在上一期的文章中，我们向大家介绍了随机抽样的相关内容，它主要用在流行病学调查选择研究对象的过程中，目的是为了使所有的研究对象都有相同的机会被抽取。（点击查看：手把手教你SPSS实现随机抽样的两种方法）。

当然，对于抽样结构比较复杂的情况时，我们需要综合多种随机抽样的方法，分阶段进行抽样，今天我们就来向大家介绍一下，如何利用SPSS实现复杂的多阶段抽样。

假设某城市想要调查了解该地区居民的健康状况，拟从该城市5个不同地理位置辖区内的共49个区县11128个居住小区中进行抽样，数据库格式如下：

ID：小区编号，且是唯一识别号

District：地区编号，该城市根据地理位置划分为东、西、南、北、中共5个地区

town：区县编号，即5个不同地理位置中管辖的区县编号，其中东部9个，西部16个，南部8个，北部9个，中部7个

抽样要求：

1. 覆盖全部5个地理位置辖区

2. 从49个区县中随机抽取22个区县，每个地理位置根据其管辖的不同区县数量，来确定抽样量

3. 再从被抽中的区县中，随机抽取20%的小区

4. 被抽中的小区居民全部参与健康调查

对于这个抽样过程，虽然看似很复杂，但是我们可以把它简化，因为它几乎涵盖了上我们在一篇文章中所讲到的各种随机抽样方法，包括简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、分阶段抽样等，那么考考大家，到底应该如何进行抽样呢？

1. 完整抽样框：11128个居住小区

2. 第一阶段抽样：

抽样目标：抽取22个区县（占49个总区县数量的45%）

分层抽样：按照5个不同地理位置辖区进行分层

按比例分配：由于每个地理位置管辖的区县数量不同，我们按照45%的抽样比例，来计算每个地区的抽样数量，即东部4个，西部7个，南部4个，北部4个，中部3个

3. 第二阶段抽样：

抽样目标：抽取20%小区的全部居民

简单随机抽样：从被抽中的每个区县中，随机抽取20%的小区

整群抽样：被抽中的小区居民全部参加健康调查

1. 运行Complex Samples （复杂抽样），进入Sampling Wizard（抽样向导）

Analyze → Complex Samples → Select a Sample

2. 进入到Sampling Wizard（抽样向导）的Welcome（欢迎）步骤

选择Design a sample来创建一个抽样方法文件，并将其命名为sample.csplan，点击Next继续

3. 复杂抽样第一阶段设计（Stage 1）

(1) Design Variables（设计变量）步骤

在该步骤中可以对样本进行分层或者分群

我们根据上面确定的抽样思路，先把District选入Stratify By框中，将总体按照District进行分层，作为一级抽样单位。然后再将town选入Clusters框中，表示在每一个District中，以town为分群依据，作为二级抽样单位进行抽样。

(注意：Stratify By和Clusters分别对应了我们前期介绍的分层抽样和整群抽样，但是在SPSS 22.0中文界面中将Clusters翻译成“聚类”，小咖觉得此处翻译的并不是很妥当，不易让人理解。)

(2) Method（抽样方法）步骤

我们在Method Type下拉选项中选择Simple Random Sampling（简单随机抽样）的方法，并选择Without replacement（WOR）进行不放回的抽样。表示在每一个District分层下，采用简单随机抽样的方法，抽取若干个town作为下一步抽样的基础。

(3) Sample Size（样本大小）步骤

在Units（单元）的下拉选项中有Counts（计数）和Proportions（比例）两种形式，Counts可以直接指定计划抽样的样本量，Proportions可以设置样本含量占总体的比例，可以根据具体情况来选择合适的方法。

由于我们采用分层下的等比例抽样，从一共49个区县中抽取22个区县，抽样比例为45%，因此此处我们选择Proportions，并在Value中填写0.45即可。

当然，我们也可以选择Counts来设置抽样量。由于每一分层下抽样量不一致，因此需要选择Unequal values for strata，并点击Define来手动定义每一层所需抽样的样本量。此处根据等比例计算，分别设置Eastern 4、Central 3、Western 7、Northern 4、Southern 4。

(4) Output Variables（输出变量）步骤

此步骤提供了4个变量可以进行保存，分别为Population size（群体大小）、Sample proportion（样本比例）、Sample size（样本大小）和Sample weight（样本权重），可以根据需要进行选择。

(5) Summary（摘要）步骤

此步骤为复杂抽样第一阶段的一个摘要总结，显示了分层变量、整群变量、抽样大小和抽样方法等信息。完成复杂抽样第一阶段的设计后，我们选择Yes，add stage 2 now进入第二阶段的设计。

4. 复杂抽样第二阶段设计（Stage 2）

第二阶段设计的目的就是在第一阶段抽取的town的基础上，再随机抽取一定的样本作为最终的抽样调查对象。第二阶段的设计步骤和第一阶段大致相同。

(1) 首先是Design Variables（设计变量）步骤，此时已不用再设置分层和整群的变量，直接点击Next继续。

(2) Method（抽样方法）步骤，方法同上，选择Simple Random Sampling（简单随机抽样）的方法，并选择Without replacement（WOR）进行不放回的抽样。

(3) Sample Size（样本大小）步骤

此处我们选择Proportions，并在Value中填写0.2，表示在每一个town整群中，从中随机抽取20%比例的社区作为研究对象。

(4) Summary（摘要）步骤

此步骤为复杂抽样第二阶段的一个摘要总结，此时我们可以看到一阶段和二阶段的抽样参数的设置均显示出来了。完成复杂抽样第二阶段的设计后，我们选择No，do not add another stage now，完成复杂抽样的设计。

5. Draw Sample（抽取样本）步骤

第一阶段和第二阶段抽样方法已经设计好了，下面进入到抽取样本的步骤。

(1) Selection Options（选择选项）步骤

首先Do you want draw a sample（是否抽取样本），我们选择Yes，并默认执行stage All(1,2)中设计的抽样方法。

其次What type of seed value do you want to use（使用哪种类型的抽样种子），我们选择Custom values，来自行设定抽样种子，目的是为了能够使抽样的结果可以重现，一般设置抽样的日期作为抽样种子，例如此处我们设定为20180415。

(2) Output Files（文件输出）步骤

选择New dataset，将抽样的样本重新生成一个新的数据文件，并命名为SampleData。

6. Completion（抽样完成）步骤

可以选择Save the design to plan file and draw the sample，表示将抽样设计的方法进行保存，并开始抽样，最后点击Finish。

7. 抽样结果

在新生成的SampleData文件中，我们即可查看抽样的结果，最终从11128居住小区中共抽取946个小区作为调查对象。

如果需要使用本文的原始数据进行练习，可以点击页面右上方的“下载资料”直接下载！

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