分层抽样的名词解释 简述分层抽样的含义及优点

  分层抽样法也叫类型抽样法。它是从一个可以分成不同子总体(或称为层)的总体中,按规定的比例从不同层中随机抽取样品(个体)的方法。这种方法的优点是,样本的代表性比较好,抽样误差比较小。缺点是抽样手续较简单随机抽样还要繁杂些。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。

  分层抽样的步骤:

  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,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。

  分层抽样的应用:

  总体中赖以进行分层的变量为分层变量,理想的分层变量是调查中要加以测量的变量或与其高度相关的变量。分层的原则是增加层内的同质性和层间的异质性。常见的分层变量有性别、年龄、教育、职业等。分层随机抽样在实际抽样调查中广泛使用,在同样样本容量的情况下,它比纯随机抽样的精度高,此外管理方便,费用少,效度高。

  分层抽样是将总体按照一定标志分成若干层,分别从各层中抽检一定数量样本,最后汇总推算所需的总体估计量的一种统计抽样技术。在变量抽样税务稽查中合理地运用分层抽样法,可以提高抽样的精确度,减少需要抽查的样本。在运用分层抽样法时,需要对总体进行重新组织整理,计算工作复杂。因此,只有当被查总体中大部分项目(的金额)分布均匀,少数项目属于高金额或低金额之类的异常项目时,运用分层抽样法才有意义。

  运用分层抽样税务稽查方法时,各层样本抽查方法是相对独立的,可以是随机数表法,也可以是系统选样法。分层抽样法研究的重点,一是如何计算总的样本规模和如何将样本在各层进行分配;二是如何将各层检查结果汇总推算总体估计量。

  1.样本规模的确定及在各层间的分配

  在分层抽样法中,样本规模仍然按照总体计算,然后再把它分配到各层。分层抽样法中样本规模的确定,需要首先了解各层子总体容量及其标准差。

  2.各层检查结果的汇总

  决定了各层样本规模之后,税务稽查人员即可按照计划的抽样组织方式和税务稽查检查大纲开始实施抽样税务稽查。经过对选取样本的检查计算,可以得到各层平均值(或平均差错额)和实际样本标准差等项资料,在此基础上,税务稽查人员需要将它们汇总,形成对总体的点估计和区间估计。

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