=10，在10中简单随机抽取一个样本，假设为6，则其它99个样本分别是16、26、 996。,2019/1/17,营销研究4,23,等距抽样问题及处理,存在的问题： S不是整数。 处理的方法
13、：取 S 或 S +1，代替抽样的距离。如果所抽的样本不够n，则将起始的元素补充到最后，仍按上述距离抽样直至满n为止。,1 2 3k s s +1 2k 2s 2k ns,利用矩阵处理：,2019/1/17,营销研究4,24,整群抽样,定义：已知总体可以分为若干较大的群，以群为抽样单位的抽样框，其抽样单位的清单可以得到，则可对此进行随机抽样，并可获得样本群。再把样本群中的所有个体作为样本，这样的抽样方法称为整群抽样。 分群的要求：群与群之间要求尽可能相似,2019/1/17,营销研究4,25,分群抽样举例,已知清华学生20000人，复旦学生10000人，上海财大10000人，北大25000人，
14、长沙师范5000人，现随机抽取2个大学，并对该大学的学生进行调查。,2019/1/17,营销研究4,26,多阶段抽样,P4 =,n/N,P1 P2 P3,定义：整群抽样后再对样本群进一步抽样的方法。 注意：为了保证总体中元素在多阶段的抽样中仍以n/N概率被抽取， 在最后阶段的概率需要根据前面的几个阶段的抽样概率来确 定。比如，四阶段的随机抽样： 第一阶段：R个单位随机抽取若干个样本单位，其中 样本r1抽取的 概率为P1 第二阶段：每个一级样本单位r1中随机抽取若干二级单位，其中 样 本r2 抽取的概率为P2 第三阶段：每个二级样本单位r2中随机抽取若干三级单位，其中 样 本r3 抽取的概率为P
15、3 第四阶段：每个三级样本单位r3中随机抽取若干四级单位，其中 样 本r4 抽取的概率为P4 总体中个体被抽取的概率P， 要求P=P1 P2 P3 P4 =n/N,2019/1/17,营销研究4,27,多阶段抽样举例,某省对农民家庭的调查，要从1700万户中抽取1000户。每户被抽取的概率是P=n/N=0.1/17005.8810-5 。假定，总体按地理位置分成东、西、南、北四层，第一阶段抽取30个县，第二阶段从每个样本县中抽取5个乡，第三阶段从每个样本乡中抽取3个村，第四阶段从样本村中按P4抽取若干户。前三个阶段可以采用等距抽样或比例抽样。假定南部某村有250户，该村所在的乡有05万户，而乡
16、所在的县有10万户，该县所在的南部有320万户。,P1 =,该县户数,所在层的总户数,（该层应抽县数）,P2 =,该乡户数,所在县的总户数,（该县应抽乡数）,P3 =,该村户数,所在乡的总户数,（该乡应抽村数）,2019/1/17,营销研究4,28,计算表, 7,2019/1/17,营销研究4,29,举例,已知清华学生20000人，复旦学生10000人，上海财大10000人，北大25000人，长沙师范5000人，现随机抽取2个大学，并对该大学的学生进行调查。,2019/1/17,营销研究4,30,第四节 非随机抽样方法,非随机抽样,便利抽样,判断抽样,配额抽样,引荐抽样,2019/1/17,营销研究4,31,非随机抽样,非随机抽样,便利抽样,判断抽样,配额抽样,引荐抽样,2019/1
