常用的抽样对策计划.docx

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常用的抽样方法总结
1．非概率抽样（Non-probabilitysampling ）
又称非随机抽样，指依据必定主观标准抽取样本，令整体中每个个体的被抽取不是依照其自己的时机，而是完整决定于调研者的意向。
其特色为不拥有从样本推测整体的功能，但能反应某类集体的特色，是一种迅速、简略且节俭的数据采集方法。当研究者对整体拥有较好的认识时能够采纳此方法，或是整体过于宏大、复杂，采纳概率方法有困难时，能够采纳非概率抽样来防止概率抽样中简单抽到实质没法实行或“差”的样本，进而防止影响对整体的代表度。
常用的非概率抽样方法有以下四类：
方便抽样（Conveniencesampling ）
指依据检查者的方便选用的样本，以无目标、任意的方式进行。比如：街头拦截接见（看到谁就接见谁）；个别入户项目谁开门就接见谁。
长处：
合用于整体中每个个体都是“同质”的，最方便、最省钱；能够在探究性研究中使用，此外还可用于小组会谈会、展望问卷等方面的样本选用工作。
弊端：
抽样偏差较大，不合用于要做整体推测的任何民心项目，对描绘性或因果性研究最好不要采纳方便抽
样。
判断抽样（Judgmentsampling ）
指由专家判断而有目的地抽取他以为“有代表性的样本”。比如：社会学家研究某国家的一般家庭状况时，常以专家判断方法精选“中型城镇”进行；也有家庭研究专家选用某类家庭进行研究，如选三口之家（儿女正在上学的）；在探究性研究中，如抽取深度接见的样本时，能够使用这类方法。
长处：
合用于整体的构成单位极不同样而样本数很小，同时设计检查者对整体的有关特色拥有相当的认识（理解研究的详细指向）的状况下，适合特别种类的研究（如产品口胃测试等）；操作成本低，方便快捷，在商业性调研中许多用。
弊端：
该类抽样结果受研究人员的偏向性影响大，一旦主观判断偏差，则根易惹起抽样偏差；不可以直接对研究整体进行推测。
配额抽样（Quotasampling ）
指先将整体元素按某些控制的指标或特征分类，而后按方便抽样或判断抽样选用样本元素。
相当于包含两个阶段的加限制的判断抽样。在第一阶段需要确立整体中的特征散布（控制特色），往常，样本中具备这些控制特色的元素的比率与整体中有这些特色的元素的比率是同样的，经过第一步的配额，保证了在这些特色上样本的构成与整体的构成是一致的。在第二阶段，依照配额来控制样本的抽取工作，要求所选出的元素要适合所控制的特征。比如：定点街访中的配额抽样。
长处：
合用于设计检查者对整体的有关特色拥有必定的认识而样本数许多的状况下，实质上，配额抽样属于先“分层”（预先确立每层的样本量）再“判断”（在每层中以判断抽样的方法选用抽样个体）；花费不高，易于实行，能知足整体比率的要求。
弊端：
简单掩饰不行忽视的偏差。
滚雪球抽样（Snowballsampling ）
指先随机选择一些被访者并对其实行接见，再请他们供给此外一些属于所研究目标整体的检核对象，
依据所形成的线索选择今后的检核对象。
第一批被访者是采纳概率抽样得来的，以后的被访者都属于非概率抽样，此类被访者相互之间较为相
似。比如：如在当前中国的小轿车车主等。
长处：
能够依据某些样本特色对样本进行控制，合用找寻一些在整体中十分稀罕的人物。
弊端：
有选择偏差，不可以保证代表性。
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2．概率抽样（

Probabilitysampling

）
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又称随机抽样， 指在整体中清除人的主观要素，赐予每一个体必定的抽取时机的抽样。
其特色为，抽取样本拥有必定的代表性，能够从检查结果推测整体；操作比较复杂，需要更多的时间，
并且常常需要更多的花费。
常用的有以下六种种类：
简单抽样（Simplesampling ）
即简单随机抽样，指保证大小为 n的每个可能的样本都有同样的被抽中的概率。 比如：依照“抽签法”、
“随机表”法抽取接见对象，从单位人名目录中抽取对象。
长处：
随机度高，在特质较均一的整体中，拥有很高的整体代表度；是最简单的抽样技术，有标准并且简单
的统计公式。
弊端：
未使用可能实用的抽样框协助信息抽取样本，可能致使统计效率低；有可能抽到一个“差”的样本，
使抽出的样本散布不好，不可以很好地代表整体。
系统抽样（Systematicrandomsampling ）
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将整体中的各单元先按必定次序摆列，并编号，而后依照不必定的规则抽样。此