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1、第六章 抽樣方法,各種取樣工具 隨機抽樣 分層抽樣 選擇抽樣 順序抽樣 多重抽樣,生態(tài)學研究中的取樣工具,水體采樣工具,網捕,網捕,敲打振落法,誘集法,誘捕,吸取式取樣工具,捕捉網,第一節(jié) 隨機抽樣Random sampling,基本觀點 抽樣不受主觀或其它因素的偏袒所影響，即總體內所有個體都有同等被抽出的機會。 下面這些抽樣屬于隨機抽樣嗎？,,,,,,,,,,,,,,,,C:在42個樣方中隨意抽取5個樣方進行數量調查？,NO RANDOM ！,A,B,,一、隨機抽樣的步驟,抽樣前對所有樣方進行編號和定位。 確定需抽取的樣方數。 在編好號的樣方中隨機抽取需要的樣方數。 抽簽法 隨機數字法 對抽
2、到的樣方進行調查,Q：編號是按順序編號好？還是隨機編號好？,二、 隨機抽樣參數的估計,平均數：平均每樣方中的數量 調查總體的總數X 平均數的方差 平均數的標準誤 平均數的置信限 種群總個體數的標準誤為：,第二節(jié) 分層隨機抽樣Stratified random sampling,基本觀點： 先將總體劃分為不重疊的亞群，亞群的面積或形狀大小可以不同。 總體中的個體數為各亞群中的個體數之和，即NN1N2+NL（L為亞群數)。,,下列情況可考慮采用分層抽樣 研究區(qū)個體的空間分布極不均一時。如圖5-1。 研究區(qū)的環(huán)境異質性極高時。,,分層抽樣的優(yōu)點 可適合于不同人員同時調查總體的不同部分。 可對各亞群分
3、別進行平均數和置信區(qū)間的估計。 抽樣時對不同亞群可區(qū)分對待。 可得到較精確的結果。,一、使用步驟,對研究區(qū)進行分層：按種群密度、地理區(qū)域等劃分。 在每層區(qū)域內采用隨機抽樣進行個體數的調查。 計算每層區(qū)域的平均值和方差。 計算研究區(qū)種群總體的平均數和方差。 總體平均數置信區(qū)間估計。,二、參數估計方法,平均數的計算,Nh：h 層的大小，即h層的總樣方數,抽樣層 各層 抽取 各樣方中的 大小 樣方數 個體數 路邊 10 5 0，4，10，1，5 草地 12 6 2，0，0，1，0，3 林地 20 10 0，0，4，0，1，2，0，6，0，2,
4、,,,試估計研究區(qū)車前草種群的密度？,路邊平均密度(0+4+10+1+5)/5=4株/樣方 草地平均密度(213)/6=1株/樣方 林地平均密度(4+1+2+6+2)/10=1.5株/樣方 車前草密度(4101121.520)/(10+12+20)=1.95,,方差的計算 各層在總體中的權重值Wh。 Wh=Nh / N Nh：h層包含的樣方數 N：研究區(qū)的總樣方數 nh：h層的抽樣數,,對由路邊、草地和林地所組成的研究區(qū)內車前草種群數量進行調查。經測定三種區(qū)域的大小分別為：路邊由10個1m2的樣方組成，草地由10個2m2的樣方組成，林地由10個4m2的樣方組成。則三種類型地的權重分別為：,1/
5、7 2/7 4/7,三、各層中抽樣數的分配方法,比例分配法Proportional allocation 最優(yōu)分配法Optimal allocation,比例分配法,95%置信水平下需抽的總抽樣數 按一定比例向每個層次亞群中分配抽樣數。 比例可以是人為規(guī)定的比例，如每層中抽取10的樣方。 比例也可按權重值。 每個亞群中最少要抽2個以上樣方。,最優(yōu)分配法,考慮抽樣成本，以最經濟為依據。 抽樣總成本Cc0+chnh ch：在h層上抽一個樣的開支 nh：h層上抽取的總樣方數 總開支一定時，以最小標準誤為原則來確定抽樣數。 標準誤一定時，以最小開支為原則來確定抽樣數。,總開支一定時，總抽樣數n：,
6、各層抽樣數:,標準誤一定時，總抽樣數n：,V=(d / t )2,抽樣花費不明時：,各層抽樣數:,四、如何進行分層？,一般不宜超過6層 法(樣方頻率累積平方根法),調查區(qū)分幾層，各層的界限如何確定？,分層步驟,按一定標準對研究區(qū)進行級別劃分，如水深、密度、濕度等； 統計在各級別區(qū)域內抽取的樣方數(頻次)； 計算各級別區(qū)域樣方頻次的平方根并累積； 按下式計算各層的分界點的：,分界點的累積平方根,思考題,請說說哪些情形的生態(tài)學調查不需采用分層抽樣方法？,研究區(qū)同質性很高時不需采用。 研究前不明白研究變量產生變異的來源時，不宜采用。,第三節(jié) 選擇抽樣Adaptive sampling,在調查過程
7、中，研究者有在已發(fā)現研究對象的區(qū)域周圍進行取樣的傾向。 這種傾向在聚集分布和個體數相當少的種群中表現更為突出。 選擇性聚集抽樣是選擇抽樣中的一種常用方法。 該方法的準確性一般比隨機抽樣高。,,選擇聚集抽樣的步驟：,(1)在研究區(qū)隨機抽取一定數量的樣方。 (2)在抽取的樣方中選擇含有研究個體的樣方。 (3)在每個選擇樣方周圍進行繼續(xù)選樣，形成多個網狀樣方組。 (4)繼續(xù)選樣直到選擇的樣方中不含有研究個體數為止。 (5)進行種群密度及置信區(qū)間的估計。,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,參數估計,平均數估計,wi:第i個網狀樣方組中的平均個體數 n:為隨機抽取的樣方數,,方差估計,(有放
8、回抽樣，n為抽取的樣方數),(無放回抽樣,N為總樣方數),討論題,哪些情形的種群調查不宜采用選擇性聚集抽樣方法？,當大部分樣方中均有一到多個研究個體時不宜采用。,第四節(jié) 順序抽樣(自學3min)Systematic sampling,問題： 簡述該類抽樣的基本操作步驟？ 順序抽樣的優(yōu)點？ 順序抽樣的缺點？ 常用的順序抽樣方法有哪些？,知識要點,該方法簡單且易于操作，應用較普遍。 抽樣時選好一定的間隔，等距離抽取一定數量的樣本，計數樣本內的個體數。 優(yōu)點：簡便，省時省工，樣方在總體中分布均勻。 缺點：選取的樣本代表性較差，不同分布的種群宜采用不同的順序抽樣方法。如果選擇的方法不適合，得到的平均值
9、可信度不高。,,常用的順序抽樣方法有： 五點取樣：適宜隨機分布種群 對角線取樣：適宜隨機分布種群 棋盤式取樣：隨機和核心分布 平行跳躍式取樣：核心分布 z字形取樣：負二項分布 在統計上沒有嚴格意義上的方差估計方法,第五節(jié) 多重抽樣Multistage sampling,在同一個取樣單位(如樣方)中進行多次亞取樣Subsample。 如，1000L水中浮游動物的數量，可隨機抽取100個1ml水，計數其中的浮游動物數量，從而估計1000L水中的數量。 又如，調查楓樹上蚜蟲的數量，對選取的每株楓樹(抽樣單位)，隨機抽取100張葉，計數其上的蚜蟲數，從而估計每株樹上的平均蚜蟲量。,,多重抽樣有多個水平
10、，其兩重抽樣是基礎。 對抽樣單位進行不同層次的劃分，如林、樹、枝、葉(四重)。,問題？,多重抽樣與分層抽樣有何不同？,分層抽樣是對研究區(qū)的分層，沒有亞樣方。 多重抽樣是對樣方的分層，形成亞樣方。,參數估計方法,如選擇n個樣方，并在每一個樣方中選取m個亞樣方(稱為元素)進行調查。 第i個樣方中所含生物個體的平均數為：,所有樣方中的平均個體數為：,m,,n,,,多重抽樣數的確定方法,抽取的基本樣方數？亞樣方數？ 每個樣方中理想的抽樣元素數（亞樣方數)m ：,基本樣方內抽樣元素的方差,,基本樣方間的方差組成,,基本樣方的方差：,基本樣方內抽樣元素的方差：,基本樣方間方差的組成：,M為每個基本樣方中的亞樣方單位個數,討論題,對紫金山針葉松種群數量進行估計，你認為可采取何種抽樣方法？ (針葉松在較高海拔區(qū)域分布多，但適生性也較廣),,
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