日新一词 | 多级整群抽样

英国插画家Martin Handford创作的《威利在哪里？》要人们在一张人山人海的图片中找出一个特定的人物——威利。在社会学研究中的概率抽样常常要求研究者们确定研究总体与抽样框。这对于面对总体规模巨大的研究者来说，是一项巨大的挑战。

样本

在哪里

多级整群抽样

的确，许多社会研究的抽样框常常难以确定，或以单位个体为抽样单位具有明显缺点。在这种研究中抽样的设计更加复杂，通常需要进行整群（cluster）要素抽样，然后在这些抽取的群中再一次抽取要素。这种不可能或不方便编制一个完整的总体名单时，社会学家们常常会选择“多级整群抽样方法”。

骤

步

step1

先编制初级抽样单位的名册或将之分层。如对于某一城市按照街道进行分层。

step2

用简单随机抽样或系统抽样来对这个名册进行抽样。

step3

根据选出的初级抽样单位再编制其要素名单或分层，得到次级抽样单位名单并进行抽样，如此一直重复下去。

阱

陷

在以一些行政或自然区划作为分层单位时，常常会由于各个初级抽样单位内的个体数量差异巨大而出现问题。如，一些街区中人口众多，而一些街区则十分冷清。这时可以采用两种较为成熟的抽样方法：

1.概率比例抽样（PPS），即每个群被选中的概率与其大小成比例。

2.非比例抽样与加权。在分别分析不同群中的样本时，对次级总体可以直接进行非比例抽样。在对两组样本合并分析或比较时，对于非比例抽样的样本则还需要进行加权处理，使每个样本要素获得具有比例的代表性。

缺

优

“

整群抽样方法效率很高

但是样本精确度降低

 1 

优点

1.当总体很大或构成总体的边界不是非常清楚，编制抽样框非常难办时，使用整群抽样获得抽样框更加容易。

2.节省人力、物力、财力及调查费用，提高实地调查工作的效率。

 2 

缺点

在对总体名单的简单随机抽样和两阶段的整群抽样中分别各会产生一次抽样误差。

如何避免抽样误差：

1.增加样本容量

2.提高样本要素的同质性

通过对于样本要素同质性的控制，可以在一定程度上平衡总样本数量和每个群中要素数量间的两难问题。一般来说，设计整群抽样的一般性准则就是，尽可能多地选取群，而减少每个群中要素的数量。

在实际操作中，关键的一条在于总体内群的划分。为了使整群抽样的样本具有一定的代表性，应当使群与群之间尽可能地差异变小，而群内单元之间的差异应当大，这意味着每个群均具有足够的代表性。

”

参考文献

1. [美]艾尔·巴比,社会研究方法(第十一版),北京:华夏出版社,2009

   
   

2. 范克新,社会学定量方法,南京: 南京大学出版社, 2004

图片来源：网络