医学统计学抽样
演讲人：XXX
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基本概念与原理
抽样方法分类
样本量确定标准
误差控制技术
数据分析应用
实际案例解析
目录
01
基本概念与原理
抽样定义与研究价值
抽样定义
从总体中随机选取一部分作为样本，通过对样本的研究来推断总体特征的方法。
01
抽样调查具有经济、高效、准确等优点，广泛应用于医学、社会科学、市场营销等领域。
02
抽样调查的目的
了解总体参数，如均数、率、构成比等，为科学研究提供数据支持。
03
研究价值
总体与样本逻辑关系
研究对象的全体，包含所有研究单位，是我们想要了解的真正对象。
总体
样本
样本代表性
样本量
从总体中随机抽取的一部分，是我们实际研究和分析的对象。
样本能够反映总体特征的程度，是抽样调查的关键。
样本中包含的观测单位数，对抽样误差和调查精度有直接影响。
随机误差：由于抽样过程中的随机因素导致的误差，可以通过增加样本量来减小。
抽样误差：由于抽样而引起的样本指标与总体指标之间的差异，包括随机误差和非随机误差。
非随机误差：由于抽样方法不当、样本选择有误等原因导致的误差，无法通过增加样本量来减小。
非抽样误差：在抽样调查过程中，由于调查、记录、测量等原因而引起的误差，包括调查误差、记录误差、测量误差等。
记录误差：在记录过程中由于疏忽、错误等原因导致的误差，如数据录入错误、数据遗漏等。
调查误差：由于调查者主观因素或调查方法不当导致的误差，如调查员偏见、调查问题设置不合理等。
测量误差：由于测量工具、测量方法等因素导致的误差，如仪器精度不够、测量方法不当等。
抽样误差与非抽样误差
02
抽样方法分类
总体中每个个体被抽中的概率相等。
简单随机抽样
概率抽样核心方法
将总体分成不同层，然后在每层中进行随机抽样。
分层随机抽样
按照一定顺序从总体中抽取样本，常用于时间或空间上的抽样。
系统随机抽样
将总体分成若干群组，随机抽取群组并观察群组内的全部个体。
整群随机抽样
非概率抽样适用场景
非概率抽样适用场景
方便抽样
雪球抽样
立意抽样
定额抽样
根据研究者的方便性选择样本，适用于总体中个体差异较小的情况。
根据研究目的和专业知识选择具有代表性的样本，适用于总体中个体差异较大的情况。
通过已有样本介绍新的样本，适用于难以直接获取样本的情况。
按照某种特定属性或特征选择样本，适用于需要特定样本的情况。
概率与非概率结合
分阶段抽样
在总体中先使用概率抽样方法抽取一部分样本，再对这部分样本使用非概率抽样方法进行筛选。
将抽样过程分成多个阶段，每个阶段使用不同的抽样方法，以提高样本的代表性。
混合抽样策略设计
多层抽样
在抽样过程中设置多个层次，每个层次使用不同的抽样方法，以更好地反映总体的结构。
交叉抽样
将不同抽样方法得到的样本进行交叉组合，以获取更全面的信息。
03
样本量确定标准
影响因素与计算模型
总体越大，样本量也应越大，以确保样本的代表性。
总体大小
效应越小，需要更大的样本量来检测。
预期效应大小
较高的置信水平需要更大的样本量。
置信水平
通常选择0.05，较小的显著性水平需要更大的样本量。
显著性水平
统计效能检验方法
假设检验
通过假设总体参数与样本参数之间的差异来检验样本量是否足够。
01
功效分析
根据预期的效应大小和选定的显著性水平，计算样本量以达到指定的功效。
02
区间估计
通过样本数据计算总体参数的置信区间，以评估样本量是否足够。
03
实际场景调整原则
考虑样本的易获得性
在实际操作中，应考虑到样本的易获得性和成本，以决定是否需要调整样本量。
01
在样本采集时，应考虑样本的多样性，以确保样本能够反映总体的特征。
02
考虑研究的精度要求
根据研究的精度要求，可以适当调整样本量，以满足研究的需求。
03
考虑样本的多样性
04
误差控制技术
抽样框偏差规避
抽样框更新
明确抽样框的界限和范围，避免范围不清导致的偏差。
抽样框检查
抽样框定义
及时更新抽样框，确保样本与总体一致。
在抽样前对抽样框进行检查，剔除不合格或重复的单位。
设计合理的问卷，确保问题准确、清晰，避免引导性和模糊性问题。
问卷设计
对调查员进行专业培训，提高其数据收集技能和责任心。
调查员培训
对收集到的数据进行审核，确保数据的准确性和完整性。
数据审核
数据收集质量控制
结果校正验证流程
偏差分析
分析样本数据与总体数据之间的差异，确定偏差来源。
01
校正方法选择
根据偏差类型和大小，选择合适的校正方法。
02
验证校正效果
通过对比校正前后的数据，验证校正效果是否达到预期。
03
05
数据分析应用
描述性统计呈现
频数分布表和直方图
数据可视化
集中趋势和离散程度
通过统计各个数值出现的次数，制作频数分布表和直方图，可以直观地展示数据的分布情况。
计算数据的均值、中位数、