冬季幼儿保健小常识什么是统计抽样？-教育资源网

很多时候，研究人员想知道范围很大的问题的答案。例如：

这些问题是巨大的，因为它们要求我们跟踪数百万人。

统计通过使用称为采样的技术简化了这些问题。通过进行统计样本，我们的工作量可以**减少。我们不需要跟踪数十亿或数百万的行为，而只需要检查数千或数百的行为。正如我们将要看到的，这种简化是有代价的。

人口和人口普查

统计研究的人口是我们试图找出的东西。它由所有正在接受检查的个人组成。人口真的可以是任何东西。根据统计问题，加州人，龋齿，电脑，汽车或县都可以被视为人口。尽管大多数正在研究的人群都很大，但他们不一定必须如此。

研究人口的一个策略是进行人口普查。在人口普查中，我们检查研究中的每个人。一个主要的例子是美国人口普查。人口普查局每十年向全国每个人发送一份问卷。那些没有寄回表格的人将由人口普查人员访问

人口普查充满困难。它们在时间和资源方面通常很昂贵。除此之外，很难保证人口中的每个人都已经到达。其他人口更难以进行人口普查。如果我们想研究一**浪狗的习惯在纽约州，幸运的是那些短暂的犬科动物。

由于追踪人口的每个成员通常是不可能的或不切实际的，因此下一个可用的选择是对人口进行抽样。样本是群体的任何子集，因此其大小可以是小的或大的。我们希望样本足够小，可以通过我们的计算能力进行管理，但足够大，可以为我们提供统计上显着的结果。

如果民意****试图确定选民对国会的满意度，并且其样本量为1，那么结果将毫无意义（但很容易获得）。另一方面，要求数百万人将消耗太多资源。为了达到平衡，这种类型的民意调查通常具有大约1000的样本大小。

但拥有正确的样本量不足以确保良好的结果。我们想要一个代表人口的样本。假设我们想知道美国平均每年阅读多少本书。我们要求2000名大学生跟踪他们一年中的阅读情况，然后在一年后与他们联系。我们发现阅读的平均书籍数量是12本，然后得出结论，美国人平均每年阅读12本书。

这种情况的问题在于样本。大多数大学生年龄在18-25岁之间，教师要求他们阅读教科书和小说。这是美国平均水平的一个很差的代表。一个好的样本将包含不同年龄的人，来自各行各业和来自全国不同地区的人。要获取这样的样本，我们需要随机撰写，以便每个美国人都有相同的概率进入样本。

统计实验的黄金标准是简单的e随机样本。在这样一个大小为n个体的样本中，人口中的每个成员都有相同的选择样本的可能性，并且每个n个体的组都有相同的选择可能性。有多种方法可以对人口进行抽样。一些最常见的是：

俗话说，“冬季幼儿保健小常识已做好一半”。为确保我们的统计研究和实验取得良好效果，我们需要仔细规划和启动它们。很容易提出不好的统计样本。好的简单随机样本需要一些工作才能获得。如果我们的数据是随意和骑士的方式获得的，那么无论我们的分析有多复杂，统计技术都不会给我们任何有价值的结论。