心理學 - 話題

研究對象的抽樣與誤差控制
① 抽樣調查的假設—還原論：每個個體都可以且應該是孤獨地存在的，因此把其中的一部分分別抽取出來并不會影響其特質。這些“單獨的個體”的相加結果仍然可以代表總體（錯誤，個體間存在相互作用）
② 抽樣調查的邏輯：演繹和歸納
（1）抽樣的過程（管中窺豹）體現演繹（2）決策的過程（一葉知秋）體現歸納
③ 抽樣的方法
好的抽樣：
（1）簡單隨機抽樣：一般地，設一個總體含有N個個體，從中逐個不放回地抽取n個個體作為樣本（n≦N），如果每次抽取式總體內的各個個體被抽到的機會都相等，就把這種抽樣方法叫做簡單隨機抽樣。原則：機會均等與彼此獨立
（2）分層抽樣：一般地，在抽樣時，將總體分成互不交叉的層，然后按照一定的比例，從各層獨立地抽取一定數量的個體，將各層取出的個體合在一起作為樣本，這種抽樣方法是一種分層抽樣。原則：層內變異要小，層間變異要大
（3）整群抽樣：將總體中各單位歸并成若干個互不交叉、互不重復的集合，稱之為群；然后以群為抽樣單位抽取樣本的一種抽樣方式。抽取的單位不是“個”，是“群”。
說得過去的抽樣：非概率抽樣
（1）就近法
（2）滾雪球抽樣：先隨機選擇一些被訪者并對其實施訪問，再請他們提供另外一些屬于所研究目標總體的調查對象，根據所形成的線索選擇此后的調查對象。
打了“折扣”的抽樣：
（1）有偏樣本的使用：主試造成的方便取樣；被試造成的自發回應（網絡在線調查、電話回應等）
（2）小樣本的使用：樣本過小會使誤差變大，統計結果不穩健。樣本統計量的變化取決于樣本大小而非總體大小。
④ 抽樣建議：（1）量表開發的總數與人數比：約5:1或10:1
             （2）相關、回歸及結構方程建模：200人以上較好
             （3）采用實驗設計的方法
誤差控制：
① 抽取的樣本應當具有代表性
② 較大的樣本量
③ 樣本內標準差盡量小
④ 采取好的抽樣方法
決定抽樣誤差有三個因素，分別從三個原因出發來控制和減少抽樣誤差至最小限度：
1、總體標識的變異程度：抽樣誤差的大小和總體標識的變異程度成正比，即總體的標識變異程度（用標準差來衡量）越小，抽樣的誤差也越小。這就是分層隨機抽樣使用較多的原因。
2、抽樣單位的數目：大數定律要求，只有在大量觀測的基礎上，樣本才能顯示出總體的真是情況。在其他因素完全相同的情況下，樣本單位的樹立越多，抽樣誤差就越小，所以無論是那種抽樣方式，都要擴大樣本容量。
3、抽樣方式的類別：每種抽樣方式它的抽樣誤差有不同。
（1）隨機抽樣：
1）非限制性隨即抽樣：
要盡量多地抽取單位數目，使之符合大數定律的要求，以便樣本確實能代表樣本總體；
總體各單位被研究的主要標識一定要同質，否則即使抽樣工作做得好，抽取的樣本也無法很好地代表總體。
2）限制性抽樣：
①
系統隨機抽樣：當總體中各單位具有明顯的周期性循環變化時不要采用這種抽樣方法，   避免系統誤差，只有在研究對象的主要標識變異很大的時候使用最為適宜。
②
分層隨機抽樣：事前對總體的分組是否恰當決定了這種抽樣方式是否有價值。
③
整群隨機抽樣：為提高抽樣精度，必須把總體細分，盡可能減少群與群之間的差異，要盡可能加大群內單位的差異，這一點與分層抽樣恰好相反。
（2）非隨機抽樣（目的抽樣、定額抽樣、簡便抽樣）這種抽樣方法本身就會有很大誤差，除非不使用，還真的不知道怎么減少誤差。目的和定額主要是依靠研究者的經驗什么的。

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