采样调查法英文解释翻译、采样调查法的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 sampling survey method

分词翻译：

采样的英语翻译：

sampling
【医】 sampling

调查法的英语翻译：

【经】 survey method

专业解析

采样调查法（Sampling Survey Method）指从研究对象的全体（总体）中抽取部分样本进行调查，并根据样本结果推断总体特征的统计方法。以下是其核心要点的专业解释：

一、术语定义与核心特征

汉英对照
- 采样（cǎi yàng）：Sampling，指从总体中抽取代表性子集的过程。
- 调查法（diào chá fǎ）：Survey Method，通过问卷、访谈等方式收集数据的技术。
  来源：《现代汉语词典（第7版）》；《牛津统计学词典》
方法论本质
通过概率抽样（如简单随机抽样）或非概率抽样（如方便抽样），以较低成本高效获取总体参数的估计值（如均值、比例），其科学性依赖于样本的代表性与抽样误差控制。

二、关键方法与技术

概率抽样
- 简单随机抽样（Simple Random Sampling）：每个个体被抽中的概率均等，如抽签法。
- 分层抽样（Stratified Sampling）：将总体划分为同质子群（层），再从各层独立抽样，确保子群体代表性。
  来源：国家统计局《统计调查方法指南》
非概率抽样
适用于探索性研究，如配额抽样（Quota Sampling）按预设比例选取样本，但需警惕选择偏差。

三、统计推断与误差控制

抽样误差公式
置信区间计算公式为：

$$ hat{p} pm z sqrt{frac{hat{p}(1-hat{p})}{n}} $$

其中 $hat{p}$ 为样本比例，$z$ 为置信水平对应的临界值。
误差来源
- 抽样误差：可通过增加样本量缩小
- 非抽样误差：如问卷设计偏差，需通过预测试降低
  来源：联合国《统计抽样设计手册》

四、应用场景与权威标准

国际标准
遵循ISO 2859（计数抽样检验程序）与ISO 3951（计量抽样检验标准），确保工业质量调查的规范性。

参见：国际标准化组织（ISO）官网
典型应用
- 社情民意调查（如盖洛普民意测验）
- 流行病学抽样（WHO疾病监测指南）
- 市场调研（尼尔森消费者行为研究）

参考文献来源：

国家统计局《统计调查制度》
联合国统计司《抽样调查实践指南》
国际标准化组织（ISO）抽样标准库
世界卫生组织（WHO）流行病学监测框架

（注：因平台限制无法提供实时链接，请通过机构官网检索对应文档）

网络扩展解释

以下基于通用知识对“采样调查法”进行解释：

采样调查法（也称为抽样调查法）是一种统计学研究方法，指从研究对象的整体（即“总体”）中按一定规则抽取部分个体（即“样本”）进行调查或观测，再通过样本数据推断总体特征的方法。

核心要点解析

基本原理
通过科学选取具有代表性的样本，代替全面调查整个总体。其有效性依赖于两个前提：
- 样本需能反映总体特征（代表性）
- 抽样过程需遵循随机性原则（减少偏差）
主要步骤
- 确定总体：明确研究对象的范围（如“某市18-60岁居民”）
- 选择抽样方法：根据研究目的选择随机或非随机抽样（见下文分类）
- 确定样本量：通过统计公式计算所需最小样本数，平衡精度与成本
- 数据收集与分析：对样本进行观测/调查后，使用统计方法（如均值、比例）推断总体
- 误差评估：计算抽样误差范围（如置信区间）
常用方法分类
|类型 |说明|示例场景|
|----------------|----------------------------------------|--------------------------|
| 简单随机抽样 | 每个个体被选中的概率相等 | 抽签、随机数生成器 |
| 分层抽样 | 将总体按特征分层后分别抽样 | 不同收入群体的消费调查 |
| 系统抽样 | 按固定间隔抽取样本（如每50人中选第5人）| 生产线质量抽检 |
| 整群抽样 | 随机选择群体而非个体（如某班级全体学生）| 区域性疾病筛查 |
| 方便抽样 | 选取容易获得的样本（非随机） | 街头问卷调查 |
优缺点对比
- 优势：成本低、效率高，适用于大规模或破坏性调查（如药品测试）
- 局限性：存在抽样误差，若方法不当可能导致结论偏差（如只调查特定群体）
典型应用领域
- 市场调研（产品满意度）
- 社会研究（人口普查预调查）
- 医学研究（疾病发病率统计）
- 质量控制（生产线抽检）

补充说明

样本量的计算公式示例：
$$
n = frac{Z cdot p(1-p)}{e}
$$
其中，( Z ) 为置信水平对应的Z值（如95%置信度时Z=1.96），( p ) 为预估比例，( e ) 为允许误差。

如需更专业的统计学解释或具体案例，建议查阅统计学教材或研究论文。