“抽样调查”课程实践教学的改革与探讨.doc

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摘要：

“抽样调查”是统计学专业的必修课程，同时抽样调查方法是人口与社会相关领域研究的常用数据收集方法，然而目前以理论教学为主的教学方式效果普遍不佳，不能培养学生的实际调查能力，且目前的教学方式脱离具体领域的实践，从而限制了抽样调查方法在人口与社会相关研究领域的准确使用。

从教材和教学大纲修订、学时安排、考核方式和软件使用四个方面探讨了抽样调查实践教学在人口与社会相关专业中的改革措施，并重点介绍了实践教学的思路，为培养高素质调查人员及研究人员提供方法保障。

　　关键词：

抽样调查；教学改革；人口与社会

　　作者简介：

李春平（1982-），男，江苏昆山人，南京邮电大学经济学院，讲师。

（江苏南京210023）

　　基金项目：

本文系2011年度南京人口管理干部学院教学改革研究项目（项目编号：

2011jxggb01）的研究成果。

　　中图分类号：

g642.0文献标识码：

a文章编号：

1007-0079（2014）09-0129-03

　　抽样调查属于非全面调查，是根据随机原则从总体中抽取一部分个体作为样本，对样本进行调查或测量，然后运用概率统计方法，利用样本统计量估计总体未知参数的过程和方法。

相对于全面调查，抽样调查具有经济性好、时效性强、应用面广和准确性高的特点，因此是经济社会领域了解总体情况的一种常用方法。

　　欧美国家抽样调查方法运用较早，经过在政府民意调查和各类商业调查中的大量实践，已经形成一系列实用的抽样方法和估计方法。

我国的抽样调查教学和实践活动起步较晚，但随着各大高校纷纷开设“抽样调查”课程，以及政府对统计数据质量的不断重视，我国已经培养了一大批抽样调查人才，也取得了一系列教学和科研成果。

[1]

　　从各大高校开设的“抽样调查”课程来看，课程名称上略有差异，选用教材也不尽相同，主要有《抽样调查理论与方法》（冯士雍等著）、《抽样调查的理论和方法》（施锡铨主编）、《应用抽样技术》（李金昌主编）、《抽样技术》（金勇进等编著）、《抽样技术及其应用》（杜子芳编著）、《抽样调查》（孙山泽编著）、《sampling：

designandanalysis》（sharonl.lohr编著）等，但授课内容大致相同，主要集中在概率抽样，分为简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样、多阶段抽样、二重抽样、不等概抽样，估计方法通常包括简单估计、比估计、回归估计和不等概估计方法。

[2-4]

　　从各高校专业建设和学分设置来看，由于抽样调查课程是经济管理类统计学专业的专业主干课程之一，是统计学专业的必修课程，因此财经类高校的统计学专业均开设抽样调查课程，其他如数学类和社科类专业也有开设抽样调查课程。

抽样调查课程多设置为3学分，也有2学分，总学时通常在36～54之间，教学层次主要涉及大学专科、本科和研究生三个层次，有的高校包含实践课时，有的则没有实践课时。

　　一、目前“抽样调查”课程教学中存在的问题

　　1.理论推导过多

　　目前各高校抽样调查课程教学以理论推导为主，将大量时间花在公式推导、证明和记忆上，增加了学习的难度。

况且很多经济管理类专业的学生有很多是文科生，数学基础相对理科生差，这种教学方式会使很多学生对抽样调查课程或统计学专业产生畏惧心理，不利于增加学生学习统计专业知识的信心。

　　2.理论脱离实际

　　教材和课程安排把理论解释与数理推导摆在非常重要的位置，案例和习题也主要强化计算的过程，然而实际运用中计算以外的工作同样非常重要，如如何确定总体、根据怎样的条件选择正确的抽样方法、如何组织实施才能保证抽样的随机性等等。

这些知识在课堂中都得不到体现，使得该课程的实用性大大下降。

　　3.教学安排较分散

　　目前抽样调查课程普遍都在10章以上，除去复习和习题讲解，每一种抽样方法讲授的时间非常有限，重点不突出，学生普遍感觉每一章都知道一点，但都不会具体使用，而且每一章都是以灌输的方式讲给学生听，教学节奏比较单调，难以激发学生的学习热情，教学效果也大打折扣。

　　二、“抽样调查”课程实践教学改革探索

　　当前抽样调查课程教学过程中的主要问题是理论教学与实践应用严重脱离，在课堂上学习的理论知识难以直接运用到实际调查中，抽样调查课程改革的重点在于实践课程设置和改革。

因此，本文从几个方面探讨抽样调查课程实践教学改革：

　　1.增加实践课时，适当减少理论推导

　　抽样调查课程理论相对复杂，不易掌握，但不同抽样方法及估计所遵循的理论步骤基本一致（见图1左），抽样调查课程主要讲解整个过程的最后两步，即估计量均值和方差的计算机总体参数区间估计计算，不同的抽样方法估计量计算方法存在差异，不仅要理解不同抽样发放的差异，也要会正确应用公式进行计算，这是教学的重点、难点。

由于简单随机抽样是其他概率抽样方法的基础，因此在教学中应详细介绍简单随机抽样及估计的理论及方法，重点讲解简单随机抽样均值估计量及方差估计的公式，即：

　　这两个公式是整个抽样调查理论的核心。

而其余抽样方法，如分层随机抽样、整群抽样和多阶段抽样，实际上是简单随机抽样基础上发展起来的。

分层随机抽样实际上是若干简单随机抽样的加权和，权重为层权；在整群抽样中如果把群看成是规模较大的个体，则整群抽样的抽样过程与简单随机抽样没有差别，其估计也与简单随机抽样十分接近，只是这时的含义是平均群规模，而不是个体均值，除以群规模才是个体均值；多阶段抽样则是几个整群抽样的叠加，其单个抽样过程理论与前述抽样方法相似。

　　因此，抽样调查课程的理论教学重点在简单随机抽样，其余抽样方法只要讲解与简单随机抽样的关系或相互之间关系，而不需要每一章都详细展开论述。

对于专科和本科层次应该重实践，适当讲解理论，减少数学推导过程，重点培养实践能力，设计12～18课时为实践课时；对于研究生层次，则可把重点放在理论和推导上，加强理论和方法的认识，重点培养理论分析和理论创新能力，可设计6～12课时为实践课时。

增加的实践学时主要用于实践调查或者模拟调查，每讲完一种抽样方法后应让学生在实际总体或虚拟总体中完成该抽样过程，并选用合适方法对总体参数进行估计，一来可以巩固理论知识，二来可增加对该种方法的感性认识，有效增强学生的实践动手能力。

实践课程的具体安排见图1（右）。

　　2.理论教学的同时，选择软件进行实践教学

　　传统抽样调查课程的学习大多需要手工推导，过程较为繁琐且不易掌握，增加了实践运用的难度。

采用软件辅助计算将大大减轻手工计算，增强实际运用的可能。

目前财经类高校使用的统计软件主要有sas、spss、stata和r软件等，sas和spss软件均包含复杂抽样模块，stata也有相应程序，能完成基本抽样设计和推断。

因此对于简单的抽样过程，如基本的简单随机抽样、分层随机抽样、整群抽样、多阶段抽样等可采用sas或spss中的复杂抽样模块进行抽样及估计的过程，具体使用方法参考相关教材或软件说明。

　　但复杂抽样设计功能仍不全面，如不放回不等概抽样、各群或各层抽样方法不同等情况较难在软件中直接实现。

而r软件相对灵活，且r是开源软件，无需为软件或某个软件包支付任何费用，可自行设计抽样和估计程序，并且已有若干现成的抽样估计程序，可方便进行模拟及结果可视化，逐渐成为统计学专业学生和研究人员的主要分析工具。

因此本文认为对于简单的抽样过程或本专科层次的实践教学可选用sas或spss软件作为辅助软件，而对于研究生层次的实践教学，可选用r软件作为辅助软件，对于一些复杂的抽样过程和估计过程可采用r软件编程完成。

　　3.修改练习及考核方式

　　抽样调查课程理论性较强，因此一般高校均采用期末考试的形式考核学生学习效果，这样就使得学生花大量时间在公式推导和记忆上，忽视了实践运用中可能会碰到的问题。

因此，本文建议将抽样调查课程考核方式改为调查报告的形式，让学生独自完成一份完整的抽样调查报告，训练学生确定总体和抽样框、选择抽样方法和估计方法、运用统计分析技术和结果分析解释的全过程，增加学生的实践操作能力，在实践中加深对抽样调查理论的理解。

　　修改原来各章的练习题，改为结合实践课程，完成具体抽样实践或模拟抽样，在每种方法讲授完成后由教师拟定若干题目，学生根据题目确定调查的总体，设计抽样框，选择抽样方法和组织形式，然后进行实地抽样调查。

为了节约时间，平时练习时调查样本量不需要很多，30～50份即可。

将调查的数据输入软件，并进行相应计算，得出结果，加以解释并分析结果的可靠性及不足。

教师作点评，并给出完善的建议。

这样学生就不仅学会了如何计算，更重要的是训练了如何设计、组织并实施调查的全过程，能培养学生的实践能力，增强课程的适用性。

　　4.修订教材和教学大纲

　　为了将实践教学融入到理论教学中，需要修订现有教材的编写内容和顺序，并修订相应的教学大纲，减少数理推导内容，增加案例分析和软件操作，使得每一章节内容都能将理论和实践有机结合。

　　根据课时的安排及实用性，简单随机抽样的理论推导和证明需保留，因为这是该课程的核心理论，其余章节的理论及数学推导可简化，并增加实践课时。

以人口与社会相关专业为例，实践课程应该围绕人口与社会领域的热点问题展开，并选择各种抽样方法进行实地抽样，如在小区中进行多阶段抽样，估计该小区的平均年龄、平均生育子女数、老年人口比例等。

教师不仅考查学生抽样方案的设计，还需对学生实际抽样时碰到的问题处理进行评价和考核。

有了这些模拟练习经验和实践经验自然就明白了调查中抽样误差与非抽样误差产生的原因及处理的方法，增强了学生的实际调查能力。

　　三、抽样调查在人口与社会等相关领域应用的常见问题及处理

　　人口与社会领域研究的对象和主体主要为人，抽样对象也为人，而人具有复杂社会性和动态性，因此，人口与社会领域调查很难完全根据随机原则进行抽样，降低了样本的代表性，导致样本代表性差的常见问题有：

　　1.总体边界不清晰

　　人口与社会领域的研究对象通常是人口中的部分群体，如老年人口，然而该总体蕴含在总人口群体中，在未进行调查前无法界定总体的范围。

常见的处理方法为仍将总人口作为总体，然后划分层或群进行多阶段抽样，在抽中的小区、乡村或家庭中有针对性地选择老年人口进行调查。

这种抽样方法由于没有完全按照研究对象进行研究方案设计，因此抽样误差无法准确估计。

　　2.调查的随机性得不到保证

　　人口与社会领域的抽样最小单位通常为小区（村委）、家庭或个体，即最后一阶抽样单元为群或者个体，然而在实施简单随机抽样时需要各群具有相同的规模，且有最后一阶段的完整抽样框，然而在实际调查中通常都无法事先获取完整的抽样框，因此最后一阶段抽样很难保证完全按照随机原则进行，虽然在全国或者省级层面看最后一阶段抽样误差对整体误差影响并不大，但在县市层面分析或者如果各地区误差存在相关性则可能会导致严重的估计误差。

　　3.非抽样误差问题

　　由于人的社会心理复杂性，在问到敏感性及隐私性问题时通常不会给出真实答案；调查对象对问卷相关概念的理解可能存在差异，会对问卷答案的准确性产生影响；被调查者自身的目的不同也会影响调查的准确性，如老年人有希望被政府关注的愿望，则可能会把自己的情况说得比实际更严重；其他如记忆误差、无回答误差等都会对问卷调查质量产生影响。

　　要处理好实际抽样中碰到的这些问题，首先必须了解抽样调查的基本原理，清楚每一个抽样步骤对结果的影响；其次，需要正确选择和使用合适的抽样方法，如针对老年人口的调查实际上采用二重抽样估计效果会更好；再次，调查员的培训对一次抽样调查也很重要，调查员必须遵守抽样规则，在碰到实际问题时需及时向设计组反映，应尽量避免调查员随意解决具体问题，防止误差扩散；最后，保证估计方法和抽样方法一致，抽样中如果是非概率抽样就不能用概率抽样方法进行估计，如果是不等概抽样就不能采用等概率方法估计。

总之，抽样调查是结合理论与实践的实用性方法，在人口与社会领域研究中被广泛使用，准确使用抽样方法的关键在于严格遵循抽样调查设计过程以及质量监督和控制。

　　四、结论与讨论

　　抽样调查是较为抽象的一门统计学专