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1964-06-30 00:00

广东经济学界探讨农产量抽样调查方法

第5版()
专栏:学术动态

广东经济学界探讨农产量抽样调查方法
最近,广东省经济学界部分同志就农产量抽样调查方法问题进行了探讨。
如何正确评价我国现行的农产量调查的两种抽样调查方法
一些同志认为,估产分组、划类选典(以下简称为划类选典方法)和按估产排队、机械抽面积(以下简称为等距抽样方法),都能估计到抽样误差的各个因素的内在联系,充分发挥社会主义制度的优越性,克服抽样调查的不利因素,加强有利因素的科学的抽样调查方法。但就这两种方法的比较而言,前一种方法比后一种方法较好,除了因为前者比后者在计算技术上简便易懂,在训练时间、工作时间和使用人力上花费比较少等优点以外,还因为划类选典方法是在估产预报的基础上,按单产高低排队,以一定的产量(约四十至五十斤)分组,然后抽取组内平均值的办法进行“选典”,这样,抽出来的样本,最有充分代表性。
另一些同志认为,等距抽样方法,比划类选典方法好。他们认为,所谓样本的代表性应当包括如下两点涵义:(一)抽出的样本,平均来说,最接近总体,而不是要求每一个具体样本最接近总体;(二)所研究现象的某个标志在样本中分布情况与其在总体中分布情况相接近的程度。从这一理解出发,他们按照划类选典方法从各类中抽取的平均值为样本是很难具有充分的代表性的。当然,这样说并不否认划类选典所抽取的样本具有一定的代表性。因为一般作为“选典”中的平均值还是可以反映中等水平的,但严格说来,这样作法并不完全符合抽样调查的原则。因此,与划类选典相比较,等距抽样的方法所抽取的样本总体具有足够的代表性。它是建立在科学推理的论据基础上的方法。可以设想随着抽样调查方法的逐步普及,人力、物力和时间上的消耗也将随之减少。
如何估计随机原则在抽样调查中的作用
一些同志认为,抽样调查方法并不一定要运用随机原则(所谓随机原则即抽签的办法)。因为:(一)“随机”并不符合原来抽样调查所据以成立的牛顿二项定理在于求得事物成功机会的机率;(二)强调“随机”的结果,往往必须增加样本,因而也就增加抽样调查的工作量;(三)“随机”抽样,其代表性的根据是非常集中的机率常态曲线,但这种曲线在实际上是没有的,因而它的实际误差往往大大超过理论误差。可见,在抽样调查中强调“随机”是费力大而收获小的,按随机原则抽出来的样本,其代表性是没有把握的。
另一些同志则认为,随机原则是抽样调查所必须遵循的原则。因为抽样调查是建立在大数定律的数学定理的基础上。大数定律表明,只有对客观现象进行足够的大量的观察才可使作用在个别现象的偶然的、次要的因素相互抵消,从而表现出客观事物的基本规律。所以,在进行抽取样本时,使总体内的各个单位都能按照一定的机率有被抽取的可能。这样,才能使抽样总体各个单位均匀分布在调查总体中,使抽取总体具有足够的代表性。假如不遵循随机原则,则大数定律和机率论就将失去存在的基础。
如何估计估产预报在抽样调查中的作用
有些同志认为,估产预报在抽样调查中有重要的作用。表现在:(一)在一般情况下,其准确程度在百分之八十五——百分之九十五,可以克服“随机”抽样的盲目性,增加抽样调查的预见性;(二)估产预报可以帮助我们正确地掌握着样本总体平均与调查总体平均之间的差距;(三)估产预报能把抽样调查比较复杂的统计技术与繁杂的计算(按地块抽样的计算仍然复杂)大大简化。可以预见,随着抽样调查工作的日益推广,估产预报的准确程度将逐渐提高。调查队伍只要在估产预报基础上划类选典,抽取小部分田块实刈实测,就可以验证估产预报的准确程度。
另一些同志认为,估产预报在划类选典和等距抽样的两种调查方法中其作用是不相同的。对划类选典来说,估产预报的好坏,对“选典”确有举足轻重的作用,即使如此,也不能起到“可以帮助我们比较准确地掌握着样本总体平均与调查总体平均的差距”的作用。因为由于偶然的自然因素及其他因素的影响,在估产与实产之间仍存在着差异,这就是它的局限性。此外,估产预报也不能起“把抽样调查比较复杂的统计技术与繁杂的计算大大简化了”的作用,因为这种作用是取决于在估产以后究竟采用哪种较好的调查方法进行调查的问题,而不是完全由于估产的作用。对等距抽样方法来说,估产的作用仅仅是为抽取调查单位提供依据。因为在这种抽样调查中,抽选样本固然与估产有关,但主要是决定于总体各单位面积的多少。他们认为,在实际工作中之所以要强调做好估产工作,是从估产愈接近实际,抽选样本总体的代表性就愈高,从而使得所调查的结果的准确性更高这一角度出发的。
还有些同志认为,估产预报在抽样调查中是有一定作用,但不能夸大。只要估产预报能反映总体各单位之间的差异程度,谁大谁小,能分别高低次序就可以了,不一定要事先知道它们的真实数值(如果知道了,就不用调查了)。因为这个数值即使遇到倾向性的偏高偏低或忽高忽低,但不至于发生悬殊情况,影响是不大的。
此外,还讨论了影响抽样误差准确程度的因素问题。


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