điều tra chọn mẫu trong thống kê

... điều tra toàn bộ, điều tra chuyên môn…song điều tra chọn mẫu vẫn là loại hình điều tra thống kê được ứng dụng phổ biến nhất hiện nay.1. Khái niệm về điều tra chọn mẫu Điều tra chọn mẫu là điều ... sai số phi chọn mẫu xuất hiện cả trong điều tra chọn mẫu và điều tra toàn bộ, sai số này cũng phụ thuộc vào cỡ mẫu, khi mẫu tăng lên thì sai số chọn mẫu cũng tăng. +Điều tra chọn mẫu cũng không ... phương pháp điều tra chọn mẫu trong thống kê năng suất sản lượng lúa, bao gồm các vấn đề cơ bản sau:Phần I : Những cơ sở lý luận về điều tra chọn mẫu trong thống kê. Phần II: Thống kê năng suất...

... sai số chọn mẫu càng nhỏ) và phương pháp tổ chức điều tra chọn mẫu. Còn sai số điều tra xảy ra cả trong điều tra chọn mẫu và điều tra toàn bộ. Trong thực tế công tác điều tra thống kê hiện ... vị trong tổng thể. Trong điều tra không toàn bộ còn chia ra điều tra trọng điểm, điều tra chuyên đề và điều tra chọn mẫu. Điều tra trọng điểm và điều tra chuyên đề khác với điều tra chọn mẫu ... TRONG ĐIỀU TRA THỐNG KÊ Trong điều tra thống kê có hai loại sai số: Sai số chọn mẫu (sai số do tính đại diện của số liệu vì chỉ chọn một bộ phận các đơn vị để điều tra) và sai số phi chọn mẫu...

... và ph!ơng pháp chọn sẽ cho ta các công thức sau: 2.6.5.2. Điều tra chọn mẫu thời điểm Điều tra chọn mẫu thời điểm là ph!ơng pháp điều tra chọn mẫu đặc biệt, th!ờng đ!ợc dùng trong sản xuất ... …) để kiểm tra tính chính xác của tài liệu điều tra toàn bộ người ta tiến hành phúc tra bằng điều tra chọn mẫu.  Điều tra chọn mẫu còn được sử dụng để kiểm định giả thiết thống kê. 85.1.3 ... điều tra toàn bộ, vừa cho phép điều tra chọn mẫu, người ta thường sử dụng điều tra chọn mẫu để có kết quả nhanh và tiết kiệm hơn. Ví dụ: điều tra đời sống dân cư ở một địa phương, điều tra...

... CHƯƠNG IIIĐIỀU TRA CHỌN MẪU 4. Điều tra chọn mẫu nhỏ và điều tra chọn mẫu thời điểm:a. Điều tra chọn mẫu nhỏ:Dung lượng mẫu không quá 20 đơn vị.Quan hệ phương sai mẫu và phương sai ... số bình quân chọn mẫu nhỏ: CHƯƠNG IIIĐIỀU TRA CHỌN MẪU I. KHÁI NIỆM, Ý NGHĨA CỦA ĐIỀU TRA CHỌN MẪU1. Khái niệm chung:- Thuộc loại điều tra không toàn bộ.- Mẫu điều tra được chọn ra từ ... +xxxXxàà22 + CHƯƠNG IIIĐIỀU TRA CHỌN MẪU III. ĐIỀU TRA CHỌN MẪU PHI NGẪU NHIÊN- Xác định mẫu điều tra phụ thuộc vào ý muốn chủ quan của người điều tra - Kết quả điều tra có thể dùng để suy...

... tính để chọn ra từng đơn vị trong tổng thể chung vào mẫu Các khái niệm cơ bản# Điều tra chọn mẫu: là loại điều tra không toàn bộ, trong đó người ta chọn một số đủ lớn đơn vị đại diện trong ... khối- Chọn ngẫu nhiên một số khối và điều tra tất cả các đơn vị trong khối đã chọn Ví dụ: Điều tra khảo sát sinh viên Trường Đại học Kinh tế # Chọn mẫu phân tầng- Các tiêu thức phổ biến được chọn: - ... src="data:image/png;base64,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 # Chọn mẫu ngẫu nhiên hệ thống # Chọn mẫu phân tầng- Ví dụ: Chọn mẫu để nghiên cứu về sự hài lòng của người dân khi sử dụng nước của 1 Công ty cấp nước tại một thành phố # Chọn mẫu phân...

... chọn ra để phân tích.b. _____ Điều tra nghiên cứu thị trường chủ yếu là điều tra chọn mẫu. c. _____ Kiểm kê kho định kỳ là ĐT chọn mẫu. d. _____ Sai số do kê khai trong các phiếu ĐT chọn mẫu ... trình Xác suất thống kê, Thống kê ứng dụng, Kinh tế lượng….- Ứng dụng: các tài liệu hướng dẫn trong các cuộc điều tra chọn mẫu của TCTK: www.gso.gov.vn và các tài liệu điều tra thực tế của ... bàn,…2.2.4. Chọn mẫu cả khối (cụm) (cluster sample)Là chọn mẫu các khối, sau đó tiến hành điều tra toàn bộ trên các khối đã chọn. *Kỹ thuật:- chọn mẫu các khối của tổng thể chung. - điều tra toàn...

... sloganLOGOLOGOIII. SAI SỐ TRONG ĐIỀU TRA THỐNG KÊNHÓM 7 Trong điều tra thống kê có hai loại sai số: Sai số chọn mẫu và sai số phi chọn mẫu còn gọi là "sai số điều tra& quot;.Sai số chọn mẫu (SSCM) chỉ ... sloganLOGOLOGOI. ĐIỀU TRA CHỌN MẪUNHÓM 7a. Ưu điểm của điều tra chọn mẫu Do chỉ tiến hành điều tra trên một bộ phận đơn vị mẫu trong tổng thể chung nên ĐTCM có những ưu điểm cơ bản sau:- Tiến hành điều tra ... sloganLOGOLOGOI. ĐIỀU TRA CHỌN MẪUNHÓM 7c. Điều kiện vận dụng của điều tra chọn mẫu: -Trong một số trường hợp, việc tiến hành điều tra toàn bộ tổng thể vẫn không thể nâng cao độ chính xác của thông tin trong...

... : TRONG CÁC CUỘC ĐIỀU TRA CHỌN MẪU, TRONG CÁC CUỘC ĐIỀU TRA CHỌN MẪU, SAI SỐ TOÀN BỘ BAO GỒM :SAI SỐ TOÀN BỘ BAO GỒM :-SAI SỐ CHỌN MẪUSAI SỐ CHỌN MẪU-SAI SỐ PHI CHỌN MẪUSAI SỐ PHI CHỌN ... PHÁP CHỌN MẪU THNG PHÁP CHỌN MẪU THƯƯỜNG DÙNG :ỜNG DÙNG :7.4.1 CHỌN MẪU NGẪU NHIÊN Đ7.4.1 CHỌN MẪU NGẪU NHIÊN ĐƠƠN GIẢNN GIẢN7.4.2 CHỌN MẪU PHÂN TỔ (CHỌN MẪU PHÂN TẦNG):7.4.2 CHỌN MẪU ... CẢ KHỐI LÀ PHCHỌN MẪU CẢ KHỐI LÀ PHƯƠƯƠNG PHÁP TỔ CHỨC NG PHÁP TỔ CHỨC CHỌN MẪU TRONG ĐÓ SỐ ĐCHỌN MẪU TRONG ĐÓ SỐ ĐƠƠN VỊ MẪU ĐN VỊ MẪU ĐƯƯỢC RÚT ỢC RÚT RA ĐỂ ĐIỀU TRA KHÔNG PHẢI...

... 7: Điều tra chọn mẫu v1.0 141 7.1. Một số khái niệm chung về điều tra chọn mẫu 7.1.1. Khái niệm, ưu nhược điểm và trường hợp vận dụng điều tra chọn mẫu 7.1.1.1. Khái niệm Điều tra chọn mẫu ... đề của điều tra chọn mẫu ngẫu nhiên.  Giới thiệu một số phương pháp chọn mẫu.  Tóm lược quy trình của một cuộc điều tra chọn mẫu. Trang bị các kiến thức cơ bản về điều tra chọn mẫu. Trên ... biến trong các cuộc điều tra là chọn mẫu ngẫu nhiên và chọn mẫu phi ngẫu nhiên.  Trong điều tra chọn mẫu ngẫu nhiên, người ta thường hay sử dụng hai phương pháp chọn là chọn hoàn lại và chọn...

... điều tra chọn mẫu có những loại sai số nào? 1.1.4 Sai số trong điều tra chọn mẫu Trong các cuộc điều tra chọn mẫu, sai số bao gồm: - Sai số chọn mẫu. - Sai số phi chọn mẫu (sai số ngoài chọn ... pháp điều tra chọn mẫu hoàn toàn có thể thay thế được điều tra toàn bộ trong một số trường hợp. 1.1.2 Ưu điểm và nhược điểm của điều tra chọn mẫu so với điều tra toàn bộ Trong điều tra chọn mẫu, ... điều tra trên một bộ phận của tổng thể. Do đó so với điều tra toàn bộ, điều tra chọn mẫu có các ưu điểm chủ yếu sau: - Chi phí điều tra giảm. Do số đơn vị phải điều tra ít, điều tra chọn mẫu...