센서스는 한 국가나 지역이 어떤 중요한 국정국력을 상세히 파악하기 위해 전문적으로 조직한 일회성 대규모 종합 조사를 말한다. 주요 국정국력을 파악하기 위해 통상적인 종합조사 보고로는 수집할 수 없거나 수집하기에 적합하지 않은 정보를 수집하는 데 주로 쓰인다. (존 F. 케네디, 국력, 국력, 국력, 국력, 국력) 예를 들어, 중국은 200 1 년 조직에 제 5 차 전국인구조사를 실시했다.
(b) 인구 조사의 특성
인구 조사의 주요 특징은 다음과 같습니다.
1, 조사는 다른 어떤 조사 방법 및 방법보다 더 포괄적이고 체계적입니다.
2. 센서스의 주요 조사 특징점인 시점의 사회경제 현상 총수는 때때로 일정 기간의 현상을 반영할 수 있다.
(c) 인구 조사의 역할
인구 조사의 주요 기능은 다음과 같습니다.
1, 장기 계획, 원대한 개발 목표 및 주요 의사 결정을 위한 포괄적이고 상세한 정보와 자료를 제공합니다.
2. 정기 조사 및 샘플링 조사의 기초를 다진다.
(d) 인구 조사의 장점과 단점
1, 장점: 수집된 정보는 포괄적이고 체계적이며 정확하고 신뢰할 수 있습니다.
2. 단점: 범위가 넓고, 작업량이 많고, 시간이 길어서 대량의 인력과 물력이 필요하고, 조직 업무가 과중하다.
우리나라에서 실시한 센서스는 주로 인구조사, 농업센서스, 공업센서스, 제 3 산업센서스, 기층 단위 센서스 등이다. (a) 주요 조사의 개념
중점 조사는 불완전한 조사이다. 즉, 일부 중점 단위를 표본으로 선택하여 조사하는 것이다. 중점 조사는 주로 주요 상황이나 기본 추세를 반영하는 조사에 적용된다. 예를 들어, 기업조사팀은 헤이룽장성 100 개에 가까운 적자기업에 대한 특별조사를 바탕으로 10 을 흑자기업으로 선정해' 10 을 흑자 기업 조사로 전환했다' 는 중점 조사를 실시했다.
(2) 주요 단위의 선택
중점 조사의 중점 단위는 일반적으로 전체 조사에서 결정적인 역할을 하며 전반적인 상황, 특성 및 주요 발전 추세를 나타내는 샘플 단위를 가리킨다. 이 단위들은 수량이 많지 않을 수도 있지만 대표적이어서 응답자의 기본 상황을 반영할 수 있다.
중점 단위를 선택할 때는 두 가지 원칙을 따라야 한다. 하나는 조사 임무의 요구와 응답자의 기본 상황에 따라 중점 단위의 수와 인원수를 결정하는 것이다. 일반적으로 주요 셀의 수는 가능한 한 적어야 하며, 적절한 대표성을 보장하기 위해 전체 플래그 값의 비율은 가능한 한 커야 합니다. 두 번째는 건전하고, 업무력이 강하며, 통계 기반이 좋은 단위를 중점 단위로 선택하는 것이다.
(c) 주요 조사의 특성
중점 조사의 주요 특징은 투자가 적고 조사 속도가 빠르며 반영된 주요 상황이나 기본 추세가 비교적 정확하다는 것이다.
(d) 주요 조사의 역할
중점 조사의 특징에 따르면 중점 조사의 주요 역할은 전반적으로 조사의 주요 상황이나 기본 추세를 반영하는 것이다. 따라서 중점 조사는 일반적으로 비정기적인 일회성 조사에 사용되지만, 때로는 정기적인 연속 조사에도 사용된다. (a) 전형적인 조사의 개념
전형적인 조사도 불완전한 조사로, 의식적으로 수많은 조사 대상 중 대표적인 대표적인 단위를 몇 개 선택해 심도 있고 세밀한 시스템 조사를 진행한다.
전형 조사의 주요 목적은 사회경제 현상의 전체적인 가치를 얻기 위해서가 아니라 관련 수치와 관련된 생동감 있고 구체적인 상황을 이해하기 위한 것이다.
(b) 전형적인 조사의 장점과 단점
전형적인 조사의 장점은 조사 범위가 작고, 조사 단위가 적고, 유연하며, 구체적이고, 인력 절약, 재력, 물력이다. 단점은 실제 운영에서 진정한 대표적인 단위를 선택하기가 어렵고 인위적인 요인에 쉽게 방해를 받을 수 있다는 점이다. 조사 결론에는 어느 정도의 경향성이 있을 수 있으며, 전형적인 조사 결과는 일반적으로 종합수치를 계산하는 데 쉽게 사용되지 않는다는 점이다.
(3) 전형적인 조사의 유형
일반적으로 두 가지 유형의 일반적인 조사가 있습니다.
하나는 일반적인 전형적인 조사, 즉 개별 전형적인 단위의 조사 연구이다. 이런 전형적인 조사에서는 사람들 중에서 소수의 전형적인 단위를 선택하기만 하면 됩니다. 이런 전형적인 단위에 대한 조사를 통해 사물의 대략적인 상황이나 그 발전의 일반적인 법칙을 설명할 수 있습니다. 예를 들어, 랴오닝 () 성 기업조사팀 () 이 조직한 본계하 () 그룹이 공기업 초정규적 발전 조사를 성공적으로 전환하는 것은 성 기업조사팀이 직접 실시하는 공기업 초정규적 발전의 전형 조사다.
두 번째는 통계적 특징을 가진 전형적인 조사다. 즉, 조사를 몇 가지 범주로 나누고 각 범주에서 몇 가지 전형적인 조사를 선택하여 각 범주의 상황을 설명하는 것이다.
(d) 전형적인 조사의 역할
전형적인 조사의 역할은 주로 다음 두 가지입니다.
1, 특정 조건 하에서 데이터의 품질을 확인하는 데 사용됩니다.
2. 숫자와 관련된 생동감 있고 구체적인 상황을 이해하다. (a) 샘플링 조사의 개념
샘플링 조사는 불완전한 조사의 하나로, 모든 조사 대상 중에서 일부 단위를 선택하여 조사하고 이에 따라 모든 조사 연구 대상을 추정하고 추론하는 조사 방법이다. 표본 조사는 전면적인 조사는 아니지만 전반적인 상황을 반영하는 정보를 얻기 위한 것이기 때문에 전면적인 조사 역할을 할 수 있다.
샘플링 방법에 따라 샘플링 조사는 확률 샘플과 비확률 샘플로 나눌 수 있습니다. 확률 샘플링은 확률론과 수리통계의 원리에 따라 조사된 전체 중에서 샘플을 선택하고, 전체 일부 특징을 정량적으로 추정하고 추론하여 발생 가능한 오차를 확률적으로 통제할 수 있도록 하는 것이다. 중국에서는 습관적으로 확률 샘플을 샘플링 조사라고 부른다.
(b) 샘플링 조사의 특성
샘플링 조사에는 다음과 같은 세 가지 두드러진 특징이 있습니다.
1, 무작위 샘플링 원칙;
2. 집단의 각 단위는 어느 정도 추첨될 확률이 있다.
3. 일정한 확률로 오차 통제가 정해진 범위 내에 있도록 보장할 수 있습니다.
(c) 샘플링 조사에서 일반적으로 사용되는 몇 가지 주요 용어
샘플링 조사에서 일반적으로 사용되는 명사는 주로 다음과 같습니다.
1, 전반적으로
집단은 연구할 모든 대상을 가리킨다. 그것은 일정한 연구 목적에 따라 고찰해야 할 모든 학과의 집합이며, 전체를 구성하는 학과를 전체 단위라고 한다.
2. 샘플
샘플은 전체의 일부이며 특정 절차에 따라 선택한 전체 단위의 집합이다.
3. 샘플 박스
샘플 프레임워크는 전체를 나타내고 샘플을 선택하는 데 사용되는 프레임워크입니다. 그 구체적인 형식은 주로 인구의 모든 단위의 명부와 지도를 포함한다.
샘플링 상자는 샘플링 조사에서 기초적인 위치에 있으며, 샘플링 조사에서 없어서는 안 될 부분이며, 전체 추론에 상당한 영향을 미친다.
4. 샘플 비율
샘플링 비율은 샘플링할 때 샘플 단위 수와 총 단위 수의 비율입니다.
샘플 조사의 경우 샘플의 대표성과 샘플 조사에서 최종 계산된 추정치의 진실성은 먼저 샘플 상자의 품질에 따라 달라집니다.
5. 자신감
신뢰도는 신뢰도라고도 하며, 신뢰 수준과 신뢰 계수, 즉 샘플이 전체 매개변수를 추정할 때 샘플의 무작위성으로 인해 결론이 항상 불확실합니다. 그래서 확률 진술법, 즉 수리통계의 구간 추정법, 즉 일정 허용 오차 범위 내에서 추정값과 전체 매개변수 사이의 대응 확률은 얼마입니까? 이 대응 확률을 신뢰도라고 합니다.
6. 샘플링 오류
샘플링 조사에서는 일반적으로 샘플의 추정치를 사용하여 전체 특징을 추정합니다. 양자가 일치하지 않으면 오류가 발생합니다. 샘플에 대한 추정치는 샘플에 따라 달라지기 때문에 관찰이 완전히 정확하더라도 전체 지표와 차이가 있는 경우가 많습니다. 이러한 차이는 순전히 샘플링으로 인한 것이므로 샘플링 오류라고 합니다.
7. 편차
편차란 편향이라고도 하며, 일반적으로 샘플링 조사에서 샘플링 오차 외에 여러 가지 원인으로 인한 편차를 가리킨다.
8. 평균 제곱 편차
샘플링 조사 방법을 사용하여 전체 지표를 추정할 때 특정 샘플링 방법을 사용하여 적절한 추정치를 선택해야 합니다. 샘플링 방법 및 추정치가 결정되면 가능한 모든 샘플의 추정치와 전체 지표의 편차는 평균 분산입니다.
몇 가지 구체적인 샘플링 방법
1, 단순 무작위 샘플링
단순 무작위 샘플링이라고도 하는 단순 무작위 샘플링은 총 N 단위에서 무작위로 N 단위를 샘플로 추출하여 가능한 각 샘플이 선택될 확률을 동일하게 만드는 샘플링 방법입니다.
단순 무작위 샘플링은 일반적으로 동전 던지기, 주사위 던지기, 추첨, 난수 표 확인 등을 통해 샘플링할 수 있다. 통계조사에서 전체 단위가 많기 때문에 처음 세 가지 방법은 거의 사용되지 않고 주로 후자의 방법을 사용한다.
단순 임의 샘플링은 샘플링할 때 셀당 중복 추출이 허용되는지 여부에 따라 중복 샘플과 중복 없는 샘플로 나눌 수 있습니다. 샘플링 조사에서, 특히 사회경제 샘플링 조사에서 단순한 무작위 샘플링은 일반적으로 반복되지 않는 샘플을 가리킨다.
단순 무작위 샘플링은 이론적으로 가장 쉽게 처리할 수 있고 총 단위 수가 n 이 크지 않은 경우에도 달성하기 어렵지 않기 때문에 다른 샘플링 방법의 기초입니다. 그러나 실제 작업에서 N 이 상당히 크면 간단한 무작위 샘플링은 하기 어렵다. 먼저, 모든 N 개의 유닛이 포함된 샘플 상자가 필요합니다. 둘째, 이번 샘플에서 얻은 샘플 단위가 분산되어 조사가 실시되기 쉽지 않다. 따라서 실제로 간단한 무작위 샘플을 직접 사용하는 사람은 많지 않다.
2. 계층 샘플링
계층 샘플링은 분류 샘플 또는 유형 샘플이라고도 하며, 먼저 인구의 N 단위를 K 개의 교차하지 않고 중복되지 않는 부분으로 나눕니다. 이를 레벨이라고 합니다. 그런 다음 n 1, N2, ... 층당 NK 개의 샘플을 선택하여 샘플 용량의 샘플링 방법을 형성합니다.
계층화의 역할은 크게 세 가지가 있다. 하나는 일의 편리함과 연구 목적을 위한 필요성이다. 두 번째는 샘플링 정확도를 향상시키는 것입니다. 셋째, 특정 정확도의 요구 사항에 따라 샘플의 단위 수를 줄임으로써 조사 비용을 절감할 수 있습니다. 따라서 계층 샘플링은 응용 프로그램에서 가장 일반적인 샘플링 기술 중 하나입니다.
계층 간 샘플링 비율이 같은지 여부에 따라 계층 샘플은 비례 계층 샘플과 동일하지 않은 계층 샘플로 나눌 수 있습니다.
사실, 계층화 된 샘플링은 과학적 그룹화와 샘플링 원칙의 유기적 인 결합입니다. 전자는 비슷한 특성을 가진 레이어를 분할하여 태그 값 간의 변화를 줄입니다. 후자는 샘플링 원리를 기반으로 합니다. 따라서 계층 샘플링은 일반적으로 단순한 무작위 샘플링 및 등거리 샘플보다 정확하며, 더 적은 조사 샘플로 더 정확한 추론 결과를 얻을 수 있습니다. 특히 총수가 크고 내부 구조가 복잡한 경우 계층 샘플링은 종종 만족스러운 결과를 얻을 수 있습니다.
3. 중첩 샘플링 방법
전체 샘플 그룹은 먼저 집단의 모든 단위를 서로 교차하지 않고 중복되지 않는 여러 모음으로 결합하는 것입니다. 이를 그룹이라고 합니다. 샘플이 그룹 단위로 샘플링되는 샘플링 방법입니다.
클러스터 샘플링은 전체 셀이 누락된 프레임을 샘플링하는 데 특히 유용합니다. 전체 샘플 그룹을 적용할 때 각 그룹은 그룹 내 단위 간 차이가 크고 그룹 간 차이가 작다는 좋은 대표성을 가져야 합니다.
전체 샘플 그룹의 장점은 구현이 편리하고 비용이 절약된다는 것입니다. 단점은 그룹간 차이가 커서 발생하는 샘플링 오류가 단순한 무작위 샘플링으로 인한 오류보다 큰 경우가 많다는 것입니다.
4, 등거리 샘플링
등거리 샘플링은 시스템 샘플링 또는 기계 샘플링이라고도 하며, 전체 단위의 모든 단위를 일정한 순서로 배열하고, 샘플 수량 요구 사항에 따라 샘플링 간격을 결정한 다음 무작위로 시작점을 결정하고, 일정한 간격으로 한 단위씩 추출하는 샘플링 방법입니다.
전체 셀 정렬 방법에 따라 등거리 샘플의 셀 정렬은 관련 플래그별 대기열, 관련 플래그별 대기열 및 관련 플래그별 대기열 및 관련 없는 플래그별 대기열 사이의 자연 상태별 대기의 세 가지 범주로 나눌 수 있습니다.
등거리 샘플링 구현에 따라 등거리 샘플링은 선형 등거리 샘플링, 대칭 등거리 샘플링 및 순환 등거리 샘플링의 세 가지 유형으로 나눌 수 있습니다.
등거리 샘플링의 주요 장점은 간단하고 조작하기 쉽다는 것입니다. 전체 구조에 대해 어느 정도 알고 있는 경우 기존 정보를 최대한 활용하여 전체 단위를 대기열에 넣은 후 샘플링하면 샘플링 효율성을 높일 수 있습니다.
5, 다단계 샘플링
다단계 샘플링이라고도 하는 다단계 샘플링은 두 개 이상의 단계로 전체에서 샘플을 추출하는 샘플링 방법입니다. 구체적인 절차는 다음과 같습니다. 1 단계, 전체를 여러 개의 1 차 샘플 단위로 나누어 샘플링할 여러 개의 1 차 샘플 단위를 선택합니다. 두 번째 단계에서는 각 1 차 셀을 여러 2 차 샘플 셀로 나누고 각 1 차 셀에서 여러 2 차 샘플 셀을 선택하는 등 최종 샘플을 얻을 때까지 계속됩니다.
다단계 샘플링은 계층 샘플링 및 전체 샘플링 그룹과 다릅니다. 장점은 광범위한 샘플링 조사에 적용되고, 전체 전체 단위를 포함하는 샘플 상자가 없거나, 전체 범위가 너무 커서 샘플을 직접 추출할 수 없어 조사 비용을 상대적으로 절감할 수 있다는 것입니다. 그것의 주요 단점은 샘플링이 비교적 번거롭고, 표본에서 전반적으로 비교적 복잡하다는 것이다.
6. 복식 샘플링
이중 샘플 (이중 샘플 및 이중 샘플이라고도 함) 은 샘플 시간에 두 번 샘플을 추출하는 샘플링 방법입니다. 구체적으로 다음과 같습니다. 먼저 예비 샘플을 추출하고 몇 가지 간단한 항목을 검색하여 전반적인 정보를 얻습니다. 그런 다음 이를 바탕으로 깊이 샘플링을 수행합니다. 실제로 이중 샘플은 다중 샘플로 확장할 수 있습니다.
이중 샘플링의 주요 역할은 샘플링 효율을 높이고 조사 경비를 절약하는 것이다.
7, 확률 샘플의 크기에 비례합니다.
크기에 비례하는 확률 샘플링 (Probability sampling) 은 PPS 샘플링이라고 하며, 각 단위가 크기에 비례하여 선택된 확률을 가질 수 있도록 보조 정보를 활용하는 샘플링 방법입니다. 샘플링 방법에는 Hansen-leonid hurwicz 법과 Lahiri 방법이 포함됩니다.
PPS 샘플링의 주요 장점은 보조 정보를 사용하여 샘플링 오류를 줄이는 것입니다. 주된 단점은 보조 정보에 대한 요구가 높고 분산 추정이 복잡하다는 것이다.
위의 모든 샘플링 방법은 무작위 샘플링 방법입니다. 또한 무작위 샘플링, 의도적 샘플링, 할당량 샘플링 등 조사자가 주관적으로 설정한 기준에 따라 샘플을 선택하는 비무작위 샘플링 방법도 있습니다.