概率抽样中级经济师

2022年全国质量工程师考试大纲(初级)
一、质量相关专业知识
第一章质量概论
一、质量与质量
二、质量与标准化
三、产品质量法和职业道德规范
第二章质量体系
一、质量体系基本知识
二、IS0 9000族质量体系标准
三、质量体系审核
第三章质量检验
一、质量检验的基本知识
二、质量检验的分类
第四章计量基础
一、基本概念
二、计量单位
三、量值溯源
四、测量数据的修约
五、测量结果
二、质量专业基础理论与实务
第五章概率统计基础
一、概率的基础知识
二、统计的基本概念
三、回归分析
第六章抽样检验
一、抽样检验的基本概念
二、抽样方案及对批可接收性的判定
三、计数调整型抽样检验及GB／T 2828．1的使用
四、孤立批计数抽样检验及GB／T 2828．2的使用
第七章统计过程控制
一、统计过程控制的基本知识
二、常规控制图
四、过程能力分析
第八章质量改进
一、质量改进的基本知识
二、质量改进的工具
三、质量小组(QC小组)

2022年全国质量专业综合知识考试大纲(中级)
第一章质量概论
一、质量的基本知识
二、质量的基本知识
三、方针目标
四、质量经济性分析
五、质量信息
六、质量教育培训
七、质量与标准化
八、卓越绩效评价准则
九、产品质量法与职业道德规范
第二章供应商质量控制与顾客关系
一、供应商选择与质量控制
二、供应商动态
三、顾客满意
四、顾客关系
第三章质量体系
一、质量体系的基本知识
二、质量体系的基本要求
三、质量体系的建立与实施
四、质量体系审核
第四章质量检验
一、质量检验概述
二、质量检验机构
三、质量检验计划
四、质量特性分析和不合格品控制
五、质量检验的控制
第五章计量基础
一、基本概念
二、计量单位
三、测量仪器
四、测量结果与测量准确度
五、测量不确定度
六、测量控制体系(一)概述
2022全国质量工程师理论与实务考试大纲（中级）
第一章 概率统计基础知识
一、 质量特性数据的统计规律
二、 概率基础知识
三、 随机变量及其分布
四、 常用统计量及其分布
五、 参数估计
六、 假设检验
第二章 常用统技术
一、 方差分析
二、 回归分析
三、 试验设计
第三章 抽样检验
一、 基本概念
二、 计数标准性抽样检验
三、 计数挑选型抽样检验
四、 记数调整型抽样检验
五、GB/T2829计数周期型抽样检验
六、 其他抽样检验方法
第四章 统计过程控制
一、 统计过程控制概述
二、 控制图原理
三、 分析用控制图和控制用控制图
四、 过程能力与过程能力指数
五、 常规控制图的应用
第五章 可靠性基础知识
一、基本概念
二、基本的可靠性维修性设计与分析技术
三、可靠性试验
四、可靠性
第六章 质量改进
一、质量改进的概念及意义
二、质量改进的步骤和内容
三、质量改进的组织与推进
四、质量改进常用工具
五、QC小组活动参考网站：

抽样合理的话，【随机】平均数趋于总体的平均数（在平均值附近）。对于抽样必须保证随机性，确保每个样本有同样的被抽到的机会（概率相等），在这种条件下的抽样一般是可信的。不相信结果的话，你可以进行可信度计算啊。抽样调查由于其所具有的特点和优势，在社会经济调查中越来越广泛地应用。抽样调查重要有两种方法：非概率抽样和概率抽样。需要根据不同情况选用不同的方法。（一）简单随机抽样简单随机抽样是一种一步抽样法，它要求在调查总体N中不加任何分组、划类、排队等，完全随机抽取n个调查单位作为样本。在简单随机抽样中，总体中的每个单位都有相同的被抽中的概率，这个概率记作p=。（二）等距抽样等距抽样又称机械抽样或抽样。它是先将总成中各单位按一定的标志排队，然后每隔一定的距离抽取一个单位构成样本。（三）分层随机抽样分层随机抽样又称为类型随机抽样、分类随机抽样。它是按照某一标志，先将总成分成若干组（类），其中每一组(类)称为一层，再在层内按简单随机抽样方法进行抽样。（四）整群随机抽样整群随机抽样是先将总体按某一标志分成若干组，其中每个组称为一个群，以群为单位进行简单随机抽样，然后对抽到的每个单位都进行调查。

现代被广泛应用的抽样调查是概率抽样。因此，现代的抽样调查是指概率抽样，其定义为：抽样调查，又称抽样推断，是一种重要的、科学的非全面调查方法。它根据调查的目的和任务要求，按照随机原则，从若干单位组成的事物总体中，抽取部分样本单位来进行调查、观察，用所得到的调查标志的数据来推断总体。抽样调查按抽样的组织形式划分，有以下几种主要方法： 　　（1）简单随机抽样（也叫纯随机抽样，SPS抽样）。也就是从总体中不加任何分组、划类、排队等，完全随机地抽取调查单位。特点是：每个样本单位被抽中的概率相等，样本的每个单位完全，彼此之间无一定的关联性和排斥性。简单随机抽样是其他各种抽样形式的基础。通常只是在总体单位之间差异程度较小和数目较少时，才采用这种方法。 　　（2）等距抽样（也叫机械抽样或抽样，SYS抽样）。是将总体各单位按一定标志或次序排列成为图形或一览表式（也就是通常所说的排队），然后按相等的距离或间隔抽取样本单位。特点是：抽出的单位在总体中是均匀分布的，而且抽取的样本可少于纯随机抽样。等距抽样既可以用同调查项目相关的标志排队，也可以用同调查项目无关的标志排队。等距抽样是实际工作中应用较多的方法，目前我国城乡居民收支等调查，都是采用这种方式。 　　（3）类型抽样（也叫分层抽样，STR抽样）。就是将总体单位按其属性特征分成若干类型或层，然后在类型或层中随机抽取样本单位。特点是：由于通过划类分层，增大了各类型中单位间的共同性，容易抽出具有代表性的调查样本。该方法适用于总体情况复杂，各单位之间差异较大，单位较多的情况。 　　（4）整群抽样（又称集团抽样）。就是从总体中成群成组地抽取调查单位，而不是一个一个地抽取调查样本。特点是：调查单位比较集中，调查工作的组织和进行比较方便。但调查单位在总体中的分布不均匀，准确性要差些。因此，在群间差异性不大或者不适宜单个地抽选调查样本的情况下，可采用这种方式。 　　（5）多阶抽样（又称多级抽样）。就是将调查分成两个或两个以上的阶段进行抽样。第一阶段先将总体按照一定的规范分成若干抽样单位，称之为一级抽样单位（或称初级抽样单位），再把抽中的一级抽样单位分成若干更小的二级抽样单位，从抽中的二级抽样单位再分三级抽样单位等等，这样就形成一个多阶段抽样过程。特点是，在对超大而又复杂总体调查的抽样中实施和更加方便，且不需要对每级抽样单位编制完全的抽样框。 　　（6）二重抽样（又称两相抽样）。就是先抽取一个容量比较大的初始样本，用初始样本估计总体的某些参数或某些必要的信息作为分层的比例或再次抽样的标志，然后将抽出的初始大样本作为"总体"，从中抽取容量合适的样本进行比较详细的调查。特点是，适合用于对总体信息了解比较少的调查。 　　（7）比率抽样（PPS抽样）。就是将总体按一种准确的标准划分出容量不等的具有相同标志的单位在总体中不同比率分配的样本量进行的抽样。特点是总体中含量大的部分被抽中的概率也大，可以提高样本的代表性。 　　在抽样调查的实际工作中，经常是要将几种抽样方法结合起来应用。比如，城市居民的收支调查，是将二重抽样、多阶段抽样、分层抽样、机械抽样等多种方法结合起来使用。 　　在现实的商业性的市场调查中也有非概率抽样的应用。如，配额抽样、随意抽样、志愿者抽样、判断抽样、修正的概率抽样和雪球抽样等等，由于这些抽样方法容易出现偏差，所以只在对共性特别强的群体的商业性调查中应用。

第一题：

第二题：

第三题：

1、

2、

扩展资料

这部分的内容主要考察的是抽样调查知识点：

抽样调查一种非全面调查，它是从全部调查研究对象中，抽选一部分单位进行调查，并据以对全部调查研究对象做出估计和推断的一种调查方法。显然，抽样调查虽然是非全面调查，但它的目的却在于取得反映总体情况的信息资料，因而，也可起到全面调查的作用。

根据抽选样本的方法，抽样调查可以分为概率抽样和非概率抽样两类。概率抽样是按照概率论和数理统计的原理从调查研究的总体中，根据随机原则来抽选样本，并从数量上对总体的某些特征作出估计推断，对推断出可能出现的误差可以从概率意义上加以控制。习惯上将概率抽样称为抽样调查。

抽样调查从研究对象的总体中抽取一部分个体作为样本进行调查，据此推断有关总体的数字特征，经济性好，时效性强，适应面广，准确性高。

抽样调查是根据部分实际调查结果来推断总体标志总量的一种统计调查方法，属于非全面调查的范畴。它是按照科学的原理和计算，从若干单位组成的事物总体中，抽取部分样本单位来进行调查、观察，用所得到的调查标志的数据以代表总体，推断总体。

概率抽样包括有简单随机抽样、抽样（等距抽样）、分层抽样（类型抽样）、整群抽样、多段抽样、PPS抽样和户内抽样。例如：
简单随机抽样是一种广为使用的概率抽样方法。是最完全的概率抽样。如前面提到的，随机抽样就是总体中每个单位在抽选时有相等的被抽中的机会。
在简单随机抽样条件下，抽样概率公式为：
抽样概率=样本单位数∕总体单位数
例如，如果总体单位数为 10000 ，样本单位数为 400 ，那么抽样概率为 4 %。
简单随机抽样的优点在于，它看起来简单，并且满足概率抽样的一切必要的要求，保证每个总体单位在抽选时都有相等的被抽中的机会。简单随机抽样可以通过电话随机拨号功能完成这个步骤，可以从电脑档案中挑选调查对象。
同样，简单随机抽样会遇到“样本可能分布不均匀”以及“没有好的抽样框”等问题。
友邦顾问在简单随机抽样过程中常使用的技巧为“抽签法”和“随机表”法。 在定量抽样调查中，等距抽样常常代替简单随机抽样。由于该抽样方法简单实用，所以应用普遍。等距抽样得到的样本几乎与简单随机抽样得到的样本是相同的。
等距抽样的基本做法是，将总体中的各单元先按一定的顺序排列、编号，然后决定一个间隔，并在此间隔基础上选择被调查的单位个体。
样本距离可通过下面公式确定：
样本距离 =总体单位数∕样本单位数
例如，假设你使用本地电话本并确定样本距离为 100 ，那么 100 个中取 1 个组成样本。这个公式保证了整个列表的完整性。
等距抽样方式随意用一个起点，例如，如果你把一本电话本作为抽样框，必须随意取出一个号码决定从该页开始翻阅。假设从第 5 页开始，在该页上再另选一个数决定从该行开始。假定选择从第 3 行开始，这就决定了实际开始的位置。
等距抽样方式相对于简单随机抽样方式最主要的优势就是经济性。等距抽样方式比简单随机抽样更为简单，花的时间更少，并且花费也少。使用等距抽样方式最大的缺陷在于总体单位的排列上。一些总体单位数可能包含隐蔽的形态或者是“不合格样本”，调查者可能疏忽，把它们抽选为样本。 定量调查中的分层抽样是一种卓越的概率抽样方式，在友邦公司以往的调查中经常被使用。
分层抽样的具体程序是：把总体各单位分成两个或两个以上的相互的完全的组（如男性和女性），从两个或两个以上的组中进行简单随机抽样，样本相互。
总体各单位按主要标志加以分组，分组的标志与我们关心的总体特征相关。例如，我们正在进行有关啤酒品牌知名度方面的调查，初步判别，在啤酒方面男性的知识与和女性不相同，那么性别应是划分层次的适当标志。如果不以这种方式进行分层抽样，分层抽样就得不到什么效果，花再多时间、精力和物资也是白费。
分层抽样与简单随机抽样相比，我们往往选择分层抽样，因为它有显著的潜在统计效果。也就是说，如果我们从相同的总体中抽取两个样本，一个是分层样本，另一个是简单随机抽样样本，那么相对来说，分层样本的误差更小些。另一方面，如果目标是获得一个确定的抽样误差水平，那么更小的分层样本将达到这一目标。
在调查实践中，为提高分层样本的精确度实际上要付出一些代价。通常，我们现实正确的分层抽样一般有三个步骤：
首先，辩明突出的（重要的）人口统计特征和分类特征，这些特征与所研究的行为相关。例如，研究某种产品的消费率时，按常理认为男性和女性有不同的平均消费比率。为了把性别作为有意义的分层标志，调查者肯定能够拿出资料证明男性与女性的消费水平明显不同。用这种方式可识别出各种不同的显著特征。调查表明，一般来说，识别出 6 个重要的显著特征后，再增加显著特征的辨别对于提高样本代表性就没有多大帮助了。
第二，确定在每个层次上总体的比例（如性别已被确定为一个显著的特征，那么总体中男性占多少比例，女性占多少比例呢？）。利用这个比例，可计算出样本中每组（层）应调查的人数。
最后，调查者必须从每层中抽取简单随机样本。 以上各种抽样类型全部是按单位抽取的，即按样本单位数，分别一个单位一个单位地抽取。在整群抽样中，样本是一组单位一组单位地抽取。
整群抽样有两个关键步骤：
－同质总体被分为相互的完全的较小子集。
－随机抽选子集构成样本。
如果调查者在抽中的子集中观察全部单位，我们就有了一级整群样本。如果在抽中的子集中再以概率方式抽取部分单位观察，我们就有了二级整群样本。分层和整群抽样都要将总体分为相互的完全子集。它们的区别是，分层抽样的样本是从每个子集中抽取，而整群抽样则是抽取部分子集。
地理区域抽样是整群抽样的典型方式。挨门挨户去调查一个特定城市的调查者也许会随机抽选一些区域，较集中地访查一些群体，大量减少访问时间和经费。整群抽样被认为是概率抽样技术，因为它随机抽出群和随机抽出单位。值得注意的是，在整群抽样下，我们假定群中单位与总体一样存在异质性。如果一群中单位的特征非常相似，如果由于共同环境使群内差异小而群与群之间差异大。一般来说，要解决这个问题可以扩大群数，然后从各群中抽取少量单位数，以保证样本的代表性。