slide thiết kế điều tra chọn mẫu phân tích dữ liệu

... hiểu và vận dụng các phương pháp điều tra chọn mẫu trong thống kê năng suất sản lượng lúa, bao gồm các vấn đề cơ bản sau:Phần I : Những cơ sở lý luận về điều tra chọn mẫu trong thống kê. Phần ... từng phương pháp trên.1 .Phương pháp chọn mẫu điển hình phân loại1.1.Khái niệm Phương pháp chọn mẫu điển hình phân loại trong điều tra năng suất sản lượng lúa là phương pháp chọn mẫu mà trong ... pháp điều tra chọn mẫu máy móc trong điều tra năng suất sản lượng lúa. _Giai đoạn từ 1987 cho đến nay : Tiến hành điều tra năng suất sản lượng lúa bằng phương pháp điều tra chọn mẫu theo hộ.Dưới...

... các cuộc điều tra chọn mẫu của TCTK: www.gso.gov.vn và các tài liệu điều tra thực tế của các đơn vị. 1. MỘT SỐ VẤN ĐỀ CH UNG VỀ ĐIỀU TRA CHỌN MẪU :1.1.Khái niệm: ĐTCM là điều tra không ... bàn,…2.2.4. Chọn mẫu cả khối (cụm) (cluster sample)Là chọn mẫu các khối, sau đó tiến hành điều tra toàn bộ trên các khối đã chọn. *Kỹ thuật:- chọn mẫu các khối của tổng thể chung. - điều tra toàn ... Tổng thể mẫu là một bộ phận của tổng thể chung được chọn ra để phân tích.b. _____ Điều tra nghiên cứu thị trường chủ yếu là điều tra chọn mẫu. c. _____ Kiểm kê kho định kỳ là ĐT chọn mẫu. d....

... phân phối có vi sai và khớp ma sát điều khiển điện tử trên xe con 05 chỗ ngồi AWD có ABS. Mục đích chính của đề tài là trong hộp phân phối có bố trí vi sai và khớp ma sát đ-ợc điều khiển điện ... của mặt đờng và tải trọng.Chơng II. TNH TON KIM NGHIM hộp phân phối cơ khí.A. lựa chọn phơng án.* Phơng án hộp phân phối có khớp ma sát: - Hộp phân phối( HPP) chỉ dùng trên xe nhiều cầu chủ ... điện tử, hệ thống điều khiển liên hợp giữa ABS và ASR giúp xe vận hành ổn định trên đờng xấu tính cơ động nâng cao. Phục vụ xe có ABS và điều khiển lực kéo kết hợp với hệ thống phanh ABS có tất...

... sloganLOGOLOGOI. ĐIỀU TRA CHỌN MẪUNHÓM 7a. Ưu điểm của điều tra chọn mẫu Do chỉ tiến hành điều tra trên một bộ phận đơn vị mẫu trong tổng thể chung nên ĐTCM có những ưu điểm cơ bản sau:- Tiến hành điều tra ... sloganLOGOLOGOIII. SAI SỐ TRONG ĐIỀU TRA THỐNG KÊNHÓM 7Trong điều tra thống kê có hai loại sai số: Sai số chọn mẫu và sai số phi chọn mẫu còn gọi là "sai số điều tra& quot;.Sai số chọn mẫu (SSCM) chỉ ... Add your company sloganLOGOLOGOI. ĐIỀU TRA CHỌN MẪUNHÓM 7c. Điều kiện vận dụng của điều tra chọn mẫu: -Trong một số trường hợp, việc tiến hành điều tra toàn bộ tổng thể vẫn không thể nâng...

... phép - Xác định mức độ tin cậy - Xác định trị số Z - Ước lượng độ lệch chuẩn hoặc tỷ lệ p - Sử dụng các công thức thích hợp để xác định kích cỡ mẫu THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU ĐIỀU TRA CHỌN MẪU ... src="data:image/png;base64,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 # Chọn mẫu ngẫu nhiên hệ thống # Chọn mẫu phân tầng - Ví dụ: Chọn mẫu để nghiên cứu về sự hài lòng của người dân khi sử dụng nước của 1 Công ty cấp nước tại một thành phố # Chọn mẫu phân ... bảnNhóm 1: Chọn mẫu ngẫu nhiênLà các kỹ thuật chọn mẫu mà khả năng được chọn vào tổng thể mẫu của tất cả các đơn vị của tổng thể đều như nhauQuy trình: - Xác định khung chọn mẫu - Xác định...

... pháp !ớc l!ợng và ph!ơng pháp chọn sẽ cho ta các công thức sau: 2.6 .5. 2. Điều tra chọn mẫu thời điểm Điều tra chọn mẫu thời điểm là ph!ơng pháp điều tra chọn mẫu đặc biệt, th!ờng đ!ợc dùng ... để kiểm tra tính chính xác của tài liệu điều tra toàn bộ người ta tiến hành phúc tra bằng điều tra chọn mẫu.  Điều tra chọn mẫu còn được sử dụng để kiểm định giả thiết thống kê.8 5. 1.3 Trường ... điều tra toàn bộ, vừa cho phép điều tra chọn mẫu, người ta thường sử dụng điều tra chọn mẫu để có kết quả nhanh và tiết kiệm hơn. Ví dụ: điều tra đời sống dân cư ở một địa phương, điều tra...

... CÁC CUỘC ĐIỀU TRA CHỌN MẪU,TRONG CÁC CUỘC ĐIỀU TRA CHỌN MẪU, SAI SỐ TOÀN BỘ BAO GỒM :SAI SỐ TOÀN BỘ BAO GỒM :-SAI SỐ CHỌN MẪUSAI SỐ CHỌN MẪU-SAI SỐ PHI CHỌN MẪUSAI SỐ PHI CHỌN MẪU ... KHỐI. 187.5 CHỌN MẪU CẢ KHỐI (MẪU CỤM):7.5 CHỌN MẪU CẢ KHỐI (MẪU CỤM):CHỌN MẪU CẢ KHỐI LÀ PHCHỌN MẪU CẢ KHỐI LÀ PHƯƠƯƠNG PHÁP TỔ CHỨC NG PHÁP TỔ CHỨC CHỌN MẪU TRONG ĐÓ SỐ ĐCHỌN MẪU TRONG ... PHÁP CHỌN MẪU THNG PHÁP CHỌN MẪU THƯƯỜNG DÙNG :ỜNG DÙNG :7.4.1 CHỌN MẪU NGẪU NHIÊN Đ7.4.1 CHỌN MẪU NGẪU NHIÊN ĐƠƠN GIẢNN GIẢN7.4.2 CHỌN MẪU PHÂN TỔ (CHỌN MẪU PHÂN TẦNG):7.4.2 CHỌN MẪU...

... xxxXxàà 33 +xxxXxàà22 + CHƯƠNG IIIĐIỀU TRA CHỌN MẪU III. ĐIỀU TRA CHỌN MẪU PHI NGẪU NHIÊN - Xác định mẫu điều tra phụ thuộc vào ý muốn chủ quan của người điều tra - Kết quả điều tra có ... số bình quân chọn mẫu nhỏ: CHƯƠNG IIIĐIỀU TRA CHỌN MẪU I. KHÁI NIỆM, Ý NGHĨA CỦA ĐIỀU TRA CHỌN MẪU1. Khái niệm chung: - Thuộc loại điều tra không toàn bộ. - Mẫu điều tra được chọn ra từ ... hội. CHƯƠNG IIIĐIỀU TRA CHỌN MẪU 3. Mục đích của điều tra chọn mẫu: - Dùng để thay thế cho điều tra toàn bộ khi:+ HTNC vừa cho phép điều tra toàn bộ vừa cho phép điều tra chọn mẫu. +...

... đề của điều tra chọn mẫu ngẫu nhiên.  Giới thiệu một số phương pháp chọn mẫu.  Tóm lược quy trình của một cuộc điều tra chọn mẫu. Trang bị các kiến thức cơ bản về điều tra chọn mẫu. Trên ... điều tra là chọn mẫu ngẫu nhiên và chọn mẫu phi ngẫu nhiên.  Trong điều tra chọn mẫu ngẫu nhiên, người ta thường hay sử dụng hai phương pháp chọn là chọn hoàn lại và chọn không hoàn lại. Dù chọn ... hợp với điều tra toàn bộ để mở rộng nội dung điều tra và đánh giá kết quả của điều tra toàn bộ. Ví dụ: Tổng điều tra dân số năm 2009, chọn 15% tổng số hộ để tiến hành điều tra chọn mẫu; trong...

... sai số chọn mẫu càng nhỏ) và phương pháp tổ chức điều tra chọn mẫu. Còn sai số điều tra xảy ra cả trong điều tra chọn mẫu và điều tra toàn bộ. Trong thực tế công tác điều tra thống kê hiện nay, ... mẫu, ưu điểm, hạn chế và điều kiện vận dụngThu thập số liệu thống kê Báo cáo thống kê định kỳ Điều tra thống kê Điều tra toàn bộ Điều tra không toàn bộ Điều tra trọng điểm Điều tra chọn mẫu Điều ... cậy.1.1.2.3. Sai số chọn mẫu và phạm vi sai số chọn mẫu a. Sai số chọn mẫu Sai số chọn mẫu (SSCM) là sự khác nhau giữa giá trị ước lượng của mẫu và giá trị của tổng thể chung. Sai số chọn mẫu còn...

... CHƯƠNG VIII. ĐIỀU TRA CHỌN MẪU VIII.1 . Khái niệm, ý nghĩa của ĐTCM VIII.1 .1. Khái niệm chung Một loại điều tra không toàn bộ Chọn ra một số đơn vị trong toàn bộ các đơn vị để điều tra ... P=?xxxxXxxX∆+≤≤∆−⇔∆±=−−−−−pppwPwwP∆+≤≤∆−⇔∆±=p∆pxpwPw∆+≤≤∆−02,01,002,01,0+≤≤−P12,008,0≤≤P CHƯƠNG VIII. ĐIỀU TRA CHỌN MẪU… VIII.2 . ĐTCM ngẫu nhiên VIII.2 .1. Những vấn đề lý luận trong ĐTCM ngẫu nhiêna.Tổng thể chung và tổng thể mẫu  Tổng thể chung – N “là ... Phạm vi sai số chọn mẫu t - Hệ số tin cy ng vi hm tin cyàt=( )t e.Phạm vi sai số chọn mẫu Các nhân tố quyết định số đơn vị mẫu cần điều tra Phạm vi sai số chọn mẫu Hệ số tin cậyTính...

...

...

... ẫ'*+,(-+!./01.'2.3456'$+/078,+!9'*,0.:,*+;*6.'<=>?@'*+!;A8,/0'*$B9)+!=/01C((3'*+.'<)+!7./0D()+!7./00666'*E14Khái ni m v đi u tra ch n m uệ ề ề ọ ẫ Chọn mẫu làm giảm chi phí nghiên cứu;  Chọn mẫu đúng cách làm tăng độ chính xác của nghiên cứu; Tăng tốc độ thu thập thông tin dữ liệu; Có những ... cân nh c khi l a ch n thi t k ắ ự ọ ế ếđi u tra  Thiết kế điều tra xác suất hay phi xác suất?11Các cân nh c khi l a ch n thi t k ắ ự ọ ế ếđi u tra 12 !"# $ !"#/0 ... ảCác nguyên tắc xác định:Xác định xác suất chọn đơn vị:Xác suất chọn lựa = cỡ mẫu (n)/tổng thể (N) (%)Lập danh sách (Khung mẫu) . Chọn ngẫu nhiên theo danh sáchDùng bảng ngẫu nhiên...

... 7ĐIỀU TRA CHỌN MẪUĐIỀU TRA CHỌN MẪU27.1 KHÁI NIỆM VỀ ĐIỀU TRA CHỌN MẪU :7.1 KHÁI NIỆM VỀ ĐIỀU TRA CHỌN MẪU :7.1.1 KHÁI NIỆM :7.1.1 KHÁI NIỆM : ĐTCM LÀ MỘT LOẠI ĐIỀU ĐTCM LÀ MỘT LOẠI ĐIỀU ... CÁC CUỘC ĐIỀU TRA CHỌN MẪU,TRONG CÁC CUỘC ĐIỀU TRA CHỌN MẪU, SAI SỐ TOÀN BỘ BAO GỒM :SAI SỐ TOÀN BỘ BAO GỒM :-SAI SỐ CHỌN MẪUSAI SỐ CHỌN MẪU-SAI SỐ PHI CHỌN MẪUSAI SỐ PHI CHỌN MẪU ... CỢ MẪU CẦN ĐIỀU TRA? MẪU CẦN ĐIỀU TRA? VÍ DỤ 2 : Ở MỘT TỈNH MIỀN NÚI, NGƯỜI TA TỔ CHỨC VÍ DỤ 2 : Ở MỘT TỈNH MIỀN NÚI, NGƯỜI TA TỔ CHỨC ĐIỀU TRA CHỌN MẪU ĐỂ XÁC ĐỊNH TỶ LỆ TRẺ EM ĐIỀU TRA CHỌN...