抽样调查方法

正如上面所提到的部分估计、统计推理是一个过程,利用样本数据估计还是测试假设对人口。抽样调查方法的领域涉及获取样本数据的有效方法。抽样调查的三种最常见的类型是邮件调查,电话调查,调查和个人面试。所有这些涉及使用问卷调查,为大量的知识存在关于措辞,排序和分组的问题。还有其他类型的抽样调查不涉及一个问卷调查。例如,抽样审计的会计记录和电脑的使用示例大型数据库使用直接观察的样本调查的抽样单位收集数据。

在抽样调查的设计目标是获得一个代表性样本的人口,以便精确推论可以了。抽样误差人口的区别是参数和样本统计量用于估计。例如,总体均值之间的差异和样本均值的抽样误差。抽样误差是因为一部分,而不是整个人口,是调查。概率抽样方法,在每个单元中出现的概率样本,让统计学家对抽样误差的大小做出概率语句。非概率抽样方法,这是基于方便或判断而不是概率,经常用于成本和时间上的优势。然而,一个人应该非常小心在从非概率抽样推断;样品代表是否依赖于个人的判断设计和统计原则进行调查,而不是声音。此外,没有客观依据建立非概率抽样的抽样误差界限已被使用。

大多数政府和专业调查调查采用概率抽样。它通常可以认为任何调查,报告一个正负误差进行了使用概率抽样。统计学家喜欢概率抽样方法和建议他们尽量使用。各种概率抽样方法是可用的。综述了一些更常见的在这里。

简单随机抽样许多概率抽样方法提供了依据。与简单随机抽样,每一个可能的样本大小n有相同的概率被选中。这种方法上面讨论的部分估计。

分层简单随机抽样是一个变化的简单随机抽样人口划分为相对均匀组称为地层和从每个层选择一个简单的随机样本。结果从地层聚合推断人口。边这个方法的好处是,推断为代表的分组人口每层也可以。

整群抽样包括分区人口分成单独的组称为集群。与分层简单随机抽样的情况下,它是可取的集群组成的异构单位。在单级集群抽样,选择集群的一个简单随机样本,收集和数据采样每单位的集群。在两阶段整群抽样,一个简单的随机样本选择的集群,然后选择一个简单的随机样本的单位在每个集群抽样。整群抽样的主要应用之一区域抽样,集群是县、乡、城市街区或其他明确的地理部分的人口。

决策分析

决定分析,也叫做统计决策理论,包括程序选择最优决策的不确定性。在最简单的情况下,决策者必须从一个有限的选择最好的决定集的选择当有两个或两个以上可能的未来事件,调用自然的状态,这可能发生。自然状态的列表包括可能发生的一切,和自然的状态定义,因此只有一个州将会发生。产生的结果相结合的一个决定替代和一个特定的自然状态被称为的回报。

当概率自然状态是可用的,概率标准可用于替代选择最好的决定。最常见的方法是使用概率计算期望值每一个决策的选择。的期望值决策方法是加权的和回报的决定。回报的重量是相关联的自然状态的概率,因此收益发生的概率。最大化问题,决定选择最大的期望值将选择;对于一个最小化问题,决定选择最小的期望值会选择。

决策分析是非常有用的序贯决策的情况,决定的情况下,一个事件发生时,另一个决定,另一个事件发生,等等。例如,一个公司试图决定是否市场新产品可能首先决定测试产品的验收使用消费者小组。基于消费者小组的结果,该公司将决定是否继续进一步试销;在分析测试的结果营销,公司高管将决定是否生产新产品。一个决策树是一种图形化的设备,有助于构建和分析这些问题。决策树的帮助下,可以开发一个最优决策策略。一个决定策略应急计划,建议选择的最好的决定取决于顺序过程中早些时候发生了什么事。