SPSS分析：復雜樣本

一、概念：

   復雜樣本在很多方面與簡單隨機樣本不同。在簡單隨機樣本中，各抽樣單元是直接從整個總體中采用不放回方式以等概率(WOR)隨機選擇的。相比之下，給定的復雜樣本具有以下部分或全部特征：

1、層次。分層抽樣在總體的非重疊子組（即層次）中獨立選擇樣本。例如，層次可以是社會經(jīng)濟組、工作類別、年齡組或種族組。通過分層，可以確保子組的樣本大小足夠大，提高整個估計值的精確度，并在不同層次使用不同抽樣方法。

2、聚類。聚類抽樣需要選擇抽樣單元組（即聚類）。例如，聚類可以是學校、醫(yī)院或地理區(qū)域，抽樣單元可以是學生、病人或市民。聚類在多階段設(shè)計和區(qū)域（地理）樣本中很常見。

3、多階段。在多階段抽樣中，應基于聚類選擇第一階段樣本。然后，通過從所選聚類抽取子樣本創(chuàng)建第二階段樣本。如果第二階段樣本是基于子聚類的，則可以向樣本添加第三階段。例如，在調(diào)查的第一階段，可以抽取城市樣本。然后，從所選城市中，可以抽取家庭樣本。最后，從所選家庭中，可以對個人進行民意調(diào)查。使用抽樣和分析準備向?qū)Э梢栽谝粋€設(shè)計中指定三個階段。

4、非隨機抽樣。如果隨機選擇難以實現(xiàn)，則可以系統(tǒng)（以固定間隔）或順序方式抽取單元。

5、不等選擇概率。如果抽取的聚類包含的單元數(shù)不相等，可以使用與大小成正比(PPS)的概率進行抽樣，以使聚類的選擇概率與其所含單元的比例相等。PPS抽樣還可以使用更多一般加權(quán)設(shè)計來選擇單元。

6、無限制抽樣。無限制抽樣以放回方式(WR)選擇單元。因此，單個單元可能多次選入樣本中。

7、抽樣權(quán)重。抽樣權(quán)重是在抽取復雜樣本時自動計算的，與目標總體中每個抽樣單元代表的“頻率”十分一致。因此，根據(jù)樣本的權(quán)重總和可以估計總體大小。復雜樣本分析過程需要抽樣權(quán)重以正確分析復雜樣本。請注意：這些權(quán)重應該在“復雜樣本”選項內(nèi)使用，而不應通過“加權(quán)個案”過程用于其他分析過程，該過程將權(quán)重視為個案重復。

二、設(shè)計變量（分析-復雜抽樣-選擇樣本-設(shè)計樣本-設(shè)計變量）

1、分層依據(jù)。分層變量的交叉分類定義了不同的子體，即層次。分別為各層獲取了不同的樣本。要提高估計值的精確度，層中單元的特征應盡量均一。

2、分群。分群變量定義觀察單元組，即分群。如果從總體直接抽取觀察單元很昂貴，或者不可能實現(xiàn)，就可以使用分群；可以從總體抽取分群，然后從所選分群抽取觀察單元。但是，使用分群會在抽樣單元之間引入相關(guān)性，導致精度下降。要使這種影響減到最小，分群中的單元的特征應盡量均一。必須至少定義一個分群變量才能計劃多階段設(shè)計。在使用多個不同抽樣方法時，分群也是必不可少的。

3、輸入樣本權(quán)重。如果當前樣本設(shè)計是更大樣本設(shè)計的一部分，則可以從更大樣本設(shè)計的以前階段獲得樣本權(quán)重。在當前設(shè)計的第一階段，可以指定一個包含這些權(quán)重的數(shù)值型變量。對于當前設(shè)計的后續(xù)階段，樣本權(quán)重將自動計算。

4、階段標簽?？蔀槊總€階段指定一個可選的字符串標簽。該標簽用在輸出中以幫助識別分階段信息。

三、抽樣方法（分析-復雜抽樣-選擇樣本-設(shè)計樣本-方法）

1、方法。該組中的控件用于選擇一種選擇方法。某些抽樣類型允許選擇放回抽樣(WR)或不放回抽樣(WOR)。請注意，某些與大小成正比的概率(PPS)類型只在定義聚類之后才可用，所有PPS類型只在設(shè)計的第一階段才可用。此外，WR方法只在設(shè)計的最后階段才可用。

1.1、簡單隨機抽樣。以等概率選擇單元。單元可以采用放回或不放回方式進行選擇

1.2、簡單系統(tǒng)。在整個抽樣框架或?qū)哟危ㄈ绻付ǎ┲?，采用不放回方式以固定間隔選擇單元。在第一個區(qū)間內(nèi)隨機選擇的單元即選作起始點。

1.3、簡單順序。采用不放回方式以等概率順序地選擇單元。

1.4、PPS。這是第一階段方法，它以與大小成正比的概率隨機選擇單元。任何單元都可以采用放回方式選擇；只有聚類可以采用不放回方式抽樣。

1.5、PPS系統(tǒng)。這是第一階段方法，它以與大小成正比的概率系統(tǒng)地選擇單元。并且單元是以不放回方式選擇的。

1.6、PPS順序。這是第一階段方法，它以與聚類大小成正比的概率采用不放回方式順序選擇單元。

1.7、PPS Brewer。這是第一階段方法，它以與聚類大小成正比的概率采用不放回方式從每個層次選擇兩個聚類。要使用此方法，必須指定聚類變量。

1.8、PPS Murthy。這是第一階段方法，它以與聚類大小成正比的概率采用不放回方式從每個層次選擇兩個聚類。要使用此方法，必須指定聚類變量。

1.9、PPS Sampford。這是第一階段方法，它以與聚類大小成正比的概率從每個層次采用不放回方式選擇兩個以上聚類。它是Brewer方法的擴展。要使用此方法，必須指定聚類變量。

1.10、在分析中使用WR估計。缺省情況下，估計方法是在計劃文件中指定的，與所選抽樣方法一致。這樣，即使抽樣方法意味著WOR估計，也可以使用放回方式估計。此選項只在階段1可用。

2、大小測量(MOS)。如果選擇PPS方法，則必須指定定義每個單元大小的規(guī)模度量。這些規(guī)?？梢栽谝粋€變量中顯式定義，也可以根據(jù)數(shù)據(jù)計算?；蛘?，可以設(shè)置MOS的上限和下限，覆蓋所有MOS變量中的值或根據(jù)數(shù)據(jù)計算的值。這些選項只在階段1可用。

四、準備復雜樣本以進行分析（分析-復雜抽樣-準備分析-創(chuàng)建計劃文件）

1、分析準備向?qū)⒁龑瓿蓜?chuàng)建或修改分析計劃的各個步驟，以用于各種“復雜樣本”分析過程。使用該向?qū)е?，應先根?jù)一項復雜設(shè)計完成樣本抽取。如果不能訪問用于抽取樣本的抽樣計劃文件（該抽樣計劃包含一個缺省分析計劃），則創(chuàng)建一個新的計劃非常有用。如果確實可以訪問用于抽取樣本的抽樣計劃文件，則可以使用抽樣計劃文件包含的缺省分析計劃，也可以覆蓋缺省分析指定項并將更改保存到新文件中。

2、估計方法：

2.1、WR（放回式抽樣）。在復雜抽樣設(shè)計下估計方差時，WR估計不包括對有限總體抽樣的修正(FPC)。在簡單隨機抽樣(SRS)下估計方差時，可以選擇包括或排除FPC。如果分析權(quán)重已進行標度，建議選擇不包括用于SRS方差估計的FPC，以免分析權(quán)重增加總體大小。SRS方差估計用于計算類似于設(shè)計效果的統(tǒng)計量。只能在設(shè)計的最后階段指定WR估計；如果選擇WR估計，向?qū)⒉辉试S添加其他階段。

2.2、等概率WOR（等概率不放回式抽樣）。等概率WOR估計包括有限總體修正，并假設(shè)單元是等概率抽取的。等概率WOR可在設(shè)計的任何階段指定。

2.3、不等概率WOR（不等概率不放回式抽樣）。除了使用有限總體修正之外，不等概率WOR還考慮以不等概率選擇的抽樣單元（通常為聚類）。此估計方法僅在第一階段可用。