統計樣本城鄉居民界定

㈠ 統計中的樣本規模怎樣確定

確定樣本容量的大小是比較復雜的問題，既要有定性的考慮也要有定量的考慮。從定性的方面考慮樣本量的大小，其考慮因素有：決策的重要性，調研的性質，變數個數，數據分析的性質，同類研究中所用的樣本量，發生率，完成率，資源限制等。具體地說，更重要的決策，需要更多的信息和更准確的信息，這就需要較大的樣本；探索性研究，樣本量一般較小，而結論性研究如描述性的調查，就需要較大的樣本；收集有關許多變數的數據，樣本量就要大一些，以減少抽樣誤差的累積效應；如果需要採用多元統計方法對數據進行復雜的高級分析，樣本量就應當較大；如果需要特別詳細的分析，如做許多分類等，也需要大樣本。針對子樣本分析比只限於對總樣本分析，所需樣本量要大得多。
具體確定樣本量還有相應的統計學公式，不同的抽樣方法對應不同的公式。根據樣本量計算公式，我們知道，樣本量的大小不取決於總體的多少，而取決於(1) 研究對象的變化程度；(2) 所要求或允許的誤差大小（即精度要求）；(3) 要求推斷的置信程度。也就是說，當所研究的現象越復雜，差異越大時，樣本量要求越大；當要求的精度越高，可推斷性要求越高時，樣本量越大。因此，如果不同城市分別進行推斷時，大城市多抽，小城市少抽這種說法原則上是不對的。在大城市抽樣太大是浪費，在小城市抽樣太少沒有推斷價值。

㈡ 關於統計學樣本標准差與總體標准差的概念，望高手指教！感謝了

方差方差和標准差：

樣本中各數據與樣本平均數的差的平方和的平均數叫做樣本方差；
樣本方差的算術平方根叫做樣本標准差。

樣本方差和樣本標准差都是衡量一個樣本波動大小的量，樣本方差或樣本標准差越大，樣本數據的波動就越大。

數學上一般用E{[X-E(X)]^2}來度量隨機變數X與其均值E(X)的偏離程度，稱為X的方差。

定義
設X是一個隨機變數，若E{[X-E(X)]^2}存在，則稱E{[X-E(X)]^2}為X的方差，記為D(X)或DX。即D(X)=E{[X-E(X)]^2}，而σ(X)=D(X)^0.5（與X有相同的量綱）稱為標准差或均方差。

由方差的定義可以得到以下常用計算公式：
D(X)=E(X^2)-[E(X)]^2

方差的幾個重要性質（設一下各個方差均存在）。
（1）設c是常數，則D(c)=0。
（2）設X是隨機變數，c是常數，則有D(cX)=c^2D(X)。
（3）設X，Y是兩個相互獨立的隨機變數，則D(X+Y)=D(X)+D(Y)。
（4）D(X)=0的充分必要條件是X以概率為1取常數值c，即P{X=c}=1，其中E(X)=c。

標准差 標准差(Standard Deviation)

各數據偏離平均數的距離（離均差）的平均數，它是離差平方和平均後的方根。用σ表示。因此，標准差也是一種平均數

標准差能反映一個數據集的離散程度。平均數相同的，標准差未必相同。

例如，A、B兩組各有6位學生參加同一次語文測驗，A組的分數為95、85、75、65、55、45，B組的分數為73、72、71、69、68、67。 這兩組的平均數都是70，但A組的標准差為17.08分，B組的標准差為2.16分，說明A組學生之間的差距要比B組學生之間的差距大得多。

㈢ 樣本的統計學概念

總體中抽取的所要考查的元素總稱，樣本中個體的多少叫樣本容量。
如作水質檢驗時從井水或河水中採的水樣，臨床化驗中從病人身上採的血液或其它活體組織標本，是樣本；而整個一口井或一條河的某一段所有的水，某病人全身所有的血液或某個組織器官，則是總體。這類總體是具體存在的，但另有些總體卻是假想的，只是理論上存在的一個范圍。例如試驗某一治療流感新葯的療效，最初接受治療的一批流感患者，不論數量多少，都只是一個樣本。若該葯療效得到肯定，從而加以推廣，那麼此後凡在相同條件下接受該葯治療的所有流感患者，都屬於這個總體。可是當初試用時，這個總體還並不存在，是假想的。
總體包含的觀察單位通常是大量的甚至是無限的，在實際工作中，一般不可能或不必要對每個觀察單位逐一進行研究。我們只能從中抽取一部分觀察單位加以實際觀察或調查研究，根據對這一部分觀察單位的觀察研究結果，再去推論和估計總體情況。如上述某新葯治療流感例子，試驗治療的只是少數有限的病人，而結論卻要推廣到全體，得出一個該葯對所有流感患者之療效的規律性的認識。所以說，觀察樣本的目的在於推論總體，這就是樣本與總體的辯證關系。
一般的，樣本的內容是帶著單位的，例如：調查某中學300名中學生的視力情況中，樣本是300名中學生的視力情況，而樣本容量則為300.

㈣ 統計里的樣本和樣本容量的概念是森么

樣本是指總體中復所抽取的制一部分個體
樣本容量是指樣本中個體的數目
比如:
某校有2000名學生,5年級有50人,在五年級調查,根據五年級情況,統計該校學生近視眼情況
這里：
某校學生為總體
2000中每個人為個體
五年級為樣本
50為樣本容量

㈤ 這個鄉村咋界定的 是不是按照國家統計局城鄉統一劃分代碼

鄉村界定的是按照國家統計局城鄉統一劃分代碼，為了便於城鄉分類統計,國家統計局統一制定了城鄉劃分標准,並規定了對應的城鄉分類代碼,代碼是劃分城鄉的重要標識和依據

㈥ 統計用城鄉劃分代碼可否作為劃分城鎮居民和農村居民的標准

城鎮低保標准

㈦ 統計學中的有一個 樣本量 這個是如何計算出來的

公式：

（1）重復抽樣方式下：

變數總體重復抽樣計算公式：

(7)統計樣本城鄉居民界定擴展閱讀

在統計中常用極差來刻畫一組數據的離散程度，以及反映的是變數分布的變異范圍和離散幅度，在總體中任何兩個單位的標准值之差都不能超過極差。同時，它能體現一組數據波動的范圍。極差越大，離散程度越大，反之，離散程度越小。

極差只指明了測定值的最大離散范圍，而未能利用全部測量值的信息，不能細致地反映測量值彼此相符合的程度，極差是總體標准偏差的有偏估計值，當乘以校正系數之後，可以作為總體標准偏差的無偏估計值。

它的優點是計算簡單，含義直觀，運用方便，故在數據統計處理中仍有著相當廣泛的應用。 但是，它僅僅取決於兩個極端值的水平，不能反映其間的變數分布情況，同時易受極端值的影響。

㈧ 統計學中，總體、樣本和個體定義及其關系

1，樣本是從總體中抽取的部分單位所組成的整體；2，樣本具有與整體同質的數量特徵；3，可以通過了解樣本的特徵來估計總體的特徵情況

㈨ 統計樣本時M±SD是什麼意思

M：mean是平均數；SD：standard deviation標准差；P：概率，在SPSS的統計圖表裡中，sig對應的值就是P值。

結果的統計學意義是結果真實程度（能夠代表總體）的一種估計方法。專業上，p值為結果可信程度的一個遞減指標，p值越大，我們越不能認為樣本中變數的關聯是總體中各變數關聯的可靠指標。p值是將觀察結果認為有效即具有總體代表性的犯錯概率。

如p=0.05提示樣本中變數關聯有5%的可能是由於偶然性造成的。即假設總體中任意變數間均無關聯，我們重復類似實驗，會發現約20個實驗中有一個實驗，我們所研究的變數關聯將等於或強於我們的實驗結果。

（這並不是說如果變數間存在關聯，可得到5%或95%次數的相同結果，當總體中的變數存在關聯，重復研究和發現關聯的可能性與設計的統計學效力有關。）在許多研究領域，0.05的p值通常被認為是可接受錯誤的邊界水平。

(9)統計樣本城鄉居民界定擴展閱讀

均值的計算在處理實驗數據或采樣數據時，經常會遇到對相同采樣或相同實驗條件下同一隨機變數的多個不同取值進行統計處理的問題。此時，多數作者會不假思索地直接給出算術平均值和標准差。顯然，這種做法是不嚴謹的。

在數理統計學中，作為描述隨機變數總體大小特徵的統計量有算術平均值、幾何平均值和中位數等。這不能由研究者根據主觀意願隨意確定，而要根據隨機變數的分布特徵確定。

反映隨機變數總體大小特徵的統計量是數學期望，而在隨機變數的分布服從正態分布時，其總體的數學期望就是其算術平均值。

此時，可用樣本的算術平均值描述隨機變數的大小特徵。如果所研究的隨機變數不服從正態分布，則算術平均值不能准確反映該變數的大小特徵。

在這種情況下，可通過假設檢驗來判斷隨機變數是否服從對數正態分布。如果服從對數正態分布，則可用幾何平均值描述該隨機變數總體的大小。此時，就可以計算變數的幾何平均值。

如果隨機變數既不服從正態分布也不服從對數正態分布，則按現有的數理統計學知識，尚無合適的統計量描述該變數的大小特徵。退而求其次，此時可用中位數來描述變數的大小特徵。