센서스란 일정 기간 동안 특정 범위 내의 모든 사람을 조사하거나 검사하여 어떤 질병의 유행 상황이나 어떤 사람의 건강 상태를 파악하는 것을 말한다. 여기서 강조하는 것은 일정 범위 내의 모든 회원입니다. 예를 들어, 주거 지역의 모든 주민들. 어느 시간은 1-2 일 또는 1-2 주가 될 수 있으며 대규모 센서스도 2-3 개월 이내에 완료할 수 있습니다. 인구 조사 시간을 너무 오래 끌면 안 된다. 인구 중의 질병이나 건강 상태가 변화하여 인구 조사의 질에 영향을 주지 않도록 해야 한다. 중국은 인구조사 수행 경험이 풍부하다. 종양, 심혈관 질환, 갑상선종, B 형 간염, 결핵에 대한 대규모 조사를 실시했다. 조기 치료와 반복적인 예방 치료를 통해 일부 질병은 통제되거나 기본적인 통제를 받아 뚜렷한 효과를 거두었다. 조사의 주요 목적은 병례를 조기에 발견하고 제때에 치료하는 것이다. 인구 조사는 질병의 발병률이 높은 것이 가장 좋다. 이렇게 하면 짧은 시간 내에 충분한 병례를 얻을 수 있다. 인구조사는 한 사람의 모든 구성원을 조사하는 것이기 때문에 조사 대상을 결정하는 것은 비교적 간단하다. 그리고 얻은 데이터는 이 병의 세 가지 분포 특징을 이해할 수 있기 때문에 그 병의 유행 요인에 대해 어느 정도 계시를 줄 수 있다. 그러나 병정이 짧거나, 발병률이 낮거나, 검사 방법이 복잡한 질병에는 인구 조사에 적합하지 않다. 센서스 대상이 많기 때문에 진단 누락, 오진을 피할 수 없습니다. 조사에 참여한 직원의 수가 많기 때문에 조사 기술과 검사 방법에 대한 숙련도가 다르기 때문에 조사관의 품질은 통제하기 어렵다. 동시에 업무량이 많기 때문에 심도 있고 세밀한 조사를 실시하기 어렵다. 실제 작업에서 샘플 조사는 일반적으로 전체적으로 무작위로 일부 관찰 단위 (통계적으로 샘플이라고 함) 를 추출하여 샘플 조사라고 합니다. 샘플 조사는 샘플 조사 결과를 기준으로 샘플이 나타내는 전체 특성의 일부를 추정하므로 샘플 조사는 더 나은 대표 샘플을 얻기 위해 무작위화 원칙을 따라야 합니다. 샘플링 조사는 인력, 물력, 시간을 절약할 수 있다. 그 조사 범위가 작기 때문에, 조사 작업을 쉽게 할 수 있다. 그러나 샘플 조사의 설계, 구현 및 데이터 분석은 비교적 복잡하며, 중복과 누락은 발견하기 쉽지 않으며, 돌연변이가 너무 큰 연구 대상에는 적용되지 않습니다. 일반적으로 사용되는 무작위 샘플링 방법은 1 입니다. Simplerandomsampling 은 먼저 조사 전체의 모든 관찰 단위 번호를 매긴 다음 난수 테이블이나 추첨을 통해 무작위로 관찰 단위 일부를 선택하여 샘플을 형성하는 것입니다. 현재 횡단면 연구에서 관찰 단위가 너무 많아 모든 관찰 단위에 번호를 매기기가 어렵기 때문에 간단한 무작위 샘플링을 사용할 가능성은 많지 않지만 다른 샘플링 방법을 구현하는 기초입니다. 시스템 샘플링은 등거리 샘플링 또는 기계 샘플링이라고도합니다. 즉, 전체 관찰 단위를 특정 순서 번호에 따라 N 부분으로 나눈 다음 첫 번째 부분으로부터 무작위로 K 개의 관측 단위를 추출한 다음 각 부분으로부터 기계적으로 일정한 간격으로 하나의 관찰 단위를 추출하여 샘플을 만드는 것입니다. (존 F. 케네디, Northern Exposure (미국 TV 드라마), Northern Exposure (미국 TV 드라마) 예 1 한 부서의 직원의 HBSAg 양성률을 알기 위해 이 부서에는 1000 명의 직원이 있다. 시스템 샘플링 방법에 따라 100 샘플을 추출해 봅니다. 현재 인구 N= 1000, 샘플 수 = 100, 샘플 간격 =100/100 =/ 먼저 1 과 10 사이에 숫자를 무작위로 결정합니다 (예: 4). 계층 적 샘플링은 분류 샘플링이라고도합니다. 즉, 관찰에 큰 영향을 미치는 피쳐에 따라 전체를 여러 유형 또는 그룹 (통계적으로 "계층" 이라고 함) 으로 나눈 다음 각 레이어에서 무작위로 일정 수의 관찰 단위 (비례 또는 최적 분포에 따라 결정될 수 있음) 를 추출하여 샘플을 구성하는 것입니다. 예를 들어, 조사대상자를 연령, 성별, 질병 심각도 등의 특징에 따라 등급별로 분류한 다음 각 등급마다 무작위로 샘플을 채취한다. 계층적 샘플링은 각 층의 특징이 다르기 때문에 발생하는 샘플링 오류를 줄일 수 있습니다. 4. 클러스터 샘플 (clustersampling) 전체 샘플 그룹에서 샘플링된 것은 개인이 아니라 하나의 개체로 구성된 그룹 (그룹) 입니다. 전체 샘플 그룹은 군중을 K 개 그룹 (예: K 개 지역 등) 으로 나누는 것이다. ), 각 그룹에는 여러 관측 단위가 포함되어 있습니다. 그런 다음 K 그룹에서 무작위로 몇 그룹을 선택하면 각 그룹의 모든 관찰 단위가 샘플링됩니다. 예를 들어, 크로 셰 뜨개질 질병 조사, 무작위로 카운티의 여러 마을의 모든 마을 주민을 추출 합니다. 가족계획 조사를 할 때, 시 전체의 몇몇 거주위원회 주민들을 전부 한 번 조사해 보았다. 샘플링 조사는 전체적으로 무작위로 일부 관찰 단위를 조사 대상으로 선택했기 때문에 불가피하게 샘플링 오류가 발생하며 샘플링 오류의 크기는 샘플링 방법에 따라 다릅니다. 일반적으로 샘플링 오류는 작은 것부터 큰 것까지 계층 샘플링, 시스템 샘플링, 단순 임의 샘플링 및 전체 샘플 그룹입니다.