Комбинированные выборки
Наряду с рассмотренными выборками применяются также и комбинированные выборки. Например, можно комбинировать серийную выборку со случайной выборкой – генеральная совокупность вначале разбивается на серии и отбирается нужное число серий, затем в отобранных сериях формируются случайные выборки.
Средняя ошибка такой комбинированной выборки при повторном и бесповторном отборе определяется соответственно по формуле
и 
.
В статистике различают также одноступенчатый и многоступенчатый способы отбора единиц в выборочную совокупность.
При одноступенчатом отборе каждая отобранная единица сразу же подвергается изучению по заданному признаку.
При двухступенчатом отборе сначала из генеральной совокупности выбирают группы единиц, затем из групп - единицы совокупности.
При многоступенчатом отборе сначала из генеральной совокупности выбирают группы единиц, затем из групп выбирают более мелкие группы и так далее, из последних отобранных групп выбирают единицы совокупности.
Например, при обследованиях домашних хозяйств осуществляется трехступенчатый отбор. Вначале формируется выборка районов, затем для каждого района образуется выборка домашних хозяйств и из объединенной выборки формируется выборка хозяйств. При этом виды выборок, формируемых на ступенях отбора, могут быть разными. Например, на первой ступени можно образовать механическую выборку районов, на второй – типическую выборку домашних хозяйств, на третьей – случайную выборку.
Средняя ошибка выборки при многоступенчатом отборе вычисляется по формуле
,
где 
и 
- соответственно средняя ошибка и объем а-й выборки.
Комбинированная выборка называется многофазной, есличасть сведений получают от всех единиц наблюдения, а другие - только от некоторых из них. При многофазной выборке имеется возможность использовать сведения, полученные на одной ступени отбора, для уточнения показателей на последующих ступенях.
В заключение укажем этапы выборочного метода:
1) обоснование целесообразности применения выборочного метода;
2) обоснование способов формирования выборки и установление ее объема;
3) составление программы статистического наблюдения;
4) решение организационных вопросов сбора и обработки первичной информации;
5) формирование выборки;
6) регистрация у отобранных единиц значений признака;
7) статистическая обработка собранной информации;
8) оценка ошибки выборки;
9) распространение выборочных характеристик на генеральную совокупность.
Тест 1.10.
1. Если коэффициент асимметрии положителен, то распределение:
а) имеет правостороннюю асимметрию;
б) имеет левостороннюю асимметрию;
в) симметричное;
г) несимметричное.
2. Если коэффициент асимметрии отрицателен, то распределение:
а) имеет правостороннюю асимметрию;
б) имеет левостороннюю асимметрию;
в) симметричное;
г) несимметричное.
3. Если коэффициент асимметрии равен нулю, то распределение:
а) имеет правостороннюю асимметрию;
б) имеет левостороннюю асимметрию;
в) симметричное;
г) несимметричное.
4. Если эксцесс положителен, то распределение является:
а) плосковершинным;
б) островершинным;
в) симметричным;
г) нормальным.
5. Если эксцесс отрицателен, то распределение является:
а) плосковершинным;
б) островершинным;
в) симметричным;
г) нормальным.
6. Если признак зависит от большого числа факторов, то можно предположить, что эмпирическое распределение по этому признаку близко:
а) к распределению Пуассона;
б) к нормальному распределению;
в) к симметричному распределению;
г) к асимметричному распределению.
7. Если признак маловероятен, то можно предположить, что эмпирическое распределение по этому признаку близко:
а) к распределению Пуассона;
б) к нормальному распределению;
в) к симметричному распределению;
г) к асимметричному распределению.
8. Правило трех сигм применимо к эмпирическому распределению, близкому:
а) к распределению Пуассона;
б) к нормальному распределению;
в) к симметричному распределению;
г) к асимметричному распределению.
9. Доверительный интервал для генерального среднего показывает, что генеральное среднее:
а) выходит за границы интервала с вероятностью 0;
б) находится в границах интервала с вероятностью 1;
в) находится в границах интервала с определенной вероятностью р;
г) выходит за границы интервала с вероятностью 1-р.
10. При выборочном наблюдении вычисляются:
а) средняя ошибка;
б) случайная ошибка;
в) систематическая ошибка;
г) предельная ошибка.
11. Предельная ошибка выборки непосредственно зависит:
а) от средней ошибки;
б) от объема выборки;
в) от выборочного среднего;
г) от доверительной вероятности.
12. Для вычисления средней ошибки повторной случайной выборки надо знать:
а) объем выборки;
б) доверительную вероятность;
в) дисперсию;
г) выборочное среднее.
13. Для вычисления средней ошибки бесповторной случайной выборки надо знать:
а) объем выборки;
б) доверительную вероятность;
в) объем генеральной совокупности;
г) дисперсию.
14. Для вычисления средней ошибки бесповторной типической выборки надо знать:
а) объем выборки;
б) межгрупповую дисперсию;
в) среднее групповых дисперсий;
г) объем генеральной совокупности.
15. Для вычисления средней ошибки повторной серийной выборки надо знать:
а) число серий в выборке;
б) среднее групповых дисперсий;
в) межгрупповую дисперсию;
г) число серий в генеральной совокупности.
16. Для вычисления средней ошибки бесповторной серийной выборки надо знать:
а) число серий в выборке;
б) среднее групповых дисперсий;
в) межгрупповую дисперсию;
г) число серий в генеральной совокупности.
17. Для определения необходимого объема повторной типической выборки надо знать:
а) доверительную вероятность;
б) среднее групповых дисперсий;
в) межгрупповую дисперсию;
г) объем генеральной совокупности.
18. Для определения необходимого объема бесповторной серийной выборки надо знать:
а) доверительную вероятность;
б) межгрупповую дисперсию;
в) внутригрупповую дисперсию;
г) число серий в генеральной совокупности.
19. Для определения необходимого объема повторной серийной выборки надо знать:
а) доверительную вероятность;
б) межгрупповую дисперсию;
в) внутригрупповую дисперсию;
г) число серий в генеральной совокупности.