概率抽样和非概率抽样分别在什么情况下适用

1、概率抽样
又称随机抽样，指在总体中排除人的主观因素，给予每一个体一定的抽取机会的抽样。其特点为，抽取样本具有一定的代表性，可以从调查结果推断总体；操作比较复杂，需要更多的时间，而且往往需要更多的费用。
2、非概率抽样（Non-probability sampling）
又称非随机抽样，指根据一定主观标准抽取样本，令总体中每个个体的被抽取不是依据其本身的机会，而是完全决定于调研者的意愿。
其特点为不具有从样本推断总体的功能，但能反映某类群体的特征，是一种快速、简易且节省的数据收集方法。当研究者对总体具有较好的了解时可以采用此方法。
或是总体过于庞大、复杂，采用概率方法有困难时，可以采用非概率抽样来避免概率抽样中容易抽到实际无法实施或“差”的样本，从而避免影响对总体的代表度。


扩展资料
常用的非概率抽样方法有以下四类：
1、方便抽样（Convenience sampling）
指根据调查者的方便选取的样本，以无目标、随意的方式进行。例如：街头拦截访问（看到谁就访问谁）；个别入户项目谁开门就访问谁。
优点：适用于总体中每个个体都是“同质”的，最方便、最省钱；可以在探索性研究中使用，另外还可用于小组座谈会、预测问卷等方面的样本选取工作。
缺点：抽样偏差较大，不适用于要做总体推断的任何民意项目，对描述性或因果性研究最好不要采用方便抽样。
2、判断抽样（Judgment sampling）
指由专家判断而有目的地抽取他认为“有代表性的样本”。例如：社会学家研究某国家的一般家庭情况时，常以专家判断方法挑选“中型城镇”进行。
也有家庭研究专家选取某类家庭进行研究，如选三口之家（子女正在上学的）；在探索性研究中，如抽取深度访问的样本时，可以使用这种方法。
优点：适用于总体的构成单位极不相同而样本数很小，同时设计调查者对总体的有关特征具有相当的了解（明白研究的具体指向）的情况下，适合特殊类型的研究（如产品口味测试等）；操作成本低，方便快捷，在商业性调研中较多用。
缺点：该类抽样结果受研究人员的倾向性影响大，一旦主观判断偏差，则根易引起抽样偏差；不能直接对研究总体进行推断。
3、配额抽样（Quota sampling）
指先将总体元素按某些控制的指标或特性分类，然后按方便抽样或判断抽样选取样本元素。相当于包括两个阶段的加限制的判断抽样。在第一阶段需要确定总体中的特性分布（控制特征），通常，样本中具备这些控制特征的元素的比例与总体中有这些特征的元素的比例是相同的。
通过第一步的配额，保证了在这些特征上样本的组成与总体的组成是一致的。在第二阶段，按照配额来控制样本的抽取工作，要求所选出的元素要适合所控制的特性。例如：定点街访中的配额抽样。
优点：适用于设计调查者对总体的有关特征具有一定的了解而样本数较多的情况下，实际上，配额抽样属于先“分层”（事先确定每层的样本量）再“判断”（在每层中以判断抽样的方法选取抽样个体）；费用不高，易于实施，能满足总体比例的要求。
缺点：容易掩盖不可忽略的偏差。
4、滚雪球抽样（Snowball sampling）
指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。
第一批被访者是采用概率抽样得来的，之后的被访者都属于非概率抽样，此类被访者彼此之间较为相似。例如：如在目前中国的小轿车车主等。
优点：可以根据某些样本特征对样本进行控制，适用寻找一些在总体中十分稀少的人物。
缺点：有选择偏差，不能保证代表性。
参考资料来源：搜狗百科-概率抽样
参考资料来源：搜狗百科-非概率抽样

一个应用统计学概率论基础的问题！求解各大神啊！！！

Excel 2010
(1)
二项分布函数：P（X=0)=BINOM.DIST(0,100,0.01,TRUE)= 0.366032
也可以写成： P（X=0)=0.99^100 =0.366032 （^代表乘方）
泊松分布： P（X=0)=POISSON.DIST(0,1,TRUE)= 0.367879 （TRUE代表求累积概率）
（2）
二项分布函数：P（X≤2)=1-BINOM.DIST(2,100,0.01,TRUE)= 0.079373
泊松分布： P（X≤2)=1-POISSON.DIST(2,1,TRUE)= 0.080301
（3）：根据（2）的结果可知，只要每盒装入不少于102个钻头就可以以98%的概率保证每盒至少含有100个合格品。

什么是教育统计学 其研究内容有哪些

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教育统计学是教育学与数理统计学相结合的一门交叉学科，是应用统计学的一个分支。它把统计学的方法应用于教育实际工作和教育科学研究，通过数据的分析和处理，以便更准确地掌握教育情况。为探索教育规律、制订教育方案、检查教育效率，提供一种科学的方法。

在小样本的条件下,如果总体分布形式未知,则样本均值的抽样分布仍可用正态分布？

在小样本的条件下,如果总体分布形式未知,则样本均值的抽样分布仍可用正态分布？
统计学判断题
统计学 概率论

统计学中,统计数据来源渠道有哪些

一、数据的来源
从使用者的角度看，统计数据资料的来源主要有两种渠道：
一种是通过直接的调查或实验获得的原始数据，这是统计数据的直接来源，一般称为原始或第一手统计数据。
另一种是别人调查的数据，并将这些数据进行加工和汇总后公布的数据，通常称为次级数据或第二手间接的统计数据。一切间接的统计数据都是从原始的、第一手数据过渡而来的。
二、数据的直接来源——原始数据
搜集数据最基本的形式就是进行统计调查或进行实验活动，统计调查或进行实验就是统计数据的直接来源。
1、统计调查
统计调查是指根据统计研究预定的目的、要求和任务，运用科学的方法，有计划、有组织地向客观实际搜集资料的过程。通过统计调查得到的数据，一般称为观测数据。
2、实验法
实验法是直接获得统计数据的又一重要来源。通过实验法得到的数据就是实验数据。
三、数据的间接来源有：
1、公开出版的统计数据。
主要来自官方的统计部门和政府、组织、学校、科研机构。
2、尚未公开发表的统计数据。
如各企业的经营报表数据、专业调查咨询机构为公开发布的调查结果数据。
需注意的是，如果公开引用未公开发表的数据需要征得数据所有者的同意，同时要为自己发布的数据负责。

扩展资料：
1，要注意每种统计分析方法的适用范围。许多分析方法对数据的要求很高，如果样本的分布不符合要求，样本量数量不足，或者存在大量的伪样本，都会造成最后结果的偏差甚至是完全错误。
2，在选择一种分析方法的同时，要按照方法的要求整理数据库。错误的数据库格式对于研究有时是灾难性的。我们在使用任何研究模型之前，都要考虑数据的适用性。同样，数据的合理转换也很重要。
3，如果必要，可以使用不同的研究方法对同一问题进行解释，来互相验证结论的真伪。如果出现互相矛盾，一定要找到矛盾的原因，去伪存真。任何的分析模型和方法都有其使用的局限性，在一定场合会失效。
4，数据分析结果要使用通俗易懂的语言或图表进行描述，繁琐高深的公式和过程不应该经常成为最终研究报告的一部分。
5，数据分析需要耐心和细致，不能出现任何疏漏。哪怕是一点点的失误，都可能产生“蝴蝶效应”，让研究报告变的一钱不值。
6，统计分析方法高级不一定是最好的，简单有效能够解决问题才是最好的。
参考资料：搜狗百科-统计数据

统计学研究设计内容有哪些

统计是要分析数据的，但首先需要考察的是，数据的是否合适，实验采集的数据是否符合分析的目的和要求。
　　所谓实验设计就是指设计实验的合理程序，使得收集得到的数据符合统计分析方法的要求，以便得出有效的客观的结论。它主要适用于自然科学研究和工程技术领域的统计数据搜集。
　　实验设计要遵循的三个基本原则：
　　（1）重复性原则：即允许在相同条件下重复多次实验。好处是：其一可以获得更加精确的有效估计量；其二，可以获得实验误差的估计量。这些都是提高估计精度或缩小误差范围所需要的。
　　（2）随机化原则：是指在实验设计中，对实验对象的分配和实验次序都是随机安排的。是实验设计的重要原则。
　　（3）区组化原则：即利用类型分组技术，对实验对象按有关标志顺序排除，然后依次将各单位随机地分配到各处理组，使各处理组组内标志值的差异相对扩大，而处理组组间的差异相对缩小，这种实验设计安排称为随机区组设计。
　　2．大量观察
　　大量观察法是统计学所特有的方法。所谓大量观察法，是指对所研究的事物的全部或足够数量进行观察的方法。统计描述
　　统计描述是指对由实验或调查而得到的数据进行登记、审核、整理、归类、计算出各种能反映总体数量特征的综合指标，并加以分析，从中抽出有用的信息，用表格或图像把它表示出来。是统计研究的基础。它通过对分散无序的原始资料的整理归纳，运用分组法和综合指标法得到现象总体的数量特征，揭露客观事物内在数量规律性，达到认识的目的。

统计学中的*代表什么

参数是描述总体特征的量，有总体平均数、总体标准差、总体方差、总体相关系数等。你所说的表示是符号吗？对应的都有希腊字母。μ；σ；σ的平方 ；ρ等