抽样调查知识点全解:从概念辨析到中考应用,附易错题分析专项练习题库
适用年级
初一
难度等级
⭐⭐⭐
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最近更新
2025-12-21
💡 阿星精讲:抽样调查 原理
- 核心概念:大家好,我是阿星!想象一下,你是学生会主席,要了解全校5000名同学对食堂新菜品的看法。你会一个一个去问吗?太费劲啦!聪明的做法是:从每个年级、每个班“选出几个代表”来问。这些“代表”的意见,就大致代表了全校的想法。这就是抽样调查——从总体中选取一部分个体(样本)进行调查,用样本的结果来估计总体的情况。它就像派几个侦察兵去了解敌情,又快又省力。尤其在做“破坏性试验”时,比如测试灯泡能用多久(测试到坏为止)、尝一批饼干的甜度(尝完就没了),你不可能把所有产品都搞坏或吃光,这时候必须抽样!让一部分“代表”牺牲,换来对整批产品的了解。
- 计算秘籍:
- 找关系:样本中的某个特征(如满意人数)所占比例,通常接近于总体中该特征的比例。这是统计推断的基础。
- 算比例:如果样本容量(个体数)为 \( n \),其中具有某特征的个体数为 \( m \),则样本中该特征的比例为 \( p = \frac{m}{n} \)。我们常用这个 \( p \) 来估计总体比例。
- 估总量:如果总体数量为 \( N \),则估计总体中具有该特征的个体数约为 \( N \times p = N \times \frac{m}{n} \)。
- 阿星口诀:总体太大查不全,选出代表来做样本;破坏试验必抽样,部分推全省成本。
📐 图形解析
抽样就像从一个巨大的“总体池”里,用科学的“渔网”捞出一部分作为“样本”进行研究。下图用直观的方式展示了“总体”、“样本”和“代表”的关系。
图中,蓝色点代表总体中所有 \( N \) 个个体。被红圈虚线框选出的3个红色编号个体,构成了一个容量 \( n = 3 \) 的样本。我们研究这3个“代表”的特性,来推断整个蓝色总体的特性。
⚠️ 易错警示:避坑指南
- ❌ 错误1:在图书馆门口调查同学们“最喜欢的图书类型”,得出结论代表全校。 → ✅ 正解:样本选取不具有代表性(只在图书馆,喜欢读书的人比例偏高)。抽样应尽可能随机,覆盖不同场景的人群。
- ❌ 错误2:认为样本容量越大越好,不顾成本和时间。 → ✅ 正解:抽样要在代表性和可行性之间平衡。科学抽样下,样本容量 \( n \) 达到一定数量后,精度提升有限,而成本大增。
- ❌ 错误3:把样本中得出的比例 \( p \) 直接当作总体绝对数量。 → ✅ 正解:样本比例 \( p \) 是估计值。估算总体数量时,必须乘以总体数量 \( N \),即 \( N \times p \)。
🔥 三例题精讲
例题1:某灯泡厂要测试一批10000只灯泡的平均使用寿命。这种测试是破坏性的(点亮直到灯泡坏掉)。质检员随机抽取了50只灯泡进行测试,测得平均寿命为 \( 1200 \) 小时。请问:
- 总体是什么?样本是什么?样本容量是多少?
- 为什么必须采用抽样调查?
📌 解析:
- 明确概念:总体是这批10000只灯泡的质量状况(此处特指使用寿命)。样本是被随机抽出的50只灯泡的使用寿命数据。样本容量 \( n = 50 \)。
- 理解必要性:因为测试是破坏性的,如果进行全面调查(普查),需要把10000只灯泡全部点亮直到损坏,那么所有灯泡都将报废,失去了调查的意义。因此,必须采用抽样调查,用部分“代表”(50只)的损失来推断整批产品的质量。
✅ 总结:遇到“破坏性试验”、“消耗性调查”,普查不可行,抽样是唯一选择。
例题2:林业部门为了估计某片林地有10万棵树苗的成活率,从中随机抽查了1000棵,发现有950棵成活。
- 样本的成活率是多少?
- 据此估计这片林地树苗的总成活数大约是多少?
📌 解析:
- 计算样本比例 \( p \):样本中成活树苗的比例为 \( p = \frac{950}{1000} = 0.95 \)。
- 估算总体数量:总体数量 \( N = 100000 \)。估计总成活数 ≈ \( N \times p = 100000 \times 0.95 = 95000 \) (棵)。
✅ 总结:掌握核心公式:样本比例 \( p = \frac{样本中具有某特征的个体数}{样本容量 n} \), 总体估计数 ≈ \( N \times p \)。
例题3:某工厂有甲、乙、丙三个车间,共1000名工人。现要调查工人的日均生产零件数。已知甲车间200人,乙车间300人,丙车间500人。若采用分层抽样,共抽取100人作为样本,那么从甲、乙、丙三个车间各应抽取多少名工人?
📌 解析:
- 理解分层抽样:为了让样本更好地代表总体,按总体已有的不同层次(车间)分别抽样,各层抽取的比例应相同。
- 计算总抽样比例:总抽样比例 \( k = \frac{样本容量}{总体数量} = \frac{100}{1000} = 0.1 \)。
- 计算各层应抽人数:
- 甲车间:\( 200 \times 0.1 = 20 \) (人)
- 乙车间:\( 300 \times 0.1 = 30 \) (人)
- 丙车间:\( 500 \times 0.1 = 50 \) (人)
检验:\( 20 + 30 + 50 = 100 \) (人),符合样本容量。
✅ 总结:分层抽样的关键:确定总抽样比例 \( k \),然后每层的样本量 = 该层个体总数 × \( k \)。 这保证了样本结构与总体结构一致,代表性更强。
🚀 阶梯训练
第一关:基础热身(10道)
- (判断)调查一批炮弹的杀伤半径,适合用全面调查。
- (判断)抽样调查时,选取的样本必须有代表性。
- 为了解某市初中生的视力情况,从全市30所中学里随机抽取了500名学生检查。总体是______,样本是______。
- 从1000盒月饼中随机抽取40盒检查质量,其中38盒合格。样本的合格率是______。
- 接上题,估计这1000盒月饼中,合格的大约有______盒。
- “尝一勺汤就知道一锅汤的咸淡”体现了______调查的思想。(填“全面”或“抽样”)
- 下列调查中,适合用抽样调查的是( )A. 了解全班同学的身高 B. 检测“神舟”飞船的零部件 C. 了解某批次汽车的抗撞击能力 D. 奥运会对运动员进行尿检
- 为了解某校2000名学生的体重情况,从中抽取了100名学生进行测量。样本容量是______。
- 某手机厂商想了解用户对其新款手机的评价,在公司官网发布问卷调查链接。这种抽样方法可能存在的问题是______。
- 从鱼塘中打捞一批鱼,做好标记后放回。几天后再次打捞,通过其中有标记鱼的比例来估计鱼塘总鱼数。这利用了______调查的方法。
第二关:中考挑战(10道)
- (中考真题改编)某区为了解九年级学生每天完成作业的时间,从全区6000名学生中随机抽取200名学生进行调查。下列说法正确的是( )A. 全区6000名学生是总体 B. 抽取的200名学生是总体的一个样本 C. 每个学生是个体 D. 样本容量是200
- (中考真题改编)为了解某小区居民的垃圾分类情况,调查人员进行了抽样调查。以下抽样方案中最合理的是( )A. 在小区广场调查锻炼的老人 B. 随机抽取小区一栋楼的居民 C. 在小区入口随机抽取部分居民 D. 在小区内随机拨打居民电话
- 某农业基地有冬瓜、南瓜、丝瓜三个品种的蔬菜共5000棵。采用分层抽样调查产量,已知冬瓜、南瓜、丝瓜的数量比为 \( 2:3:5 \),若抽取100棵作为样本,则应从南瓜品种中抽取______棵。
- 质检员从同一批次的1000个零件中随机抽取50个检测其直径,计算得平均直径为 \( 20.1 \) mm。若将样本容量增加到200个,则下列说法最可能正确的是( )A. 样本平均直径一定还是 \( 20.1 \) mm B. 样本平均直径更接近总体平均直径 C. 1000个零件的平均直径一定是 \( 20.1 \) mm D. 以上都不对
- 为了估计一个鱼塘中鱼的数量,先捕上200条鱼做上标记后放回,一段时间后再捕上300条鱼,发现其中有标记的鱼有15条。请用样本比例估计鱼塘中鱼的总数 \( N \)。(列出方程即可)
- 某网络平台有注册用户500万人,平台想了解用户对“青少年模式”的满意度。以下哪种抽样方式获得的样本对总体代表性最差?( )A. 在所有用户数据库中随机抽取ID B. 在活跃用户(每周登录)中随机抽取 C. 在当天在线用户中弹窗随机调查 D. 按用户地域分布比例分层抽取
- 某校三个年级的学生人数比为 \( 7:8:5 \),现要用分层抽样的方法从全校学生中抽取一个容量为160的样本了解课外阅读情况,则应从八年级抽取______人。
- 下列说法:①抽样调查比全面调查省时省力;②抽样调查的目的是根据样本数据推断总体;③抽样调查时,样本容量越大越好;④抽样调查的样本应随机选取。其中正确的有______(填序号)。
- 某机构发布“本市青少年平均每日使用手机时长为 \( 2.5 \) 小时”的调查结论。仔细阅读发现,他们的样本是在几个大型游乐场采访的300名青少年。这个调查结论可能不可靠,主要原因是______。
- 从一副完整的扑克牌(54张)中随机抽出一张牌,记下花色后再放回洗匀,重复这个步骤100次,发现抽到红心26次。估计这副牌中红心牌的张数约为______。
第三关:生活应用(5道)
- (质量控制)某食品厂每分钟生产50包薯片。质检方案是:每半小时从该半小时生产的产品中随机抽取10包检查。请指出这个方案中的总体、个体和样本。
- (环境监测)环保局想估计一个大型湖泊中某种水藻的覆盖面积。工作人员乘坐船只,在湖泊上随机选择了20个 \( 10m \times 10m \) 的正方形区域进行测量,测得平均每个区域有水藻 \( 3.2 \, m^2 \)。已知湖泊总面积约为 \( 5 \, km^2 \),请估算湖泊中该水藻的总覆盖面积。
- (市场调研)一家新开的奶茶店想了解顾客对5种甜度的偏好。店长设计了一个方案:今天进店的前100位顾客,每人免费品尝一小杯(随机一种甜度)并投票。这个抽样方法是否科学?可能存在什么偏差?如何改进?
- (考古估算)考古学家在一个古代遗址中发现了一批陶器碎片。他们在一个 \( 10m \times 10m \) 的探方内,清理出500片陶片,其中30片带有特殊纹饰。整个遗址的核心区域面积约为 \( 1000 \, m^2 \)。请粗略估计整个核心区域可能出土的带特殊纹饰陶片数量。(假设分布相对均匀)
- (交通规划)为了规划一条新的公交线路,交通部门需要调查某条潜在道路在早高峰期间(7:00-9:00)的车流量。你认为应该采用全面调查还是抽样调查?如果抽样,你会如何设计一个简单有效的抽样方案?(提示:可考虑按时间分段)
🤔 常见疑问 FAQ
💡 专家问答:抽样调查 的深度思考
问:为什么很多学生觉得这一块很难?
答:抽样调查的难点不在于复杂计算,而在于概念的抽象理解和灵活应用。学生容易混淆“总体”、“个体”、“样本”这些概念的实际指代对象。例如,调查“某校七年级学生的身高”,总体是“该校七年级所有学生的身高数据”,而不是“所有七年级学生”。关键在于抓住“调查的是什么属性”。另一个难点是判断何时用抽样,以及如何评估样本的代表性。这需要结合具体生活情境思考,而不仅仅是记忆定义。
问:学习这个知识点对以后的数学学习有什么帮助?
答:抽样调查是统计学的基石,而现代数学和各学科的研究都离不开数据分析。学习它,首先培养了“用部分推断整体”的统计思维,这是概率论与数理统计的启蒙。其次,它为高中学习更复杂的随机抽样方法(如系统抽样)、估计量的无偏性等概念打下基础。最后,它建立了一个重要观念:在现实世界中,由于成本或可行性限制,我们往往无法获得“完美”的总体数据,需要通过科学方法处理“不完整”的数据来做出决策,这是一种至关重要的应用数学能力。
问:有什么一招必胜的解题“套路”吗?
答:面对抽样调查题目,可以遵循以下“四步法”:
- 定性:先判断问题场景是否必须或适合抽样(破坏性、数量大、时效性强等)。
- 定元:明确“四要素”——总体、个体、样本、样本容量。问自己:调查的具体属性是什么?
- 计算:若涉及比例和数量估计,紧抓核心关系:样本比例 \( p = \frac{m}{n} \),总体估计量 \( \approx N \times p \)。
- 评估:如果是设计或评价方案,核心标准永远是“随机性”和“代表性”。样本是否随机获得?是否覆盖了总体的不同层次?
熟记这个思维流程,大部分题目都可迎刃而解。
答案与解析
第一关:基础热身
- ❌。测试杀伤半径会破坏炮弹,必须抽样。
- ✅。
- 总体:该市所有初中生的视力情况;样本:被抽取的500名学生的视力情况。
- \( p = \frac{38}{40} = 0.95 \) 或 \( 95\% \)。
- \( 1000 \times 0.95 = 950 \) (盒)。
- 抽样。
- C。A适合普查(人少易查),B、D必须普查(重要性高),C是破坏性测试,必须抽样。
- \( 100 \)。注意样本容量是纯数字,不带单位。
- 样本代表性差(只有上官网且愿意填问卷的用户才会参与,忽略了不上网或不关心的用户)。
- 抽样(或标志重捕法)。
第二关:中考挑战
- D。A错误,总体是6000名学生的作业时间;B错误,样本是200名学生的作业时间数据;C错误,个体是每个学生的作业时间。
- C。A只调查老人,B只调查一栋楼,D可能漏接电话,C在入口随机抽相对最合理。
- \( 30 \)。总份数 \( 2+3+5=10 \),南瓜占 \( \frac{3}{10} \),应抽 \( 100 \times \frac{3}{10} = 30 \) (棵)。
- B。增大样本容量通常会使样本统计量更稳定,更接近总体参数,但不一定是某个特定值。
- 设总数为 \( N \),根据样本中标记鱼比例相等的思想:\( \frac{200}{N} \approx \frac{15}{300} \)。
- C。当天在线用户是特定时间段的用户,代表性最差。A最理想,B、D虽有限制但有一定代表性。
- \( 64 \)。总份数 \( 7+8+5=20 \),八年级占比 \( \frac{8}{20} \),应抽 \( 160 \times \frac{8}{20} = 64 \) (人)。
- ①②④。③错误,样本容量并非越大越好,需考虑成本效益。
- 样本选取地点不当(游乐场的青少年使用手机时间可能偏长或偏短),不具有普遍代表性。
- \( 14 \)。红心牌共13张,加1张大王或小王?标准扑克红心13张。估计值 \( 54 \times \frac{26}{100} \approx 14.04 \approx 14 \) (张)。这反映了抽样估计的近似性。
第三关:生活应用
- 总体:该半小时内生产的所有薯片的质量状况。个体:该半小时内生产的每一包薯片的质量。样本:被抽出的10包薯片的质量检查结果。
- 先统一单位:湖泊面积 \( 5 \, km^2 = 5,000,000 \, m^2 \)。单个样本区域面积 \( 10 \times 10 = 100 \, m^2 \)。样本中水藻覆盖率 \( \frac{3.2}{100} = 0.032 \)。估计总覆盖面积 \( \approx 5,000,000 \times 0.032 = 160,000 \, m^2 = 0.16 \, km^2 \)。
- 不科学。偏差:①只调查了“前100位”顾客,可能存在时间偏差(如早来的顾客偏好相似)。②“随机一种甜度”可能干扰顾客本来的偏好。改进:在全天不同时段随机邀请顾客品尝(可设定每隔几分钟邀请一位),并提供全部5种甜度的小份让顾客对比选择。
- 探方面积 \( 100 \, m^2 \),占核心区域比例 \( \frac{100}{1000} = 0.1 \)。估计带纹饰陶片在探方区域总量为 \( \frac{30}{0.1} = 300 \) 片(此处用“部分估算整体”的逆运算)。或直接用比例:样本比例 \( \frac{30}{500} = 0.06 \),假设总陶片数为 \( M \),则 \( M \times 0.06 \) 为总带纹饰数,但 \( M \) 未知。更简单的思路:单位面积纹饰陶片数 \( \frac{30}{100} = 0.3 \, 片/m^2 \),总覆盖 \( 1000 \, m^2 \),则估计总数 \( \approx 0.3 \times 1000 = 300 \) (片)。
- 应采用抽样调查。因为早高峰持续2小时,记录每一辆车不现实且不必要。设计方案示例:将2小时按10分钟一段分为12个时段。在每个时段内随机选取一个1分钟或2分钟的“时间窗口”,记录通过道路某一断面的车流量。用这12个样本窗口的车流量来估计整个早高峰的平均车流量和总车流量。(这本质上是系统抽样与瞬时采样的结合)。
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