心理测量之:研究对象的抽样与误差控制
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香尔滚姐姐
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发表于 2014-09-03 22:03
楼主
研究对象的抽样与误差控制
① 抽样调查的假设—还原论:每个个体都可以且应该是孤独地存在的,因此把其中的一部分分别抽取出来并不会影响其特质。这些“单独的个体”的相加结果仍然可以代表总体(错误,个体间存在相互作用) ② 抽样调查的逻辑:演绎和归纳 (1)抽样的过程(管中窥豹)体现演绎(2)决策的过程(一叶知秋)体现归纳 ③ 抽样的方法 好的抽样: (1)简单随机抽样:一般地,设一个总体含有N个个体,从中逐个不放回地抽取n个个体作为样本(n≦N),如果每次抽取式总体内的各个个体被抽到的机会都相等,就把这种抽样方法叫做简单随机抽样。原则:机会均等与彼此独立 (2)分层抽样:一般地,在抽样时,将总体分成互不交叉的层,然后按照一定的比例,从各层独立地抽取一定数量的个体,将各层取出的个体合在一起作为样本,这种抽样方法是一种分层抽样。原则:层内变异要小,层间变异要大 (3)整群抽样:将总体中各单位归并成若干个互不交叉、互不重复的集合,称之为群;然后以群为抽样单位抽取样本的一种抽样方式。抽取的单位不是“个”,是“群”。 说得过去的抽样:非概率抽样 (1)就近法 (2)滚雪球抽样:先随机选择一些被访者并对其实施访问,再请他们提供另外一些属于所研究目标总体的调查对象,根据所形成的线索选择此后的调查对象。 打了“折扣”的抽样: (1)有偏样本的使用:主试造成的方便取样;被试造成的自发回应(网络在线调查、电话回应等) (2)小样本的使用:样本过小会使误差变大,统计结果不稳健。样本统计量的变化取决于样本大小而非总体大小。 ④ 抽样建议:(1)量表开发的总数与人数比:约5:1或10:1 (2)相关、回归及结构方程建模:200人以上较好 (3)采用实验设计的方法 误差控制: ① 抽取的样本应当具有代表性 ② 较大的样本量 ③ 样本内标准差尽量小 ④ 采取好的抽样方法 决定抽样误差有三个因素,分别从三个原因出发来控制和减少抽样误差至最小限度: 1、总体标识的变异程度:抽样误差的大小和总体标识的变异程度成正比,即总体的标识变异程度(用标准差来衡量)越小,抽样的误差也越小。这就是分层随机抽样使用较多的原因。 2、抽样单位的数目:大数定律要求,只有在大量观测的基础上,样本才能显示出总体的真是情况。在其他因素完全相同的情况下,样本单位的树立越多,抽样误差就越小,所以无论是那种抽样方式,都要扩大样本容量。 3、抽样方式的类别:每种抽样方式它的抽样误差有不同。 (1)随机抽样: 1)非限制性随即抽样: 要尽量多地抽取单位数目,使之符合大数定律的要求,以便样本确实能代表样本总体; 总体各单位被研究的主要标识一定要同质,否则即使抽样工作做得好,抽取的样本也无法很好地代表总体。 2)限制性抽样: ① 系统随机抽样:当总体中各单位具有明显的周期性循环变化时不要采用这种抽样方法, 避免系统误差,只有在研究对象的主要标识变异很大的时候使用最为适宜。 ② 分层随机抽样:事前对总体的分组是否恰当决定了这种抽样方式是否有价值。 ③ 整群随机抽样:为提高抽样精度,必须把总体细分,尽可能减少群与群之间的差异,要尽可能加大群内单位的差异,这一点与分层抽样恰好相反。 (2)非随机抽样(目的抽样、定额抽样、简便抽样)这种抽样方法本身就会有很大误差,除非不使用,还真的不知道怎么减少误差。目的和定额主要是依靠研究者的经验什么的。 |
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