抽样调查的主要方法篇（1）

中图分类号：R2-03 文献标识码：A 文章编号：1001-828X（2015）005-000-02

一、我国典型抽样调查方法的研究现状

20世纪40年代以后，随着抽样调查理论的不断发展和完善，抽样调查在世界各国得到了广泛的应用和推广，其范围涵盖了社会、经济、科技等各领域和人口、工业、农业、市场、交通运输、医疗等各个方面，成为世界各国统计调查的基本手段之一。

我国目前关于抽样调查理论与方法的相关研究结论主要有以下几方面：许碧娟[5]曾阐述了抽样调查要想在我国得到进一步的推广要注意的几个问题，例如地位的确立、政府方面的制度建设等。吴远芬[12]发表文章阐述我国目前抽样调查中的一些局限，例如，认识上的不重视、行政干预、数据衡量尺度上的多维化等等。任英华[4]总结了我国在推广抽样调查过程中存在的制约因素和解决措施。胡健颖[1]曾系统的讲述了抽样调查的相关理论及其六种主要的抽样方法的相关概念，同时给出了这些理论应用的条件和方法。

现在抽样调查已成为国际上通用的一种统计调查方法，而且抽样调查的应用水平已成为评价一国统计工作水平高低的标志之一。在我国，过去由于适应计划经济的要求，一直强调全面统计报表的主体地位和主要作用，对抽样调查研究的不多，应用也局限于国家统计系统的农村农产量、城市居民住户、物价调查等少数领域。实行改革开放政策以来，随着社会主义市场经济的发展，社会经济成份复杂了，不确定因素增多了，统计数字受主客观因素的影响，而出现误差的现象日益严重，并且市场经济对信息的及时性要求大大提高了，全面统计报表取得的信息远不能适应各级领导和企业经营决策的需要，因而机动灵活的抽样调查方法就得到应有的重视。可以说社会主义市场经济的建立为我国全面实施推广抽样调查提供了客观基础，以抽样调查为主体的适应市场经济要求的新调查方法体系的建立，为推广抽样调查创造了有利条件。改革开放以来国家先后组建了城乡社会经济调查队和企业调查队，不少省、市、县根据需要建立了地方调查队，在不少领域开展了抽样调查，并取得了一定的经验和效果，为在我国全面推广抽样调查奠定了基础。

20 世纪80 年代以后，我国抽样调查理论的研究和应用迎来了一个全新的发展时期，先后成立农村抽样调查队、城市抽样调查队和企业调查队，分别承担了经常性的有关城市、农村及企业的各种社会经济情况的抽样调查。在联合国统计司的帮助下，又先后进行了第一期和第二期深入的妇女生育力调查。此外我国还在学生体质、交通运输等众多领域进行抽样调查，取得了令人满意的调查结果。

然而，目前我国抽样调查技术的应用仍然主要集中在宏观统计和官方统计的范围，几支专业调查队也仅仅涉及农产量调查、住户调查、物价调查、企业调查等有限领域，远未发挥专业调查队的潜力；另外，在市场统计体系、社会保障统计体系等众多领域的抽样调查还未开始进行；批发、贸易、零售统计采用抽样调查方法的试点工作刚刚开展，工业、商业、固定资产投资、第三产业等领域的抽样调查刚开始进行，仍需进一步努力。

随着认识的深入，我国经济和社会领域对于统计技术的实际应用已经开始重视，尤其是对于典型的抽样技术的应用，以其独特的优点，在质量控制体系、审计、社会研究等众多的课题领域都起到了重要的作用。要发展社会主义市场经济条件下的统计模式，扩大总体的统计范围，就必然要求扩大抽样调查的应用范围，推广典型抽样方法的应用，在实际应用中不断完善和提高理论研究水平，良性循环，只有这样才能从根本上保证抽样调查的在整个调查体系中的主体地位。

二、典型抽样调查方法介绍

抽样方法原则上可分为概率抽样和非概率抽样两大类。非概率抽样尽管在某些场合下是有用的，但它却经不起抽样理论的发展的检验，是因为这类方法不包含任何随机抽选的因素。因此本论文只介绍理论完善、应用广泛的概率抽样，并把其等同于一般的抽样或抽样调查。

典型的概率抽样方法包括以下几种形式：

1.简单随机抽样（或纯随机抽样）。从N个单位的总体中抽取n个单位组成样本，若N个单元每一个被抽中的机会或概率都相等，则这种方法就是简单随机抽样。这是一种完全按随机原则从总体中抽取抽样单位的抽样方法，利用这种方法得到的样本称为简单随机样本。简单随机样本的抽选方法有抽签法、随机数表、利用计算机产生随机数等，但本质上都是通过控制随机数的抽选方法来保证按随机原则取样。

2.系统抽样。它是事先将总体单位按一定顺序排列，先随机抽取一个单元作为样本的第一个单元，即起始单元，然后按某种确定的规则抽取其他样本的单元的一种抽样方法。系统抽样有两种基本的取样方法，直线等距抽样和循环等距抽样。直线等距抽样的具体做法是先假设总体单位数为N，样本容量为n，记K=N÷n，称为抽样间隔，将总体单位从1到N编号，从1到K中取一个随机数字，记为R，则与R对应的单位为第一个被抽中的样本单元，以后每隔K个单元取一个，直到抽出n个单元为止。而循环等距抽样是将总体的N个单元排成首尾相接的圆形，从1到N中随机抽取一个数字记为R，与R对应的单元为第一个入样单元，之后每隔K个单元抽取一个，直到抽出n个样本单元为止。

3.分层抽样（或类型抽样）。它是先将全部总体单位按某种特征或某种规则划分为不同的层，然后再在每一层中随机或机械等距地抽取被调查单位。分层抽样中，各层的样本可以采用同一种抽样方法，也可以采用不同的抽样方法。例如，某市学生的学习成绩调查，可先按（学生所隶属的）学校将学生分成若干组，然后再在每个组（即学校）中随机或等距抽取调查单位；对某校学生的健康状况进行调查时，可先将该校部学生划分成若干个年龄段，然后再对每个年龄段中的学生进行抽样。

4.整群抽样。整群抽样是将总体划分为若干群，然后以群为抽样单元，从总体中随机抽取一部分群，对选中的群中的所有基本单元进行调查的一种抽样技术。从方法上看，整群抽样是由一阶抽样向多阶抽样过度的桥梁。在第一阶段抽样中，如果抽出群后即对其中的所有单元进行调查，就是单阶段整群抽样。如果抽出群单元后，进一步从中按低一级的单元抽取子样本，即两阶段抽样。依次，也可以进一步三阶段抽样等。最后一个阶段抽取的单元可以是最终基本单元，也可以仍然是群体。

然而，在进行实际的抽样调查时，上述的各种方法也可以根据具体情况结合起来使用，以确保调查结果的准确性，同时又可以尽可能地节省时间和费用。

三、典型抽样调查方法的定性比较

1.简单随机抽样是一种最基本的抽样方法，它的特点是简单直观，在抽样框完整时，可以直接从中抽取样本。由于各单元的入样概率相同，用样本统计量对目标量进行估计及计算抽样误差都可以直接简单算术平均，比较方便。但简单随机抽样在实际应用中也存在一些局限：首先，它要求编制一个包含所有总体单元的抽样框，当N很大时，构造这样的抽样框并不容易；其次，根据这种方法抽出的单元很分散，给实施抽样调查增加了难度；最后，这种方法没有利用其他辅助信息以提高估计的效率。所以在规模较大的调查中，很少直接采用简单随机抽样，一般是将这种方法与其他抽样方法结合在一起使用。简单随机抽样是其他抽样方法的基础，它研究问题的思路和基本结论都成为其他抽样方法的研究前题。

2.分层抽样以分组法为基础，把具有相似特征或标志的单位归为一组，自然就缩小了组内被调查单位之间的差异程度，再通过加权平均可以缩小全部调查单位之间的差异程度，因而其结果具有较高的准确性。此外，分组往往是以客观存在或某些明显的标志为依据，因而也容易实施。这些显著的优点使得分层抽样在实践中被广泛地采用，特别是当总体的单位数目很大、单位之间的差异较大时必须使用它。如果层内样本是采取简单随机抽样方法抽取的（即分层随机抽样），则对于每一个层内样本来说，具有与简单随机抽样相同的性质。

3.系统抽样的最大优点是简便易行，简化抽样手续，这种方法可以保证被抽中的每一单元在总体中的分配比较均匀，缩小各单元之间的差异程度，提高抽样调查结果的可靠性，并且容易实施，还能节省大量的时间。但它也有突出的局限性：首先，如果总体单元的排列存在周期性的变化，而抽样者对此缺乏了解或者缺乏处理的经验，抽取样本的代表性可能就会很差。其次，系统抽样的方差估计比较麻烦，一般系统抽样都没有设计意义下的无偏估计量，并在很多实际应用中所采用的系统抽样都不是严格的概率抽样，这就给方差估计带来很大的困难。系统抽样可以看成是一种特殊的整群抽样，也可以看成是一种特殊的分层抽样。

4.整群抽样的特点在于每次抽取的不是一个单位或个体，而是一群单位。例如，对某市的教育质量进行调查时，以自然形成或客观存在的班、年级或学校作为抽样对象，在被抽中的班、年级或学校中对全部学生即单位或个体加以调查。这种方法有以下特点：首先是抽样框编制简单，只需编制群的抽样框；其次是这种方法比较简单易行实施便利，也可以节省费用。但调查结果的准确性较差，抽样误差较大有时并不能代表总体特征。它主要适用于具有某种特殊结构的总体，这种特殊结构就是，总体中各个群的结构相似，例如一般家庭成员中都有男性、女性，如果估计男女性别比例，以家庭为群，采取整群抽样，估计的精度要比直接抽取个人进行估计的精度高。

整群抽样与简单随机抽样之间的差别仅在于抽样单位的不同，如果把研究标志的群总值或群内均值看成基本单位的标志值，那么整群样本就与简单随机抽样的样本具有相同的性质，可以把整群抽样看成是以群为抽样单位的简单随机抽样；在系统抽样中，如果抽样单位是基本单位，而且总体的排列顺序是随机的，即各个抽样单位的标志值与抽样单位的排列序号之间没有相关关系，则等距抽样可以看作是一种简单随机抽样；如果按等距抽样的方法构造“群”，并且从总体的N群中采取简单随机抽样方法抽取一群作为样本，这样的整群抽样实际上就是等距抽样，因此，等距抽样也可以看成是样本容量为1的特殊的整群抽样。

然而，抽样方法除了以上的四种，经常用到的还有多阶段抽样、二重抽样以及复杂抽样等多种形式。在实际的抽样调查的处理中，经常会将几种方法综合起来应用，因为实际的数据是复杂的，并不是能够满足某个具体方法的使用条件，只有将两种或者以上的方法混合起来，才能在抽取样本量一定的情况下进一步的提高估计精度，例如分层抽样与简单随机抽样的结合，分层抽样与多阶段抽样的结合等。

参考文献：

[1]胡健颖.抽样调查的理论方法和应用[M].北京：北京大学出版社，2000年6月第一版.

[2]杜子芳.抽样技术及其应用[M].北京：清华大学出版社，2005.

[3]李金昌.应用抽样技术[M].北京：科学出版社，2006.

[4]许碧娟.抽样调查方法在我国的应用[J].现代商业，2007（04）：62-62.

[5]王亚雄，张鸿武，王芳.我国抽样调查方法改革刍议[J]统计与信息论坛，2004（03）：32-35.

[6]李金昌.确立抽样调查主体地位 建立现代抽样调查制度[J].统计与信息论坛，2004（03）：8-13.

[7]俞纯权.抽样调查理论与方法的哲学诠释[J].统计与信息论坛，2006（02）：15-18.

抽样调查的主要方法篇（2）

中图分类号：G4文献标识码：A文章编号：16723198（2014）07012802

1抽样调查课程在财经类高校开设的重要性

抽样调查课程是统计学专业的一门重要分支学科，在国家教育部确定的国内高等院校经济管理类统计学专业应开设10门主干课程中就有应用抽样技术，由此可见该课程在统计学科中的地位。各高校在具体的课程名称有诸如《抽样调查的原理与方法》、《抽样调查原理与应用》等不同称呼，但课程的核心内容一直未变。

抽样调查是专门讨论调查技术原理的课程。目前，国内在社情民意、市场行为、消费者心理、满意度研究、以及企业质量管理过程中对抽样设计、抽样调查、数据处理、分析研究与预测的需求越来越多。抽样调查在社会经济和管理领域的广泛应用，凸显了抽样调查方法普及的重要性。加强本课程的建设和教学改革力度，是加强对学生的基本技能训练和提高学生综合应用素质的需要。

2抽样调查课程开设现状

随着抽样调查在我国的迅速推广，抽样调查成为统计学学科体系中发展最快的分支学科之一，国内各财经类高校均开设了相关课程，课程建设各具特色。从课程性质来说，抽样调查是统计学专业学生的专业基础课，对非统计学专业学生作为选修课开设；从学分设置来看，从2学分到4学分不等，总学分在36至72学时之间，涉及专科、本科和研究生三个层次；从教材来看，目前国内高等院校抽样调查课程选用的教材以国内教材为主，比较流行的有冯士雍、倪加勋、邹国华编著的《抽样调查理论与方法》（1998年由中国统计出版社出版，属国家统计局规划教材）、金勇进、蒋妍、李序颖编著的《抽样技术》（2002年中国人民大学出版社出版），谢邦昌编著的《抽样调查的理论及应用方法》（1998年中国统计出版社出版）等，这些教材虽然具体内容有所不同，但结构体系基本一致，都是按照概率抽样的组织方式安排，如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、多阶段抽样、系统抽样等。随着抽样调查的理论与实践不断发展，近年来，市场上陆续出版了一些新的抽样调查教材和参考书，有些教材内容还涉及了一些抽样调查的国际前沿知识，这使得教师在本课程教学中有了更大的灵活性。

3对抽样调查课程教学改革的建议

传统的抽样调查课程授课内容的重点是一般是各种抽样调查方法理论公式推导以及相应的例题计算，对财经类高校的学生来说，该课程内容抽象难懂，理论与实际应用严重脱节，课堂上师生缺乏互动，学生学得吃力，老师教得费劲，往往一堂课下来学生不懂老师讲些什么，老师不知道学生掌握多少，以至于一学期结束，学生还不知道如何将抽样调查方法运用到实际中。这样的教学方法难以提高教学质量。因此，如何结合抽样调查课程的特点调整和改革该课程教学方法是目前教学中面临的首要任务。笔者长期从事抽样调查教学工作，认为在教学实践中，应紧密结合抽样调查的特点和教学目的，对该课程教学进行改革和和探索，才能取得较好的教学效果。

3.1课程内容的衔接和充实

3.1.1课程内容的衔接

一个完整的抽样调查包括几个阶段的工作：调查目标的确定、调查问卷设计、抽样方法确定、调查方式确定、数据编码与录入、数据审核与插补、数据估计、调查结果表述。抽样实施过程中利用概率抽样方法进行估计只是其中的一个环节。

由于目前多数抽样调查教材内容主要是介绍不同概率抽样方法及其估计量设置和抽样误差的计算，在课堂教学中也采用这一模式，缺乏对抽样调查整个过程比较系统完整的讲解，这使得学生在熟练掌握了不同概率抽样方法后仍然不会应用，这显然违背了抽样调查侧重于实际应用的本意。对此，有统计工作者提出，应先开设《市场调查》学习抽样设计和数据处理以外的调查过程、然后开设《抽样调查》专门学习抽样方法，最后开设《数据处理》探讨对调查数据处理的各种方法。不同课程讲述抽样调查过程的不同环节，这样保证抽样调查课程内容的衔接，也避免了相关课程内容的交叉重复。如2001年起兰州商学院在进行专业教学计划调整中，就将原来的《抽样调查》分为《抽样技术》、《调查技能》和《市场调查》等三部分，分别讲授抽样调查的理论与技术、抽样调查的具体技巧、以及抽样调查在市场研究中的应用。笔者认为这种做法值得推广和借鉴。

3.1.2课程内容的充实

抽样调查按抽样方式不同分为概率抽样和非概率抽样两种。在抽样调查实践中，一般只有政府统计部门在进行抽样调查时会按照随机原则抽取样本，其他部门、单位或个人在获取样本数据信息时多采用的是非概率抽样，因此实践中非概率抽样的应用范围远远大于概率抽样。而目前几乎所有的抽样调查教材都是重点讲述概率抽样方法，对非概率抽样方法进行简单介绍，以至于许多学生没有充分认识到非概率抽样的重要性。因此笔者认为非概率抽样调查内容及其实现最好能作为抽样调查教材中独立的一章内容讲解，这样有助于学生全面系统地理解抽样调查理论和方法。

3.2案例教学

国内的抽样调查教材每章的内容安排大致是：首先通过理论推导分析各种基本抽样方法和估计方法，然后简单举例分析讲解各种抽样方法的使用，内容笼统抽象，很少有详细的相关调查案例分析，这样学生即使学会了计算例题和课后习题，也不会设计抽样调查方案，不能理解相应的抽样调查方法在实际中如何应用，难以达到教学目的。此外，抽样调查如果侧重理论推导和机械的公式计算，也会引起学生的厌烦情绪。

考虑到财经类专业学生的学习需要，在教学中应特别注意加强对各种抽样技术的基本思路、基本特点、适用条件进行总结，注意对各种抽样技术之间的区别与联系进行分析比较，而避免过多的数学推理。在授课过程中，应灵活使用理论推导、启发和讨论多种教学方法，结合案例透彻分析各种抽样方法的使用，进行抽样方案的设计，便于学生加深理解。如为了对比全面调查和抽样调查的优点和局限性，可以介绍分析全国人口普查和全国人口普查事后质量抽样调查、全国1%人口抽样调查抽样调查、我国城市、农村住户抽样调查等一些有代表性的调查设计方案，在课堂上组织学生讨论各方案公布的调查技术设计，加深学生对调查方法和统计思想的理解与认识。

其次，可以提供国内国际经典的调查问卷给学生阅读借鉴，并组织学生就一些他们感兴趣的校园和社会热点问题进行问卷调查，从对调查问卷方案设计到最后问卷数据的整理和分析，使学生熟悉抽样调查设计的整个流程。

案例教学既丰富了教学的内容，活跃了课堂气氛，对学生更好地掌握统计学的基本原理与基本方法起到了促进作用。从笔者的教学实践来看，同学们也非常喜欢结合案例讲解的教学方式，不少学生的毕业论文就选择了通过问卷调查分析问题。

3.3实践教学

抽样调查属于基本技能培养训练的一门基础性课程，与其他有关课程相比，具有很强的方法论性质和实践性。因此要求在教学中要更加重视加强实践环节。

首先，授课教师可以充分利用学院或学校专有的统计数据处理与分析实验室，收集或设计一些合适的微观数据让学生进行模拟实习，使学生真切加深对抽样调查原理与方法的理解和掌握；其次，可以利用现有的校外实习实习，为实践环节教学的开展提供了稳定的环境；如果条件允许的话，最好能加强与相关专业调查机构的联系，为学生积极争取各种参与社会调查实践锻炼的机会；最后积极鼓励和引导学生开展各种形式的社会调查实践活动，用所学知识分析和解决一些实际问题。通过实践环节教学的加强，使学生在提高调查研究能力等方面取得明显的效果。

3.4网络教学

统计调查课程应重视教学手段的不断改革，积极推动现代教学手段的运用。采用多媒体教学，充分利用网络资源，加强网络教学。高校校园网发达，多数教室为多媒体教室，学校图书馆馆藏电子资源、数字资源，以及市场调查网、中国统计教育培训网/ets/等网络资源为本课程的教学提供了必要的网络教学平台。这些电子信息资源和信息技术的引进和开发利用，既大大拓展了教学信息量、丰富了教学内容、提高了教学运行的效率、增加了教师与学生间的互动交流，也能够激发学生对抽样调查的学习兴趣。

3.5考核方法

传统的抽样调查课程的考核通常是笔试，题型主要有选择、填空、计算等，单调的考试方式和内容难以考察到学生实际掌握到的抽样调查知识，也不利于提高学生学习该课程的积极性，因此有必要积极开展考核方式改革，以灵活多样的作业与考试形式，巩固提高学习效果。主要做法包括：（1）把学生分成各小组，结合课堂教学内容，指导学生对他们感兴趣的校园或社会现象进行抽样调查，从设计抽样调查方案到调查报告的撰写均独立完成，教师及时了解学生抽样调查的进程，并给与适当指导，从而调动学生的学习积极性和实际操作能力；（2）鼓励学生撰写关于抽样调查问题的小型学术论文，提高学生利用文献和撰写学术论文的能力，加深学生对抽样调查相关理论和方法的理解和认识；（3）课程考试中逐渐淡化标准化的考试方法，减少客观题的比例，加大主观性与灵活性比较强的综合应用题的份量，鼓励学生参加大型社会调查活动，在课程的成绩的综合评定中加大对平时实践环节的比重。这些措施的实施，既激发了学生主动学习的积极性，又培养训练了学生利用专业知识观察分析解决问题的能力。

参考文献

[1]冯士雍等.抽样调查理论与方法[M].北京：中国统计出版社，1998，（1）.

抽样调查的主要方法篇（3）

统计数据是统计工作的核心，是进行统计研究和分析的基础。我们如何得到统计数据，通过有计划有组织地、科学地搜集统计资料，也就是统计调查。统计调查的组织方式有统计报表、普查、重点调查、典型调查和抽样调查，各种调查方式各有其特点，又各有其适用条件。传统的统计调查方法是以全面调查为主，非全面调查为辅，统计数据上报方式以统计报表为主，其他方式为辅，是适应高度集中计划经济体制和分级管理的要求。各级统计力量与统计任务的矛盾越发突出，即使近年来统计网络化、自动化水平不断提高，但信息的及时性、准确性仍受到不同程度的影响。而且，入世以后，外国的公司、企业进入中国市场，他们不会理解，也不会去应付按月、季、年填报的统计报表，因为这与国际惯例不一样。统计部门再以全面报表作为信息的主渠道，已不适应新的市场经济的发展。为了适应社会主义市场经济发展的需要，国务院下发（国发〔1994〕42号）文件――《国务院批转国家统计局关于建立国家普查制度改革统计调查体系请示的通知》，明确提出以周期性普查为基础，以经常性抽样调查为主体，以必要的统计报表、重点调查、综合分析为补充的统计调查体系的改革模式，并将其纳入国家《统计法》。抽样调查在统计调查体系中的地位突显出来。

二、抽样调查是最完善、最有科学根据的非全面调查方法

抽样调查是一种专门组织的非全面调查。它是按照随机原则，在总体中抽取一部分单位进行观察，借以推算总体指标数值的一种调查方式。抽样调查及其推断分析方法不同于其他调查的方法。首先它选取单位的时候，是按随机原则抽取调查单位，抽取的组织方式和方法又有多种如重复抽样和不重复抽样，简单随机抽样、整群抽样、机械抽样、类型抽样和多阶段抽样等。其次，抽样推断是建立在概率论的大数定律和中心极限定理基础上的科学推断方法。

抽样调查具有广泛的适用性。从原则上讲，取得大量现象的数量方面的资料，在许多场合都可以运用抽样推断的方法取得；在某些场合，甚至还必须应用抽样推断的方法取得；概括起来有以下几方面：1.对不可能进行全面调查的现象总体，必须应用抽样推断的方法，对于无限总体的调查是不可能进行全面调查的，也不可能对具有破坏性的产品质量检查和检验等进行全面调查。只能使用抽样推断的方法。2.有些总体可以进行全面调查，但实际上不必要进行全面调查。例如，中国是世界人口最多的国家，人口统计数据是反映中国基本国情制定政策的重要依据。从建国以来我国进行过五次大型的人口普查，掌握了大量的人口数据，但是，人口是不断发展变化的，人口的变动情况不可能，也不必要进行全面调查。3.抽样推断的方法，可以用于工业生产过程中的质量的监控。抽样推断不仅广泛用于生产结果的推算和估计，而且应用于对工业产品在生产过程中进行监控，经常监督和检查生产过程是否存在某些偏差，及时提供相关信息，以便于分析原因，采取措施，进行有效的预防。4.利用抽样推断方法，可以对于某种总体的假设进行检验，来判断这种假设的真伪，以决定取舍。5.抽样推断得到的资料，可以补充全面调查所得到资料的不足，从而对全面调查的质量进行检查和修正。6.抽样调查还适用于这样的场合，调查对象总体中包括的单位很多，而且缺少原始记录可供参考。这样的场合很难进行全面调查。如果需要了解情况，取得全面资料，那就必须依靠抽样调查。

三、抽样调查在统计实践中存在的问题和对策

抽样调查的主要方法篇（4）

关键词：

抽样调查；实验教学；创新研究

中图分类号：G4

文献标识码：A

doi：10.19311/ki.16723198.2016.10.083

1 研究背景

抽样调查是统计学科体系中发展最快的分支学科之一，在实践中又是一种技术性很强的方法，可以说，抽样调查是国际上通行的统计调查的主要方法之一。抽样调查是统计学专业的专业基础课程，它的根本任务是时效、廉价、准确的搜集资料，并经恰当分析提供有关研究对象的可靠推断。

《抽样调查》课程正是对抽样调查方法加以系统阐述的学科理论。近几十年来，随着科学技术的发展和学者理论水平的不断提高，抽样调查的理论与方法有了迅速的发展，已经形成了比较完善的内容体系，主要的抽样方法包括简单随机抽样、分层随机抽样、整群抽样、系统抽样、多阶段抽样、多重抽样、二相抽样等。

本课程太多的内容在讲述理论的知识，内容相对比较枯燥，加之在学生学习积极性不高的影响下，对该门课程的教学效果产生非常不利的影响。如果不进行教学方法的改革，加强学生实践、动手能力，将于统计专业的培养目标背道而驰。

2 教学内容的认识

2.1 课程的重要性

抽样调查是统计学专业的专业基础课程，是收集信息资料的一种科学方法和手段，具有悠久的发展历史，随着我国改革开放的进一步发展、市场经济的逐步完善，抽样调查在我国也受到了高度的关注并被广泛应用于政府部门、学术机构、社会团体等收集统计信息的活动中。《抽样调查》课程正是对抽样调查方法加以系统阐述的学科理论。根据学生的专业知识结构及教学培养目标，有针对性的设计实验案例，对于该课程教学效果的提升及解决实际问题能力的培养有重要的现实意义。

2.2 课程的特点

抽样调查既具有很强的应用性，同时又是一门理论性很强的课程。近几十年来，随着科学技术的发展和学者理论水平的不断提高，抽样调查的理论与方法有了迅速的发展，已经形成了比较完善的内容体系.主要的抽样方法包括简单随机抽样、分层随机抽样、整群抽样、系统抽样、多阶段抽样、多重抽样、二相抽样等。抽样调查的理论方法比较抽象，公式繁多复杂，不易理解和记忆，容易混淆，内容抽象复杂，难以理解。因此，对于初学者来讲，对本课程的理论方法难以掌握。

2.3 学生的现状

通过本课程的学习学生可以掌握基本的抽样方法，能够理解各种抽样方法的原理和获得实施具体项目的处理能力和分析能力。对于从事调查工作的实际工作者奠定了理论基础。但是本课程太多的内容在讲述理论的知识，内容相对比较枯燥。尽管学生已经具备学习抽样调查课程的能力，但对于整群抽样、分层抽样、多阶段抽样等这些复杂的抽样，证明繁琐，加之公式繁多，有相当一部分同学就会感觉到听课比较吃力。总之，单纯理论的教学模式，教学效果不好。

2.4 教学方法的改进

实现实践教学是《抽样调查课程》教学模式创新的必由之路。结合目前学生实践的硬件条件，首先，实现该课程的实验教学，使得实验教学的环节尽可能与实际情况相结合。实验教学使学生更形象生动地掌握了原来枯燥无味的理论知识，又锻炼了学生的动手能力和创造能力，从而最大限度地激发了学生的学习兴趣。因此，重视和加强实验教学，是激发学生实验是检验理论的最好方法，而理论又是指导实验的最好依据。为了加深理解和巩固抽样调查原理，在讲授理论的同时开设实验课。抽样调查实验是将理论的抽样方法与应用相结合的重要途径，在分析过程中要求学生掌握Excel电子表格、SPSS软件、SAS软件的抽样操作。

《抽样调查》实验教学创新性研究旨在探索设计紧扣抽样的理论知识，同时又能引导每位同学亲自实践的抽样实验案例。设计的实验源于《抽样调查技术》的思路和方法，但不局限于抽样调查基本方法，需要涉猎到统计分析的各种方法。要求学生系统的掌握市场调查方法和抽样调查技术的理论，并能灵活利用这些方法，学会设计调查问卷和撰写抽样调查报告，并培养学生初步具有能结合实际，运用随机抽样的基本方法，对具体项目的抽样调查和对所获得数据进行处理和分析能力。

3 实验设计及实验过程

3.1 实验设计

本课程倡导规范设计型导向实验。教师搜集原始数据并设计实验内容，引导学生根据实验内容完成实验，同时要求学生也针对教师布置的一些实际问题，自主设计抽样方案，并选择合适的统计软件实现抽样及分析。这样，学生一方面熟悉了统计软件上机操作的实际环境，另一方面，加强了统计实验的自主探究能力坚持实践的科学性与实证分析的严谨性，结合教学内容设计实验案例，以不等概抽样的实现为例，介绍案例的设计思路及教学过程。此次实验的目的是使学生掌握不等概抽样原理及其在区域抽样调查中的应用，并且运用软件实现不等概抽样。本次试验的设计思路如下：首先采用易于理解，并且应用背景比较强的实际数据，编制二级抽样框；其次，分析规模测度变量与目标变量间的相关性，并采取简单随抽样，判断估计的误差；最后，利用Excel与SPSS实现不等概抽样与参数估计，最终进行结果分析。

3.2 实验过程及分析

实验过程既注重已学知识的应用，又强调对于新知识、新方法的实际应用，实验过程如下：

第一步，要求学生在原始数据的基础上，按照自然名录编制二级抽样框；

第二步，第一阶段利用代码法抽取一级单元，第二阶段利用拉西里法抽取二级单元；

第三步，在不同的假设条件下，群规模相同，等概率抽样；等概率整群抽样（群规模不等时的估计）；初级单元规模相等的两阶段抽样；初级单元规模相等的两阶段抽样利用样本实现对目标变量的估计及方差估计；

第四步，直接采用SPSS实现不等概抽样及变量估计。

4 结语

在课程学习中，设计学生熟悉的或者和学生相关的调查对象基础上，通过系统的理论教授，设计性实验训练和调研项目实施，使学生熟练掌握概率抽样调查的整个流程和基本原理，达到全面提升统计专业学生进行实地调研，统计分析的能力。通过抽样调查课程创新型教学改革的实施，对于抽样调查课程在自身建设方面和统计专业创新型教学取得了实实在在的成果。使原本抽象、枯燥难懂的理论课程变得实际而有用。课堂教学效果得以实质性的提高，有效地激发了学生的求知欲望，提高了教育教学质量。

参考文献

[1]金勇进，杜子芳，蒋研.抽样技术[M].北京：中国人民大学出版社，2012.

抽样调查的主要方法篇（5）

二、公路建设投资统计分析

公路建设投资一般是指用定性或定量的方法，对建设项目的环境、施工技术、经济条件等方面进行计算分析，以此来确认投资是否合理。其中，建设项目的经济条件是项目的重要组成部分，没有经济条件的支持，一切都只是纸上谈兵，而经济条件的主要部分就是投资。对公路建设投资进行合理的统计，是在项目决策和设计之前，采用现代分析法对将要施工的项目进行计算期内的投入、产出等各种经济因素进行调查研究，最后进行综合统计分析，得出最佳投资方案，来决策项目的施工能力。

在公路建设的投资统计中，合理统计出施工费用是其主要内容。所需的施工费用主要包括建筑安装工程费，设备及工、器具及家具购置费用，以及工程建设其他费用。其中建筑安装工程费主要包括直接费、间接费、利润和税金。直接费用是由直接工程费和其他工程费组成，直接工程费是在施工过程中所消耗的实物的费用，如采购原材料和机械设备的费用，聘请人员施工的费用等。其他工程费则是是施工过程中出现各种意外情况所造成资金消耗的非实体费用，如遇到异常天气影响、行车行人的干扰等的增加费用。而设备及工、器具及家具购置费用主要包括设备、工具、器具采购所需费用，以及施工的办公室区域的家具、办公用品等的购置费用。工程建设其他费用则是工程从开始到完工的整个过程内，除去建安费和设备、工器具等费用外，为确保工程质量，额外消耗的的各种费用。

三、公路建设投资统计基本方法

随着公路建设的不断发展，公路建设投资统计的基本方法也在不断完善，其主要方法有以下几种：

1、统计报表

统计报表是将工程程序和时间以表格的形式统计规划出来，从最基本的基础资料着手，从下往上的进行统计，得出的报表制度是具有法律性质的。现阶段，大部分公路建设投资统计都是采用统计报表的方法来搜集整理工程项目相关的数据资料。此种方法主要是以调查方式来进行，是先由政府有关部门将相关法律法规以表格形式进行统计，然后再由项目管理企业或单位以此为依据，层层汇总，逐级提供基本数据资料，由此来进行对工程项目投资的统计。

2、抽样调查

（1）抽样调查的特点

抽样调查是一种非全面的调查，是通过实际情况对整体总量进行预测的一种公路建设投资统计方法。此种方法是对整体进行单位分组，再从每组中进行抽样，作为一组的代表，对选中的代表性单位进行科学合理的调查分析，最终得到标志数据，来推测总体情况。

因为抽样调查具有随机性，因此难免会出现调查误差。在进行抽样调查中，常出现的误差有代表性误差和工作误差。尽管抽样调查会存在缺陷，但不意味着不能投入使用。我们可以通过科学的计算方式，对抽样进行合理的设计，将代表性误差尽量控制在不影响整个统计质量的范围内。当调查量大或调查个体单位较少时，抽样调查显示了其优势性，调查数据更为准确可靠，其可靠度主要表现在以下几点：

①以整体样本作为调查对象的表征，不是以个别单位作为代表，具有反应整体情况的功能。②产生的误差可在调查前对样本数量和各样本之间的差异进行科学的计算，将其控制在允许误差的范围内，可得到更为准确的调查结果。③调查对象是通过随机选择的，被选中的几率是均等的，因此不会出现整体表征的偏向误差。

（2）抽样调查的步骤

1）界定总体；2）制定抽样框；3）分割总体；4）决定样本规模；5）确定调查的信度和效度；6）决定抽样方式；7）实施抽样调查并推测总体。

（3）抽样调查方法

①随机抽样

简单抽样法是之中最简单的抽样方法，分析误差时也会相对比较容易，适用于样本量大，个体差异小的情况。顺序抽样法（也称系统抽样法），是从随机点开始，以“每隔第几”的方式来对样本进行抽取。其优势在于抽取的样本分布均匀，对总体的预测值较为容易计算。分层抽样法是根据样本容量的特点，对其进行分层次的进行抽样调查，在分层时，依据总体中出现的各个部分层次的差异，要尽量使这个差异更大，从而提高样本的代表性，整体的评估精度就会随之提高。整群抽样法是将整体进行自然分群，也可根据工程需要来进行分群，如根据公路施工段的地理、环境等特点来进行分群。再从所分的群体里随机的抽取样本，最后对样本进行调查统计。多阶段抽样法是用两个以上的连续阶段来进行抽样的等概率抽样法。对每个阶段进行分级别的操作，再从各个级别中抽取样本。

②非随机抽样

重点抽样是对整体样本中具有突出特点，且对整体的影响很大的样本进行抽取调查。典型抽样法是选取具有代表性的样本进行调查研究。任意抽样法是对整体进行随意的抽取样本进行调查，但它不同于随机抽样，其样本的被抽到的几率是不等的，因此此种抽样法适用于整体差异不大的情况。配额抽样法是对整体进行分类，在样本容量既定下，根据配额量从整体中抽取单位进行调查。

3、普查统计

普查统计法是较为少见的特殊的统计方法，它具有以下几个特点：

抽样调查的主要方法篇（6）

关键词：

随机抽样；分层抽样；“3S2C”模式

中图分类号：

F27

文献标识码：A

文章编号：16723198（2015）09005902

1引言

2010年国家烟草局提出APCD工作法后，芜湖市南陵县烟草专卖局创新性发挥了统计学思维，引入随机抽样法来提升工作成效及数据准确性。

抽样调查是从全部调查对象中，抽选部分个体进行调查，估计和推断全部调查对象的调查方法。由于抽样调查所占用的人力、物力和时间比全面调查少得多，且提高了资料的时效性，所以它是搜集统计资料应用广泛的一种方式。然而，抽样调查会产生一定的误差，为了减小抽样调查带来的误差，需考虑样本容量问题。只有选择合适的样本容量，才能准确地估计总体的相关参数。如何寻找合适的样本容量，成为抽样过程中所面临的重要课题。进行抽样调查时，一般按照随机性原则进行抽样，即随机抽样，即指遵循随机原则进行的抽样，总体中每个单位都有一定的机会被选入样本。

2随机抽样监管模式

通过随机抽样，确实可以降低监管成本，但是怎样抽样，制定怎样的抽样规呢？带着这些问题，南陵县烟草专卖局开始了卷烟市场随机抽样监管模式的研究。

2.1随机抽样的研究

抽样调查是一种非全面调查，是以样本调查分析对全部调查对象作出估计和推断。

总体与样本是研究（调查）对象的全体，在南陵县卷烟零售户情况调查中，南陵县所有卷烟零售户就构成调查总体。

抽取样本是抽样调查中的一个重要方法。其中，随机抽样最为常用、科学，能保证样本的代表性，避免人为误差。

2.2随机抽样方式的选定

通过学习关于随机抽样方法的内容，了解到抽样的方法有以下几种：

一是简单随机抽样法，操作简便易行，但总体过大不易实行。

二是分层抽样法，易于理解、简单易行，但整体差异不明显时不适用。

三是整群抽样法，实施方便、节省经费，但由于群间差异较大，抽样误差过大。

对零售户的分类，主要以经营业态为主，2013年度零售户七种业态户数如表1。

通过上表分析可知，零售户的总体过大、七种业态之间的数据差异较大，为避免抽样误差，选择分层抽法为最佳抽样方法。

3创新应用

对守法户进行抽样可以节省工作时间，但抽样结束后还存在很多疑问，如抽样出的零售户怎样安排走访计划？零售户的属性发生了变化怎么办？因此，需要形成一套完善的工作模式，确保卷烟工作的正常运行。

3.1闭环的形成

抽样之前将辖区内的零售户进行统计、分类，抽样之后制定科学的走访计划，细化工作内容，开展走访调查工作，最终形成结论。当零售户的属性发生变化，需要重新统计抽样。从而，形成了统计（Statistics）、分类（Classification）、抽样（Sampling）、调查（Survey）、结论（Conclusion）五个步骤的闭环，即“3S2C”市场管服抽样调查模式（简称“3S2C”模式）。

3.2“3S2C”模式

“3S2C”模式以降低成本、提升实效为出发点，以APCD工作法为基础，改变传统低效率的工作方式，实现市场监管从到市场上找问题向带着问题上市场转变，从侧重检查频率转向检查实效。

3.2.1数据统计方面

一是统计市管员的月工作量，测算出一个市管员完成全部的日常工作所需花费的时间。其中，主要包括走访路途上的时间、服务零售户的时间、日常内务管理的时间。二是统计全县各管理所各线路不同属性零售户的数量，为分层抽样服务。

3.2.2零售户分类方面

不仅要做好零售户属性分类，以及升降级标准；还需做好两个层面上的零售户分类，及7种经营业态和4种销量区间。并将两个层面上的守法户分类出来，便于抽样操作。

3.2.3守法户抽样方面

以客户分类标准为依据，将原来的普查工作变成抽样走访服务的模式。为了保证抽样结果既有7种业态，又有4种销量区间，需要由少到多逐层抽取。

3.2.4一般户、违规户调查方面

通过科学的统计，优化传统调查时间，减少了走访工作量。同时，多余的时间用于违规户的监督调查，加强监管工作的针对性。另外，稽查队对违规户也通过抽样实现调查工作，增加市场检查随机性。

3.2.5成果总结方面

定期召开专题例会，结合销售数据、市场信息等线索对市场现状进行综合分析。同时，通过数据分析形成结论，及时备案便于汇总分析，简化了沟通环节，高效解决暴露的问题。

4结论

在APCD工作法指导下，运用统计抽样方法对卷烟市场进行监管调查，并创建出“3S2C”模式。通过“3S2C”模式初步运行，总体工作达到了良好效果，增加了脑力劳动，提高了工作效率，降低了监管成本。

参考文献

抽样调查的主要方法篇（7）

中图分类号 F302.5；C811 文献标识码 A 文章编号 1007-5739（2014）17-0281-03

认识事物的途径多种多样，基本途径是通过各式统计获取资料，用科学方法进行处理和分析，并据此得出相应的结论。统计调查法在实践中逐渐从普查发展成了普查、抽样调查及其他调查等多种方法并行的状况。抽样调查法是一种科学的统计调查方法，因其灵活性、时效性、精确性等诸多优点，在国外社会、经济、科技、自然、渔获量统计等领域发挥了巨大作用。抽样调查法在中国发展缓慢，直到改革开放以后才得以较快发展，主要应用于人口、经济、科教文卫、资源等领域。

近年来，抽样调查法在渔业生产统计领域的应用日渐广泛。袁兴伟等[1]对南海区三省渔业生产统计研究表明相同条件下分层抽样的精度高于简单随机抽样；甘喜萍等[2]论述了应用于渔业生产统计的经济分层抽样原理；Bannermanl与Lamptey研究了分层抽样在小规模渔业生产数据中的应用。世界粮农组织（FAO）与中国合作在湖北梁子湖、浙江象山及山东莱州等地区对渔业生产开展抽样调查，调查结果较为客观地反映了各地捕捞生产实际情况。目前关于海洋捕捞业渔获量抽样调查中的样本代表性、样本量的确定、分配、样本轮换等关键问题的系统理论探究报导很少，本文旨在解决这一问题，以期为海洋捕捞业渔获量抽样调查方案设计及应用奠定理论基础。

1 样本代表性

1.1 样本代表性的含义与作用

捕捞产量抽样调查只需少量渔船单元作为样本，统计分析这些样本渔船单元的捕捞数据，然后推断评估总体渔船捕捞产量情况，因此要求所选样本渔船单元有较高的代表性。抽样调查中首次出现“代表性”由挪威凯尔（A.N.Kiaer）于1895年提出，其观点是认为样本是总体的缩影，选出少量正常合理的样本就能反映总体情况，对总体评估准确与否主要取决于样本的代表性[3]。后来在如获取代表性样本问题上先后出现了目的抽样和概率抽样2种观点，前者根据抽样调查的目的有意识地抽取样本单元，使所得样本与总体特性相近。

目的抽样观点认为所选样本应当在结构上与总体相似。例如，若将渔业生产调查区的渔船根据主机功率按大小分为A（20%）、B（30%）、C（50%）3层后，样本包括a（20%）、b（30%）、c（50%）才最具代表性。实际上，研究调查的主体不是渔船，而是基于渔船的捕捞活动记录数据。各层样本渔船单元数量分配应依据该层渔获量对总体渔获量的贡献而定，而不是只考虑该层渔船单元数在总体中的的比例，如果各层渔获量贡献率也符合该比例，那这样的样本组成就有很高代表性。一个与总体结构相似的样本并不一定能保证充分体现出总体信息，这也是在分层抽样样本分配中最优分配精度优于比例分配的原因。

目的抽样只涉研究员认为符合调查目的部分总体渔船单元单元，却没有依据说明余下部分不能够代表总体，至少是总体的一部分，而这些渔船单元却没有作为样本的机会。英国统计学家鲍莱（A.L.Bowley）提出中心极限定理应用于概率抽样的总体参数估计，认为应当赋予每个单元都有作为样本的机会[4]。每个渔船单元的机会是否相等与总体渔船单元间的差异程度相关。若差异程度不大，等概率比较适宜；反之，不等概率较为宜。例如，调查某海域捕捞渔获量时，按渔船主机功率（kW）将渔船分为A（1.0～44.1，30%）、B（44.1～147.0，40%）、C（147.0～441.0，30%）3层，相同条件下，功率越大，渔获量越大，故对区域总体渔获量而言，B层和C层的贡献率比A层大很多，选样时，应考虑不等概率抽样，使A层样本渔船单元数量向B层和C层倾斜。无论是等概率还是不等概率抽样，目的都是尽可能提高总体参数精度。

事实上，代表性是一个泛概念，与抽样分布有关，即所有可能样本的估计量的概率分布，单纯认为某一具体样本有多大的代表性是片面的。在众多可能样本中，一次调查抽到的样本有优劣之分，且优劣程度还与概率有关。例如，某海域所有拖网渔船的渔获量的均值是1 000 kg/（d・艘），根据2种抽样方案X、Y所得的样本均值方差V（x）=50，V（y）=100，显然，方案X属较好，能更好反映总体情况；在既定的置信水平下，X方案所得均值的置信区间比Y的窄，所得结果也更精确。样本代表性是属性概念，不能用具体数值说明它的高低。一些观点认为其高低可用（e-E）/E或（p-P）/P等相关系数来表示，只要样本均值e（或比例p）和总体均值E（或比例P）越接近，比值越小，样本代表性越高，但或忽略了总体参数E（或P）则是未知的，需要根据样本均值e（比例p）分析推断。需要说明的是，不同的抽样设计，样本代表性不具可比性，而同一抽样设计所得不同样本的代表性却有高低之分。

1.2 代表性较高的样本获取方法

只要是统计调查，就会存在误差，即使普查也依然存在。因此，为更好反映总体渔业生产情况，要选择高代表性的渔船单元样本。尽管有抽样方法、样本量、总体渔船单元差异度、辅助信息等其他诸多因素影响，很难说明抽到的样本代表性高低，但仍能采取一些措施以获取代表性较高的样本渔船单元。首先是改进抽样方法和评估方式，例如采用分层抽样，设计公式或模型计算样本量、分配量、估计量等；其次是适当增加渔船单元样本量；再次是利用渔业辅助信息，渔业辅助信息对于渔船分层标准划分、层间渔船单元分配、有效回答率等方面具有重要作用；最后还要减少其他非抽样因素引起的误差，如人员操作、问卷设计等方面。

2 样本量

2.1 样本总量确定

由于渔船主机功率变化范围大，渔获量差异程度高，捕捞记录数据就构成了一个方差很大的总体，考虑到分层抽样精度高、便于实施、获得信息多等优点，在渔获量调查中采用分层抽样法。不仅仅是渔获量调查，其他设计复杂的渔业抽样调查也一样，样本量确定也很困难，但却比相同样本量的简单随机抽样结果的精度更高。因此，本文用简单随机抽样计算所需渔船捕捞记录数，并根据除以调查次数得到样本渔船单元数。

简单随机抽样法计算所需样本渔船单元捕捞记录数时运用到一系列的公式及其相关推断公式[5]。根据置信区间公式，P{X-Δ≤X≤X+Δ}=1-α，式中，X表示均值，1-α表示概率；（X-Δ）和（X+Δ）分别为置信区间的2个极限，α是置信水平，Δ为极限误差，即设计的渔获量统计方案允许的最大误差。渔获量调查是不重复抽样，样本渔船单元捕捞记录数表达式m=，m除以相应的捕捞次数就是所需样本渔船单元数n，t表示既定自由度和置信水平下的Student t分布t的取值，可从t-test临界值表中查询；σ2表示总体方差，用样本方差S2代替，n/N为抽样比，当n/N>0.05时，也可以忽略其影响。

在FAO渔业抽样调查捕捞活动记录数确定中，最大允许误差范围一般设定在0～10%，即对应的准确度100%～90%[6]。其他渔业内容和渔获量调查也一样，除极少数要求非常精确1%外，多数采用的是5%和10%。这个n只是理论所需的全部有效样本渔船单元数，即保证这n个样本渔船单元在每调查次数内都有捕捞活动记录数据。而实际上，预算也是限制样本渔船单元数量多少的重要因素，可用线性关系式C=C0+cn1来表示预算与样本量的关系，其中，C为预算，C0表示设备、工资、宣传等与样本渔船单元无关的费用，c表示单位渔船单元调查的平均费用，可通过试点调查或从以往的渔业调查评估获取；此外，渔船（渔民）样本的有效回答率p也是一个不能忽略的因素，结合理论有效样本渔船单元数，实际所需样本渔船单元数n′=n/（1-p）。通过比较n1和n′大小以确定最终样本渔船单元数，若n1≥n′，预算能够支撑方案设计的样本量；若n1

关于确定样本渔船单元数，试点调查是一个值得研究的问题。上述公式中的总体方差σ2（样本方差S2），总体以及各子总体渔船（渔民）有效回答率p，单位渔船单元调查平均费用c都是未知的。来源主要有2种：一是从以往的渔业调查及相关资料中获取；二是通过试点调查获取。从以往资料获取信息能节省试点调查的费用，但是试点调查却能发现更多其他问题，从而反馈，有利于正式调查的顺利进行。

2.2 样本分配

甘喜萍等[2]研究表明，满足预设条件下，奈曼分配最精确，最优分配最省。虽然最优分配和尼曼分配在预算和精确度上有优势，但在满足精度下，比例分配因其简便特点应用更普遍。实际调查中往往还存在很多其他因素影响样本渔船单元的分配。渔业调查的对象和内容很多，既有单一目的也有多目的的调查，既有数量性状、质量形状也有属性形状的调查，选择分配方法时不能一概而论；若仅对某一渔区某种作业方式的单一捕捞目标种的渔船开展抽样调查，条件允许时，优选奈曼分配；如果预算不足，可退而选择最优分配或比例分配。若是一些渔业生产中的属性问题开展抽样调查，如渔民对渔业可持续发展、渔业政策等问题的看法，则可用比例分配法简化调查过程。若渔业调查对象涉及大范围内各型功率和作业方式的渔船，且调查主题还比较多，比例分配则较为方便可行。渔获量统计调查涉及到的不仅是渔获量问题，为节约成本，常与其他主题（如CPUE、渔获物初次交易价格、捕捞活动经济收支等）集合在一张问卷中同时进行，因此一般选择比例分配法。因此，选择样本分配方法时，应具体问题具体分析。

3 样本轮换

3.1 轮换原因

渔获量调查是连续性的调查，如果样本长期不更换，就会出现样本老化问题。这里的样本渔船单元老化是指广义的渔船老化，既指渔船本身老化，也包含渔船改装、渔民合作等渔船不适宜再作样本等情况。因此，需要更换不能再作样本的渔船，数量取决于预算和精度。

为解决样本渔船单元老化问题，需要重新抽取渔船单元来替换老化部分。如果全部更换，则会额外增加预算，一是用于与调查对象（渔民及其相关人员）沟通，以便得到他们的配合；二是用于培训渔民完成相关任务。一旦样本更换，又需要重新与新的渔民建立合作关系。因此，短时间内不宜频繁地更换大比例的渔船单元，除非有特殊原因，一般不进行全部样本渔船单元的更换。

渔获量调查是连续型调查，更换样本渔船单元最重要的原因在于通过后期样本渔船单元的更换来解决前期抽样调查中样本渔船单元出现的问题。例如，分层抽样调查渔获量过程中，样本渔船单元在出海捕捞作业过程中遭遇恶劣天气，船体损坏严重降低捕捞能力；部分合作渔民私自改装渔船功率或者船体，使得原本属于A层抽样层的样本变成了B层样本，而仍统计在A层。有些原因是可以量化计算改变的，但那些不能人为量化的因素则不得不替换这些样本渔船单元。例如，少数样本渔船单元的渔民在合作后期基于个人私利而增加或者减少捕捞活动，甚至故意编造渔获量数据；一些样本渔船单元随着时间的推移，性能退化，不再满足最初设计条件，则需要用其他更合适的渔船单元予以更换，以保证这一层次的样本仍具有较高代表性。

3.2 轮换原则

渔获量抽样调查工作具有长期性和周期性等特点。为解决样本渔船单元老化问题，需要适时予以轮换，但轮换过程中应遵循下列原则。

（1）代表性。样本代表性降低是样本轮换最主要的原因。正是因为在连续性渔获量调查中，渔船性能和渔民合作行为等方面的变化，使得先前的样本渔船单元不再满足该层次的要求，或者是样本数据不真实，从而导致不宜继续作为该层次的样本。如果没有这些方面的变化，该层次先前的样本渔船单元仍具代表性，可不用更换这些样本渔船单元。

（2）连续性或者衔接性。渔获量调查如同其他国民经济调查一样，并非一次性调查，需要建立相应的渔获量数据库，根据样本渔船单元数据的时空序列特征反映渔获量状况。即使换了渔船单元，也要保证前后样本渔船单元数据时空序列上的衔接性。换言之，用于更换的渔船单元也必须通过最初设计的抽样方案选取。

（3）条件性。频繁更换全部样本渔船单元并不科学，一般是在一段时间内更换一定比例的样本。实践证明样本单元更换的速度以及比例与样本的变化并不同步[7]。从渔业其他内容的抽样调查来看，考虑到渔船老化的速度以及1年内合法作业时间段，样本渔船单元轮换的周期为1～2年、比例以25%～50%为宜，这样可有效避免样本频繁更换导致的数据不连续问题的出现。

3.3 样本轮换流程与技术

样本轮换的基本流程是更新总体渔船单元目录框，检查原样本，抽取新渔船替换。在周期内，从渔业管理部门获得最新渔船信息，剔除无效渔船单元，补入新增渔船单元。在更换程序中最复杂的是检查原样本，和总体渔船单元一样，把原样本中老化的剔除，包括不能继续捕捞作业、渔民转行、渔船大幅改装等情况。抽取新样本渔船单元相对容易，根据最初设计的渔获量统计抽样方案，在更新的总体渔船单元中选取即可。目前主要有2种流行的方法：一是在更新的目录框中随机抽取满足要求的新渔船单元替换；二是在分层抽样的最终抽样层中，把满足条件的所有渔船单元分成几个组，然后周期性进入调查期轮换[8]。

4 结语

综上所述，抽样分布是从总体中以一定的样本容量进行随机抽样，样本的统计数所对应的估计量与其概率的分布。渔船代表性对抽样分布有意义，但不能理解为某一具体样本代表性很好，不同的抽样设计或分布之间代表性不具可比性，而相同抽样分布中的不同样本却可比，同样的抽样设计中，可以适当采取措施来获取高代表性的样本，以提高抽样精度。公式得来的作为样本的渔船单元数只是有效样本数，实践表明，渔业生产调查中的无效样本率不能忽略，其比例因渔业抽样内容而异，应将其应用于最终实施所需渔船单元数的确定和分配。渔获量调查属于连续性调查，随着时间的推移，样本渔船本身及其合作关系的变化会导致代表性降低，因此需要进行轮换以减小影响。轮换过程中应当注意代表性、连续性等原则以及与之相关的轮换方法。

5 参考文献

[1] 袁兴伟，刘勇，程家骅.分层抽样误差分析及其在渔业统计中的应用[J].海洋渔业，2011，33（1）：116-120.

[2] 甘喜萍，卢伙胜，冯波，等.分层抽样法应用于渔业生产统计的研究[J]，安徽农业科学，2008，36（20）：8401-8402.

[3] 冯士雍.抽样调查理论与方法[M].2版.北京：中国统计出版社，2012：15-22.

[4] 李金昌.正确理解样本代表性[J].中国统计，2010（8）：40-41.

[5] 李金昌.应用抽样技术[M].2版.北京：科学出版社，2013：56-62.

抽样调查的主要方法篇（8）

一、引子

随着世界经济的快速发展,调查行业异军突起,调查企业不断壮大,调查营业额连年攀升。面对日益复杂的国内外环境,企业对调查数据的质量要求在不断提高。而商业调查大部分都是抽样调查,调查过程中天然存在的抽样误差和调查执行中的非抽样误差是影响数据质量的两大误差类型。

在商业调查的质量管理实践中,通过组织专家评审会的方式不断完善抽样方案,尽可能地减少抽样误差。其抽样方案经过专家的评价审核,确定了合理的抽样方案后,其质量控制的重点就放在了减少非抽样误差上。本文即针对抽样调查两大误差类型展开分析讨论,重点分析非抽样误差来源,并发掘其有效控制的可行性方法。

二、商业调查误差分类

由于商业调查大部分是抽样调查,而抽样调查一定存在抽样误差。因此,要商业调查的误差,必须了解误差的分类。调查误差分为两种类型:抽样误差(Sampling Error)和非抽样误差(Non-sampling Error。

1.抽样误差(Sampling Error)

抽样误差是由于用样本估计总体而产生的误差,它可以通过增大样本量来减小误差,但不可避免。样本只是总体的一部分,用局部数据来估计总体不可能完全正确。对任何一种抽样方案,可能的样本会很多,而实际抽到的只是一个样本,因此抽到那一个样本完全是随机的、偶然的。抽样误差是一种系统误差,其大小依赖于抽样方案,任何一种抽样方案一旦确定,由抽样方法本身导致的误差就已经确定了。在电视收视率调查的质量管理实践中,通过组织专家评审会的方式不断完善抽样方案,尽可能地减少抽样误差。其抽样方案经过专家的评价审核,确定了合理的抽样方案后,其质量控制的重点就放在了减少非抽样误差上。

2.非抽样误差(Non-sampling Error)

非抽样误差包括了除抽样误差外,引起调查误差的所有其他因素,不可以通过增大样本量来控制,它可以避免。非抽样误差包括:抽样框误差;无回答误差;计量误差。

通常认为非抽样误差的发生完全是由于调查程序设计和执行中的错误和不足引起的。因此,从理论上说,完美的设计和完美的执行将完全避免非抽样误差。但从实践看,我们永远也不可能完全消除设计和执行过程中的问题。这种理论上的完美可能性和实际情况之间的差异,决定了我们在控制非抽样误差上的努力永远没有止步的一天。

三、商业调查中非抽样误差来源例解分析

商业调查中的非抽样误差按其产生的原因可分为以下三类:抽样框误差、无回答误差、计量误差。

1.抽样框误差

抽样框误差是指目标总体(Target Population)和抽样总体(Sampling Population)不一致而产生的误差。理想的抽样框应是所有的抽样单位必须覆盖目标总体,即抽样总体与目标总体一致。对于较为简单的单阶段抽样,抽样框要唯一地与目标总体相连接。如果目标总体与抽样总体不一致就会产生抽样框误差。多阶段的分层抽样更是如此,如果每个分层抽样的抽样框是正确的,其精度会高于简单的单阶段抽样;反之,则误差会更大。

一般来说,抽样框误差有以下几种类型:

(1)不能覆盖目标总体单位。不能覆盖目标总体单位,指目标总体单位全部或部分没有出现在抽样总体中,导致部分目标总体被抽中的概率为零,数据丢失。例如:在某城市的抽样方案,目标总体同上。由于该城市进行行政区划的改变,原来的四个城区与近郊区重新规划,整合为五个新的城区。在收集抽样框资料时,如果收集的资料仅为四个城区的资料,未包括后列入的近郊区,就会形成抽样框的不完整,造成数据的偏差和丢失。

(2)抽样总体包括了非目标总体单位或抽样框部分重复。这与第一种情况恰恰相反,是指有一部分不应被收集入抽样框的资料,被错误地列入被抽样之列,导致目标总体被夸大,或者抽样框中有一部分以不同形式出现然而实际是重复的样框,导致这部分样框被抽中的概率增大,引起数据偏差。例如:一个城市中地域相邻的几个城区各自辟出工业相对发达的一部分来成立一个新的经济技术开发区,在收集资料时将原有的城区与新的经济开发区的资料一起收集并列抽样,则会引起包含在经济技术开发区中的居(村)委会的重复抽选,样本在这部分工业相对发达的居(村)委会的比例严重扩大,这必然引起最终收视率数据的偏差。

(3)抽样框老化。统计数据调查具有很强的时效性,随着时间的推移,抽样框必须更新,否则就会老化,不符合实际情况而使抽样不准确。最典型的例子,就是随着城市建设的大规模展开,许多地区已经被改造。例如:目前随着商品房的成片开发,大批的商品化住宅小区出现,许多家庭不只有一处住房,出现了大量诸如人员住在本小区,户籍却在其他地方,或户籍在本小区,人员居住却在其他小区的情况。

(4)分层抽样时各层的辅助信息不正确。这种情况在简单随机抽样中不存在,但在分层抽样中却是出现抽样框误差的一种重要来源。由于我国各地区政治、经济和文化的发展不平衡,各地电视观众的构成和收视偏好差异巨大。影响观众收视行为的因素既有宏观因素,也有微观因素。因此,在进行基础研究阶段抽样方案设计时我们既要综合考虑人口、社会、经济、地理等宏观因素,又要关注收视设备拥有及频道接收情况、家庭特征、观众个人特征等微观因素。

总之,建立一个准确、及时的抽样框,是减少非抽样误差的一个重要方面。在实践中,完美的抽样框几乎无法达到,有缺陷的抽样框并非不能使用,关键看造成抽样精度的损失和弥补样框的成本之间的比较和权衡。

2.无回答误差

所谓的无回答误差是指数据的丢失,其原因有两种:一是有意不回答,即被访者拒绝就某一问题给予回答;二是无意不回答,即可能是被访者不在家或是访问员疏忽,导致数据遗漏。无回答误差最常见的有以下几种:

(1)抽样遗漏。抽样遗漏是指抽样过程中没有抽到一些本应调查的抽样单位。这种误差的产生来源不同于前述的抽样框误差,但产生的结果类似,甚至更为严重。因为抽样过程中产生的遗漏最可能是因为漏掉了某一类特征群,而这类特征群的缺失会使调查结果出现无法调整的偏差。例如:在基础研究阶段,访问员如果只固定在晚间某个时段拜访被抽中的样户,很可能就无法与一些工作时间主要在晚间该时段的家庭户取得联系。数次拜访不成后,该样户可能被放弃,而另选其他替代样户。这样就有可能在无意间缺失了该类特征群的收视调查数据。

(2)无法查找或联系不上

一般情况下,这种误差来源主要是由于抽样框中的地址不确切、发生了变化或者被访者家中无人(如外出旅游、生病住院等特殊情况)造成的无法接触的情况。如果这种误差是随机地、均匀地发生的,尽管增大了误差范围,但对最终结果的威胁并不大。但如果这种情况集中发生在某一类特征群中,就会产生严重的系统性偏差。

(3)被访者拒访

这是最容易理解的一种无回答误差,也是最能体现访问员个人技巧和调查公司现场业务能力的方面。据访率高,响应率就低,抽取样本的误差就会增大。因此这种类型的无回答误差是调查公司在现场质量控制方面致力提高的关键点。在我国的市场调查活动中,产生这种无回答误差的最主要原因与其他国家还有着显著的不同――调查组织者的身份会在很大程度上左右被调查者的回答意愿。对于国家正式统计部门组织的调查,如居民住户、人口情况等调查,很少有无回答的问题。这与我们国家计划经济改为市场经济的时间较短有莫大关系,也与统计部门组织调查的权威性有密切关系。而在一些非官方的民间调查中,无回答情况则频繁出现。

3.计量误差

计量误差是所有非抽样误差中可能出现的环节最多,也最难以避免的一种误差形式。按其产生原因可大致分为三类:调查方式设计产生的计量误差,调查执行过程中产生的计量误差,其他计量误差。

(1)调查方式设计产生的计量误差,主要有以下两种:①问卷设计产生的误差:主要是由于不同措辞的不同表达造成了不同的理解。例如文字当中使用了带有倾向性或诱导性的词汇,本身使人产生歧义;或者问卷当中问题的排列顺序不科学;或者问卷过长导致访问疲劳产生等原因造成的误差。②数据收集方式设计产生的误差:例如媒介调研数据采集方法中的日记卡法,以15分钟为一个计量时段,在向样户发放的日记卡中,一个时段由19∶00标志,时间是连续不断的,这个标志既是上一个时段的结束又是下一个时段的开始。事实上这个时间标示的是19∶00∶00―19∶14∶59。这样的标志有些含糊,如果不在日记卡中作相应的解释性说明,并由访问员专门向样户着重强调,很可能导致样户理解错误,从而造成计量误差。

(2)调查执行过程产生的误差,是计量误差的一个重要组成部分,主要来自于两个方面:①是访问员有意或无意导致数据失真。②是被访者有意或无意导致数据失真。产生这个问题的主要原因是理解错误或记忆错误,这个问题也是任何一个从事市场调研公司致力解决的重要问题,在AGB质量管理实践中,主要通过连续、全面的培训和复核工作加以控制。

(3)其他计量误差:常见的类型有随机数表的编制和使用不当造成的误差;数据处理过程中(包括编码、录入)发生的误差,等等。这些误差都可以通过比较有效的质量控制加以限制,相关管理措施将在本文的第四章加以详细论述。

总之,商业调查作为一种市场数据调查,其产品的无形性、不可追溯性和差异性,决定了对其实施的质量控制本质上就是对调查误差的控制。

三、结束语

在科技不断快速发展的今天,作为商业调查分析人员,我们应不断适应社会发展,发展调查的新技术新手段,不断商业调查数据质量,不断深化对基础研究资料的分析和利用,对调研数据的具有针对性地解释说明,更充分地满足市场的需求。

参考文献:

抽样调查的主要方法篇（9）

关键词 抽样调查 统计 公路运输

一、抽样调查的意义

抽样调查，顾名思义，就是从全部调查对象中抽选其中的一部分进行调查，并由此对全部调查研究对象作出相应的评估及判断的一种非全面调查方法，其目的是通过抽样调查获取反应总体情况的信息，因此也能起到全面调查的作用。在公路运输统计的抽样调查，是以科学的原理和计算为依据，从广大公路交通运输事物中，抽取一部分车辆样本以进行调查，在采集数据的基础上，建立抽样调查数据模型及数据的处理方法，以此推断出公路运输经济工作中的运量、运输周转量、汽车燃油消耗等主要指标的数值，反映该时期公路运输行业的经济工作运转情况，从而为行业的宏观调控及各种规划的制定提供重要依据。公路运输统计中运用抽样调查具有极为重要的意义，由于公路交通运输分布范围大，涉及面广，若是开展全面调查，则需要花费大量的人力及物力，而实行抽样调查的样本单位较少，具有较强的代表性，调查结果准确性高，具有其它非全面调查所不具备的特点，诸如按随机的原则抽取样本，在总体中每一个单位被抽取的机会是均等的，调查样本的数量经科学计算确定，具有可靠性等，抽样调查堪称公路交通运输行业中最为完善，最具科学依据的调查方法。

二、公路运输抽样调查的步骤

首先，明确抽样调查的目的，在充分贯彻行业统计工作规定的基础上科学有效地开展统计工作，以所在地区公路运输的特点为依据制定抽样调查的方案。其次，确定调查范围与抽样单元，确定总体车辆库，原则上应包括从事营业性运输非独立核算的单位、从事非营业性运输的单位及私人所拥有的车辆，可按车籍所在地的车辆为调查对象来确定总体车辆，再以此为依据，确定抽样单元，由计算机随机抽取样本。再次，确定调查的内容，公路运输统计中的抽样调查主要是对公路运输量、车辆运用情况和油耗等方面的内容进行抽样统计调查，包括客（货）运量、客（货）周转量、总车日、总行程、重载行程、汽（柴）油车油耗、车辆运力、运输量、营业收入、营业支出等。最后由调查人员下到基层调查记录样本车辆营运的原始数据，对样本车户进行具体调查登记，收集样本户运输量等方面的资料，可采取到企业、业户上门调查搜集数据、问卷调查等多种方式，对样本车辆进行调查并拍取样本照片，从而推算出全社会的公路客货运输量，以此来全面了解和掌握所在地区道路运输业发展水平和货运交通量情况，为道路运输业的发展和向现代服务业转型提供强有力的信息支撑和决策依据。

三、如何有效开展抽样调查工作

抽样调查在公路运输统计中的重要作用是显而易见的，然而在实际运用中难免存在对样本代表性产生片面认识，滥用抽样方法，总体目标量估计不足，遗漏外挂车辆的抽样调查等各种问题。因此，在实际工作当中，应注意抽样调查工作得有效性开展。

（一）完善抽样调查制度

一套完善并且科学而严格的公路统计调查制度是有效开展抽样调查工作的保证。我们的公路运输部门应充分认识到完善抽样调查制度的重要性，以科学性与可行性相结合，确保数据质量及分步推进的原则，制定出切合实际，易于操作准确率高的调查制度，建立负责制度，明确责任部门，确保责任及措施的到位，实现分工协作、全程控制的抽样调查组织网络，还应加强调查数据质量的控制与检验，保证抽样调查数据准确性，同时在人员力量、资金等方面做好配套工作，重视抽样方法与理论的研究，使抽样调查的自身理论得以提升，确保抽样调查工作的顺利进行。此外，还应建立健全的公路运输统计数据质量审核评估制度，加强对原始数据质量的检查，通过对各项指标的综合分析，强化数据质量的控制。

（二）多种调查方式并举

在实际公路交通统计过程中，统计人员应根据抽样调查工作中的实际情况，灵活运用不同的调查方式，实现多种调查方式并举。抽样调查过程中，如果有与调查指标相关的辅助变量供使用，且总体单元是根据辅助变量的大小顺序排列，可使用系统抽样的方法，提高估计的精确度。进行多指标调查时，可将标识作为辅助变量，使用PPS抽样，或采用对简单随机样本使用比估计、回归估计等方法。为确保抽样调查的质量，避免由于样本点代表性差而引发的偏差问题，可采取样本轮换的方法，定期更换样本。多层次推断的抽样及估计方法，诸如样本追加的方法，能有效估计下一层目标量，实现结果的精确性，提高估计的精度。为使抽样调查能满足多层次的需要，除了进行分层抽样外，还可采用抽样后分层之类的域估计方法。另外，对于外挂车辆的抽样调查，调查人员可结合典型调查进行数据核实，确保数据的全面性。随着信息时代的到来，抽样调查还可引入信息技术手段，例如实施网络调查，平台短信调查，GPS监控调查等方法，相比调查人员亲自跟车的调查方式，引入信息技术手段的调查方式不仅提高了数据的准确性，还能提高抽样调查的效率，节约人力物力资源，实现调查的目的。

（三）提高调查的服务质量

统计人员的责任心、业务素质，工作质量是保证抽样调查数据的准确性及可靠性的关键。公路运输统计部门应完善自身的激励机制，做好统计人员的选配，培训工作，加强对统计人员的专业培训及知识更新工作，统计人员亦通过自学、借鉴经验等途径，强化自身的业务知识，掌握吨位利用率，实载率，百车公里油耗是否合理等各项调查指标知识，调查过程中及时查看样本指标。除了必备的业务知识外，调查人员还应以耐心细致的工作和服务，打消被调查车主的疑虑，与他们搞好关系，从而提高抽样调查工作的效率和调查数据的质量。注重在实际工作中对发现的问题进行实时协调和解决，在具体的调查活动中提高和锻炼一支业务精，能力强的统计队伍。

参考文献：

抽样调查的主要方法篇（10）

实施“两翼”农户万元增收工程，是市委、市政府在新形势下对“三农”工作做出的重大决策，是推动落实“314”总体部署和发挥“两翼”山林资源优势、实现农民增收增效的重要举措。开展农村居民生产、收入、消费、积累和社会活动情况调查（即农村居民纯收入抽样调查），可以有效监测“两翼”农户万元增收工程的实施进程，更好地为党委政府制定农村经济政策、科学决策和绩效考核提供依据。同时，也可以为当地农村经济发展提供丰富的信息资料，客观真实地监测我县的农村经济发展状况和农村小康进程，推算各乡镇粮经作物产量和经济发展水平等农业生产重要指标数据，有利于乡镇编制当地国民经济发展计划。

二、样本抽选办法

（一）调查范围、规模。按照全国农村居民收入调查方案和重庆市人民政府专题会议纪要精神，县政府决定在全县所有乡镇（含白帝城风景区管委会）建立规范化的农村居民收入抽样调查网络，开展农村居民纯收入调查工作。调查规模按照每个乡镇20户抽选。

（二）调查样本抽样方法。以各乡镇为总体，建立有代表性的乡镇抽样调查网络，并按照科学规范的对称等距抽样方法，进行三阶段抽样：

1．调查村的抽选。由国家统计局x调查队负责。以各乡镇所辖行政村为总体，按照各乡镇上报给国家统计局x调查队行政村农民人均纯收入为主要标志由低到高排队，乡村人口为辅助标志，对称等距抽出调查村。每个调查村选定1名辅助调查员。

2．调查社的抽选。由各乡镇人民政府负责，报国家统计局x调查队审定备案。在抽中调查村中选出一个能代表本村农民收入水平的中等收入社作为调查社，即按照该村各社收入水平由低到高排队进行抽选。

3．调查户的抽选。由各乡镇人民政府负责，报国家统计局x调查队审定备案。先对抽中社所有农户家庭人均纯收入进行回忆调查，然后以收入为主要标志从低到高排队，以每户人口为辅助标志进行累计，编制抽样框，对称等距抽选20户调查户。

（三）样本轮换周期。农村居民纯收入抽样调查为常年性调查工作。为保证抽样调查的代表性，调查样本轮换周期为5年，每隔5年重新抽选一次调查样本（上级另有规定除外）。在轮换周期内，各乡镇每年可以有序轮换20%的样本户。

三、调查的组织实施和职责分工

为统一规范实施抽样调查工作，保证抽样方法的科学性和调查数据的准确性，农村居民纯收入调查工作实行统一方案、统一管理、统一、分级管理、分级负责的工作管理模式。

（一）组织领导。成立由县政府分管领导任组长，国家统计局x调查队和各乡镇主要负责人为成员的农民人均纯收入抽样调查领导小组。领导小组下设办公室，由县府办联系主任任办公室主任、国家统计局x调查队主要负责人任办公室副主任，具体负责农民人均纯收入抽样调查的日常工作。

（二）职责分工

1.国家统计局x调查队的职责。主要有：制定调查方案；直接抽选调查村，指导乡镇抽选调查社及调查户；负责组织培训工作；制发、维护数据录入程序；每月（季）进行超级汇总；负责指导、检查全县各乡镇的调查工作；负责评估、审定全县及各乡镇的数据；负责数据上报和工作；调查网点的维护和日常管理工作；负责宣传解释、县级档案管理和数据保密工作。

2.各乡镇人民政府的职责：负责组织实施本乡镇的农民纯收入抽样调查工作；配备专职的统计干部1名（统计干部的必备条件：具有较强的责任心、较高的文化水平、能熟练操作计算机、熟悉程序），并保证统计干部的相对稳定；为统计干部配备必要的办公场所、设备及必要的工作经费；指导、检查本乡镇的调查工作；核实(来源：文秘站 ）并签报本乡镇的原始调查资料数据。

3.乡镇统计干部的职责：指导、管理本乡镇的所有调查户的日常调查工作；每月收集、整理、录入、审核本乡镇调查户的所有调查数据；上报调查数据；负责资料管理和数据保密工作；撰写并上报统计信息资料；完成上级交办的临时性调查任务。

4.辅助调查员的职责：具体管理本村抽取的20户调查户；负责检查、辅导调查户记好帐，按时收集调查户的“现金、实物”两帐、“农村劳动力就业与外出从业情况补充资料”卡片以及年报需要提供的资料。每月按时将审核编码后的“现金、 实物”两帐、“农村劳动力就业与外出从业情况补充资料”卡片报当地乡镇统计干部。

5.调查户的职责。每个调查户按时间的先后顺序，按时将每天发生的所有买卖收支行为和家庭经营生产情况逐笔记入帐本。做到不漏记、不重记，不记坨坨帐，不做假帐和虚帐。对每月所记的收支帐目数据与当月家庭的实际收支情况进行对比核实，据实进行更正和补记。

四、启动时间及工作步骤

农村居民纯收入抽样调查网点的启动工作分为四个阶段：

（一）20__年3月底前为准备阶段，完成方案的制定。

（二）20__年4月底前完成网点的抽选，确定辅助调查员和调查户，并确定专（兼）职统计干部。

（三）[！]20__年5月底前为试行阶段。集中完成调查户、辅助调查员及乡镇统计干部的业务培训。组织调查户进行试记帐、辅助调查员进行试编码、乡镇统计干部进行数据处理程序的调试工作。

（四）20__年6月1日开始，正式启动农村民居收入抽样调查网点，调查户开始正式记帐，并建立健全调查管理制度。

五、调查结果的使用及管理