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1、基于GIS的抽样框编制与抽样技术方法研究TheResearchofSamplingFrameandSamplingTechniquesBasedonGIS连健LIANJian三维信息获取与应用教育部重点实验室，资源环境与地理信息系统北京市重点实验室；首都师范大学资源环境与旅游学院博士生E-mail:lianjian2001@163.com绪言随着我国社会经济的快速发展，以周期性普查为基础、经常性抽样调查为主体、必要的统计报表、重点调查和综合分析为补充的统计调查业务也随之快速地发展，统计数据和统计信息
2、量以几何级数迅猛增长。与此同时，国家统计部门、政府决策部门和社会公众对统计工作也提出了更高的要求——需要统计信息和空间信息资源的全面整合，需要全面、深入的统计分析和更及时、更完善的统计服务。这样，一些传统的抽样框组织管理和抽样技术方法也将随之发生变化和改进，以适应更加全面地需求。研究方法本文利用地理信息系统技术，采用空间数据分析方法（ESDA），将传统的抽样思路与空间信息相结合，提出了基于空间的“动态抽样框”编制技术，进行了空间分层抽样技术的研究和应用，并最终以北京市农村区域为例进行全市人均农业总产
3、值的抽样调查。分析与结论论文的主要研究内容和结论为：（1）对抽样单元的空间自相关分析。空间自相关是空间地理数据的重要性质，依据对抽样单元的属性的自相关分析，来确定其空间上近邻的面积单元中该地理属性的相似性特征，最终判定抽样单元在空间中的集聚模式。文中对北京市人均农业总产值和第一产业人口所占从业人员比重进行空间自相关分析，结果表明：北京市乡镇农业经济存在正的相关性特性，表现出很强的空间集聚特征。（如图1和2所示）图1人均农业总产值LISA集聚图图2第一产业人口占从业人员比重LISA集聚图（2）“动态抽
4、样框”的编制。传统的抽样框是将抽样总体按照一定规则转化为抽样框，并对抽样单元进行编号，形成一个名录，因此该抽样框是固定形式，一经生成就不能再变化。这里，我们研究的是一种“动态”的抽样框模型，其抽样框的组成随着空间分析的变化而生成，并可对其随时进行调整。文中通过对人均农业总产值的空间分析，根据分析结果分为“高高分布”抽样框、“低低分布”抽样框、“高低分布”抽样框、“低高分布”抽样框和“分布不明显”抽样框，合理且准确。（3）样本容量的估算与分配。抽样的核心是从抽样框中抽取一定量的样本，进而对样本进行分析
5、用来推断总体。在这里我们对样本容量的估算和分配是基于空间意义上的，从样本单元空间分布的角度出发，依据样本单元的相似性进行样本数量的分配和抽取。根据样本容量的计算公式，在“市抽乡”的抽样过程中，从186个乡镇中抽取的样本数量为65个。根据样本的分配比例，每个抽样框的样本分配数量为：“高高分布”抽样框（14个）、“低低分布”抽样框（16个）、“高低分布”抽样框（4个）、“低高分布”抽样框（2个）和“分布不明显”抽样框（29个）。抽样效果如图3所示。图3空间分层抽样结果效果图（4）空间分层抽样方法的研究与
6、应用。将传统的抽样方法与GIS（地理信息系统）相结合，并整合上述的一切关键技术，并最终对空间抽样的误差和准确度进行分析，从而形成空间抽样的一整套流程。其中，本文针对北京市人均农业总产值的抽样调查结果为：以±0.3861万元为抽样误差的取值区间（3.19，3.97）万元。参考文献：[1].CochranWG.SamplingTechniques.3ded.NewYork:JohnWiley&Sons,1977.1~355[2].KishL.SurveySampling.NewYork:JohnWile
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