第 2 章 数据的搜集,第 2 章 数据的搜集,2.1 数据的来源：直接数据、间接数据 2.2 调查数据 2.3 实验数据 2.4 数据的误差,学习目标,数据的来源 搜集数据的调查方法 搜集数据的实验方法 数据的误差,2.1 数据的来源,2.1.1 数据的间接来源 2.1.2 数据的直接来源,数据的间接来源,系统外部的数据,统计部门和政府部门公布的有关资料，如各类统计年鉴 各类经济信息中心、信息咨询机构、专业调查机构等提供的数据 各类专业期刊、报纸、书籍所提供的资料 各种会议，如博览会、展销会、交易会及专业性、学术性研讨会上交流的有关资料 从互联网或图书馆查阅到的相关资料,系统内部的数据,业务资料，如与业务经营活动有关的各种单据，记录 经营活动过程中的各种统计报表 各种财务，会计核算和分析资料等,二手数据的评估,数据是谁搜集的？ 可信度评估 为什么目的而搜集的？ 数据是怎样搜集的？ 什么时候搜集的？,二手数据的特点,搜集容易，采集成本低 搜集二手资料在研究中应优先考虑 缺点：针对性不够,数据的间接来源 调查数据 实验数据,数据的直接来源 (原始数据),调查数据 通过调查方法获得的数据 通常是对社会现象而言 通常取自有限总体 实验数据 通过实验方法得到的数据 通常是对自然现象而言 也被广泛运用到社会科学中 如心理学、教育学、社会学、经济学、管理学等,2.2 调查数据,2.2.1 概率抽样与非概率抽样 2.2.2 搜集数据的基本方法,概率抽样和非概率抽样,概率抽样 (probability sampling),也称随机抽样（区别于随便抽样） 特点 按一定的概率以随机原则抽取样本 抽取样本时使每个单位都有一定的机会被抽中 每个单位被抽中的概率是已知的，或是可以计算出来的 当用样本对总体目标量进行估计时，要考虑到每个样本单位被抽中的概率,Eg.在一栋宿舍楼里抽取10名同学为样本。,简单随机抽样 (simple random sampling),从总体N个单位中随机地抽取n个单位作为样本，每个单位入抽样本的概率是相等的。（抽签法） 最基本的抽样方法，是其它抽样方法的基础 特点 简单、直观，在抽样框完整时，可直接从中抽取样本 用样本统计量对目标量进行估计比较方便 局限性 当N很大时，不易构造抽样框 抽出的单位很分散，给实施调查增加了困难 没有利用其它辅助信息以提高估计的效率,分层抽样 (stratified sampling),将抽样单位按某种特征或某种规则划分为不同的层，然后从不同的层中独立、随机地抽取样本 分层原则：增加层内的同质性、层间的异质性（各层之间的差异很大，层内个体差异小） 常见的分层变量如性别、年龄、教育、职业等 优点 保证样本的结构与总体的结构比较相近，从而提高估计的精度 组织实施调查方便,Eg.某市有300所小学，共240000名学生，其中重点小学30所，一般小学240所，较差的小学30所，现欲抽取1200名学生。试用分层抽样法进行样本的抽取。,分层抽样 (stratified sampling),整群抽样 (cluster sampling),将总体中若干个单位合并为组(群),抽样时直接抽取群，然后对中选群中的所有单位全部实施调查。 原则：要求群与群之间的差异比较小，群内个体或单元差异大。 特点 抽样时只需群的抽样框，可简化工作量 调查的地点相对集中，节省调查费用，方便调查的实施 缺点是估计的精度较差（不同群之间差异大）,整群抽样 (cluster sampling),Eg.一个新建的居民区由近百栋居民楼组成，住户总数达数千户。欲用抽样调查方法估计该居民区现有的电话拥有率。简单随机抽样；整群抽样。,根本区别： 抽样框不同（所有住户、居民楼）,系统抽样（等距抽样） (systematic sampling),将总体中的所有单位(抽样单位)按一定顺序排列，在规定的范围内随机地抽取一个单位作为初始单位，然后按事先规定好的规则确定其它样本单位 k =N/n,先从数字1到k之间随机抽取一个数字r作为初始单位，以后依次取r+k，r+2k等单位 优点：操作简便，可提高估计的精度 Eg.某产品的口味测试，从90个同学中抽9个进行测试,多阶段抽样 (multi-stage sampling),先抽取群，但并不是调查群内的所有单位，而是再进行一步抽样，从选中的群中抽取出若干个单位进行调查 二阶抽样中群是初级抽样单位，第二阶段抽取的是最终抽样单位。将该方法推广，使抽样的阶段数增多，就称为多阶段抽样 具有整群抽样的优点，保证样本相对集中，节约调查费用 需要包含所有低阶段抽样单位的抽样框；同时由于实行了再抽样，使调查单位在更广泛的范围内展开 在大规模的抽样调查中，是经常被采用的方法,非概率抽样 (non-probability sampling),相对于概率抽样而言 抽取样本时不是依据随机原则，而是根据研究目的对数据的要求，采用某种方式从总体中抽出部分单位对其实施调查 有方便抽样、判断抽样、自愿样本、滚雪球抽样、配额抽样等方式,方便抽样,调查过程中由调查员依据方便的原则，自行确定入抽样本的单位 调查员在街头、公园、商店等公共场所进行拦截调查 厂家在出售产品柜台前对路过顾客进行的调查 优点：容易实施，调查的成本低 缺点：样本单位的确定带有随意性，样本无法代表有明确定义的总体，调查结果不宜推断总体,判断抽样,研究人员根据经验、判断和对研究对象的了解，有目的选择一些单位作为样本 有重点抽样，典型抽样，代表抽样等方式 判断抽样是主观的，样本选择的好坏取决于调研者的判断、经验、专业程度和创造性 抽样成本比较低，容易操作 样本是人为确定的，没有依据随机的原则，调查结果不能用于推断总体,自愿样本,被调查者自愿参加，成为样本中的一分子，向调查人员提供有关信息 例如，参与报刊上和互联网上刊登的调查问卷活动，向某类节目拨打热线电话等，都属于自愿样本 自愿样本与抽样的随机性无关 样本是有偏的 不能依据样本的信息推断总体,滚雪球抽样,先选择一组调查单位，对其实施调查之后，再请他们提供另外一些属于研究总体的调查对象，调查人员根据所提供的线索，进行此后的调查。这个过程持续下去，就会形成滚雪球效应 适合于对稀少群体和特定群体研究 优点：容易找到那些属于特定群体的被调查者，调查的成本也比较低,配额抽样,先将总体中的所有单位按一定的标志(变量)分为若干类，然后在每个类中采用方便抽样或判断抽样的方式选取样本单位 操作简单，可以保证总体中不同类别的单位都能包括在所抽的样本之中，使得样本的结构和总体的结构类似 抽取具体样本单位时，不是依据随机原则，属于非概率抽样,概率抽样与非概率抽样的比较,概率抽样 依据随机原则抽选样本 样本统计量的理论分布存在 可根据调查的结果推断总体 非概率抽样 不是依据随机原则抽选样本 样本统计量的分布是不确定的 无法使用样本的结果推断总体,搜集数据的基本方法,搜集数据的基本方法,自填式问卷调查,没有调查员协助的情况下由被调查者自己完成调查问卷 问卷递送方法有：调查员分发、邮寄、网络、媒体 要求调查问卷结构严谨，有清楚的说明 弱点 问卷的返回率比较低 不适合结构复杂的问卷 调查周期比较长 数据搜集过程中出现的问题难于及时采取调改措施,面访式问卷调查,调查员与被调查者面对面提问、被调查者回答的一种调查方式 优点 可提高调查的回答率 可提高调查数据的质量 能调节数据搜集所花费的时间 弱点 调查的成本较高 调查过程的质量控制有一定难度,电话式问卷调查,通过电话向被调查者实施调查 特点 速度快，能在短时间内完成调查 适合于样本单位十分分散的情况 局限 如果被调查者没有电话，调查将无法实施 访问的时间不能太长 使用的问卷需要简单 被访者不愿意接受调查时，难以说服,观察式调查,1. 就调查对象的行动和意识，调查人员边观察边记录以收集所需信息 2. 调查人员不是强行介入 能够在被调查者不察觉的情况下获得资料 如交通流量的调查,各调查方法的比较,2.3 实验数据,2.3.1 实验组和对照组 2.3.2 实验中的若干问题,实验组和对照组,将研究对象分为两组：实验组和对照组Eg.喝柑橘水水手、未喝柑橘水水手。 实验组和随机组的产生应遵循随机原则，而且应该匹配 匹配指对实验单位的背景材料进行分析比较，将情况类似的每对单位分别随机地分配到实验组和对照组,实验中的若干问题,人的意愿 研究的对象是人的时候，在划分实验组和对照组时的随机原则将面临挑战 心理问题 人们对被研究非常敏感，这使得他们更加注意自我，从而走到事物的另一个极端 道德问题 当某种实验涉及道德问题时，人们会处于进退两难的尴尬境地,2.4 数据的误差,2.4.1 抽样误差 2.4.2 非抽样误差 2.4.3 误差的控制,数据的误差,理解误差、记忆误差、有意识误差,抽样误差 (sampling error),由于抽样的随机性所带来的误差 所有样本可能的结果与总体真值之间的平均性差异 影响抽样误差的大小的因素 样本量的大小 总体的变异性,非抽样误差 (non-sampling error),相对抽样误差而言 除抽样误差之外的，由于其他原因造成的样本观察结果与总体真值之间的差异 存在于所有的调查之中 概率抽样，非概率抽样，全面性调查 有抽样框误差、回答误差、无回答误差、调查员误差、测量误差,误差的控制,抽样误差可计算和控制 非抽样误差的控制 调查员的挑选 调查员的培训 督导员的调查专业水平 调查过程控制 调查结果进行检验、评估 现场调查人员进行奖惩的制度,本章小结,数据的来源 调查数据的抽样方法 实验数据 数据的误差,结 束,