抽样调查方案（优推4篇）

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抽样调查方案【第一篇】

1、调查题目：美国城市中吸取毒品者的研究

调查目的：通过对吸毒者的调查建立一种“如何成为吸毒者”的理论。这一研究对了解吸毒者的情况，并制订政策和措施解决这一社会问题有现实意义，对于认识越轨行为的产生过程有普遍的理论意义。

理论假设：心理学家常以个人心理特征来解释越轨行为。但本研究的设想是，越轨行为的产生是人的一系列社会经历连续作用的结果。人们在这些社会经历中逐渐形成了一定的观念、认知和情景判断，它们导致了特定的行为动机和行为倾向。因此，应当以个人的寉经历来解释越轨行为。

2、研究类型：描述性研究、纵向研究、个案研究、理论性研究

调查方式：实地（个案）研究

调查方法：无结构访问法、长期观察

资料分析方法：定性分析、主观理解法

3、调查范围：美国某一城市

分析单位：个人。

抽样单位：个人。

4、抽样方案：

以所认识的几个吸毒者为首批调查对象两这些吸毒者介绍他们所认识的吸毒者，再调查第二批、第三批……共调查50人（这种抽样方法称为非概率抽样，或“滚雪球”式的抽样）。

5、调查内容：

吸毒者的吸毒经历。如何开始，中间经历哪些过程，现在是什么状况，开始是多少，中间是多少，现在是多少，都有什么感受则否戒毒，都受哪些因素影响才开始吸毒的，等等。

调查提纲：

根据以上内容自由交谈，无调查表格。事后根据录音或回想作详细的访谈记录。

6、调查场所：由被调查者选择他们认为合适的场所和时间接受访问

时间计划：在第一次访问之后间隔几个月或半年后再访问一次，共访问再次或三次，调查时间大约一年半。

7、调查经费和物质手段(略)。

8、调查员：课题组有3人，每个人负责自己的调查对象。

抽样的方案【第二篇】

1. 明确调查目的，确定所要估计的目标量。例如，电视节目的收视率调查、日用品的消费调查等等，往往是以户为单位的；而一般的态度、观念调查，则是以个人为单位进行的。目标量的变动将引起的改动，一旦规定好了以后，就不要轻易变更。

2. 明确总体及抽样单元。例如，电视节目的收视率调查，总体一般指在电视覆盖地区的拥有电视的家庭中4岁以上的居民，最小抽样单位一般为“户”。而广播电视的`广告、调查一般以9岁或12岁以上的公民为受众总体，最小抽样单位为“个人”。消费者调查、社会问题的调查的总体一般是指18岁或18岁以上的公民。

3. 确定或构建抽样框。

4. 对主要目标的精度提出要求。例如在收视率的调查中，平均收视率的误差不超过3%等等。

5. 选择的类型。例如在收视率调查中采用多级抽样，而在各级中又采用分层抽样等组织形式，最后一级采用等距抽样方式等等。

6. 根据抽样方案的类型、对主要目标量的精确度要求及置信度等等，确定样本量，并给出总体目标量的估计式（点估计或区间估计）和抽样误差的估算式。

7. 制定实施方案的具体办法和步骤。

名词解释

按规模大小成比例的概率抽样，简称为PPS抽样，它是一种使用辅助信息，从而使每个单位均有按其规模大小成比例的被抽中概率的一种抽样方式。其抽选样本的方法有汉森·赫维茨方法、拉希里方法等。

抽样是指按概率比例抽样，属于概率抽样中的一种。是指在多阶段抽样中，尤其是二阶段抽样中，

初级抽样单位被抽中的机率取决于其初级抽样单位的规模大小，初级抽样单位规模越大，被抽中的机会就越大，初级抽样单位规模越小，被抽中的机率就越小。就是将总体按一种准确的标准划分出容量不等的具有相同标志的单位在总体中不同比率分配的样本量进行的抽样。

分类

简单随机抽样法

这是一种最简单的一步抽样法，它是从总体中选择出抽样单位，从总体中抽取的每个可能样本均有同等被抽中的概率。抽样时，处于抽样总体中的抽样单位被编排成 1～n编码，然后利用随机数码表或专用的计算机程序确定处于1～n间的随机数码，那些在总体中与随机数码吻合的单位便成为随机抽样的样本。

这种抽样方法简单，误差分析较容易，但是需要样本容量较多，适用于各个体之间差异较小的情况。

系统抽样法

这种方法又称顺序抽样法，是从随机点开始在总体中按照一定的间隔（即“每隔第几”的方式）抽取样本。此法的优点是抽样样本分布比较好，有好的理论，总体估计值容易计算。

分层抽样法

它是根据某些特定的特征，将总体分为同质、不相互重叠的若干层，再从各层中独立抽取样本，是一种不等概率抽样。分层抽样利用辅助信息分层，各层内应该同质，各层间差异尽可能大。这样的分层抽样能够提高样本的代表性、总体估计值的精度和抽样方案的效率，抽样的操作、管理比较方便。但是抽样框较复杂，费用较高，误差分析也较为复杂。此法适用于母体复杂、个体之间差异较大、数量较多的情

抽样方案【第三篇】

所谓抽样设计，就是依据调查目的，在给定的人力、物力、财力等的条件下，在从一定总体中抽取样本资料以前，预先确定抽样程序和方案，在保证所抽取的样本有充分代表性的前提下，力求取得最经济、最有效的结果。

一、调查目的

1、调查当代大学生的实际消费与自身条件之间的联系”及冲突；

2、调查当代大学生消费的合理规划性、理性；

3、调查当代大学生消费结构和主要消费项目及消费心态及各人心目中理想的消费状况。

二、调查范围和内容

1、目标总体和调查总体

目标总体指所有西安市的大学生。

调查总体为根据西安市的大学生实际情况设计形成的抽样框。

2、调查内容

调查内容包括被调查人的消费结构和消费理念两大部分，问题大致包括：月消费额及消费项目、消费方式、购物态度和理念以及消费的自我满意度等。

3．选择调研方法

入室调查法

三、抽样调查设计

第一步：确定抽样方法

调查决定采用多阶段抽样与整群抽样相结合的抽样方法进行方案设计，调查的最小单元为大学生。决定调查的各个阶段为学校、寝室、学生，在寝室利用随机数表抽取学生。

第二步：确定样本量及各阶段样本量的配置

按简单随机抽样时，在置信度为t=95%时，绝对误差为△P =5%，取方差大到最大的比例，则全市的样本量应为：

n0=t2*P*Q/△P2≈22**/=400(人)

根据以往的经验，估计回答的概率为a=90%，因此调整样本量为：

n1=n0/a=400/≈445(人)

由于多阶段抽样的效率比简单随机抽样的效率低，取设计效应deff=，则全市范围内应调查的样本学生为：

n2= n0*deff=445*=600（人）

（注：设计效应为某个特定抽样设计的估计量方差v（θ)与相同样本量（不放回）简单随机抽样的估计量方差vsrs(θ）之比。）

各阶段的配置分别为：

初级单元：10个学校

二级单元：150个寝室，每个学校抽25个寝室

三级单元：600个学生，每个寝室抽4名学生

第三步：抽样过程 以全西安市的在读大学生为总体，采用多阶段抽样方法抽取样本。

第一阶段，先以西安市的每个高等院校为初级单元。按不等概（即每个初级单元被抽取概率不等，大单位被抽中的机率大）的PPS抽样（抽取率与单位大小成比例的多阶段抽样，即按学校的人数确定相应的抽样比率）从中抽取6个学校。

第二阶段，在每个被抽中的学校中，将全校所有的寝室依次进行编号，赋予每个寝室一个与编号一样的代码；根据所有的寝室数除以样本量25，确定抽样间距；然后对代码进行随机起点的等距抽样，则被抽中的寝室为样本寝室。

第三阶段，分别在每个样本寝室中，按随机二维数列表抽取4名学生（若寝室的人数不足，就从下一个寝室补充完整）。

抽样的方案【第四篇】

概率抽样方法

(1)概率抽样概念

定量市场调查中的概率抽样是指在调查总体样本中的每个单位都具有同等可能性被抽中的机会。在实际应用中，概率抽样方法是最常用的方法之一。

概率抽样包括以下几个方面的优点：

调查者可获得被抽取的不同年龄、不同层次的人们的信息；

能估算出抽样误差；

调查结果可以用来推断总体。例如，在一项使用概率抽样法的调查中，如果有 5 %的被访者给出了某种特定回答，那么，调查者就可以以此百分比再结合抽样误差，推及总体情况。

另一方面，概率抽样也有一些弊病：

在大多数案例中，同样规模的概率抽样的费用要比非概率抽样高；

概率抽样比非概率抽样需要更多时间策划和实施；

必须遵守的抽样计划执行程序会大量增加收集资料的时间。

下面，介绍几种最常采用的概率抽样技术。

(2)简单随机抽样( Simple sampling )

简单随机抽样是一种广为使用的概率抽样方法。是最完全的概率抽样。如前面提到的，随机抽样就是总体中每个单位在抽选时有相等的被抽中的机会。

在简单随机抽样条件下，抽样概率公式为：

抽样概率=样本单位数∕总体单位数

例如，如果总体单位数为 10000 ，样本单位数为 400 ，那么抽样概率为 4 %。

简单随机抽样的优点在于，它看起来简单，并且满足概率抽样的一切必要的要求，保证每个总体单位在抽选时都有相等的被抽中的机会。简单随机抽样可以通过电话随机拨号功能完成这个步骤，可以从电脑档案中挑选调查对象。

(3)等距抽样( Systematic sampling )

在定量抽样调查中，等距抽样常常代替简单随机抽样。由于该抽样方法简单实用，所以应用普遍。等距抽样得到的样本几乎与简单随机抽样得到的样本是相同的。

等距抽样的基本做法是，将总体中的各单元先按一定的顺序排列、编号，然后决定一个间隔，并在此间隔基础上选择被调查的单位个体。

样本距离可通过下面公式确定：

样本距离 = 总体单位数∕样本单位数

例如，假设你使用本地电话本并确定样本距离为 100 ，那么 100 个中取 1 个组成样本。这个公式保证了整个列表的完整性。

等距抽样方式随意用一个起点，例如，如果你把一本电话本作为抽样框，必须随意取出一个号码决定从该页开始翻阅。假设从第 5 页开始，在该页上再另选一个数决定从该行开始。假定选择从第 3 行开始，这就决定了实际开始的位置。

等距抽样方式相对于简单随机抽样方式最主要的优势就是经济性。等距抽样方式比简单随机抽样更为简单，花的时间更少，并且花费也少。使用等距抽样方式最大的缺陷在于总体单位的排列上。一些总体单位数可能包含隐蔽的形态或者是“不合格样本”，调查者可能疏忽，把它们抽选为样本。

(4)分层抽样( Stratified random sampling )

定量调查中的分层抽样是一种卓越的概率抽样方式，在调查中经常被使用。

分层抽样的具体程序是：把总体各单位分成两个或两个以上的相互独立的完全的组(如男性和女性)，从两个或两个以上的组中进行简单随机抽样，样本相互独立。

总体各单位按主要标志加以分组，分组的标志与我们关心的总体特征相关。例如，我们正在进行有关啤酒品牌知名度方面的调查，初步判别，在啤酒方面男性的知识与和女性不相同，那么性别应是划分层次的适当标志。如果不以这种方式进行分层抽样，分层抽样就得不到什么效果，花再多时间、精力和物资也是白费。

分层抽样与简单随机抽样相比，我们往往选择分层抽样，因为它有显著的潜在统计效果。也就是说，如果我们从相同的总体中抽取两个样本，一个是分层样本，另一个是简单随机抽样样本，那么相对来说，分层样本的误差更小些。另一方面，如果目标是获得一个确定的抽样误差水平，那么更小的分层样本将达到这一目标。

在调查实践中，为提高分层样本的精确度实际上要付出一些代价。通常，我们现实正确的分层抽样一般有三个步骤：

首先，辩明突出的(重要的)人口统计特征和分类特征，这些特征与所研究的行为相关。例如，研究某种产品的消费率时，按常理认为男性和女性有不同的平均消费比率。为了把性别作为有意义的分层标志，调查者肯定能够拿出资料证明男性与女性的消费水平明显不同。用这种方式可识别出各种不同的显著特征。调查表明，一般来说，识别出 6 个重要的显著特征后，再增加显著特征的辨别对于提高样本代表性就没有多大帮助了。

第二，确定在每个层次上总体的比例(如性别已被确定为一个显著的特征，那么总体中男性占多少比例，女性占多少比例呢？)。利用这个比例，可计算出样本中每组(层)应调查的人数。

最后，调查者必须从每层中抽取独立简单随机样本。

(5)整群抽样( Cluster sampling )

以上各种抽样类型全部是按单位抽取的，即按样本单位数，分别一个单位一个单位地抽取。在整群抽样中，样本是一组单位一组单位地抽取。

整群抽样有两个关键步骤：

同质总体被分为相互独立的完全的较小子集。

随机抽选子集构成样本。

如果调查者在抽中的子集中观察全部单位，我们就有了一级整群样本。如果在抽中的子集中再以概率方式抽取部分单位观察，我们就有了二级整群样本。分层和整群抽样都要将总体分为相互独立的完全子集。它们的区别是，分层抽样的样本是从每个子集中抽取，而整群抽样则是抽取部分子集。

地理区域抽样是整群抽样的典型方式。挨门挨户去调查一个特定城市的调查者也许会随机抽选一些区域，较集中地访查一些群体，大量减少访问时间和经费。整群抽样被认为是概率抽样技术，因为它随机抽出群和随机抽出单位。值得注意的是，在整群抽样下，我们假定群中单位与总体一样存在异质性。如果一群中单位的特征非常相似，如果由于共同环境使群内差异小而群与群之间差异大。一般来说，要解决这个问题可以扩大群数，然后从各群中抽取少量单位数，以保证样本的代表性。

非概率抽样方法

(1)非概率抽样的概念

非概率抽样也是市场调查中比较常采用的手段之一，如配额抽样等。非概率抽样是指从总体中非随机地选择特定地要素(单位)。有目的的非随机抽样可能会系统地排除或过分强调总体的某些部分特征。

非概率抽样的缺点恰是概率抽样的优势：

不能估计出抽样误差；

不知道抽中的单位所具有代表性的程度；

非概率抽样的结果不能也不应该推算总体。

在实际操作过程中，非概率抽样经常被市场调研人员使用，其原因与本身固有的优势有关：

非概率抽样比概率抽样费用低。非概率抽样的这一特点对那些精确性要求补不严格的调查有相当大的吸引力。试探性调查就是其中的一例。

一般来讲，非概率抽样实施起来要比概率抽样用的时间少。

由于非概率抽样具有上述的不足，因此，如果合理运用非概率抽样，它能产生极具代表性得合理的抽样结果，是我们经常思考并试图解决的一个重要问题。在实际应用过程中，非概率抽样的结果不能计算其抽样误差，这意味着评估非概率抽样的总体质量有很大的困难，因为我们清楚地知道它们不满足概率抽样所必需的标准，但问题是它们脱离标准有多远？调查设计者事先必须对非概率抽样进行评估，评估应该建立在对非概率抽样方法论仔细评价的基础上。评估需要注意的是，使用的抽样方法是否能够覆盖目标总体的各个部分？或者样本是否无目的地倾向于一些特殊群体？这些都是友邦顾问调查人员在调查设计与抽样评估时必须仔细考虑的问题。

在实际工作中，我们经常使用的非概率抽样方法包括四类：方便抽样、判断抽样、配额抽样和滚雪球抽样。

方便抽样( Convenience sampling )

方便抽样是根据调查者的方便性，以无目标、随意的方式进行的抽样调查活动。例如，常见的无限制的街头拦访和随意的入户访问就是方便抽样的常见形式。在某些调查测试中，方便抽样会取得快速有效的结果。在进行探索性调研时，即缺乏经验而又急需真实数据的近似值时，这种方法也很实用。

判断抽样( Judgment sampling )

判断抽样适用于调查员或者调查专家基于选择标准或者条件抽取典型样本的情况。一般商业机构进行的市场或产品测试调查基本上都属于判断抽样的范围。在进行探索性调研时，如抽取深度访谈样本的情况下，就可以采用这种方法。

配额抽样( Quota sampling )

配额抽样是根据一定标志对总体分层或分类后，从各层或各类中主观地选取一定比例的调查单位的方法。所谓“配额”是指对划分出的总体各类型都分配给一定的数量而组成调查样本。因而，配额抽样较之判断抽样加强了对样本结构与总体结构在“量”的方面的质量控制，能够保证样本有较高的代表性。配额抽样类似于随机抽样中的分层抽样。不过，有两点重要的区别：首先，配额抽样的被调查者不是按随机原则抽出来的，而分层抽样必须遵守随机原则。其次，在分层抽样中，用于分类的标志，应联系研究目标来选择，而配额抽样无此要求。

滚雪球抽样( Snowball sampling )

滚雪球抽样是指先对随机选择的一些被调查者实施访问，然后再请他们推荐属于研究目标总体特征的调查对象。这种方法用于低发生率或少见的总体中进行抽样，因为要找到这些少见的个体，代价是很大的，使得调查人员因为费用的原因不得不使用类似滚雪球这样的抽样技巧。

滚雪球抽样调查的优点是调查费用大大减少，然而这种成本的节约是以调查质量的降低为代价的。整个样本很可能出现偏差，因为那些个体的名单来源于那些最初调查过的人，而他们之间可能十分相似，因此，样本可能不能很好地代表整个总体。另外，如果被调查者不愿意提供人员来接受调查，那么这种方法就会受阻。