首先绪论部分会介绍抽样调查中的一些基本概念与几种常见的抽样方法，然后在后面的章节中会逐项介绍这些具体的抽样方式。例如在第二章中我们会介绍简单随机抽样（注意其与数理统计中简单随机抽样的区别），后面还会介绍分层随机抽样、等概率整群抽样和多阶段抽样、不等概率抽样、系统抽样以及其他抽样方法。第九章会介绍复杂样本，即把多重抽样方法整合起来、最后第十章介绍调查当中的非抽样误差，它与所使用的抽样方法无关，只要是调查都会存在这个误差。

所谓调查，简而言之就是设计一种方法，从总体的全体或部分个体中搜集你所感兴趣的指标信息，整理成为数据。

而数据可以分为实验数据和调查数据：

调查数据有以下三个特点：大多与时间有关（比如人口数）；随时间变化而改变，要定期收集（定期的人口普查）；短期内相对稳定（一个国家的地理地质资料）。另外还有一个显著的特点：存在一定的误差（这是由调查工具的局限、环境情况等因素导致的）。

调查的概念明确后，回到课程名称“抽样调查”上。“抽样”字面意思就是只调查一部分的数据，从这个角度可以把调查分为全面调查和非全面调查，非全面调查又可以细分为重点调查、典型调查和抽样调查。

关于抽样呢，又可以分为概率抽样（有随机性）和非概率抽样（无随机性，例如重点&典型调查）。非概率抽样的好坏依赖于人的主观判断能力和经验（有经验的人做的效果就好一些），无法计算抽样误差（好和差的程度难以判断）。

下面是一些常见的非概率抽样方法：

我们使用非概率抽样一般基于以下条件或目的：

与非概率抽样相对应的是概率抽样，它有以下几个特点：

注意：随机不是随便，它可以用概率来描述；随机原则并不代表等概率，“随机抽取”才是等概率抽样；一般要求每个单元的入样概率非 0.

基于概率抽样的抽样调查，相对于全面调查而言有以下作用：

注意：这里可能会错误认为普查质量更高，其实并不是。任何调查都会有误差，同样方法下，相对而言抽样调查得到的数据质量更高。因为抽样调查需要的人力比较少，可以通过培训让调查员把精力集中在如何获取准确数据上。

抽样调查与普查是互相补充，相辅相成关系，不能因为抽样调查质量高就只进行抽样调查，它应该作为普查的补充。

目标总体也简称总体，是研究对象的全体。抽样总体是指从中抽取样本的总体，通常我们都从目标总体里面抽取，也就有目标总体 = 抽样总体。但实际情况也会出现目标总体 ≠ 抽样总体：例如目标是个体商业经营单位，为了概率抽样我们只能从有营业执照记录的单位中抽取样本，对于那些没有营业执照记录的个体我们就人为地排除在外了，对于有营业执照但是后来改行的就人为地重复记录了。

抽样总体的具体表现就是抽样框（例如抽样总体中人员的名单，此外还可以是手册、地图、数据包等等）

通常要求抽样框是有序的（要将每个个体编号），并且抽样单元“不重不漏”，否则会出现抽样框误差。

关于抽样单元还要进行分级：初级单元>次级单元>三级单元>四级单元......>基本抽样单元

比如抽样框是杭州所有高校学生名单，那么初级单元可以是高校、次级单元可以是年级。抽样的步骤可以是：先选取高校，再选取年级，接着选行政班，接着再从单个行政班中抽取个体。这样做会比直接从所有学生名单中抽取要简单清晰。

数理统计中也需要估计总体参数，但本课程与之相比代估的参数简单得多，只有以下四个。

小练兵：判断以下总体目标量的类型？

答案：均值；总值；比率；比率；比例。答对了吗？

以上指标还可以用数学符号来表示，我们记 X,Y 是总体的两项指标（总体有 N 个单元，N是已知的），记每个单元的 Y 指标值为 ，X 指标值为 ，则

和 为总量

和 为均值

如果指标 Y 只有两个值：

则对应的总量 代表总体中包含某个特征的单元数。

为比例， 为比率

统计量的概念与数理统计中的一致，就是样本观测值的函数。合适的统计量可以作为参数的估计量，比如我们常用样本均值来估计总体均值，进而能估计总量。但为了精度更高，我们还会引入辅助变量。比如我们要估计大学老师的平均工资，可以用去年的数据作为辅助。

这些定义在数理统计中已经学过，这里只简单提一下。

估计量方差，即估计量分布的方差：

估计量偏差，即估计量均值与总体均值之差：

均方误差：

大样本下有渐近正态性：

抽样误差：因为只抽取了一部分数据，与总体会有一定差异。只要是抽样调查，就不可避免产生抽样误差。通常用估计量的方差会标准差来度量抽样误差。

非抽样误差：这是相对而言的，包括抽样框误差（总体单元重复或遗漏）、计量误差（数据抄错）、无回答误差（问卷太长，后面几页没人回答）等

直观上看，要想精度高，那么样本量就要大，这就导致费用也提高了。

精度是由抽样误差决定的，它随样本容量变化如下

调查的费用通常假定为关于样本容量 n 的线性函数

我们需要考虑的是：如何以最小的费用达到要求的精度或者在给定费用的情况下达到最大的精度。

前面介绍了非概率抽样调查的方式包括：方便抽样、判断抽样、自愿样本、滚雪球抽样、配额抽样。下面主要介绍概率抽样中的基本抽样方式。

也称纯随机抽样，这里指的是一种不放回抽样。即从总体的 N 个单元中逐个随机抽取，直到抽满 n 个为止。总共可能的样本个数为 个，取每一个的概率都是相同的。

具体实施可以采用抽签法或随机数法（实施起来不难）。

讨论以下抽样是否属于简单随机抽样：

答案：是；不是；是。注意看每个个体的入样概率是否一样。

也称类别抽样，它先将总体所有单位按某些重要标志进行分类(层)，然后在各类(层)中采用简单随机抽样或系统抽样方式抽取样本单位的一种抽样方式。

比如对于一所大学的学生，我们可以分为不同年级，然后每个年级的学生中使用简单随机抽样。

具体实施可以分为等比例抽样和不等比例抽样。比如四个年级的人数比分别为1:2:3:4，那么我在抽取样本时也按照这个比例来抽，就是等比例抽样。否则是不等比例抽样。

先对样本排序，然后随机抽取一个单元作为样本的第一个单元，然后按照某一给定的规则来确定样本的其他单元。最简单的规则就是等间隔抽取，也称等距抽样。

从中可以发现：抽样的好坏与排列的顺序会有关联。

先将总体划分成许多不相重合的子总体或群，然后以群为抽样单位，按某种随机方式从中抽取若干个群，形成一个“群”的随机样本，对抽中的群内所有单位都进行调查。

注意：如果调查所有班，每个班调查10个人，则为分层抽样。

分几个阶段进行：

剩下的内容放到下一讲