>    第三是确定实际分层抽取样本的方法。一是先将所有总体元素按分层变量进行分层，并计算各层在总体中的比例。接着如果采用等比例分层抽样，则直接将总体比例视为样本比例；如果采用不等比例分层抽样，则需要对样本比例做一定的调整。最后，再按确定的样本比例，用简单随机或系统抽样方法，抽出适量的样本元素。另一种方法适用于等比例分层抽样。先将所有总体元素按分层变量进行分层，然后将各层的总体元素，一层一层连续排列，最后，对连续排列的总体元素进行等距抽样。

    论述题：

    1、试析分层抽样和简单随机抽样哪一种方法能获得更具代表性的样本，为什么？

    简单随机抽样也称纯随机抽样，是指研究者严格按照随机原则来抽取样本。

    分层抽样是指研究者先把总体分为若干个同质的层，然后用简单随机或系统抽样方法，从每层中抽取样本元素。

    与简单随机或系统抽样相比，分层抽样能减少抽样误差，提高样本的代表性。

    采用分层还因为，当研究者感兴趣的某个类别在总体中比例很小，简单随机或系统抽样，很有可能会漏掉该类别的元素时，研究者就会使用分层抽样。

    2、试析分层抽样与配额抽样的区别与联系？

    配额抽样是一种非概率抽样方法；分层抽样是一种概率抽样方法。配额抽样是在非随机的前提下进行的定比抽样，分层抽样并不一定是定比例的抽样。配额抽样实际上是不随机的分层定比抽样。

    3、试析影响样本规模的各种因素？

    抽样精度是影响样本规模的首要因素。抽样精度越高，样本规模也越大。对较大总体，在给定精度的条件下，总体规模与样本规模之间是一种非线性关系，样本增大并不会带来精度的线性增长。

    总体标准差是反映总体元素间异质性程度的指标。给定抽样精度，总体异质性程度越小，样本规模也越小，代表性越好。此外，研究者的财力、物力、人力和研究计划要使用的时间长短对样本规模都会有影响。

    4、试析随机性原则对于概率抽样的意义？

    随机原则意味在选取对象的过程中，一方面要排除任何事先设定的模式，满足等概率要求；另一方面，对象之间相互独立，满足独立性要求。

    抽样过程中引入随机性有两条理由：

    首先，随机抽样由于排除了研究者个人对样本的主观决定，可避免研究者自觉或不自觉的偏见。

    其次，随机抽样是以概率理论为基础，因此可以计算参数值和抽样误差。

    概率抽样和等概率抽样在概念上并不相等，概率抽样：非零概率被抽中，抽中概率可相等，称为等概率抽样，也可不等，称为不等概率抽样。随机抽样是一种等概率抽样。

    第六章：社会研究中的测量

    简答题：

    1、社会测量过程中为什么要进行概念化？

    首先，概念是人们主观上对同一类事物或现象的抽象概括。

    其次，有些测量对象纯粹是一种理论建构，它们的存在本身就是一种概念定义。

    2、测量有哪几个层次？

    在量化测量中，按精确度由低到高，分为四层：

    1.定类测量。（根据属性不同）

    2.定序测量。（不仅根据属性进行分类，而且还根据属性强度的不同对人或事件进行顺序排列。这个距离不等于所测属性强度的间距。）

    3.定距测量。（以相等的固定间距来确定属性强度的实际距离。但数字相互之间的关系不等于属性强度的关系。）

    4.定比测量。（将属性强度间的比例关系用间距数字间的比例关系表示出来）

    3、信度与效度有什么关系？

    信度与效度是评估测量质量的两个标准。

    信度是效度的必要条件，但不是效度的充分条件。没有信度就不可能有效度，但有了信度不一定有效度。

    首先，有效的测量，一定是可信的；

    其次，不可信的测量，一定是无效的。

    再有，可信的测量，不一定都是有效的。

    4、操作化具有什么意义？

    概念化的过程是在理论层次上对概念进行了名义定义。即在经验层次对概念进行操作定义。

    通过操作定义，概念转换为变量形式，即转变成了能有不同取值的概念，可以直接观察的变量又称为指标，对于比较具体的概念，可以通过单个指标进行测量，对于多维度、比较抽象复杂的概念，必须用一组指标才能进行测量，每个指标负责测量其中的一个维度。变量是多个指标的一种综合，能通过对指标观察结果的综合来实现。这种综合观察被称为复合测量，常见的形式包括量表和指数。由概念到指标，是一个从抽象到具体的过程，因此，每一个概念都可能会有不止一个指标与之相对应。

    5、社会研究中常用的效度有哪几种？

   

上一页  [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10]  ... 下一页  >> 

文章转载请注明来源于：汕头自考网