抽樣調(diào)查報(bào)告終極版.doc

蘭州大學(xué)在校研究生上網(wǎng)時間的抽樣調(diào)查報(bào)告摘要：運(yùn)用整群抽樣和簡單隨機(jī)抽樣的方法對我校在讀研究生過去一個星期上網(wǎng)時間進(jìn)行抽樣調(diào)查，并對調(diào)查結(jié)果進(jìn)行分析。關(guān)鍵詞：整群抽樣 簡單隨機(jī)抽樣 上網(wǎng)時間 研究生1 調(diào)查目的 隨著科技的進(jìn)步，網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展日新月異，作為文化程度較高的一類人群，研究生更是離不開網(wǎng)絡(luò)。一方面，網(wǎng)絡(luò)可以幫助我們收集資料，模擬一些現(xiàn)實(shí)中不好實(shí)現(xiàn)的實(shí)驗(yàn)，而且網(wǎng)絡(luò)使得人們之間的交流變的越來越便捷，研究生作為研究型人員，需要借助網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行科研；另一方面，由于網(wǎng)絡(luò)是一個虛擬世界，有一小部分學(xué)生每天沉迷于網(wǎng)絡(luò)，導(dǎo)致學(xué)業(yè)下滑，而且對身體也造成了一定的傷害，例如，眼睛近視越來越嚴(yán)重。由于網(wǎng)絡(luò)是一把雙刃劍，所以對上網(wǎng)時間進(jìn)行調(diào)查是十分必要的，可以幫助我們樹立正確的上網(wǎng)觀念，充分發(fā)揮網(wǎng)絡(luò)的積極一面，避免沉溺其中，浪費(fèi)了時間與精力?，F(xiàn)對我校一萬多名研究生進(jìn)行抽樣調(diào)查。2 調(diào)查范圍與方法1. 調(diào)查方法1.1整群抽樣的定義:如果總體中所有的基本單元可以依據(jù)存在的某種聯(lián)系組成規(guī)模較大的單元集合，則在抽樣時可以將這種單元集合稱為“初級抽樣單元”，而基本單元稱為“次級抽樣單元”。從總體中隨機(jī)抽取一部分初級抽樣單元，并對中選的初級抽樣單元中的所有次級抽樣單元都進(jìn)行調(diào)查的抽樣方法稱為整群抽樣。1.2 整群抽樣的特點(diǎn)：（1） 當(dāng)缺乏總體基本單元的抽樣框時，可以采用整群抽樣；（2） 調(diào)查實(shí)施便利、節(jié)省費(fèi)用；（3） 整群抽樣有特殊的用途；（4） 若群內(nèi)單元有趨同性，整群抽樣的抽樣誤差較大；（5） 采用整群抽樣時，通常無法提前知道調(diào)查的總樣本量。1.3符號與公式：為了方便討論，對需要用到的符號與公式加以說明(此處只針對群規(guī)模相等時的情形)總體群數(shù)：;樣本群數(shù)：;抽樣比：;總體第 群中第 個次級單元的指標(biāo)值：；樣本第 群中第 個次級單元的指標(biāo)值：；總體中第 群的均值：；樣本中第 群的均值：；總體各群的均值：;樣本各群的均值：；總體均值：;樣本均值：;總體方差：;樣本方差：；總體群間方差：；樣本群間方差：；總體群內(nèi)方差：；樣本群內(nèi)方差：.2.調(diào)查范圍考慮到全校有一萬多名研究生，若對所有人進(jìn)行調(diào)查，不但耗費(fèi)人力、物力，而且浪費(fèi)時間，再說我們只是想得到一個大致的上網(wǎng)時間，所以進(jìn)行全部調(diào)查是沒有必要的。抽樣方法需遵循經(jīng)濟(jì)而有效的原則，我校研究生宿舍一般都是四人間，所以以宿舍為群進(jìn)行整群抽樣，既符合學(xué)校的地理和人員情況，也有利于抽樣工作的展開。3 調(diào)查內(nèi)容與實(shí)施方案3.1調(diào)查內(nèi)容：（1） 掌握被調(diào)查宿舍的每個學(xué)生的上網(wǎng)時間；（2）被調(diào)查學(xué)生對上網(wǎng)時間長短的看法；（3）被調(diào)查學(xué)生上網(wǎng)時經(jīng)常做的事情。3.2實(shí)施方案： 根據(jù)已經(jīng)設(shè)計(jì)好的抽樣方法確定調(diào)查對象，并對調(diào)查對象進(jìn)行直接面對面的問訪，得到被調(diào)查對象的具體上網(wǎng)時間。此次問訪共采訪了32個人，由于這種問訪方式回答率比較高，故得到的數(shù)據(jù)共有32個。3.3調(diào)查工具：由于此次調(diào)查的區(qū)域?yàn)槲倚?nèi)部，人員較為集中，并且采用的是面對面的問訪，得到有效數(shù)據(jù)的效率應(yīng)該很高，故沒有花費(fèi)。4 調(diào)查結(jié)果現(xiàn)在把調(diào)查到的數(shù)據(jù)結(jié)果列表如下：宿舍學(xué)生A學(xué)生B學(xué)生C學(xué)生D各群均2526036324242.533743546249448505745505663434424465347353442.2575160364247.2584446485347.755 數(shù)據(jù)分析通過SPSS對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，分析結(jié)果如下：表一Descriptive StatisticsStatisticStd. ErrorBootstrapaBiasStd. Error93.9% Confidence IntervalLowerUpperx1N40044Mean45.254.750.803.4637.5351.99Std. Deviation9.500-1.1821.8522.90510.874Variance90.250-17.73228.3838.479118.250Kurtosis-2.9982.6192.0673.534-6.0004.000x2N40044Mean42.506.185-1.084.3034.5150.98Std. Deviation12.369-2.3404.0353.00415.090Variance153.000-36.63571.3259.026227.720Kurtosis1.8402.619-1.0583.291-6.0004.000x3N40044Mean49.005.583.344.1340.0059.96Std. Deviation11.165-1.8072.7843.46414.421Variance124.667-29.58347.96312.000207.974Kurtosis-2.5152.6191.5313.467-6.0004.000x4N40044Mean50.002.550.282.0746.5054.74Std. Deviation5.099-.7341.5541.1556.185Variance26.000-4.60411.9351.33338.250Kurtosis1.5002.619-2.1523.540-6.0004.000x5N40044Mean44.007.572-1.315.1036.0053.98Std. Deviation15.144-3.1225.5634.00018.475Variance229.333-54.833114.03616.000341.333Kurtosis2.6152.619-1.0003.681-6.0004.000x6N40044Mean42.254.644-.413.6234.2550.00Std. Deviation9.287-1.6522.571.50010.967Variance86.250-21.54430.816.250120.280Kurtosis-3.9742.6192.7954.227-6.0004.000x7N40044Mean47.255.250-.074.6337.5255.50Std. Deviation10.500-1.3402.6193.00012.369Variance110.250-19.71142.3129.000153.000Kurtosis-1.5982.619.6753.190-6.0004.000x8N40044Mean47.751.931.071.3645.0051.73Std. Deviation3.862-.6141.0371.1555.192Variance14.917-3.3266.3791.33326.956Kurtosis.9842.619-.6683.273-6.0004.000Valid N (listwise)N40044a. Unless otherwise noted, bootstrap results are based on 32 bootstrap samples表二StatisticsxStatisticBootstrapaBiasStd. Error93.9% Confidence IntervalLowerUpperNValid32003232Missing00000Mean46.00-.091.7442.4449.96Std. Error of Mean1.664Median45.50-.252.5842.0050.99Mode34bStd. Deviation9.412-.241.9096.43110.677Variance88.581-3.68116.05441.372114.000Range34Percentiles2536.251.662.7934.2544.975045.50-.252.5842.0050.997553.00-.142.7748.0159.97a. Unless otherwise noted, bootstrap results are based on 32 bootstrap samplesb. Multiple modes exist. The smallest value is shown表三xFrequencyPercentValid PercentCumulative PercentBootstrap for PercentaBiasStd. ErrorValid3213.13.13.1.63.13439.49.412.5-.15.13526.36.318.8-.73.93626.36.325.0-.44.63713.13.128.1.23.04013.13.131.3.43.64239.49.440.62.16.34313.13.143.8-.42.74413.13.146.9-.92.44513.13.150.0-.42.74613.13.153.1-.12.44713.13.156.3-.92.34826.36.362.51.35.15026.36.368.8-.74.55113.13.171.9-.52.35326.36.378.1.14.25413.13.181.3.13.55613.13.184.4.12.85713.13.187.5.73.16026.36.393.8.14.76213.13.196.9-.52.96613.13.1100.0-.22.2Total32100.0100.0.0.0由上表的數(shù)據(jù)計(jì)算可知，由已知得，,所以可得于是的置信度為的置信區(qū)間為，也即。由以上計(jì)算結(jié)果可知，從樣本數(shù)據(jù)來看，被調(diào)查的學(xué)生平均上網(wǎng)時間為46小時 ，樣本群間方差為34.57，樣本均值的方差為1.076，標(biāo)準(zhǔn)差為1.04，由估計(jì)量的無偏性和依據(jù)樣本來估計(jì)總體可得，我校研究生每星期平均上網(wǎng)時間為46小時，而我們有的把握保證我校研究生的上網(wǎng)時間在之內(nèi)。對結(jié)果進(jìn)行分析與評價可知，我校研究生每周的平均上網(wǎng)時間為46小時，也即是每天平均7個小時左右，由此我們可以猜測我校研究生的平均上網(wǎng)時間是比較長的，除了每天上課和其他的事情之外，大部分的時間都是花費(fèi)在了網(wǎng)絡(luò)上，可能其中有一部分時間確實(shí)是花在了收集資料和寫論文上，但除此之外的大部分時間都是花費(fèi)在了娛樂上，例如玩游戲、看電影、聽音樂、網(wǎng)上購物等，這導(dǎo)致我們浪費(fèi)了大量的時間和精力，最終也沒有得到學(xué)業(yè)上的提高。我認(rèn)為，作為一名研究生，我們應(yīng)該把時間花費(fèi)在閱讀和本專業(yè)相關(guān)的文獻(xiàn)上，并認(rèn)真學(xué)習(xí)本專業(yè)必修課程，以此提高自己的專業(yè)素養(yǎng)。針對調(diào)查內(nèi)容的第二個問題，經(jīng)過問訪被調(diào)查的學(xué)生，大部分學(xué)生認(rèn)為自己的上網(wǎng)時間其實(shí)不算太長，和本科時還有一定的差距，但他們普遍都提到一個相同的問題，就是除了上網(wǎng)學(xué)習(xí)的時間，剩下的時間都不知道自己上網(wǎng)干什么，就是說雖然明知道有的課程還沒有學(xué)會，就算有時間去看書，但也不想去看，而是坐在電腦前，把大量時間白白的浪費(fèi)掉了。這應(yīng)該提醒我們，不要把時間浪費(fèi)在無所事事上，如果想放松一會，不是不可以，但放松完之后應(yīng)該好好學(xué)習(xí)，不能因?yàn)闊o聊去上網(wǎng)，這樣會得不償失。6 對抽樣方法的評價整群抽樣的設(shè)計(jì)效應(yīng)為：，其中為群內(nèi)相關(guān)系數(shù)。由公式可以得知，