公共管理研究方法

2022-07-24 00:57:05 字數 4813 閱讀 9622

《公共管理研究方法》練習題

一、判斷題、選擇題

1、社會研究包括哪幾種型別,這些型別有什麼主要區別?

1、探索性研究,是一種對所研究的現象和問題進行初步了解,以獲得初步印象和感性認識,同時為今後更周密、更深入的研究提供基礎和方向的研究型別;

2、描述性研究,是一種對研究的總體或某種現象在某些特徵上的分別狀況進行描述的研究型別。其關注的焦點通常不是為什麼存在這樣的分布,而是在於回答這種分布是怎樣的,也可以說,其主要目的是收集資料,發現情況,提供資訊;

3、解釋性研究,指的是那種探尋現象背後的原因,揭示現象發生或變化的內在規律,回答各種「為什麼」的社會研究的型別。

區別:探索性研究回答現象或問題是什麼;相對於探索性研究,描述性研究更具有系統性、結構性和全面性的特點;解釋性研究更加深入現象背後的規律。

2、簡述概率抽樣和非概率抽樣的型別及其特點。(詳細看ppt,重點)

非概率:

偶遇抽樣:偶遇抽樣又稱做方便抽樣或自然抽樣,是指研究者根據現實情況,以自己方便的形式抽取偶然遇到的人作為物件,或者僅僅選擇那些離得最近的、最容易找到的人作為物件。常見的未經許可的街頭隨訪或攔截式訪問、郵寄式調查、雜誌內問卷調查等都屬於偶遇抽樣的方式。

優點:方便省力,速度快,可以用於那些需要迅速了解到資訊的調查。

缺點:樣本的代表性差,帶有很大的偶然性。舉例說明:

判斷抽樣:判斷抽樣又稱立意抽樣,是研究者根據研究的目標和自己主觀的分析來選擇和確定研究物件的方法。這種抽樣首先要確定抽樣標準。

這種通過主觀判斷對樣本的選擇通常有兩種方法,一是找「平均人」的方法,一是找異常個案的方法。小組座談會調查屬於判斷抽樣。

這種抽樣用於總體規模小、所涉及的範圍窄,或時間、人力等條件有限,難以進行規模抽樣的情況。

定額抽樣:定額抽樣與分層抽樣中的比例抽樣相似,也是按調查物件的某種屬性或特徵將總體中所有個體分成若干類或層,然後在各層中抽樣,樣本中各層所佔比例與他們在總體中所佔的比例一樣,但不同的是,分層抽樣中各層樣本是隨機抽取的,而定額抽樣中各層樣本是非隨機抽取的。

雪球抽樣:當研究者無法了解所研究的人群的總體情況時,可以先從幾個適合的調查物件開始,然後通過他們得到更多的調查物件,這樣如同滾雪球一樣,一步步地擴大樣本範圍,找到越來越多具有相同性質的群體成員。

概率抽樣:

簡單隨機抽樣:簡單隨機抽樣又稱純隨機抽樣,是概率抽樣的最基本形式。它是按等概率原則直接從含有n個元素的總體中隨機抽取n個元素組成樣本(n>n)。

1)直接抽選法

即直接從調查物件中隨機抽取乙個樣本。但這種方法有難以完全遵循隨機的缺點,因為在抽選的過程中往往受到主觀判斷的影響,所以採取這種方法時避免主觀判斷的影響是關鍵。在正式調查中,很少採用直接抽選法。

2)抽籤法

即把總體的每乙個單位都編碼,將這些號碼寫在一張張小紙條上,然後放入一容器如紙合、口袋中,攪拌均勻後,從中任意抽取,直到抽到預定的樣本數目。這樣由抽中的號碼所代表的元素組成的就是簡單隨機樣本。這種方法往往在總體元素較少時使用,在一般日常生活中用得比較多。

如同現在的當場**。

3)隨機數字表法

系統抽樣:系統抽樣又稱等距抽樣或機械抽樣。它是把總體的單位進行編號排序後,再計算出某種間隔,然後按這一固定的間隔抽取個體的號碼來組成樣本的方法。

2、系統抽樣的具體步驟

1)將總體的所有個體順序編號,即制定出抽樣框。

2)計算抽樣距離。抽樣距離是由總體大小和樣本大小決定的,假設總體所含個體數為n,樣本所含個體數為n,則抽樣距離應為:

k(抽樣間距)=n(總體規模)/n(樣本規模)

3)在頭k個個體中,用完全隨機的方式抽取乙個個體,設其所在位置的序號是a--隨機的起點。

4)自式a開始,每隔k個個體抽取乙個個體,即陸續抽取的個體所在位置序號為a,a+k,a+2k,直到a+(n-1)k。

5)將n個個體合起來,就構成了該總體的乙個樣本。

抽樣比率=樣本規模/總體規模

1)系統抽樣的優點:

系統抽樣不需多次使用隨機數字表抽取個體,而只需按間隔等距抽樣即可。

系統抽樣的另乙個優點是樣本在總體中的分布更均勻,故而抽樣誤差小於或至多等於簡單隨機抽樣,即較其更準確。

2)系統抽樣要特別注意,將總體中的個體打亂,對研究變數來說是隨機的,元素分布不應存在某種與變數的相關規則,否則會出現很大的誤差。

例如,在乙個有關二戰士兵的經典研究中,研究人員從名冊中每隔10個士兵抽出1個進行研究。然而,士兵的名冊是依這樣的順序編排:首先是中士,接下來是下士、二等兵,並用一班一班的方式進行編排,每個班10個人。

因此,此名冊中每隔10個便是中士。如此系統抽樣可能會取得乙個完全是中士的樣本。

分層抽樣:又稱型別抽樣,它是先將總體中的所有單位按某種特徵或標誌(如性別、年齡、職業或地域等)劃分成若干型別或層次,然後再在各個型別或層次中採用簡單隨機抽樣或系統抽樣的辦法抽取乙個子樣本,最後,將這些子樣本合起來構成總體的樣本。

2、使用條件

1)被抽取的總體是異質的,乙個變數或多個變數可能影響調查結果。如,大學生的性別、年級、籍貫、學業成績可能影響對婚戀、就業等的態度。

2)對所研究的總體有詳細地名單。如投票選區

流程圖:總體——層——子樣本——樣本

分層抽樣的特點

1)分層抽樣是在不增加樣本規模的前提下降低抽樣的誤差,提高抽樣的精確度。

當乙個總體內部分層明顯時,分層抽樣能夠克服簡單隨機抽樣的缺點。

分層抽樣可以提高總體引數估計值的精確度。

2)有些研究不僅要了解總體的情形,而且還要了解某些類別的情形,分層抽樣可以同時滿足這兩個要求,還可以對總體中不同層次進行單獨研究,或進行比較研究。如《中國婦女社會地位調查》中,研究者為了能分析比較城鄉差別,提高抽樣精確度,採取各個省在省內進一步按城鄉分域,分別進行抽樣的做法,並使城鄉兩域的樣本規模相等。

3)便於行政管理。因一層可以看作乙個總體,因此每層可由專人進行管理。

整群抽樣:整群抽樣是將總體按照某種標準劃分為一些子群體,每乙個子群為乙個抽樣單位,用隨機的方法從中抽取若干子群,將抽出的子群中所有個體合起來作為總體的樣本。當我們不方便或不可能編制乙個完整的名單形成總體時,可以採用整群抽樣。

這種小群體可以為居民家庭、學校中的班級、工廠中的車間、城市中的居委會、教會等。對小群體的抽樣可以採取簡單隨機抽樣、系統抽樣或分層抽樣的方法。

整群抽樣的優缺點

優點:1)它可以通過轉換抽樣單位擴大抽樣的應用範圍;2)它可以節省人力、物力。

缺點:樣本分佈不均勻,樣本的代表性較差。

型別 整群抽樣分為等規模整群抽樣和不等規模整群抽樣,前者總體內所有的群規模都相等,而後者總體內各群大小不一。在社會調查中一般遇到的是後一種情況,在這種情況下,往往出現樣本規模隨機變動的問題。

多階段抽樣:多階段抽樣又稱多級抽樣或分段抽樣,它是按抽樣元素的隸屬關係或層次關係,把抽樣過程分為幾個階段進行。在社會研究中,當總體的規模特別大,或者總體分布的範圍特別廣泛時,研究者一般採取多階段抽樣的方法來抽取樣本。

2、具體做法

先從總體中隨機抽取若干大群,然後再從這幾個大群內抽取幾個小群,這樣一層層抽下來,直至抽到最基本的抽樣元素為止。

3、 簡述測量的4個層次,並各舉一例說明

1.定類變數。測量層次最低的一種。

本質上是一種分類體系,即將研究物件的不同屬性或特徵加以區分,標以不同名稱或符號,確定其類別。其數學特徵是等於與不等於。具有對稱性和傳遞性。

如性別:男、女。

2.定序測量。按照某種邏輯順序將研究物件排列出高低大小,確定其等級及次序。

或者說,定序測量按某種特徵或標準將物件區分為強度、程度或等級不同的序列。數學特徵是大於和小於。具有區分類別的對稱性和不等於的非對稱性,以及傳遞性。

如城市規模:特大城市、大城市、中等城市、小城市等。

3.定距測量。不僅能將社會現象或事物區分為不同的類別、不同的等級,而且可以確定它們相互的間隔距離和數量差別。其結果可以相互進行加減運算。比如溫度的測量。

4.定比測量,除具有上述三種測量的全部性質之外,具有乙個有實際意義的絕對的零點,其資料可以加減或乘除運算。如出生率。

是否具有實際意義的零點的存在,是定比測量與定距測量的唯一區別。

4、試述通過隨機數碼表進行概率抽樣(簡單隨機抽樣)的一般程式。

其具體步驟如下:

1)先取得乙份總體所有元素的名單,將總體中所有元素一一按順序編號;

2)根據總體規模是幾位數來確定從隨機數表中選幾位數碼,如總體為1000人,就選4位數。

3)以總體的規模為標準,按照一定的順序如從左到右、從上往下、或依對角線方向等的順序抽取,然後對隨機數表中的數碼逐一地、從頭到尾使用此種方法抽取,並決定取捨,如所取數大於1000則捨去,小於1000則留下;從**開始抽取,可隨意選取。

4)根據樣本規模的要求選擇出足夠的數碼個數,如從1000個總體取100個個體,取100個;

5)依據從隨機數表中選出的數碼,到抽樣框中去找出它所對應的元素。

10、分析單位有哪些型別?

一項社會調查中所研究的物件,稱之為分析單位。調查所收集的資料直接描述分析單位中的個體。在社會學分析中,至少存在6個層次的分析單位,即個人、群體、組織、社群、制度、社會系統

11、什麼是總體、抽樣框?

總體:指調查研究物件全體所構成的集合。

總體通常與構成它的元素共同定義,總體是構成它的所有元素的集合,而元素則是構成總體的最基本單位。在社會研究中,最常見的總體是由社會中的某些個人組成的,這些個人便是構成總體的元素。

如,研究廣州市大學生擇業傾向,整個廣州市所有在校大學生的集合就是研究的總體,而每乙個在校大學生是構成總體的元素。

抽樣框,又稱抽樣範疇,是指抽樣過程中抽取樣本的所有抽樣單位的名單,是進行概率抽樣的依據。不僅人作為抽樣框,而且,大學、不同形式的企業、城市、學術期刊、報紙、工會、政治社團、職業工會等也可作為抽樣框。使用**薄抽樣方法很可能產生社會階層實際分布的偏差。

  例如,從暨南大學在校全體大學生直接抽取200名學生作為樣本,那麼暨大全體的在校學生名單就是此次抽樣的抽樣框。

12、概率抽樣方法有哪些?非概率抽樣方法又有哪些?

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