发布时间 : 星期三 文章社会调查方法（教案）更新完毕开始阅读fbffd585a0116c175f0e4828
[1]个案调查要对调查对象的整体状况进行详细的描述，为此设计一种正式、客观的观察和记录的方法是很不容易的。这就容易造成调查者在调查中只去发现自己所希望的现象，导致调查结果缺乏客观性。
[2]个案调查是对个别的、具体的个案单位进行的调查，其调查结果缺乏普遍性，如果把个案调查的结论推广到一般的社会现象中，就容易出现以偏概全的缺陷。
[3]个案调查要详细了解调查对象的具体情况，搞清楚调查对象的来龙去脉，这往往需要调查者耗费大量时间深入实际调查分析，因而个案调查是比较耗费时间的。
第三章 抽 样
【教学目的与要求】本章从具体方法和技术角度集中介绍各种选取调查对象的方法及其相关的知识，通过对本章的学习，使学生能够系统地掌握抽样调查中调查对象的选取方法。
【教学重点与难点】概率抽样与非概率的基本类型；概率抽样与非概率的基本类型
【教学方法】课堂讲授、、课堂讨论 【思考题】
1、你是如何理解抽样和抽样调查的概念的？
2、列举并解释概率抽样的基本类型。 3、列举并解释非概率抽样的基本类型。
4、在实际调查中如何确定样本规模的大小？ 【教学内容】
一 抽样的概念 1. 抽样
抽样指的是从调查对象的总体中，按照一定的方式选择或抽取一部分调查对象的过程
2. 抽样与抽样调查
抽样调查是一种社会调查的的类型，而抽样是一种选取调查对象的过程，抽样的工作只是抽样调查过程中的一部分 3. 抽样的基本类型
从大的方面看，各种抽样都可以归为概率抽样与非概率抽样两大类，这是两种有着本质区别的抽样类型。
概率抽样是依据概率论的基本原理，按照随机原则进行的抽样，因而它能够避免抽样过程中的人为误差，保证样本的代表性。
而非概率抽样则主要是依据研究者的主观意愿、判断或是否方便等因素来抽取对象，它不考虑抽样中的等概率原则，因而往往产生较大的误差，难以保证样本的代表性。
在概率抽样与非概率抽样这两大类中，还可以细分出若干不同的形式，具体情况见图3-1
图3-1 抽样分类图
二、基本术语
1. 总体
总体通常与构成它的元素共同定义：总体是构成它的所有元素的集合，而元素则是构成
总体的最基本单位。
2. 样本
样本就是从总体中按一定方式抽取出的一部分元素的集合。或者说，一个样本就是总体的一个子集。
3. 抽样单位
抽样单位就是一次直接的抽样所使用的基本单位。
4. 抽样框
抽样框又叫抽样范围，它指的是一次抽样时总体中所有抽样单位的名单。
5. 参数值
参数值也称为总体值，它是关于总体中某一变量的综合描述，或者说是总体中所有元素的某种特征的综合数量表现。
6. 统计值
统计值也称为样本值，它是关于样本中某一变量的综合描述，或者说是样本中所有元素的某种特征的综合数量表现。 抽样的目的之一，就是要通过这些样本值去估计和推断各种总体值。由于从一个相同的总体中可以根据不同的抽样设计得到若干个不同的样本，所以，从每一个样本中所得到的估计量，都只是总体的许多个可能的估计量中的一个。抽样设计的目标，就是尽可能使所抽取的样本的估计量接近总体的参数值。
三、抽样的程序
1. 界定总体
界定总体就是在具体抽样前，首先对从中抽取样本的总体范围与界限作明确的界定。 这一方面是由抽样的目的所决定的，因为抽样虽然只是对总体中的一部分个体实施，但其目的却是为了描述和认识总体的状况与特征，是为了发现总体中存在的规律性，因此必须事先明确地界定总体的范围；另一方面，界定总体也是达到良好的抽样效果的前提条件。如果不清楚明确地界定总体的范围与界限，那么，即使采用严格的抽样方法，也可能抽出对总体严重缺乏代表性的样本来。
2. 制定抽样框
这一步骤的任务就是依据已经明确界定的总体范围，收集总体中全部抽样单位的名单，并通过对名单进行统一编号来建立起供抽样使用的抽样框。
3. 决定抽样的方法
从前面有关抽样类型的介绍中，我们已经了解到具体的抽样方法有好几种，而各种不同的抽样方法都有自身的特点和适用范围。因此，对于具有不同研究目的、不同范围、不同对象和不同客观条件的社会科学研究来说，所适用的抽样方法也不一样。这就需要我们在具体实施抽样之前，依据研究的目的要求、依据各种抽样方法的特点，以及其它有关因素决定具体采用哪种抽样方法。除了抽样方法的确定性以外，还要根据要求确定样本的规模以及主要目标量的精确程度。
4. 实际抽取样本
实际抽取样本的工作就是在上述几个步骤的基础上，严格按照所选定的抽样方法，从抽样框中抽取一个个的抽样单位，构成样本。依据抽样方法的不同，以及依据抽样框是否可以事先得到等因素，实际的抽样工作既可能在研究者到达实地之前就完成，也可能需要到达实地后才能完成。即既可能先抽好样本，再下去直接对预先抽好的对象进行调查或研究；也可能一边抽取样本一边就开始调查或研究。
5. 评估样本质量
评估样本的基本方法是：
将可得到的反映总体中某些重要特征及其分布的资料与样本中的同类指标的资料进行对比。若二者之间的差别很小，则可认为样本的质量较高，代表性较大；反之，若二者之间的差别十分明显，那么样本的质量和代表性就一定不会很高。
第二节 概率抽样
概率抽样是根据概率论原理，使总体内所有个体都具有同等的被抽入样本之机会的抽样方法 一、随机抽样
随机抽样也被称为简单随机抽样或纯随机抽样，是一种最基本的抽样方法。随机抽样的关键是保证总体中的每一个个体都有同样大小的被抽中的机会，而不是任意地抽取个体。 简单随机抽样又叫纯随机抽样，是概率抽样的最基本形式。它是按等概率原则从含有N个元素的总体中抽取n个元素组成样本（N>n）。
根据随机数表，表中的数码和排列都是随机形成的，没有任何一点规律（也叫乱数表）。利用随机数表进行抽样的具体步骤是：
[1] 先取得一份总体所有元素的名单（即抽样框）； [2] 将总体中所有元素一一按顺序编号；
[3] 根据总体规模是几位数来确定从随机数表中选几位数码；
[4] 以总体的规模为标准，对随机数表中的数码逐一进行衡量并决定取舍； [5] 根据样本规模的要求选择出足够的数码个数；
[6] 依据从随机数表中选出的数码，到抽样框中去找出它所对应的元素。
二、系统抽样
系统抽样又称为等距抽样、机械抽样或间隔抽样，其核心是从抽样框中每隔一定的数目或距离抽取一个个体。
系统抽样的具体步骤是：
[1] 给总体中的每一个个体按顺序编号，即制定出抽样框； [2] 计算出抽样间距。
计算方法是用总体的规模除以样本的规模。假设总体规模为N，样本规模为n，那么抽样间距K就由下列公式求得：
[3] 在最前面的K个个体中，采用简单随机抽样的方法抽取一个个体。记下这个个体的编号（假设所抽取的这个个体的编号为A），它称做随机的起点。 [4] 在抽样框中，自A开始，每隔K个个体抽取一个个体，即所抽取的个体的编号分别为 A，A+K，A+2K，?，A+（n-1）K。
[5] 将这n个个体合起来，就构成了该总体的一个样本。
三、分层抽样
1. 分层抽样的概念
分层抽样就是先依据某一或几种特征，将总体划分成几个小的部分，然后采取随机抽样或系统抽样的方法抽取一个子样本，最后将着几个子样本和起来构成总体的样本。
2. 分层抽样的优点
分层抽样方法有一个优点，就是在不增加样本规模的前提下降低抽样误差，提高抽样的精度。
分层抽样的另一个优点，就是非常便于了解总体内不同层次的情况，以及对总体中不同的层次进行单独研究，或者进行比较。
3. 分层抽样的运用
在实际运用分层抽样的方法时，研究者需要考虑下列两个方面的问题： [1] 分层抽样的标准问题
通常采用的原则有：
第一， 以所要分析和研究的主要变量或相关的变量作为分层的标准。
第二，以保证各层内部同质性强、各层之间异质性强、突出总体内在结构的变量作为分层标准。