《市场调查》：第六章抽样调查理论及方法
一、抽样调查（Sampling Survey）意义
抽样调查为科学研究方法中重要技术之一，是指就所要研究的某特定现象之母群体中，依随
机原理抽取一部份作为样本（Sample），以为研究母群体（Population）之依据。将样本研究结果，在抽样信赖水准内，推算母群体可能特性以为决策之参考。
抽样调查之优点：
１．利用抽样技术及机率理论，可获得既定精确估计值，以代表母群体特征。
２．节省调查人力，物力，时间及经费。
３．经由少数优秀人员施予特殊训练及配合特殊设备，施行调查，可得较深入且正确调查结果。
故在实地市场调查中，抽样调查为一不可或者之工具。
抽样调查基本目的乃在信息之搜集作成结论，以供决策参考。有效抽样调查应具有准则有下：１．有效原则
抽样调查应该（１）符合调查目的之需要，（２）所获信息价值应超过所支付成本。
２．可测量原则
抽样的正确程度必须能够测量，否则抽样调查就失去意义。
３．简单原则
抽样调查必须保持简单性要求。俾使抽样调查顺利进行，以避免不必要之节外生枝。
二、抽样调查的基本术语
１母群体（Population）
在调查研究中，调查研究对象的集合体。调查台北市中学生，则在台北市上课之５４所中学生总数，便是调查研究之母群体。
２抽样架构（Sampling frame）
整体抽样单位的详细名单，以供抽样之用。例如以台北市医师为抽样单位，则台北市医师公会名册，便是抽样架构。如果以学校班级为抽样单位，则学校６０班班级名册便是抽样构架。
抽样架构有三种型态：
具体的抽样架构：每一个抽样单位名字皆列成表册，可以直接按表册名字抽取样本。
抽象的抽样架构：没有抽样单位之名册，只要符合调查之条件就有被抽样之可能。例如在百货公司举行消费者抽样，随然没有抽样名册，但是抽样架构却冥冥中隐约出现。
阶段式抽样架构：在采用分段抽样中，依抽样阶段之不同，产生不同之抽样架构。
３抽样单位（Sampling unit）
在抽样架构上排列的名单之个别单位。例如台北市每一医师即为一抽样单位。在上例中，每一班级都是抽样单位。
４元素（ Element ）
指接受调查的最小单位，通常是指人。上例中，班上每一位学生既为元素。
５样本（Sample）
从抽样架构中抽出取来的抽样单位总和。例如百事可乐抽出３５０家庭做测试称为样本。从台北市医师公会抽出９０名医生作调查，称为样本。
６精确度（Precision）与准确度（Validity）
精确度乃用以衡量估计值精确可依赖的程度，如在物价统计中，经济家若认为物价如上升０．０２将影向经济决策，则精确度即须订在０．０２。
准确度乃衡量母全体特性与实际母全体特性间之差异。两者之差异愈小，代表准确度愈高。
７抽样误差（Sampling error）
因为抽样时样本可能会偏离母群体，其间的差距称为抽样误差。抽样误差可用统计方法估计。
８信赖水准（Confidence level）
以样本估计数推论母群体大小时，正确估计的概率有多少。信赖水准是９５﹪，即正确估计概率为９５％，调查者以此来表示其正确估计程度。
９容忍误差（Tolerated erro）
在抽样调查时，调查者所要求的精确度不是百分之百，而是在设定母群体平均数上下各多少百分点作为误差容忍范围，称为容忍误差。
三、抽样方法种类及其意义
抽样方法可分为两大类：
1.随机抽样（Probability-Sampling），即在抽样时，母群体中每一个抽样单位被选为样本之机率相同。随机抽样具有健全之统计理论基础，可用机率理论加以解释，是一种客观而科学的抽样方法，在市场调查中通常都用随机抽样。
2.非随时抽样（Non-Probabity-Sampling），在抽样时，抽样单位被选为样本之机率为不
可知。
非机率抽样之种类，主要有四种：
(１)．便利抽样（Convenience Sampling）
在样本之选择只考虑到接近样本或衡量便利。如访问过路行人即为一例。
(２)．配额抽样（Quota Sampling）
ａ选择「控制特征」，作为将母体细分类之标准。
ｂ将母体细分为几个子母体，按比较分配各子母体样本数大小。
ｃ访查员有极大自由去选择子母体中之样本个体，只要完成配额调查，即告完成。
此一方法因调查偏好及方便，丧失精确度。
抽样配额分配表，此配额由访问员选定，不做任何修正。
(３)．判断抽样（Judgement Sampling）
在母体之构体极不相同且样本数很小之时，根据抽样设计者之判断来选择样本个体，设计者必须对母体有关特征具有相当了解。在编制物价指数时，有关产品项目选择及样本地区之决定，即采用判断抽样。
(４)．雪球抽样（Snowball Sampling）
利用随机方法或社会调查选出原始受访者。再根据原始受访者提供信息去取得其它受访者。本法之目的乃母体很难寻找或十分稀少。例如单亲家庭计抽样属之。
随机抽样之种类有：
１．简单随机抽样（Simple random Sampling）
母体中全部个体，完全委诸均匀机率分布抽取样本，使每一个体被抽出之机率均为己知且
相等。简单随机抽样为其它各种随机抽样方法之基础。
简单随机抽样法样本之取得，对母体编号后以利用随机数表依机率抽取。
假定由２０００名调查对象，以随机数表随机抽取１５０名样本，其抽样步骤如下：
（１）将２０００名调查对象，由０００１编至２０００等２０００个连续编号。
（２）由随机数表，利用抽签方法选取号码开始点。例如选取为第十五行第四列。
（３）由设定之起始点，选取号码，选取号码以调查对象之编号位数相同：即１４７５，
９９３８，４４６０，０６２８，．．．．，有效号码样本２０００以下。
（４）若抽样单位与随机数表抽样号码条件相同即为样本，大于调查编号，跳过不取。
（５）若逢重复号码，亦应跳过。
（６）依上述方法，连续采用１５０个号码，即为完成样本选用。
采用简单随机抽样之时机：
（１）母体小，母体名册令人满意且为母体信息唯一来源。
（２）单位访问成本不受样本单位所在地远近之影向。
２．双重抽样（Double Sampling）
先对母群体做一次初步抽样，搜集一些有关母群体之信息，根据所获得之信息，再做一次
比较精密之抽样。通常对母群体认识极为贫乏之下，可用本法。第一次抽样，因所要信息较少，故样本数通常较大。第二次进行比较流入调查，样本数较小。
３．逐次抽样（Sequential Sampling）
此一方式之抽样，开始只抽取少量样本，根据此少量样本之结果来决定是否接受某一假设，或应继续抽取样本，直到能够决定接受或摈弃假定为止。
逐次抽样法应是费用较低且实用的一种方法。
４．分段抽样（Subsampling）
先由一母体中抽取ｎ个单位随机样本（PUS），再由PUS中抽出ｍ个单位（SSU），就SSU进行调查，称二段抽样。若续从SSU抽取更小单位进行调查，称为三段抽样。三段以上，称多段调查。
分段抽样之调查费用节省且处理方便，应用范围很广，且有限母群体或无限母群体，均可
采用。
二段抽样法样本数分配实例
５．分层抽样（Stratified Sampling）
先设立目的及某种分类标准分为若干组或若干类，此组类称为层，然后将母群体之各个体分别编入相当层中，再由各层中以简单抽样或系统抽样法选取适量样本之方法。
分层之基础有赖抽样设计者之经验及判断。理想上分层之数目愈多愈好。因为层数愈多，每层之样本单位愈相似，样本估计值之精确度愈高。但成本与疾率之考虑，层数不宜超过六层。
分层抽样图标
６．群集抽样（Cluster Sampling）
在本法抽样是以随机选出一群，一群为单位，不是个别单位。群集抽样之优点简便易行，经济省事。但是易产生抽样误差危险性很大。
群集抽样图标
７．系统抽样（Systematic Sampling）
将母群体之每单位加以编号，先计算样本区隔，在１～N/n间随机选出一个号码作为第一个样本单位，依定距循序抽出样本。
此法优点，抽样操作简单。有发生抽样误差的可能为其缺点。
８．复合抽样（Replicated Sampling）
将母体分为若干层，用系统抽样法选取样本。因此有分层抽样及系统抽样优点。
抽样调查方法一览图
四、抽样样本使用方式
依样本使用方式分：
１重复调查（Repeated Survey）
每次调查均重新抽样，使用新样本（Fresh Survey）进行同样调查，是最常用之方法。
２同样本调查（Panel Survey）
利用同一样本作长期的观念调查，以集中力量于样本变化研究上。又称追纵调查（Logitudiual Survey）。
在研究消费者品牌忠诚度或消费者购买行为，多使用此一方式。
３轮换样本调查（Rotating Pauel Survey）
每次换取部份样本，以代表母体变化；维持部份样本的连续性及稳定性又降低成本。
４分裂调查（Split Pauel Survery）
一部份每次均采用新样本（重复调查）；一部份均用相同样本（同样本调查）。
五抽样调查之程序
举办抽样调查之步骤有：
１．对母群体的识别
「这次市场调查的母全体是什么」？
·调查之时，必须一贯性。如果针对家庭的事实调查，就不要混杂个人意见调查。
·母全体有何特征必须掌握？否则易丧失其代表性。
２．抽样方法的选择
决定采用抽样方法考虑因素：
（１）抽样调查可用资源极为有限，以非机抽样为主。
（２）要获得不偏估计值，必须采用随机抽样。否则可考虑非随机抽样。
（３）必须以客观方法评估抽样设计精密度，应采用随机抽样；否则就考虑非随机抽样。
（４）预期抽样误差是研究误差主要来源，采用随机抽样，如预期非抽样误差是研究误差主要来源，则可虑用非随机抽样。
当选用随机抽样之后，斟酌下表各种随机抽样方法之优缺点比较，与调查之时间，人力，经费及母群体特征与需要估计值精准度需要，选取适当抽样方法。
各种随机抽样方法之优劣比较
３．样本数决定
决定样本数考虑因素及样本数估算
１．调查结果所要求的精准度。精度愈高，样本数愈多。
２．抽样母体的特性。如母全体不规则且分成若干较小子群体（Sar-Groups）则需求较多的样本，以求抽样准确度。
３．抽样调查设计良窳。如果样本能真正代表母群体，样本数小准确性高。由不相干之人来答，其误差随样本数加大而加大。
４．抽样成本合理化
因此最佳抽样数量，应是样本数足以产生准确的资料，又不超过调查预算称。即┌─────────┐┌──────┐
│抽样调查之信息价值｜＞│抽样调查成本│
└─────────┘└──────┘
估算抽样样本有多种，仅介络抽样统计项目提供简便之样本大小估计公式，以供参考。
实例：市场调查者想利用简单随机抽样自消费者１０００名中抽出若干消费者来测验其品牌忠诚度，并希望估计误差小于１．００，在９５％依赖水准之下，应抽样人数是多少﹖
＜此部份详阅统计学抽样理论部份，将更深入了解精密做法＞
六、非抽样误差之避免
在实际进行抽样调查时，常会产生「非随机因素」以外之其它因素所造成的误差，影向抽样结果精准性甚大，称为「非抽样误差」。此种误差只有细心设计抽样过程及正确认真执行抽样工作，方可减为最低。
造成非抽样误差原因：
１未能回受问卷或填答项目不完整，遗漏数据。
２测量不准：由测量方法及测量工具不良所导致。其主要原因之乃：
ａ设计错误：对于问题的了解不够深入，导致观念及推理逻辑偏离主题，整个抽样设计错误，所测量对象并非母群体真正参数。
ｂ问题偏激或隐匿事实，易造成受访者不安或压力，不愿给予正面答案。
ｃ更换样本：抽样访问对象与原来计划不同。
ｄ访问员之错误，误解问题或加入自己意见。
ｅ方法影向答案。即访问者本身影向被访问者状况。
３数据处理错误：如程序设计错误，资料牏入错误。
为弥补非抽样误差，通常使用之一些方法。
a. 为弥补遗漏数据采用「加权调整法」加以弥补。至于问卷没有回收，问项答不完整。采用「设算法」加以弥补。
b. 利用手提微电脑进行实地访问；计算机辅助电话访问（Conputer-assisted Telephone Interviewing，CATI）。
c. 统计分析利用计算机处理；抽样调查的结果经由计算机通讯网路直接传送结使用者。
七、美国企业公司在市场调查使用抽样方法之统计
美国２８２家公司市场调查抽样的方法
市场调查的管理要点先锋企管中心市场调查小组译犬田充着
台北先锋企业管理发展中心出版
单纯随机抽样＝简单随机抽样
集团抽样＝群集抽样
八、结语
在实地市场调查中，抽样调查为不可或缺手法。因此平日深入研究抽样方法，以使市场调查内容更加精确有效，调查时间及调查成本更趋合理，将促使市场研究之利用更加广泛更加深入。
一、抽样调查（Sampling Survey）意义 抽样调查为科学研究方法中重要技术之一，是指就所要研究的某特定现象之母群体中，依随机原理抽取一部份作为样本（Sample），以为研究母群体（Population）之依据。将样本研究结果，在抽样信赖水准内，推算母群体可能特性以为决策之参考。 抽样调查之优点： １．利用抽样技术及机率理论，可获得既定精确估计值，以代表母群体特征。 ２．节省调查人力，物力，时间及经费。 ３．经由少数优秀人员施予特殊训练及配合特殊设备，施行调查，可得较深入且正确调查结果。 故在实地市场调查中，抽样调查为一不可或者之工具。 抽样调查基本目的乃在信息之搜集作成结论，以供决策参考。有效抽样调查应具有准则有下： １．有效原则 抽样调查应该（１）符合调查目的之需要，（２）所获信息价值应超过所支付成本。 ２．可测量原则 抽样的正确程度必须能够测量，否则抽样调查就失去意义。 ３．简单原则 抽样调查必须保持简单性要求。俾使抽样调查顺利进行，以避免不必要之节外生枝。 二、抽样调查的基本术语 １母群体（Population） 在调查研究中，调查研究对象的集合体。调查台北市中学生，则在台北市上课之５４所中学生总数，便是调查研究之母群体。 ２抽样架构（Sampling frame） 整体抽样单位的详细名单，以供抽样之用。例如以台北市医师为抽样单位，则台北市医师公会名册，便是抽样架构。如果以学校班级为抽样单位，则学校６０班班级名册便是抽样构架。 抽样架构有三种型态： 具体的抽样架构：每一个抽样单位名字皆列成表册，可以直接按表册名字抽取样本。 抽象的抽样架构：没有抽样单位之名册，只要符合调查之条件就有被抽样之可能。例如在百货公司举行消费者抽样，随然没有抽样名册，但是抽样架构却冥冥中隐约出现。 阶段式抽样架构：在采用分段抽样中，依抽样阶段之不同，产生不同之抽样架构。 ３抽样单位（Sampling unit） 在抽样架构上排列的名单之个别单位。例如台北市每一医师即为一抽样单位。在上例中，每一班级都是抽样单位。 ４元素（ Element ） 指接受调查的最小单位，通常是指人。上例中，班上每一位学生既为元素。 ５样本（Sample） 从抽样架构中抽出取来的抽样单位总和。例如百事可乐抽出３５０家庭做测试称为样本。从台北市医师公会抽出９０名医生作调查，称为样本。 ６精确度（Precision）与准确度（Validity） 精确度乃用以衡量估计值精确可依赖的程度，如在物价统计中，经济家若认为物价如上升０．０２将影向经济决策，则精确度即须订在０．０２。
《市场调查》：第六章抽样调查理论及方法 一、抽样调查（Sampling Survey）意义 抽样调查为科学研究方法中重要技术之一，是指就所要研究的某特定现象之母群体中，依随 机原理抽取一部份作为样本（Sample），以为研究母群体（Population）之依据。将样本研究结果，在抽样信赖水准内，推算母群体可能特性以为决策之参考。 抽样调查之优点： １．利用抽样技术及机率理论，可获得既定精确估计值，以代表母群体特征。 ２．节省调查人力，物力，时间及经费。 ３．经由少数优秀人员施予特殊训练及配合特殊设备，施行调查，可得较深入且正确调查结果。 故在实地市场调查中，抽样调查为一不可或者之工具。 抽样调查基本目的乃在信息之搜集作成结论，以供决策参考。有效抽样调查应具有准则有下：１．有效原则 抽样调查应该（１）符合调查目的之需要，（２）所获信息价值应超过所支付成本。 ２．可测量原则 抽样的正确程度必须能够测量，否则抽样调查就失去意义。 ３．简单原则 抽样调查必须保持简单性要求。俾使抽样调查顺利进行，以避免不必要之节外生枝。 二、抽样调查的基本术语 １母群体（Population） 在调查研究中，调查研究对象的集合体。调查台北市中学生，则在台北市上课之５４所中学生总数，便是调查研究之母群体。 ２抽样架构（Sampling frame） 整体抽样单位的详细名单，以供抽样之用。例如以台北市医师为抽样单位，则台北市医师公会名册，便是抽样架构。如果以学校班级为抽样单位，则学校６０班班级名册便是抽样构架。 抽样架构有三种型态： 具体的抽样架构：每一个抽样单位名字皆列成表册，可以直接按表册名字抽取样本。 抽象的抽样架构：没有抽样单位之名册，只要符合调查之条件就有被抽样之可能。例如在百货公司举行消费者抽样，随然没有抽样名册，但是抽样架构却冥冥中隐约出现。
统计调查中的抽样调查概念特点及分类方法 抽样调查是随机从全部调查单位中抽取一部分进行调查，据以对全部调查对象做出估 计和推断。抽样调查具有难度小、误差小、代表性强、准确度较高、实验无破坏性等特点。 抽样调查的概念 抽样调查就是根据随机的原则从总体中提取部分实际数据展开调查，并运用概率估算 方法，根据样本数据测算总体适当的数量指标的一种统计分析方法。 抽样调查数据之所以能用来代表和推算总体，主要是因为抽样调查本身具有其它非全 面调查所不具备的特点，主要是： （1）调查样本就是按随机的原则提取的，在总体中每一个单位被提取的机会就是相 等的，因此，能确保被抽到的单位在总体中的均匀分布，不致发生倾向性误差，代表性弱。 （2）是以抽取的全部样本单位作为一个“代表团”，用整个“代表团”来代表总体。而不是用随意挑选的个别单位代表总体。 （3）所抽取的调查样本数量，就是根据调查误差的建议，经过科学的排序确认的， 在调查样本的数量上存有可信的确保。 （4）抽样调查的误差，是在调查前就可以根据调查样本数量和总体中各单位之间的 差异程度进行计算，并控制在允许范围以内，调查结果的准确程度较高。 基于以上特点，抽样调查被普遍认为为不为全面调查方法中用以测算和代表总体的最 为健全、最存有科学根据的调查方法。 抽样调查的适用范围 第一、无法展开全面调查的事物。有些事物在测量或试验时存有破坏性，不可能将展 开全面调查。例如，电视的抗震能力试验，灯泡的坚固耐用时间试验等。 第二、有些总体从理论上讲可以进行全面调查，但实际上不能进行全面调查的事物。如，了解某个森林有多少棵树，职工家庭生活状况如何等。 第三、抽样调查方法可以用作工业生产过程中的质量掌控。 第四、利用抽样推断的方法，可以对于某种总体的假设进行检验，来判断这种假设的 真伪，以决定取舍。
抽样理论及其在统计学中的应用统计学是一门利用数学方法研究群体现象的学科。为了更好地 研究群体现象，我们需要对群体进行抽样调查。抽样理论是判断 整个群体特征的基础，也是实现精确统计的重要手段之一。本文 将介绍抽样理论的定义、分类、适用范围，以及在统计学中的应用。 一、抽样理论的定义和分类 抽样理论是一种通过取样调查的结果来推断总体情况的方法。 简单来说，就是采用部分代表整体的方法，对群体的特征进行研究。在抽样调查中，样本要求代表总体，这就需要抽样时采用一 定的方法来避免样本偏差，以便保证群体的特征可以被准确地反 映出来。 抽样理论可以根据抽样方法的不同，分为概率抽样和非概率抽 样两种。其中，概率抽样是指每个单位有等概率被选中的抽样方法，包括简单随机抽样、系统抽样、分层抽样和整群抽样等。非 概率抽样则是指在抽样时每个单位被选中的概率不等的抽样方法，包括方便抽样、判断抽样和双重抽样等。
根据样本集合的大小和形成方式，抽样调查可分为全面调查、 定额调查和随机调查。其中，全面调查指对调查对象全部进行调查；定额调查是在总体大小不明确的情况下，按照一定比例对总 体进行抽样调查；随机调查则是指以随机的方法，对总体中的一 部分进行抽样调查。 二、抽样理论的适用范围 抽样理论适用于群体现象的调查与研究。不管是经济、政治、 社会、文化等各个领域，都需要运用抽样方法进行调查。比如市 场调查，为了了解顾客的需求，企业就需要对顾客进行抽样调查。在政府决策中，也需要对社会进行抽样调查，以了解社会各个方 面的情况，为政府决策提供依据。抽样理论是群体调查的基础， 只有保证了样本的代表性和准确性，才能得出让人信服的结果。 三、抽样理论在统计学中的应用 抽样理论在统计学中有着非常重要的应用。首先在数据分析中，样本的取得对分析结果至关重要。随机抽样可以在保证样本的代 表性的同时，避免人为因素对样本的影响，保证数据的可比性和
统计学中的抽样与调查方法 统计学是一门研究收集、整理、分析和解释数据的学科。在统计学中，抽样与调查方法是非常重要的，它们帮助统计学家从大规模样本 中获取关于总体的信息，以便进行具有代表性和可靠性的推断和预测。本文将介绍统计学中常用的抽样与调查方法。 一、随机抽样 随机抽样是最常用的抽样方法之一，它通过随机选择个体来构成样本，以确保样本具有代表性和可推广性。一种常见的随机抽样方法是 简单随机抽样，即从总体中以等可能性抽取个体。比如，我们希望研 究某城市居民的收入水平，可以使用简单随机抽样方法从人口普查数 据中随机抽取一部分人作为样本。 二、分层抽样 分层抽样是将总体按照特定特征分成若干层，然后从每层中随机抽 取样本。这种方法可以保证各层的代表性，并且可以对不同层次的个 体进行比较和分析。比如，我们需要对某公司员工的满意度进行调查，可以先将员工按照职位分成管理层、专业人员和基层员工三个层次， 然后从每个层次中随机抽取一定数量的员工作为样本。 三、系统抽样 系统抽样是按照一定的规则和顺序选择个体作为样本，通常是每隔 一定间隔选择一个个体。这种抽样方法简单易行，适用于总体有较大
规模并且具有一定的周期性结构。举个例子，我们想研究某超市一天 的顾客购买行为，可以每隔半小时选择一个顾客进行观察和调查。 四、整群抽样 整群抽样是将总体按照特定特征划分成若干个群体（或称簇），然 后从每个群体中抽取所有个体作为样本。这种方法适用于总体组织结 构清晰、群体间差异较大的情况下。例如，我们想研究某市区不同社 区的环境意识水平，可以先将市区按照社区划分成若干个群体，然后 从每个社区中抽取所有居民作为样本。 五、非随机抽样 非随机抽样是指除了随机抽样以外的其他抽样方法，它们通常根据 研究目的和可行性选择样本，而不是依靠随机性。非随机抽样方法的 优点是灵活性强，可以根据具体情况进行选择，但相对而言，结果的 可靠性和推广性较差。一些常见的非随机抽样方法包括方便抽样、判 断抽样和专家抽样等。 六、调查方法 在统计学中，调查方法是数据收集过程中的重要环节。调查方法可 以通过问卷调查、访谈、观察等方式收集信息。问卷调查是最常用的 调查方法之一，它可以快速收集大量信息，但需要注意设计问题合理、问卷完整且易于操作。访谈方法可以深入了解被调查者的观点和意见，但会受到访谈者主观影响。观察方法可以直接观察个体或现象，但可 能会遇到隐蔽性较高的情况。
篇一：几种抽样调查方法比较 几种抽样调查方法比较 数理统计是用概率论的思想，方法去解决实际问题.在实际问题中出现的总的研究对象，我们称为总 体，其分布一般是未知的，所以，首先要对总体进行抽样，以获取总体的有关信息——样本，再利用这 些信息对总体进行分析.对于如何选取样本这个问题，经过人们不断的尝试、试验，渐渐地就有了“抽样 论”，“试验设计”的发展.1895年，kiaer在国际统计学（isi）最早提出了“代表性抽样”的概念， 后来经过neyman、hansen和mahalanobis等人的杰出贡献，抽样调查理论与方法在过去的一百年间，已 经取得了很大发展.从概率抽样方法的发展和完善到收集信息与控制误差方面日益复杂的方法的应用，抽 样调查已经取得了很大的进步.特别是近几十年来，在实践中实施的大型调查所涌现出的关于抽样设计和 数据分析的难题，更是推动了理论研究的发展. 在现实生活中，有很多实际问题将会用到数理统计的知识，它会有效地帮助我们分析和论证，从而 得到我们需要的信息.为了更加有效地应用这些知识，就需要在总体中选取一个最合适的样本来为我们服 务.从这个方面来说，样本的选取方法就成了一个至关重要的问题.只有找一个最简洁又具有代表性的样 本，才能获得隐藏在数据背后的真相. 本文主要介绍抽样调查理论，以及抽样调查的几种方法，并通过举例子介绍对比这几种方法.最后， 本文又对抽样调查的这几种方法做了简单的总结和比较，显示了抽样调查理论在我们的生活中无处不在 的强大生命力. 一、基本概念 1.抽样调查.它是一种非全面调查，它是从全部调查研究对象中，抽选一部分单位进行调查，并据以 对全部调查研究对象作出估计和推断的一种调查方法. 2.总体与样本.总体是我们所研究（调查）的对象的全体.例如在全国儿童情况调查中，全国所有0—14 岁的儿童就构成调查的总体.调查的目的是为了得到有关这个总体的某些数据.例如全国儿童总数、每个 年龄男女儿童的平均身高和平均体重等.这些有关总体的指标就是调查的目标量.如果进行一次对全国儿 童的普查，对每个儿童都进行有关指标的调查，就可以获得这些总体目标量的数据，当然这实际上是很 难做到的，为此我们按某种方法只从总体中抽取一部分进行调查，这一部分儿童就构成样本.根据这些样 本数据就可以对总体目标量进行估计.
抽样调查理论与方法基本概念 (2011年12月22日整理) 一、基本概念 (一)抽样调查与非抽样调查 1.调查分类:①根据调查是否针对总体的所有单元分为全面调查和非全面调查;②根据调查单元是否按照一定的概率入样分为概率抽样调查和非概率抽样调查。 2.非全面调查相对于全面调查的优点:①时间短速度快;②费用少成本低;③调查结果比较准确;④应用范围广泛。 3.概率抽样 分类:①根据调查单元的入样概率是否相等分为等概率抽样和不等概率抽样;②根据具体的抽样方式分为简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样、多阶段抽样等。 优点:①能够保证样本的代表性,避免人为干扰的因素;②用概率抽样取得的样本去估计总体特征时,可以对抽样产生的抽样误差进行估计。 4.非概率抽样 分类:①根据具体的抽样方式分为判断抽样、便利抽样、自愿样本、滚雪球抽样、配额抽样等;②判断抽样包括典型调查和重点调查两种取样方式。 缺点:①难以评价样本的代表性;②无法估计抽样误差;③偏倚往往较大。 5.抽样调查,是非全面调查中的一种重要方法,它是按照一定程序从
所研究对象的全体(总体)中抽取一部分(样本)进行调查或观察,获取数据,并以此对总体的一定目标量(参数)作出推断(例如估计)。 (二)总体与样本 1.总体:分为目标总体和实际总体,目标总体是研究目标所针对的总体;实际总体是实际调查时所针对的有限的、具体的总体。 2.抽样框与抽样单元 包含所有抽样单元的总体称为抽样框,构成抽样框的单元称为抽样单元。 抽样框的形式:名单、手册、地图、数据包等。 抽样框的要求:①抽样框必须是有序的,即抽样单元必须编号,且根据某种顺序进行了排列;②抽样框中包含的抽样单元必须“不重不漏”,否则将会出现抽样框误差。 3.抽样与样本 样本:从总体中按照一定程序抽得的那部分个体或者抽样单元。 (三)总体特征与估计量 1.总体特征:总体某个特征或属性的数量表现。通常有4种:①总体总值Y;②总体均值Y;③总体比例P;④总体比率R。 总体总值、总体均值和总体比例三者是统一的,都可以用总体均值Y 来表示。
统计学的抽样调查与数据处理方法在现代社会中，统计学的抽样调查与数据处理方法被广泛应用于各个领域，为决策者提供了准确的数据支持。本文将介绍统计学的抽样调查与数据处理方法的基本概念和常见技术，以及它们在实际应用中的重要性。 一、抽样调查方法 1. 简单随机抽样法 简单随机抽样法是一种常用的抽样调查方法，它的特点是每个个体被选中的概率相等且相互独立。这种方法适用于总体较小且具有相对均匀分布的情况。 2. 系统抽样法 系统抽样法是按照一定的规则从总体中选择一定数量的个体作为样本。系统抽样法的优势在于可以简化样本选择的过程，并且在某些情况下可以取得更好的抽样效果。 3. 分层抽样法 分层抽样法将总体划分为若干层，然后从每层中随机选择一定数量的样本。这种方法可以保证样本的多样性，并且在总体层次上进行统计分析时具有更好的代表性。 二、数据处理方法 1. 数据收集
数据收集是统计学的抽样调查与数据处理方法的第一步。可以通过 问卷调查、实地观察、实验等方式进行数据的收集。合理设计数据收 集的方式和工具，可以获得准确、可靠的数据。 2. 数据清洗 数据清洗是对采集到的数据进行检查和整理，去除异常值和错误数据，使数据质量更好。在数据清洗过程中，可以采用数据可视化和统 计分析等方法，帮助发现和纠正数据中的问题。 3. 数据分析 数据分析是统计学的抽样调查与数据处理方法的核心环节。通过使 用统计学的方法和技术，对数据进行分析和解释，从中挖掘出有意义 的信息和结论。常见的数据分析方法包括描述统计、推断统计和回归 分析等。 4. 结果表达 在数据处理完毕后，需要将分析得出的结果进行合理的表达和展示。可以使用图表、报告、演示等方式将结果以直观、清晰的形式呈现给 决策者和相关人员。 三、实际应用 1. 市场调研
典型的抽样方法 1.简单随机抽样： 简单随机抽样是指从总体中随机选择个体，使得每个个体被选中的概 率相等。这种抽样方法适用于总体较小、个体之间没有明显差异的情况。 案例：研究人员想要调查大学学生对食堂饭菜满意度的情况。该大学 共有3000名学生，研究人员使用随机数表，随机选取了200名学生进行 调查。研究人员向这200名学生发放问卷，记录他们对食堂饭菜的满意度。 2.系统抽样： 系统抽样是指按照一些规则从总体中选择个体，例如每隔一定间隔选 择一个个体。这种抽样方法适用于总体无序排列的情况。 案例：研究人员想要调查小区居民对小区环境的满意度的情况。该小 区共有1000户居民，研究人员将居民按照住址顺序给予编码，然后以编 码数为5的倍数进行系统抽样。例如，从第5户居民开始，每隔5户选取 一个居民进行调查，直到选取够样本量为止。 3.分层抽样： 分层抽样是指将总体划分为不同层级，然后分别从每个层级中进行抽样。这种抽样方法适用于总体有明显差异的情况，可为每个层级设置不同 的样本量。 案例：研究人员想要调查市不同年龄段人们对健康锻炼的情况。该市 有四个区，每个区又分为青年人、中年人和老年人三个年龄段，研究人员 按照这个划分将总体分为12个层级。然后从每个层级中随机抽取一定数 量的样本，如每个层级抽取20人，共计240人进行调查。
4.群组抽样： 群组抽样是指将总体划分为若干个群组，然后随机选取部分群组进行抽样。这种抽样方法适用于群组内个体相似且群组之间有差异的情况。 案例：研究人员想要调查地区学校的教育质量情况。该地区有20所学校，研究人员使用随机数生成器随机选取了5所学校进行调查。对于每所选中的学校，研究人员从中随机抽取一定数量的教师和学生，以了解他们对教育质量的看法。 以上是典型的抽样方法及其相应的案例。在实际应用中，根据研究目的和研究对象的特点，研究人员可以选择最适合的抽样方法来提高研究的准确性和可信度。
抽样调查方法有些抽样调查主要方法 抽样调查是一种常用的研究方法，用于从一组人群中选取一部分样本，并根据样本的特征和行为，推断整个人群的特征和行为。在研究中，正确 选择抽样方法对于保证研究的准确性和可靠性非常重要。以下是一些常见 的抽样调查方法： 1.简单随机抽样：每个个体被选取的概率相等且独立，是一种最基本 的抽样方法。简单随机抽样通常需要先给人群中的每个人编号，然后通过 随机数表或随机数生成器来确定被抽取的个体。 2.分层抽样：将研究人群按照一些特征分成若干层，然后在每个层中 进行随机抽取。这样可以保证每个层中的样本数量合理，同时可以代表整 体人群的分布。 3.系统抽样：从人群中按照一定的间隔选取样本，适用于人群具有一 定排列顺序的情况，例如排队的人。 4.整群抽样：将人群按照一定的特征划分成若干群，然后随机选择一 部分群体作为样本。这种方法常用于人口普查或地理调查中，可以减少调 查成本和时间。 5.整段抽样：将人群划分为若干段（比如时间段或空间段），然后从 每个段中随机抽取样本。这种方法常用于问卷调查中，减少调查时段和地 域的影响。 6.比例抽样：根据研究人群中其中一种特征的比例，以此比例选择相 应数量的样本。这样可以保证样本能够准确反映整个人群的特征。
7.无选择抽样：在一些特殊情况下，由于样本选择困难或不可能，只能选择就近选择研究对象的方法，这种方法称为无选择抽样。 8.整体抽样：将整个人群作为一个样本，对整个人群进行研究，适用于人口普查等情况。 在进行抽样调查时 a)研究目的和研究问题：根据研究目的和研究问题，选择合适的抽样方法，确保研究结果的准确性和可靠性。 b)人群特征和分布：了解人群的特征和分布情况，可以根据人群的特点选择合适的抽样方法，并根据人群的分布决定样本的数量和分布。 c)抽样误差和置信水平：需要考虑抽样误差和置信水平的要求，决定样本的大小。 d)数据收集和分析方法：根据研究设计和抽样方法，选择合适的数据收集和分析方法。 总之，抽样调查是一种重要的研究方法，可以通过合理选择抽样方法来保证研究结果的准确性和可靠性。在进行抽样调查时，需要考虑研究目的、人群特征、抽样误差和数据分析方法等因素，确保研究的科学性和可靠性。
抽样调查意义及方法 抽样调查是社会科学研究中常用的一种调查方法，它通过收集样本的信息来推断总体的特征和规律。抽样调查的意义在于提高研究的效率、降低成本、减少数据采集的工作量、保证数据的可靠性等方面。本文将重点介绍抽样调查的意义，并探讨一些常用的抽样方法。 首先，抽样调查的意义在于提高研究的效率。研究者往往无法对整个总体进行调查，因为时间、资源和人力都是有限的。通过抽样调查，研究者能够选择一部分代表性样本进行研究，从而节省大量的时间和成本。同时，抽样调查能够保证研究结果的可靠性，使研究者更有信心和把握地得出结论。 其次，抽样调查能够降低数据采集的工作量。如果要调查的总体非常庞大，如全国范围内的人口或企业，可能需要耗费大量的时间和精力进行调查。而通过抽样调查，研究者只需对一部分样本进行调查，就能获取到总体的信息。这样可以大大减少数据采集的工作量，让研究者能够更集中地分析和解读数据。 再次，抽样调查能够减少调查过程中的误差和偏差。在进行调查时，研究者往往会遇到各种各样的误差和偏差，如抽样误差、测量误差、非响应误差等。通过合理的抽样设计和抽样方法，研究者可以尽量减少这些误差和偏差的影响，提高调查数据的准确性和可靠性。 最后，抽样调查能够保证样本的代表性。样本的代表性是进行抽样调查的关键因素之一，它要求样本能够真实地反映总体的特征和规律。通过采用随机抽样、分层抽样等抽样方法，研究者可以有效地保证样本的代表性，使样本能够更好地代表总体，从而得出更准确的结论和推断。
在抽样调查中，常用的抽样方法有：简单随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样、多阶段抽样等。简单随机抽样是一种简单的抽样方法，即从总体中随机地选择一些个体作为样本。系统抽样是从总体中按照一定的规律选择样本，如每隔一定的间隔选择一个个体。分层抽样则是将总体分成若干个层次，然后从每个层次中随机抽取样本。整群抽样是将总体划分为若干个群体，然后随机选择部分群体作为样本。多阶段抽样是将抽样过程分为多个阶段，逐层抽取样本。不同的抽样方法适用于不同的研究对象和研究目的，研究者可以根据具体情况选择合适的抽样方法。 总而言之，抽样调查在社会科学研究中具有重要的意义，它能够提高研究效率、降低成本、减少工作量、保证数据可靠性等方面。通过选择合适的抽样方法，研究者能够获取到代表性强的样本，为研究提供有效和可靠的数据基础。因此，抽样调查在研究中的应用将越发广泛。
抽样的四种基本方法 抽样是研究中常用的一种方法，用于从全体个体中选择一部分进行调 查或研究，以获取全体的代表性信息。抽样方法可以分为四种基本类型： 随机抽样、系统抽样、分层抽样和整群抽样。 1.随机抽样： 随机抽样是一种完全随机的抽样方法，个体被选入样本的概率是相等的。这种方法可以确保样本的代表性，一般只要样本容量足够大，就能够 准确地反映总体特征。在随机抽样中，可以使用简单随机抽样或系统抽样 的方式进行，其中简单随机抽样是最常用的方法。例如，通过随机数表或 随机数生成器进行随机选取。 2.系统抽样： 系统抽样是按照一定顺序和规律抽取样本的一种方法。它首先从总体 中的其中一位置开始选取一个个体作为起始点，然后每隔一定数量的个体 选取一个个体，直到满足样本容量为止。系统抽样的优点是方法简单，易 于操作。例如，在人口普查中，可以按照城市排名或者住房特征顺序抽取 样本。 3.分层抽样： 分层抽样是按照总体的特征对总体划分为若干层，然后从每一层中随 机抽取样本。这种方法可以保证每一层的代表性，并减小总体差异对样本 结果的影响。在分层抽样中，需要根据实际情况将总体划分为不同的层次，然后确定每层的样本容量。例如，在一个学生群体中，可以按照年级划分 层次，然后从每个年级中抽取相应比例的样本。
4.整群抽样： 整群抽样是将总体划分为若干群，然后从每一群中抽取全部个体作为样本。这种方法常用于研究群体特征，可以减少样本选择的复杂性。整群抽样的关键是选择合适的群体代表性，以确保样本结果能够准确反映群体整体特征。例如，在一个学校中，可以将每个年级作为一个群体，然后从每个年级中抽取全部学生作为样本。 以上是抽样的四种基本方法：随机抽样、系统抽样、分层抽样和整群抽样。每种方法都有其适用的场景和优缺点，研究者需要根据具体问题的需要和总体特征选择合适的抽样方法，以确保样本的代表性和研究结果的可靠性。
抽样理论与方法 抽样是统计学中一项重要的技术，它能够帮助我们从大规模的数据集中获取有 代表性的样本，以便进行统计推断和分析。抽样理论和方法的研究对于统计学的发展起到了重要的推动作用。本文将探讨抽样理论与方法的基本概念、原理和应用。 一、抽样的基本概念 抽样是指从总体中选择出一部分个体或观察值，以代表总体的特征。总体是指 我们研究的对象的全体，而样本则是从总体中选取的一部分。通过对样本的研究，我们可以推断出总体的特征。抽样的目的是为了减少调查成本和工作量，同时又能够保持调查结果的准确性和可靠性。 二、抽样的原理 抽样的原理是基于概率论的。在抽样过程中，我们通过随机抽取的方法来选择 样本。这样做的目的是为了让每个个体或观察值都有被选中的机会，并且能够保证样本具有代表性。概率抽样是指每个个体或观察值被选中的概率是已知的，并且相互独立。常见的概率抽样方法包括简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等。 三、抽样方法的应用 抽样方法在各个领域都有广泛的应用。在市场调研中，抽样方法可以帮助我们 从目标人群中选取样本，以了解他们的购买行为和偏好。在医学研究中，抽样方法可以帮助我们从患者中选取样本，以便进行疾病的诊断和治疗。在社会调查中，抽样方法可以帮助我们从受访者中选取样本，以了解他们的态度和观点。抽样方法还被广泛应用于质量控制、环境监测、经济预测等领域。 四、抽样理论的发展 抽样理论的发展经历了多个阶段。早期的抽样理论主要关注简单随机抽样和分 层抽样，以及对样本误差的估计。随着统计学的发展，越来越多的抽样方法被提出，
如整群抽样、多阶段抽样等。同时，抽样理论也逐渐与其他统计学方法相结合，形成了一套完整的统计推断体系。近年来，随机抽样方法和非随机抽样方法的结合也成为了研究的热点之一。 总结 抽样理论与方法是统计学中一项重要的技术，它可以帮助我们从大规模的数据 集中获取有代表性的样本。抽样的基本概念是从总体中选择出一部分个体或观察值，以代表总体的特征。抽样的原理是基于概率论的，通过随机抽取的方法来选择样本，以保证样本具有代表性。抽样方法在市场调研、医学研究、社会调查等领域都有广泛的应用。抽样理论的发展经历了多个阶段，不断创新和完善，为统计学的发展做出了重要贡献。
统计学中的抽样调查方法 统计学是一门研究收集、整理、分析和解释数据的学科。在统计学中，抽样调 查是一种常用的数据收集方法。通过抽取一部分样本，研究人员可以推断出整个总体的特征。本文将介绍统计学中的抽样调查方法，并探讨其应用和局限性。 一、简单随机抽样 简单随机抽样是最基本的抽样方法之一。在简单随机抽样中，每个个体都有相 等的概率被选中为样本。这种方法可以确保样本具有代表性，能够准确反映总体的特征。例如，研究人员想要了解某个国家的人口年龄分布情况，可以通过简单随机抽样的方法从整个国家的人口中选取一部分样本进行调查。 然而，简单随机抽样也存在一些局限性。首先，由于随机性的存在，有可能抽 取到不具有代表性的样本。其次，简单随机抽样可能需要耗费大量的时间和资源，特别是当总体规模较大时。因此，在实际应用中，研究人员通常会结合其他抽样方法来提高效率和准确性。 二、分层抽样 分层抽样是一种常用的抽样方法，特别适用于总体具有明显特征的情况。在分 层抽样中，研究人员将总体划分为若干个层次，然后从每个层次中抽取样本。这样可以确保每个层次都有代表性的样本，从而更准确地推断总体的特征。 例如，研究人员想要了解某个城市不同年龄段人口的消费习惯。他们可以将总 体划分为若干个年龄段，然后从每个年龄段中抽取一定数量的样本进行调查。通过分层抽样，研究人员可以更全面地了解不同年龄段人口的消费情况，为相关决策提供科学依据。 然而，分层抽样也有一些限制。首先，分层抽样需要事先了解总体的特征，对 于未知的特征无法准确划分层次。其次，分层抽样可能会增加调查的复杂性和成本，
特别是当总体层次较多时。因此，在使用分层抽样时，研究人员需要权衡利弊，选择合适的抽样方法。 三、系统抽样 系统抽样是一种常用的抽样方法，特别适用于总体有序排列的情况。在系统抽样中，研究人员按照一定的间隔从总体中选取样本。例如，研究人员想要了解某个学校学生的学习成绩，可以按照学生的学号顺序，每隔一定数量选取一个学生进行调查。 系统抽样的优点在于其简单性和效率。相比于简单随机抽样，系统抽样可以减少调查的时间和资源消耗。然而，系统抽样也存在一些限制。首先，如果总体中存在某种规律或周期性变化，系统抽样可能会引入偏差。其次，如果总体中的有序性与样本的特征相关，可能会导致样本的不代表性。 四、整群抽样 整群抽样是一种特殊的抽样方法，适用于总体可以划分为若干个群体的情况。在整群抽样中，研究人员随机选择若干个群体作为样本，然后对选中的群体进行调查。例如，研究人员想要了解某个城市不同社区的居民满意度，可以随机选择若干个社区进行调查。 整群抽样的优点在于其简便性和效率。通过抽取整个群体作为样本，研究人员可以更快速地获得总体的特征。然而，整群抽样也存在一些限制。首先，如果群体内部存在较大的差异，整群抽样可能会引入较大的误差。其次，如果群体之间的差异较小，整群抽样可能无法提供足够的信息。 总结起来，抽样调查是统计学中常用的数据收集方法。不同的抽样方法适用于不同的研究场景，研究人员需要根据实际情况选择合适的抽样方法。同时，抽样调查也存在一些局限性，研究人员需要注意抽样误差和样本的代表性。通过合理应用抽样调查方法，可以获得准确、可靠的数据，为决策和研究提供科学依据。
抽样调查及其主要方法 抽样调查是社会科学研究中常用的一种方法，通过抽取一部分样本代 表整体群体，从而研究群体的特点和现象。抽样调查可以广泛应用于政治、经济、社会和心理等各个领域，以获取有关群体的信息和数据。 抽样调查的主要方法有以下几种： 1.简单随机抽样：基本思想是从总体中以等概率的方式抽取样本。在 简单随机抽样中，每个样本都有被选中的机会，且选中的概率相等。简单 随机抽样适用于总体分布均匀、样本代表性要求高的情况。 2.系统抽样：基本思想是按照一定的规则选择样本。例如，研究者可 以设置一个抽样间隔，按照一些规律选取样本。系统抽样一般比简单随机 抽样更具效率，但要求总体中的个体或单位排列是随机的。 3.分层抽样：将总体划分为若干层，然后从每层中抽取样本。这样可 以保证每个层次都被充分考虑，并使样本更具代表性。分层抽样适用于总 体具有内在差异，且各层之间有一定的相似性的情况。 4.整群抽样：将总体划分为若干个群组，然后从群组中抽取全部样本。整群抽样可以保证群组内的相关性，但要求群组间的差异较大。 5.整体抽样：直接针对总体进行抽取样本，而不是通过抽取个体或单 位来构成样本。整体抽样适用于总体规模较小，且成本相对较低的情况。 以上是常见的抽样调查方法，不同的方法适用于不同的研究目的和研 究问题。在实际应用中，研究者需要根据具体情况来选择合适的抽样方法，以确保样本的代表性和可靠性。 除了抽样方法，抽样调查还需要注意以下几个方面：
1.样本容量确定：样本容量的大小与研究结果的可靠性密切相关。一 般来说，样本容量越大越能准确代表总体。研究者需要根据具体问题和可 行性来合理确定样本容量。 2.抽样误差控制：在抽样调查中，由于样本选择的随机性，样本结果 与总体之间会存在一定的误差。研究者可以通过减小样本误差的方法来提 高调查结果的准确性，例如增加样本容量或优化抽样方法。 3.抽样调查的可靠性和有效性：可靠性指研究结果的稳定性和一致性，有效性指研究结果的准确性和适用性。研究者需要确保抽样调查的方法和 步骤科学可行，以保证研究结果的可靠性和有效性。 综上所述，抽样调查是一种常用的社会科学研究方法，通过合适的抽 样方法和科学的样本设计，可以获得有关群体的信息和数据。在进行抽样 调查时，研究者需要选择合适的抽样方法、确定样本容量、控制抽样误差，并保证研究的可靠性和有效性。
抽样调查的一般理论 抽样调查是一种统计学上的调查方法，它的基本思想是从总体中抽取一部分样本进行调查，通过对样本数据的分析来推断总体的情况。抽样调查的一般理论主要包括以下几个方面： 1. 抽样的基本概念：抽样是从总体中随机选取一部分单位作为样本进行观察和研究的过程。总体是指研究对象的全部单位，而样本则是从总体中抽取出来的一部分单位。抽样调查的目的就是通过样本数据来推断总体的情况。 2. 抽样的原则和方法：抽样的原则主要包括随机性、代表性和广泛性。随机性是指每个单位被抽取的概率相等，以保证样本的代表性；代表性是指样本能够反映总体的特征和规律，以便通过样本推断总体；广泛性则是指样本应该覆盖总体中的各个部分和层次，以避免出现偏差。抽样的方法则包括简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样等。 3. 抽样的误差和样本容量：抽样误差是指由于抽样引起的样本指标与总体指标之间的偏差。抽样误差是不可避免的，但可以通过增加样本容量和采用更科学的抽样方法来减小误差。样本容量则是指样本中所包含的单位数，它的大小直接影响到抽样误差的大小和推断的准确性。 4. 抽样推断的原理和方法：抽样推断是通过样本数据来推断总体数据的原理和方法。其基本原理是概率论中的大数定律和中心极限
定理。抽样推断的方法包括点估计和区间估计。点估计是通过样本数据直接计算出一个具体的数值作为总体的估计值；区间估计则是通过样本数据计算出一个置信区间，以表示总体参数的可能取值范围。 总之，抽样调查的一般理论是统计学中的重要内容，它为抽样调查提供了科学的依据和指导。在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的抽样方法和样本容量，并对抽样误差进行控制和评估，以保证推断的准确性和可靠性。
抽样调查的类型 概率抽样：依据概率论的基本原理，按照随机原则进行，避免抽样过程中的人为误差。 非概率抽样：依据研究者的主观意愿、判断、是否方便等抽取对象，误差较大，样本代表性无法保证。 简单随机抽样 系统抽样 概率抽样分层抽样 整群抽样 多阶段抽样 抽样方法 偶遇抽样 非概率抽样判断抽样 定额抽样 滚雪球抽样 非概率抽样方法 1、偶遇抽样/方便抽样/自然抽样 “碰到谁就选谁”。 这种抽样方式表面上看与简单随机抽样一样。实则不然。因为它不能保证总体中的每一个元素都有同样的被抽取机
会。那些最先碰到、最容易碰到、最方便碰到的对象具有比其他对象大得多的机会被抽中。 因此，不能用偶遇抽样得到的样本来推论总体。 在人大东门过街天桥上拦截过往人群而开展的各式调查，以及在当代商场拦截顾客而进行的有关化妆品、服装等各式商品的调查，都属于这样的抽样。来自这种抽样的结果，当然，也不能用来推论“全国”、“北京市”，哪怕是“人大附近”的任何群体的情况。 有些话题因为比较敏感、涉及隐私等原因，很多人不愿意接受调查。但总会有一些人比较“积极”，“志愿”配合，接受调查。这种调查，也属于方便调查，其结果也不能用于推断总体。 这种抽样方式常常用来作为试验问卷的手段。 2、判断抽样/目标抽样/立意抽样/主观抽样 研究者依据自己研究的目标和主观的分析来选择和确定研究对象的抽样方法。 这种抽样首先要确定抽样标准。 比如，为了体现某个群体的先进性，我们在调查时刻意去收集这个群体中那些特别先进的成员进行调查。 由于标准的确定带有较大的主观性，故，用这种方法得到结果与研究者的经验、对研究对象的熟悉程度等有较大关系。所得结果不能用于推论总体。