考虑多阶段抽样设计的误差估计

多阶段随机抽样是公共卫生开展人群抽样调查的常用设计。多阶段抽样设计下获得的样本具有复杂样本的特征,存在群效应或数据不独立,若不考虑抽样设计,通常会低估抽样误差或增加统计推断Ⅰ类错误的风险。由于复杂样本误差估计形式较复杂,目前常用统计软件均默认采用极群方差估计策略来简化样本结构,即假设样本来自于一阶段整群抽样,忽略除第一阶段抽样外的所有抽样设计,从而实现对误差的近似估计。然而,在初级抽样单元入样比较高时,后继抽样阶段对误差的贡献不可忽略,极群方差估计策略可能导致无效的误差估计。本文旨在介绍考虑多阶段抽样设计下的误差估计方法,并通过对现实数据进行多阶段模拟抽样,探讨在不同抽样设计下,极群方差估计策略和考虑多阶段抽样设计下的误差估计差异。模拟结果显示,随初级抽样单元入样比的增加,极群方差估计策略估计的误差出现不同程度的偏倚,且随入样比增加偏倚加重;而考虑多阶段抽样设计下的误差估计则较准确反映误差水平,可得到准确的统计推断结果。     

生物统计系列讲座 第十五 讲参数的置信限

1.1 区间估计无论是现场调查,实验研究,还是临床试验,往往都要根据样本去推论总体。总体的情形由参数(均值、方差等)来刻画。对总体参数作判断的基本统计方法有:点估计、区间估计和显著性检验(参见上一讲)。点估计(point esfimates)是指用数轴上的一个点(即一个数值)去估计总体参数的水平。例如,用样本均数去估计总体均数,用样本的患病率去估计总体的患病率。区间估计(interval estimates)是用两     

适度校正在样本率与总体率差异性检验中的应用

适度校正在样本率与总体率差异性检验中的应用广西右江民族医学院预防医学教研室王国强样本率与总体率比较的Ｘ２检验有数种变通的检验式，即及ｎ（或１—ｎ）的大小对ｘ２检验有影响，故习惯上将两者的乘积ｎｎ或ｎ（１－ｎ）均大于５（即理论数Ｔ＞５）作为其应用的基本...     

抽样调查研究中样本含量估计的探讨

抽样调查是一种非全面调查，也是应用最广的一种调查方法。它根据随机化的原则，从总体中抽取一定数量的观察单位组成样本，然后用样本来推论总体，用样本指标来估计总体参数。抽样调查比普查涉及的观测单位少、节省人力、财力和时间，而且可以获得比较深入细致和准确的资料。有许多问题既不可能，也不必要进行普查，而抽样调查即最好、最常用的方法。     

关于《中华流行病学杂志》中若干统计学问题的商榷

我们拜读了《中华流行病学杂志》自1980年到1982年各期刊载的所有论著和报道,有若干统计学问题拟与笔者商榷,现分三部分提出,有谬误之处,希不吝赐教。关于样本代表性的问题抽样研究是采用样本指标估计总体参数的研究方法,因此样本必须充分反映总体,资料切忌带入偏性。有些论著存在以下两方面问题:     

系统误差的评价和分层控制

抽样误差和系统误差(即非抽样误差)是统计误差的两个组成部份。系统误差的发生、发生的方面以及它对估计总体可靠性的影响不仅在理论上很少论述,而且在实践上往往被低估,甚至忽略。本文从统计的整个过程出发,首先论述统计样本与抽样误差和系统误差的消长关系,继而论述系统误差发生在统计过程的各个方面以及控制系统误差的基本原则和方法。     

研究人群的代表性:理想和现实之间的取舍

所有的科学研究都是抽样研究，样本代表性是结果外推的前提，对总体或目标人群代表性要求的高低取决于研究问题。在关于一个地区疾病负担等有关问题的研究中，研究者关心的是该地区目前一些具体的事实，总体人群是具体的、明确的、有限的，研究样本的代表性十分重要，抽取有代表性的研究样本也是可行的。相比，在关于病因、疗效、副作用、预后、诊断等问题的研究中，研究者关心的是“放之四海而皆准”的一般规律，总体是模糊的、抽象的、无限的，无法从中抽取有代表性的样本。获得代表性的难度还与观察现象的变异（如交互作用）程度成反比。而且，对于病因和疗效研究，过于强调代表性会导致研究在方法学质量控制方面的妥协，增加偏倚，降低研究结果的内部真实性，使代表性失去意义。因此，这类研究一般不太强调代表性，而是更强调内部真实性，采取的是不断扩展研究人群以重复验证的策略，研究结果最终可代表或可推论的总体就是所有的研究抽样人群的总和所代表的人群。但是，所有研究都必须保证研究人群对于抽样人群的代表性，这是统计推论以及结果真实性和外推性的共同保障。另外，基于大数据的研究也是抽样研究，但是大数据拥有的抽样人群经常是不明确的，因此总体是不明确的、模糊的，推论也必然带着盲目性。     

生物统计系列讲座 第五讲 抽样方法与抽样误差

从总体中(随机地)抽取一部分个体进行调查,称为(随机)抽样,这是客观地进行调查研究的基本手段之一。被抽中的个体便构成样本。为了节省人力、物力和时间,为了能对复杂的对象进行细致的观察,我们常常需要用尽可能小的样本来推论总体。同时,为了保证样本对总体的代表性,抽样的方法应能排除偏性,并将误差控制在可容许的范围之内。     

单纯随机抽样

单纯随机抽样是在总体中以完全随机的方法抽取一部分观察单位组成样本（即每个观察单位有同等的概率被选人样本）。常用的办法是先对总体中全部观察单位编号，然后用抽签、随机数字表或计算机产生随机数字等方法从中抽取一部分观察单位组成样本。     

单个正态总体均数和两个正态总体均数差别的区间估计设计

本文推导出单个正态总体均数和两个正态总体均数差别的区间估计的样本含量设计公式，不但考虑了区间估计准确程度的可信度，还考虑了区间估计精密程度的把握度，并制作了相应的样本含量设计表，便于实际运用。     

世界健康调查项目中国预调查抽样效度分析

目的评估世界健康调查（WHS）中国预调查样本的代表性。方法运用相异指数、样本-总体偏离指数、Myer指数和基尼集中比等指标对WHS中国预调查的家庭样本和个体倜查对象样本的抽样效度进行分析。结果从家庭人口的构成上看，家庭样本具有很好的代表性。从性别和年龄构成上来看，个体调查对象样本与总体十分接近，但存在着低年龄段抽样不足、高年龄段过度抽洋的现象。结论WHS中国预调查的抽样方法具有较好的抽样效度，通过该方法获得的样本信息能够反映总体特征。     

简单随机抽样法在眼镜卫生质量检测中的应用

眼镜卫生质量检测是眼镜卫生监督的重要环节,其检测结果与抽样方法直接相关,因此,为确保眼镜卫生质量检测结果的客观及公正,应采取正确的抽样方法。1抽样代表性抽样检查是从提供检查的一批眼镜“总体”或“批”中抽取少量“样本”进行检查,然后将其结果同总体（批）的判定标准比较,判定该总体（批）为合格或不合格的检查。因此,存在抽样代表性问题,抽样代表性受到两方面的误差制约,一是系统误差,另一是随机（偶然）误差。监督人员在抽样时出于某些原因,有意识地抽取质量好或质量差的学生用品（尤其根据感观检查方法就能判定其质…     

多级整群抽样样本大小的简便估计

多级整群抽样样本大小的简便估计合肥联合大学计算机工程系黄体乾整群抽样是将总体分成Ｎ个次总体即Ｎ个群或单位或单位群，直接从总体划分出的群称一级群。然后从Ｎ个一级群中随机抽取ｎ群，记ｆ１＝ｎ／Ｎ，ｆ１为一级单位群抽样比例。如果对这ｎ个一级群均作为个体调查...     

整群抽样所需样本大小的简便估计

整群抽样所需样本大小的简便估计合肥联合大学黄体乾安徽医科大学施仲赋合肥农经学院韩嵘抽样调查是从调查总体中抽取一定数量的单位组成样本，然后对样本中的单位进行调查。在大规模抽样调查中，整群抽样是经常采用的方法。整群抽样是先将总体分成Ｎ个群，然后从Ｎ个群中...     

非参数统计分析

一般应用统计方法进行显著性检验时，常用的样本为随机样本皆来自已知总体的分布函数类型，从而由样本的结果对总体参数做检验即参数检验方法。在实际研究中对总体分布的假定有时与估计有偏离或未知总体分布，在此情况下，对总体某些假设进行检验时应用非参数检验。 非参数检验又称分布自由检验，主要是不受总体分布的限制。对某些资料若只用严重程度、优劣等级、先后次序等记录时也可处理，方法简便易于理解与掌握。当然如可用参数估计或参数检验的资料，而用非参数检验则会损失一定信息，检验效率比参数检验要低。因而使用非参数检验方法…     

率的多重比较

多个样本率(样本率个数>2)间的两两比较称为率的多重比较。多个样本率经R×C表χ2检验,结果为拒绝Ho时,只能认为多个样本率对应的总体率间总的来讲有差异,尚不能作出多个总体率两两比较之间均有差异的结论。如还需进一步知道多个样本率所对应的总体率,哪两个总体率间有差异,哪两个总体率间无差异,哪个总体率最大,哪个总体率最小,须进一步进行率的两两比较。一种最常见的错误比较方法是直接用普通四格表χ2检验,并按预先给定的α检验水准相对应的χ2界值(χα2,1)进行统计推断。这样的结果会增大犯第Ⅰ类错误的概率(α),即可能把本来无差异…     

样本率与总体率比较时双侧累计概率的直接计算法

在对样本率与总体率进行比较时 ,如何利用二项分布原理直接求出双侧累计概率 ,国内统计学教材多未介绍。刘勖等参照四格表Ｆｉｓｈｅｒ确切概率法计算双侧累计概率的“差数极端法”原则 ,提出了一种计算方法 :假设样本观察值为Ｘｓ,样本含量为ｎ ,已知的总体率为π0 ,则双侧累计概率Ｐ =∑Ｐ(Ｘ) ,Ｘ满足条件 |Ｘ -ｎπ0 |≥ |Ｘｓ-ｎπ0 | 〔1〕。然而 ,四格表Ｆｉｓｈｅｒ确切概率的取表原则有两种 ,即差数极端法和概率极端法 ,一般认为应以概率极端法为准〔2～ 4〕。所以 ,笔者认为 ,在进行样本率与总体率比较时 ,如果参照四格表确切概率…     

显著性检验与等效性检验的区别与联系

传统显著性检验(Significance eSt)用于推断样本所代表的总体均数是否相等，它的检验假设为样本来自同一总体(即总体均数相等)。在应用中，显著性检验结果不能评价差别的大小，也不能说明差别是否有实际意义，所谓差别显著，是指在统计学理论上认为样本来自不同的总体。     

实验结果的处理、分析和判断 医学科研专题讲座(六)

通过实验观察取得了一系列的原始数据,研究者的任务,不仅是收集这些实验资料(原始数据),而且必须对这些实验资料进行统计处理,然后进行分析和判断,并得出相应的实验结论或解释。对实验结果的判断,实际上就是作出估计,即从“样本”去估计“总体”。由于医学科学实验多半采用小样本,实验例数较少,实验误差较大,因而所谓结论,其实也是一种推     

单样本中位数可信区间估计

从某个总体中抽取一个随机样本 ,样本中位数就是总体中位数的点估计值 ,但点估计值不能告知所估计的未知总体中位数的可信程度。而总体中位数的区间估计则可以告知对估计的未知总体中位数的可信程度 ,即总体中位数落入可信区间的概率的大小。估计可信区间时 ,一般取显著性水平α =0 0 5或α =0 0 1,相应的可信系数为 1-α ,可信度为 10 0 (1-α) % ,通常按可信度估计可信区间。α =0 0 5和α =0 0 1是两个最常选用的α值 ,其相应的可信度为 95 %和 99%。也可根据所取α的不同 ,制定不同的可信度如 80 % ,85 %和 90 %等的可信区间。估计…