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2 抽样调查 以偏概全就免谈公正客观(第3页)

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在这里,孩子实际上并不知道检查这盒火柴质量好坏不需要进行全面调查、只要用抽样调查进行推断就行了。

再例如,我国有13.4亿人口,要了解全国人口详细数据,当然可以进行一次广泛而深入的人口普查,但这种调查牵涉面广、财力投入大、耗费精力多、时间长,如果不是要求十分精确,就可以通过抽样调查推算出相关数据来。

全国1%的人口抽样调查就是其中之一。

虽然这种抽样调查得到的结果不是100%精确,但基本上能达到调查目的。

抽样调查与全面调查之间必然存在误差,这种误差主要有两种:

一是工作误差。

工作误差也叫登记误差或调查误差。

工作误差虽然不可原谅,但却很难避免。

与全面调查相比,抽样调查的研究对象少、代表性强、所需调查人员少,所以抽样调查的工作误差比全面调查小。

特别是在总体包含调查对象较多的情况下,抽样调查得到的结果其准确性还会高于全面调查。

二是代表性误差。

代表性误差也叫抽样误差。

由于抽样调查是在总体中抽取一部分样本进行的,所以无论这种样本的代表性有多高,都不可能完全代表总体,两者之间总会有误差。

为了尽可能减少误差,一般要求通过科学的调查设计把这种误差控制在允许范围内。

那么,怎样进行这种科学的调查设计呢?这主要包括:

一是抽样调查的样本必须是随机的,这除了能保证被抽取的样本在总体中均匀分布外,还能有效避免倾向性误差。

二是抽样调查的样本不是孤立的,它们作为一个整体就像是从总体中选出来的“代表团”

,能够在一定程度上“代表”

总体。

三是抽样调查的样本数量要根据调查误差的要求设计,而不是随意确定。

换句话说,调查误差的大小要求决定了样本数量多少。

很显然,样本数量越多越接近于总体,这时候的调查误差越小;但既然是抽样调查,样本数量就必定会小于总体数量。

四是抽样调查的误差在调查前就可以根据样本数量与总体各因素之间的差异程度计算出来,并且把它控制在允许范围内。

所以,这时候抽样调查的准确程度比较高,调查数据是可靠的。

鉴于以上原因,抽样调查并不一定是权宜之计,很多时候是公认的非全面调查方法中用来推算和代表总体的最完善、最有科学依据的调查方法,甚至是唯一可选的统计调查方式。

以道路运输行业统计为例,在过去,交通运输单位以专业公司为主,每家公司都有专门的统计部门、配备专职统计人员,并且建立了一系列统计台账,甚至还有本企业的统计资料汇编。

在这种情况下,要获得交通运输行业统计的准确资料很方便。

可是随着市场经济发展,特别是全社会确立了“有货大家运”

的观念后,客货运企业作为寻租对象,主要经营手段已经转移到车辆挂靠、车辆承包上来,原来的企业管理逐渐转变为收费管理,企业对车辆运行的许多情况已经“没必要”

了解得很清楚,这时候的统计工作对企业而言体现的只是成本支出,无法带来实质性利润。

换句话说,这时候交通运输部门的统计部门和专职统计工作更多地体现为社会服务职能,企业一般会把它当做“负担”

来看待。

所以读者能想见,企业对上面的要求是尽量减少报表甚至千方百计拒绝提供报表,统计职能自觉不自觉地被纳入到财会岗位上,由财会人员兼职搞统计。

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