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第三，以那些已有明显层次区分的变量作为分层变量。 [2] 分层的比例问题
分层抽样中有按比例和不按比例分层两种方法。
按比例分层抽样是指按各种类型或层次中的单位数目同总体单位数目间的比例来抽取子样本的方法。即在单位多的类型或层次中所抽取的子样本就大一些，在单位少的类型或层次中所抽的子样本就小一些。
采用不按比例分层抽样的方法，主要是便于对不同层次的子总体进行专门研究或进行相互比较，但若要用样本资料推断总体时，则需要先对各层的数据资料进行加权处理，即通过调整样本中各层的比例，使数据资料恢复到总体中各层实际的比例结构。
四、整群抽样
整群抽样与前几种抽样的最大差别在于，它的抽样单位不是单个的个体，而是成群的个体。它是从总体中随机抽取一些小的群体，然后由所抽出的若干个小群体内的所有元素构成的样本。
采取整群抽样的方法，可以简化抽样的过程，还可以降低收集资料的费用，同时还能相对地扩大抽样的应用范围。
整群抽样所具有的简便易行，节省费用的优点，是以其样本的分布面不广，样本对总体的代表性相对较差等缺点为代价的。由于整群抽样所得样本中的个体相对集中，而涉及的面相对缩小，故在许多情况下会导致样本的代表性不足，使得结果的偏差较大。
五、多段抽样
多段抽样也叫多级抽样或分段抽样，它是按抽样元素的隶属关系或层次关系，把抽样过程分为几个阶段进行。在社会科学研究中，当总体的规模特别大，或者总体分布的范围特别广时，研究者一般采用多段抽样的方法来抽取样本。多段抽样的具体做法是：先从总体中随机抽取若干大群（组），然后再从这几个大群（组）内抽取几个小群（组），这样一层层抽下来，直到抽到最基本的抽样元素为止。
在运用多段抽样方法时，有一点需要注意，就是要在类别和个体之间保持平衡。或者说，保持合适的比例。如何确定每一阶段抽样的单位数目呢？主要考虑的因素有两方面： [1] 各个抽样中的子总体同质性程度。同质性程度高的子总体，所抽的规模就应相对小一点；反之则应大一点。
[2] 要考虑研究者所拥有的人力和经费。
多段抽样的方法适用于总体范围特别大、对象层次特别多的社会科学研究。由于它不需要总体的全部名单，各阶段的抽样单位数一般较少，因而抽样比较容易进行。但由于每级抽样时都会产生误差，故这种抽样方法的误差较大，这是它的主要不足。
在同等条件下减少多段抽样误差的方法是：相对增加开头阶段的样本数而适当减少最后阶段的样本数。所以，当研究者的人力和经费允许时，应尽量扩大开头阶段的抽样规模。
第三节 非概率抽样方法
常用的非概率抽样有以下几种：
一、偶遇抽样
偶遇抽样又叫方便抽样或自然抽样，是指研究者根据现实情况，以自己方便的形式抽取到偶然遇到的人作为对象，或者仅仅选择那些离得最近，最容易找到的人作为对象。
应该注意区分与随机抽样的差别。从表面看，二者的确有些相似，都排除了主观因素的影响，纯粹依靠客观机遇来抽取对象。但二者有一个根本的差别，这就是偶遇抽样没有保证总体中的每一个成员都具有同等的被抽中的概率。那些最先被碰到的、最容易见到的、最方便找到的对象具有比其他对象大得多的机会被抽中。正是这一点使我们不能依赖偶遇抽样得到的样本来推论总体。
二、定额抽样
进行定额抽样时，研究者要尽可能地依据那些有可能影响研究变量的因素来对总体分层，并找出具有各种不同特征的成员在总体中所占的比例，然后依据这种划分以及各类成员的比例去选择对象，使样本的成员在上述各种因素、各种特征方面的构成及其在样本中的比例都尽量接近总体。
如果把各种因素或各种特征看作不同的变数的话，那么，定额抽样实际上就是依据这些变数的组合。
三、判断抽样
判断抽样是指研究者依据自己的主观分析和判断，来选择那些适合研究目的的个体作为调查对象的一种抽样方法。
判断抽样的主要优点在于可以充分发挥研究人员的主观能动作用，特别是当研究者对研究总体的情况比较熟悉，研究者的分析判断能力较强、研究方法与技巧十分熟练、研究的经验比较丰富时，采用这种方法往往十分方便。但是由于它仍然属于一种非概率抽样，所以，其所得样本的代表性往往难以判断。在实际中，这种抽样多用于总体规模小，所涉及的范围较窄、或时间、人力等条件有限而难以进行大规模抽样的情况。
四、雪球抽样
雪球抽样是一种极特殊的抽样方法。当我们无法了解总体情况时，可以从总体中少数成员入手，对他们进行调查，向他们询问还知道那些符合条件的人；再去找那些人并再询问他们知道的人。如同滚雪球一样，我们可以找到越来越多具有相同性质的成员。如果总体不大，有时用不了几次就会接近饱和状态，即最后访问的人再介绍的都是已经访问过的人。
例如，要研究退休老人的生活，可以清晨到公园去结识几位散步老人，再通过他们结识其朋友，不用很久，你就可以交上一大批老年朋友。但是这种方法的偏误也很大，那些不好活动、不爱去公园、不爱和别人交往、喜欢一个人在家里活动的老人，你就很难把雪球滚到他们那里去，而他们却代表着另外一种退休后的生活方式。
第四节 样本规模
影响样本规模确定的因素
一般情况下，社会科学研究中样本规模的确定主要受到以下四个方面因素的影响：
1.对调查精度的要求
抽样的目的往往是要从样本去推论总体。影响样本规模确定的第二个因素，就与这种推论的可靠性和精确性密切相关。在社会科学研究中，我们用置信度与置信区间这两个概念来说明样本规模与抽样的可靠性及精确性之间的关系。
2. 调查总体的规模大小
样本规模与总体规模有关，这不难理解。按一般的想法，总体越大时，则样本也要越大，这样才能保证一定的精度。但是，这种想法只在一定程度上是正确的。当总体规模大到一定程度时，样本规模的增加与它并不保持同等的增长速度。
3. 调查总体内部的异质程度
一般来说，要达到同样的精确性，在同质性程度高的总体中抽样时，所需要的样本就小一些；而在异质性程度高的总体中抽样时，所需要的样本规模就大一些。 4. 调查者所拥有的人力、物力和时间
从样本的代表性、抽样的精确性考虑，则样本规模当然是越大越好；但抽样所得到的样本是要用来进行调查的。样本规模越大，同时也意味着所需要投入的人力、物力和时间越多；意味着所可能受到的限制和障碍也就越多。
第五节 抽样方法案例介绍
第四章 社会现象的测量
【教学目的与要求】本章对社会测量的概念、不同的测量尺度、社会测量指标、测量的信度与效度等方面的内容进行了介绍，通过对本章的学习使学生对社会测量方法能系统和全面地掌握。
【教学重点与难点】社会测量的尺度和测量的信度和效度的检验；社会测量的信度和效度。
【教学方法】课堂讲授、案例讨论
【思考题】
1、什么是社会测量，其构成要素有哪些？ 2、社会测量尺度有哪几种类型？
3、结合实际，谈谈如何构建社会测量指标。 4、何为测量的信度和效度，二者的关系如何？ 【教学内容】
在这一章中，将介绍测量的概念与特征、测量的层次、测量的信度与效度问题以及抽象概念测量的操作化问题。
第一节 测量的概念与特征
一、什么是测量
美国学者史蒂文斯（S·S·Stevens）认为：测量就是依据某种法则给物体安排数字。这一定义被许多社会科学研究人员所采用。在此基础上，本书中则用下述定义来进一步解释测量的含义：
所谓测量（measurement）就是根据一定的法则，将某种物体或现象所具有的属性或特征用数字或符号表示出来的过程。
1. 测量的四个要素
构成测量定义有四个必不可少的要素，即：测量客体、测量内容、测量法则、表达工具。 2. 测量客体
测量客体就是测量的对象。是客观世界中所存在的事物或现象，是我们要用数字或符号来进行表达、解释和说明的对象。在测量的四个要素中，测量客体所对应的是“测量谁”的问题。
3. 测量内容
就是测量客体的某种属性或特征。实际上，在任何一种测量中，我们所测量的对象虽然是某一客体，但所测量的内容却并不是客体本身，而是这一客体的属性或特征。在测量的四个基本要素中，测量内容所对应的是“测量什么”的问题 4. 测量法则
是用数字和符号表达事物各种属性或特征的操作规则。也可以说，它是某种具体的操作程序和区分不同特征或属性的标准。在测量的四个基本要素中，测量法则所对应的是“怎么测”的问题。 5. 表达工具
是用来表示测量结果的工具。在测量的四个基本要素中，数字和符号所对应的是“如何表示”的问题。
二、社会现象测量的特征
对人及其社会行为的测量与对自然现象的测量有着十分不同的特点“
1. 人一方面作为测量的客体或对象，而另一方面又作为测量的主体，因而给社会现象的测量带来了无法回避的主客观矛盾。
无论是作为测量主体的人，还是作为测量客体的人，都具有主观意识、思想感情、思维
能力和价值观念，都会对测量的过程和方式作出种种反应；人与人之间还存在着各种各样、错综复杂的社会关系；这些都使得社会现象的测量在很大程度上受到人们的认识水平和价值取向的影响，带有明显的主观色彩。
2. 社会测量的内容常常是社会中人们的行为，以及由人们的行为所构成的各种社会现象。然而，与此同时，人们对各种社会现象所进行测量活动本身也是一种社会行为，也是一种社会现象。二者相互联系、也相互影响，特别是由于任何一种社会测量都会干扰和影响现实生活中它所希望或正在测量的现象，就象自然科学中的“测不准原理”那样，因而会给实际的测量工作带来许多困难。
3. 在自然科学中，由于测量的对象相对单一和稳定，因而测量的可重复性强、量化程度比较高。特别是这种测量常常可以建立起某种公认的、通用的单位标准。
第二节 测量层次
由于社会科学研究中所涉及的现象具有各种不同的性质和特征，因而对它们的测量也就具有不同的层次和标准。史蒂文斯1951年创立了被广泛采用的测量层次分类法。他把测量层次分为四种，即定类测量、定序测量、定距测量和定比测量。
一、定类测量
也叫类别测量和定名测量，它是测量层次中最低的一种。定类测量在本质上是一种分类体系，即用来鉴别被测量对象类别归属的社会测量形式或测量标准。
由于定类测量实质上是一种分类体系，因而必须注意所分的类别既要具有穷尽性，又要具有互斥性。即所分的类别既要相互排斥，互不交叉重叠，又要对各种可能的情况包罗无遗。这样我们所测量的每一个对象都会在我们的分类体系中占据一个类别，且仅仅只会占据一个类别。
二、定序测量
定序测量也称为等级测量或顺序测量。定序测量的取值可以按照某种逻辑顺序将研究对象排列出高低或大小，确定其等级及次序。或者说，定序尺度是指用来鉴别个被测对象具体属性的高低次序或大小次序的社会测量形式或测量标准。
定序测量不仅能够象定类测量一样，将不同的事物区分为不同的类别，而且还能反映事物或现象在高低、大小、先后、强弱等序列上的差异。因此定序测量所得到的信息比定类测量所得的更多。
三、定距测量
定距测量也称为间距测量尺度或区间测量。指用来鉴别和把握社会变量个变量值间确切差别的社会测量形式或社会测量标准。它不仅能够将社会现象或事物区分为不同的类别、不同的等级，而且可以确定它们相互之间不同等级的间隔距离和数字差别。
需要注意的是，定距测量的值虽然可以为零，但这个零却并不具备数学中我们所熟悉的零的含义。从测量的角度看，此时的零只不过是一个特定的数字而已，它是人们主观认定和选取的。
四、定比测量
定比测量也叫比率测量尺度或比例测量。是指用来把握社会变量值相互之间比例、倍数关系的社会测量或社会测量类型定比测量除了具有上述三种测量的全部性质外，还具有一个绝对的零点（有实际意义的零点）。
所以，它测量所得的数据既能进行加减运算，又能进行乘除运算。是否具有实际意义的零点（绝对零点）存在，是定比测量与定距测量的唯一区别。
为了进一步清楚地说明这四种测量的差别，我们将它们各自的数学特性总结在下表中。
表4-1 四种测量层次的数学特性总结 定类测量 定序测量 定距测量 定比测量 类别区分（=、=） 次序区分（>、<） 距离区分（+、-） 比例区分（×、÷） 有 有 有 有 有 有 有 有 有 有