spss如何确定最小样本量？(SPSS详细教程:多阶段抽样并不复杂！

SPSS详细教程：spss如何确定最小样本量？

多阶段抽样并不复杂！

当然，在抽样结构复杂的情况下，我们需要综合各种随机抽样方法，分阶段抽样。今天，我们将介绍如何使用它SPSS实现复杂的多阶段抽样。

假设一个城市想调查了解该地区居民的健康状况，计划从该市5个不同地理位置辖区内的49个区县1128个居民区抽样。数据库格式如下：spss如何确定最小样本量？

ID：spss如何确定最小样本量？

社区编号是唯一的识别号

District：根据地理位置，该市分为东、西、南、北五个区域

town：区县编号，即东部9个，西部16个，南部8个，北部9个，中部16个，南部8个，北部9个，中部7个

1.覆盖所有5个地理位置辖区

2.22个区县从49个区县随机抽取，每个地理位置根据不同区县的数量确定抽样量

3.再从被抽中的区县中随机抽取20%的社区

4.所有被选中的社区居民都参加了健康调查

虽然这个抽样过程似乎很复杂，但我们可以简化它，因为它几乎涵盖了我们在一篇文章中提到的各种随机抽样方法，包括简单的随机抽样、分层抽样、整组抽样、分阶段抽样等么我们应该如何进行抽样呢？

1.完整抽样框：1128居住区

2.第一阶段抽样：

抽样目标：抽样22个区县(占总区县49%)

分层抽样：根据5个不同地理位置辖区进行分层抽样

按比例分配:由于每个地理位置管辖的区县数量不同，我们按45%的抽样比例计算每个地区的抽样数量，即东、西、南、北、中三

3.第二阶段抽样：

抽样目标:提取20%社区所有居民

简单随机抽样:20%的社区从每个被抽中的区县随机抽取。

整组抽样：所有被抽样的社区居民均参加健康调查

1.运行ComplexSamples(复杂抽样)，进入SamplingWizard(抽样导)

Analyze→ComplexSamples→SelectaSample

2.进入到SamplingWizard(抽样导)的Welcome(欢迎)步骤

选择Designasample创建抽样方法文件并命名为sample.csplan，点击Next继续

3.复杂抽样第一阶段设计（Stage1）

(1)DesignVariables(设计变量)步骤

样本可以在此步骤中分层或分组

根据以上确定的抽样思路，我们先把抽样思路District选入StratifyBy框中，将整体按照District分层作为一级抽样单位。然后再将town选入Clusters在每一个框中表示District中，以town作为二级抽样单位抽样的分组依据。

(注意：StratifyBy和Clusters分别对应于我们前期介绍的分层抽样和整组抽样，但在SPSS22.0中文界面中将Clusters翻译成聚类，小咖觉得这里翻译不太合适，不容易理解。

(2)Method(抽样方法)步骤

我们在MethodType选择下拉选项SimpleRandomSampling(简单随机抽样)方法，选择Withoutreplacement（WOR）不放回的抽样。表示在每一个District在分层下，采用简单随机抽样的方法，抽取几个town作为下一步抽样的基础。

(3)SampleSize(样本大小)步骤

在Units有下拉选项(单元)Counts（计数）和Proportions(比例)两种形式，Counts计划抽样的样本量可以直接指定，Proportions可以设置样本含量占总体的比例，可以根据具体情况来选择合适的方法。

由于我们采用分层等比例抽样，从49个区县中抽取22个区县，抽样比例为45%，所以我们在这里选择Proportions，并在Value中填写0.45即可。

当然，我们也可以选择Counts设置抽样量。由于每层抽样量不一致，需要选择Unequalvaluesforstrata，并点击Define手动定义每层所需的样本量。这里按等比计算，分别设置Eastern4、Central3、Western7、Northern4、Southern4。

(4)OutputVariables(输出变量)步骤

此步骤提供了4个变量可以进行保存，分别为Populationsize(群体大小)，Sampleproportion(样本比例)，Samplesize(样本大小)和Sampleweight(样本权重)，可根据需要选择。

(5)Summary(摘要)步骤

这一步是对复杂抽样第一阶段的总结，显示了分层变量、整组变量、抽样大小和抽样方法。复杂抽样设计完成后，我们选择Yes，addstage2now设计进入第二阶段。

4.第二阶段设计复杂抽样（Stage2）

第二阶段设计的目的是在第一阶段提取town在此基础上，随机抽取一定样本作为最终抽样调查对象。第二阶段的设计步骤与第一阶段大致相同。

(1)首先是DesignVariables(设计变量)步骤，此时无需设置分层和整组变量，直接点击Next继续。

(2)Method(抽样方法)步骤，方法相同，选择SimpleRandomSampling(简单随机抽样)方法，选择Withoutreplacement（WOR）抽样不放回。

我们在这里选择Proportions，并在Value中填写0.2，表示在每一个town在整个群体中，20%的社区被随机选为研究对象。

(4)Summary(摘要)步骤

这一步是对复杂抽样第二阶段的总结，此时我们可以看到一、二阶段抽样参数的设置已经显示出来。复杂抽样设计完成后，我们选择No，donotaddanotherstagenow，完成复杂抽样设计。

5.DrawSample(提取样本)步骤

设计了第一阶段和第二阶段的抽样方法，进入抽样步骤。

(1)SelectionOptions步骤(选项)

首先Doyouwantdrawasample(样本是否抽取)，我们选择Yes，并默认执行stageAll(1、2)中设计的抽样方法。

其次Whattypeofseedvaluedoyouwanttouse(使用哪种抽样种子)，我们选择Customvalues，设置抽样种子的目的是重现抽样结果，一般设置抽样日期作为抽样种子，如20220415。

(2)OutputFiles(文件输出)步骤

选择Newdataset，重新生成抽样样本的新数据文件，并命名为SampleData。

6.Completion（抽样完成）步骤

可以选择Savethedesigntoplanfileanddrawthesample，保存抽样设计方法，开始抽样，最后点击Finish。

7.抽样结果

在新生成的SampleData在文件中，我们可以查看抽样结果，最终从1128居民区中选取946个社区作为调查对象。

（如果您想使用文本中的数据进行练习，请使用计算机打开以下网站：点击页面右上角的下载信息免费下载原始数据）找到7366331个原始数据spss如何确定最小样本量设计图片，包括spss如何确定最小样本量图片、材料、海报、证书背景、源文件PSD、PNG、JPG、AI、CDR等格式素材！

你可能还喜欢下面这些文章