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抽样与抽样分布
1 抽样基本知识
2 抽样分布
3 样本统计量的抽样分布 (一个总体参数推断时)
4 样本统计量的抽样分布 (两个总体参数推断时)
学****目标
了解概率抽样方法
区分总体分布、样本分布、抽样分布
理解抽样分布与总体分布的关系
掌握单总体参数推断时样本统计量的分布
抽样基本知识
总体与样本
抽样方法
抽样框
抽样误差
总体和参数
总体(Population)，是指所要研究的对象的全体，它是由所研究范围内具有某种共同性质的全部单位所组成的集合体。总体单位总数用N表示。
参数（parameter）。用来反映总体数量特征的指标称。研究目的一经确定，总体也唯一地确定了，所以总体指标的数值是客观存在的、确定的，但又是未知的，需要用样本资料去估计。
总体和参数（续）
通常所要估计的总体指标有
变量总体
属性总体
总体平均数 (或记为µ）
总体比例（成数）π
总体标准差σ或方差σ²
总体比例标准差σP或方差σP²
总体标志总量 ( )
总体中具有某一属性的单位总数(NP)等。
样本和统计量
样本（Sample），它是从总体中抽取的部分总体单位的集合体 。
样本容量。样本中所包含的个体的数量，一般用n表示。在实际工作中，人们通常把n≥30的样本称为大样本，而把n<30的样本称为小样本。
对于某一既定的总体，由于抽样的方式方法不同，样本容量也可大可小，因而，样本是不确定的、可变的。
抽样的目的就是为要用样本的特征去估计总体特征，但样本只是总体的一部分，而且样本的抽取又具有随机性，因此，样本的内部构成与总体的内部构成总是具有一定的差异，样本不能完全代表总体，抽样估计总是存在一定的代表性误差。
样本和统计量（续）
统计量（statistic）。在抽样估计中，用来反映样本总体数量特征的指标称为样本指标，也称为样本统计量或估计量，是根据样本资料计算的、用以估计或推断相应总体指标的综合指标。
常见的样本统计量有：

样本统计量不含未知参数，它是随样本不同而不同的随机变量。
变量总体
属性总体
样本平均数
样本比例（样本成数）p
样本标准差s或方差s²
样本比例标准差sP或方差sP²
抽样方法
概率抽样(probability sampling)
概率抽样也叫随机抽样，是指按随机原则抽取样本。
随机原则，就是排除主观意识的干扰，使总体每一个单位都有一定的概率被抽选为样本单位，每个单位能否入选是随机的。
特点
能有效地避免主观选样带来的倾向性误差（系统偏差），使样本资料能够用于估计和推断总体的数量特征，而且这种估计和推断得以建立在概率论和数理统计的科学理论之上
可以计算和控制抽样误差，说明估计的可靠程度。
作用：
在不可能或不必要进行全面调查时，利用概率抽样来推断总体；
利用概率抽样修正或补充全面调查的不足。
概率抽样 (probability sampling) （续）
统计上所指的抽样一般都是指概率抽样
概率抽样最基本的组织形式有：简单随机抽样、分层抽样、等距抽样和整群抽样。
概率抽样
简单随即抽样
分层抽样
等距抽样
整群抽样