采樣調查法英文解釋翻譯、采樣調查法的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 sampling survey method

分詞翻譯：

采樣的英語翻譯：

sampling
【醫】 sampling

調查法的英語翻譯：

【經】 survey method

專業解析

采樣調查法（Sampling Survey Method）指從研究對象的全體（總體）中抽取部分樣本進行調查，并根據樣本結果推斷總體特征的統計方法。以下是其核心要點的專業解釋：

一、術語定義與核心特征

漢英對照
- 采樣（cǎi yàng）：Sampling，指從總體中抽取代表性子集的過程。
- 調查法（diào chá fǎ）：Survey Method，通過問卷、訪談等方式收集數據的技術。
  來源：《現代漢語詞典（第7版）》；《牛津統計學詞典》
方法論本質
通過概率抽樣（如簡單隨機抽樣）或非概率抽樣（如方便抽樣），以較低成本高效獲取總體參數的估計值（如均值、比例），其科學性依賴于樣本的代表性與抽樣誤差控制。

二、關鍵方法與技術

概率抽樣
- 簡單隨機抽樣（Simple Random Sampling）：每個個體被抽中的概率均等，如抽籤法。
- 分層抽樣（Stratified Sampling）：将總體劃分為同質子群（層），再從各層獨立抽樣，确保子群體代表性。
  來源：國家統計局《統計調查方法指南》
非概率抽樣
適用于探索性研究，如配額抽樣（Quota Sampling）按預設比例選取樣本，但需警惕選擇偏差。

三、統計推斷與誤差控制

抽樣誤差公式
置信區間計算公式為：

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

其中 $hat{p}$ 為樣本比例，$z$ 為置信水平對應的臨界值。
誤差來源
- 抽樣誤差：可通過增加樣本量縮小
- 非抽樣誤差：如問卷設計偏差，需通過預測試降低
  來源：聯合國《統計抽樣設計手冊》

四、應用場景與權威标準

國際标準
遵循ISO 2859（計數抽樣檢驗程式）與ISO 3951（計量抽樣檢驗标準），确保工業質量調查的規範性。

參見：國際标準化組織（ISO）官網
典型應用
- 社情民意調查（如蓋洛普民意測驗）
- 流行病學抽樣（WHO疾病監測指南）
- 市場調研（尼爾森消費者行為研究）

參考文獻來源：

國家統計局《統計調查制度》
聯合國統計司《抽樣調查實踐指南》
國際标準化組織（ISO）抽樣标準庫
世界衛生組織（WHO）流行病學監測框架

（注：因平台限制無法提供實時鍊接，請通過機構官網檢索對應文檔）

網絡擴展解釋

以下基于通用知識對“采樣調查法”進行解釋：

采樣調查法（也稱為抽樣調查法）是一種統計學研究方法，指從研究對象的整體（即“總體”）中按一定規則抽取部分個體（即“樣本”）進行調查或觀測，再通過樣本數據推斷總體特征的方法。

核心要點解析

基本原理
通過科學選取具有代表性的樣本，代替全面調查整個總體。其有效性依賴于兩個前提：
- 樣本需能反映總體特征（代表性）
- 抽樣過程需遵循隨機性原則（減少偏差）
主要步驟
- 确定總體：明确研究對象的範圍（如“某市18-60歲居民”）
- 選擇抽樣方法：根據研究目的選擇隨機或非隨機抽樣（見下文分類）
- 确定樣本量：通過統計公式計算所需最小樣本數，平衡精度與成本
- 數據收集與分析：對樣本進行觀測/調查後，使用統計方法（如均值、比例）推斷總體
- 誤差評估：計算抽樣誤差範圍（如置信區間）
常用方法分類
|類型 |說明|示例場景|
|----------------|----------------------------------------|--------------------------|
| 簡單隨機抽樣 | 每個個體被選中的概率相等 | 抽籤、隨機數生成器 |
| 分層抽樣 | 将總體按特征分層後分别抽樣 | 不同收入群體的消費調查 |
| 系統抽樣 | 按固定間隔抽取樣本（如每50人中選第5人）| 生産線質量抽檢 |
| 整群抽樣 | 隨機選擇群體而非個體（如某班級全體學生）| 區域性疾病篩查 |
| 方便抽樣 | 選取容易獲得的樣本（非隨機） | 街頭問卷調查 |
優缺點對比
- 優勢：成本低、效率高，適用于大規模或破壞性調查（如藥品測試）
- 局限性：存在抽樣誤差，若方法不當可能導緻結論偏差（如隻調查特定群體）
典型應用領域
- 市場調研（産品滿意度）
- 社會研究（人口普查預調查）
- 醫學研究（疾病發病率統計）
- 質量控制（生産線抽檢）

補充說明

樣本量的計算公式示例：
$$
n = frac{Z cdot p(1-p)}{e}
$$
其中，( Z ) 為置信水平對應的Z值（如95%置信度時Z=1.96），( p ) 為預估比例，( e ) 為允許誤差。

如需更專業的統計學解釋或具體案例，建議查閱統計學教材或研究論文。