Bài giảng Lý thuyết thống kê - Chương 7: Điều tra chọn mẫu

Chia sẻ: Ghdrfg Ghdrfg | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:15

Thêm vào BST

Báo xấu

411
lượt xem 53
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài giảng Lý thuyết thống kê Chương 7: Điều tra chọn mẫu trình bày về khái niệm điều tra chọn mẫu, ưu điểm của điều tra chọn mẫu, hạn chế điều tra chọn mẫu, sai số trong điều tra chọn mẫu, các bước của quá trình nghiên cứu mẫu, các phương pháp điều tra chọn mẫu.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Lý thuyết thống kê - Chương 7: Điều tra chọn mẫu

CHƯƠNG VII ĐIỀU TRA CHỌN MẪU 1
* Khái niệm: Điều tra chọn mẫu là 1 loại điều tra không toàn bộ  chọn ra 1 số đơn vị của tổng thể chung để điều tra rồi suy rộng kết quả cho toàn bộ tổng thể. * Ưu điểm: - Tiết kiệm kinh phí, nhân lực, thời gian. - Có thể đạt mức độ chính xác cao nếu thực hiện chọn mẫu 1 cách khoa học. * Hạn chế: khó tránh khỏi sai số nhất định do điều tra mẫu. * Phạm vi áp dụng: - Thay thế điều tra toàn bộ - Tổng hợp nhanh tài liệu điều tra toàn bộ, kiểm tra chất lượng của điều tra toàn bộ (phúc tra). 2
* Sai số trong điều tra chọn mẫu: - Sai số chọn mẫu (sai số đại diện): tồn tại ngay trong điều tra chọn mẫu: khó tránh khỏi do kết cấu của mẫu không hoàn toàn tương tự kết cấu của tổng thể chung. - Sai số phi chọn mẫu: do nhiều nguyên nhân + Đơn vị điều tra trả lời không chính xác. + Nhân viên điều tra vô tình ghi sai + Tỷ lệ không trả lời cao + Đo lường sai. Sai số chọn mẫu được hiểu là sai số ngẫu nhiên, phụ thuộc vào các phương pháp chọn mẫu. Sai số chọn mẫu là một trị số không cố định và có trị trung bình được xác định như sau: 3
+ Trường hợp chọn lặp (chọn nhiều lần): 2  ( điều tra chọn mẫu để suy x  n  n rộng chỉ tiêu bình quân) Hoặc p (1  p ) ( điều tra chọn mẫu để suy ^  rộng chỉ tiêu tỉ lệ) p n + Trường hợp chọn không lặp (1 lần): sai số trung bình chọn mẫu sẽ nhân cho 1  n ( hệ số điều chỉnh tổng thể N hữu hạn) + Phạm vi sai số chọn mẫu ( ) Sai số chọn mẫu có thể + hay – và nằm trong khoảng cách   thì trình độ tin cậy của việc suy rộng tài liệu là 0.6827. 4
Phạm vi sai số chọn mẫu được mở rộng thêm để nâng cao trình độ tin cậy bằng cách nhân thêm hệ số tin cậy z.  x = z /2 x  p = z /2p ^ * Các bước của quá trình nghiên cứu mẫu: Bước 1: Xác định mục đích nghiên cứu Bước 2: Xác định tổng thể có liên quan: lập dàn chọn mẫu khi đã xác định rõ phạm vi, tính chất của tổng thể thích hợp với mục đích nghiên cứu. Bước 3: Xác định kích thước mẫu Bước 4: Lựa chọn phương pháp thu thập thông tin 5
Bước 5: Suy rộng kết quả cho toàn tổng thể. Bước 6: Kết luận về tổng thể. * Xác định kích thước mẫu (n): + n phụ thuộc vào: - Phương pháp chọn mẫu với công thức phù hợp - Phạm vi sai số ( ) có thể chấp nhận được - Độ tin cậy muốn có trong ước lượng - Hệ số tin cậy z - Ước tính độ lệch tiêu chuẩn của tổng thể - Kinh phí. * Các công thức xác định n: Phương pháp chọn ngẫu nhiên đơn giản 6
2 2 z  2 n  (1): chọn hoàn lại 2  x z22 2 N n (2): chọn không hoàn lại 2 2 2  N  z  x 2 z 2 2 pq (3): chọn hoàn lại n  2 p z22 pqN (4): chọn không hoàn lại n  x N  z2 pq 2 2 (1) và (2): khi ước lượng số trung bình theo 1 tiêu thức nào đó. (3) và (4): Khi ước lượng tỉ lệ theo 1 tiêu thức nào đó 7
Từ 4 công thức trên cho thấy: + n tỉ lệ nghịch với phạm vi sai số chọn mẫu + n tỉ lệ thuận với hệ số tin cậy z Độ tin cậy thường sử dụng là 90%, 95%, 99%. 95% là mức phổ biến nhất, cho phép kết quả nghiên cứu sai số 5% so với giá trị thực của tổng thể, thường được chấp nhận trong phần lớn các quyết định nghiên cứu kinh tế. + Ước tính độ lệch tiêu chuẩn: - Lấy độ lệch tiêu chuẩn của lần điều tra trước - Lấy độ lệch tiêu chuẩn lớn nhất nếu đã có nhiều cuộc điều tra chọn mẫu tương tự trước đây. 8
- Lấy độ lệch tiêu chuẩn của cuộc điều tra tương ứng ở nơi khác (nếu hiện tượng ở nơi đó có những đặc điểm tương tự) Ví dụ: trang 127,128 * Các phương pháp chọn mẫu thường dùng: + Chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản: (có thể chọn 1 lần hay nhiều lần) - Rút thăm - Quay số - Bảng số ngẫu nhiên + Chọn mẫu phân tổ (phân tầng) Tổng thể N đơn vị chia ra k tổ với số đơn vị mỗi tổ là N1, N2,. . .Nk 9
k n được phân phối cho các tổ n1,n2. . .,nk với n i 1 i n ni được xác định bằng phương pháp tỉ lệ Ni ni N i ni  n    N n N a/ Ước lượng trung bình tổng thể:  : trung bình cả tổng thể xi: trung bình mẫu của tổ thứ i si2: phương sai mẫu hiệu chỉnh của tổ thứ i k 1 - Ước lượng điểm của  : x  N x N i 1 i i 10
- Ước lượng khoảng cho  với độ tin cậy 1- x  z / 2 s x    x  z / 2 s x Với 2 k wi2 si2 sx   (1  f i ) i 1 ni ni  ( xi  xi ) 2 si2  i 1 ni  1 Ni ni wi  fi  (Ví dụ5: trang 130) N Ni 2 wi2 si2 k Khi phân phối mẫu theo tỉ lệ: sx  (1  f ) i 1 ni 11
b/ Ước lượng tỷ lệ tổng thể: p: tỷ lệ các đơn vị có tính chất mà ta quan tâm của tổng thể Pi: tỷ lệ các đơn vị có tính chất mà ta quan tâm của tổ thứ i Ước lượng điểm của p: 1 k k p   N i Pi  Wi Pi ˆ N i1 i 1 Ước lượng khoảng cho p với độ tin cậy 1- ˆ ˆ p  z / 2 s p  p  p  z / 2 s p ˆ ˆ k 2 2 w pi (1  pi ) ni với s  ˆ p i (1  ) i 1 ni  1 Ni 12
ni n Khi phân phối mẫu theo tỉ lệ  Ni N 2 n k wi2 pi (1  pi ) Nên s p  (1  ) ˆ Vd: trang 131,132 N i 1 ni  1 + Chọn mẫu cả khối (mẫu chùm): Tổng thể chung được chia thành các khối, rồi chọn ngẫu nhiên 1 số khối để điều tra . Tổng thể chia ra M khối Mẫu gồm m khối được chọn ngẫu nhiên từ M khối rồi điều tra trên tất cả các đơn vị của m khối được chọn. Kí hiệu: n1,n2,. . .,nm: số đơn vị tổng thể của khối thứ 1,2. . .,m 13
 x1,x2,. . .,xm: trung bình của khối thứ 1,2,. . .m p1, p2,. . ., pm : tỷ lệ các đơn vị có tính chất nào đó trong khối thứ 1,2,. . .,m - Ước lượng điểm cho  và p lần lượt là: m  i 1 xini x  m  i 1 ni m pn i 1 i i ˆ p m n i 1 i 14
Ước lượng khoảng cho  và p với độ tin cậy 1-: x  z / 2 s x    x  z / 2 s x ˆ ˆ p  z / 2s p  p  p  z / 2 s p ˆ ˆ m 2 2 Với 2 M m  n ( x  x) i 1 i i s  x 2  Mmn m 1 m 2 2 2 M m  n ( p  p) i 1 i ˆ i s  ˆ p 2  Mmn m 1 n: số đơn vị tính trung bình cho 1 khối. Vd: trang 134, 135, 136 15