研究方法——抽样的理论与实操
抽样检验的基本概念与实务
抽样检验的基本概念与实务1. 引言抽样检验是统计学中的一种常用方法，用于从一个总体中提取样本，并基于样本数据进行统计推断和假设检验。
通过抽样检验，我们可以判断总体参数的真实情况，并作出相应的决策。
本文将介绍抽样检验的基本概念和实务操作。
2. 抽样检验的基本概念2.1 总体和样本在进行抽样检验之前，我们首先需要了解总体和样本的概念。
总体是我们想要研究的对象的全体，而样本是从总体中随机选择的一部分观察值。
通过从总体中提取样本，我们可以通过对样本数据的研究来推断总体的特征。
2.2 假设检验假设检验是抽样检验的核心思想之一。
在进行假设检验时，我们首先提出一个关于总体参数的假设，称为原假设（H0）。
然后我们从总体中提取样本，根据样本数据进行统计推断，以判断原假设是否成立。
2.3 抽样分布抽样分布是指从总体中不断抽取样本并计算样本统计量的分布情况。
常见的抽样分布包括正态分布、t分布和F分布等。
在抽样检验中，我们通常需要基于抽样分布来计算统计量的临界值，以进行假设检验。
3. 抽样检验的步骤进行抽样检验时，我们需要按照一定的步骤进行操作。
下面是抽样检验的一般步骤：3.1 第一步：提出假设在进行抽样检验之前，我们需要确定要检验的假设。
一般来说，研究者会提出一个关于总体参数的假设，称为原假设（H0）。
通常原假设是表示没有差异、没有效应或没有关联的假设。
3.2 第二步：选择统计量选择一个合适的统计量对样本数据进行计算，以用于检验假设。
常见的统计量有均值、比例、方差等。
3.3 第三步：确定显著性水平显著性水平是我们在进行假设检验时所需的一个临界值，通常用α表示。
常见的显著性水平有0.05和0.01等。
3.4 第四步：计算统计量的临界值根据显著性水平和抽样分布的特征，计算统计量的临界值。
这个临界值将用于判断原假设是否成立。
3.5 第五步：计算统计量的取值根据样本数据计算统计量的取值，并与临界值进行比较，以判断原假设是否成立。
研究方法——抽样的理论与实操
研究方法——抽样的理论与实操抽样是一种常用的研究方法，它能够通过从总体中选择部分样本来代表整体，从而节省时间和资源。
本文将介绍抽样的理论基础和实操过程，并探讨各种抽样方法的优缺点。
一、抽样的理论基础1.总体与样本：总体是指研究对象的全体，而样本是从总体中抽取的一部分个体。
在进行抽样研究时，样本的特点应该能够代表总体的特征。
2.抽样误差：抽样误差是指由于样本选择的随机性而产生的误差。
抽样误差的大小与样本量有关，样本量越大，抽样误差越小。
3.抽样分布：根据中心极限定理，当样本容量足够大时，抽样分布会接近正态分布。
这意味着从同一总体中多次抽取样本时，样本统计量的分布会接近正态分布。
4.抽样方法的选择：在选择抽样方法时，需要考虑总体特点、研究目标和资源限制等因素。
常用的抽样方法包括随机抽样、分层抽样、整群抽样等。
二、抽样的实操步骤1.确定研究目标：在进行抽样研究之前，需要明确研究目标和所需信息。
确定研究问题有助于选择合适的抽样方法和样本量。
2.确定总体和抽样框架：总体是研究对象的范围，而抽样框架是总体中个体的列表或划分。
总体和抽样框架的确定直接影响到样本的代表性。
3.选择抽样方法：根据研究目标和总体特点，选择合适的抽样方法。
常用的抽样方法包括简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、多阶段抽样等。
4.确定样本容量：样本容量的确定需要考虑抽样误差、置信水平和总体大小等因素。
通常，样本容量越大，抽样误差越小。
5.实施抽样：按照抽样方法进行样本的选择。
在实施抽样过程中，需要注意样本的随机性和代表性。
6.数据收集与分析：根据研究目标和设计，收集样本数据。
在数据分析中，需要使用合适的统计方法来推断总体参数。
三、抽样方法的优缺点1.简单随机抽样：优点是样本选择具有随机性，能够在一定程度上保证样本的代表性；缺点是不适用于总体存在分层特征的情况，且样本容量较大时工作量大。
2.分层抽样：优点是能够充分利用总体的分层特征，提高样本的代表性；缺点是需要提前了解总体分层特征，且分层抽样的过程相对复杂。
抽样理论及方法
抽样理论及方法一、抽样的概念：1．为什么要抽样？为了保证进厂原物料及生产的半成品质量，就要对产品的一些指标做检验，其中最理想的检验方法是全检，即对所有样品逐个进行检验。
但是在现代化的大生产中，全检有许多缺点：1）成本高；2）可能导致对检验工作完整性的错误保证；3）对生产出的产品来说是筛选；4）可能导致接收若干不合格的或有缺陷的原材料；5）可能导致拒收若干满意的材料；6）可能是不切实际的：即当需要破坏性的试验时。
而抽样可以避免以上缺点，使检验更具科学性，合理性，可操作性。
2．抽样的概念：抽样指从总体中抽出样本的过程。
抽样的目的是通过对样品分析来推断总体的情况，为了使样本具有代表性，一定要用随机抽样的方法获得样本。
所谓随机抽样是指总体中的每一只产品被抽中的机会都应一样，不能挑选，不能带有主观意识。
二、抽样方法：1．计量值型抽样方法：计量值型抽样方法是频数分布的应用。
确定一个标准的频率分布的样本含量，然后从批中按此样本含量进行抽取样本。
测量值可记录在标记卡上。
有时候样含量是有弹性的。
如果该批产品的批的一张适当的，足够的分布图形在标记卡中已经出现了，就可以停止抽取样本，不必按照规定的样本含量来抽取。
频率分布图的结果只需要和公差界限进行目视比较作为决定接收或拒收的依据。
有时则应该计算分布三倍标准偏差界限，并且和公差界限作比较，以此做为依据，接收或拒收该批。
计量抽样可分为：单侧上限抽验方案；单侧下限抽验方案；双侧抽样方案。
2．计数值型抽样方法：计数值型抽样方法是在设定一定的可接收允收水平条件下，通过批量的大小确定抽取样本量。
经检测样本中可接收或拒收的个数，来判定该批是否合格。
例：在已知批和可接收的允收的最小不合格数时可接收。
如不合格数在最小和最大允许的不合格数之间，应彩第二样本，来判断批接收或拒收。
此时，判定标准也以第二样本的最小和最大的不合格数进行判定。
三、抽样水准及判定:1.基本概念:1.1单位产品:为了实施抽样检查的需要而划分的基本单位.如:1包面、1碗面、1个粉包、1个PSP碗、1个纸箱等。
研究方法——抽样的理论与实操
第三节
对[目的性抽样]原则的分析
一、抽样标准确定
二、抽取代表性样本与推论之间的关系问题
第三节 对[目的性抽样]原则的分析
一、抽样标准确定
1.抽样标准与研究目的的关系：研究具体目的的不确定性影响了依据其确定抽 样标准的稳定性。 例：在[极端个案抽样]中，研究现象情况 “极端” “反常”的标准，[强度抽样]中的 个案是否具有强度的确定，[最大差异抽样]中何种研究现象具有“最大异质性”的 确立。 2.抽样标准确定的影响因素： （1）个人经验 （2）研究项目的目的和前人的研究 （3）个人主观意向限制 3.抽样标准的理性确定原则： （1）在选取抽样策略时对自己研究项目的目的保持清醒认识； （2）理性认识“目的”和“标准”的关系，即清晰的目的可以导引出清晰的 抽样标准，并最终产生清楚的抽样策略。
第二节 目的性抽样
（二）机遇式抽样 1.概念界定：根据当时当地的具体情况进行抽样。 2.适用情况：研究者初达实地并了解不够，但又需要长时间在实地考察时。 3.抽样优点：操作时灵活性大，能获得意外结果。
例：某学生计划进行所在大学食堂观察研究以了解人们就餐时的人际交往方式。 在未能确定研究样本前进行了一周每天一小时的观察发现无学生与教师吃饭交谈 的情况。以此确定了对该校师生关系调查的研究，并确定一 目的性抽样
二、抽样的具体方式
（一）滚雪式或链锁式抽样
1.概念界定：是一种通过选择知情人士或决定性个案的操作方式。 2.优缺点： （1）优点：通过研究者对知情人士的环环追问使得样本量不断扩大，直至资 讯搜集饱和。
（2）缺点：资讯提供者可能多为同一类人，具备同一类型的特点和观念，影 响样本间异质性，也可能由于知情人间的社会关系而出现信息隐匿。 例：某企业职业医疗保险工作被认为一般，因此研究者计划对企业有关人员进 行调查，了解情况。首先选取由熟人介绍的普通工人，经过了解后再询问是否 可以进行相关人员资讯提供者推荐，继而不断扩大访谈对象范围。
抽样设计的理论与方法
抽样设计的理论与方法引言抽样是统计学中常用的一种方法，通过从总体中选择一部分个体进行研究或测量，可以从样本数据中推断总体的特征。
在统计学中，设计抽样方案是至关重要的，因为一个好的抽样设计方案可以保证样本数据的代表性和可靠性。
本文将探讨抽样设计的理论和方法，包括简单随机抽样、系统抽样、分层抽样和群集抽样等。
简单随机抽样简单随机抽样是最基本的抽样方法之一，它的特点是每个个体都有相同的机会被选入样本。
简单随机抽样通常需要使用随机数生成方法来选择样本，确保每个个体都有等概率的机会被选入样本。
简单随机抽样的优点是简单易用，缺点是在总体规模较大时，可能需要耗费较多时间和资源。
系统抽样系统抽样是一种每隔一定间隔选择一个个体作为样本的抽样方法。
系统抽样的优点是相对简单，适用于较大总体规模和较少资源的情况下。
但是，如果总体中存在周期性或规律性的特征，系统抽样可能导致样本的偏倚。
分层抽样分层抽样是将总体分为不同的层级，然后从每个层级中进行随机或系统抽样。
分层抽样的优点是能够更好地保证样本的多样性和代表性。
分层抽样通常用于总体中存在明显差异或特征的情况下，可以在不同的层级上进行单独的分析和比较。
群集抽样群集抽样是将总体分为多个群集，然后从选取部分群集进行研究或测量。
群集抽样适用于总体中的个体存在某种聚集性或社区性的特征的情况下。
群集抽样的优点是可以更好地利用资源和时间，缺点是可能导致样本的相关性增加。
抽样设计的考虑因素在设计抽样方案时，需要考虑以下因素：1.目标：需要明确研究或测量的目标和问题，确定需要从总体中抽取哪些特征和属性。
2.总体规模：需要考虑总体的规模和样本的大小，以保证样本的代表性和可靠性。
3.资源限制：需要考虑时间、人力和物力等资源的限制条件，选择合适的抽样方法和样本大小。
4.总体特征：需要了解总体的特征和分布情况，以选择合适的抽样方法和样本设计。
5.抽样误差：需要考虑抽样误差的大小和控制方法，以保证样本数据的准确性和可靠性。
抽样检验研究方法及进行步骤
肆、結果與討論
為切合實際及提昇未來之實用價值，本 研究按進行之步驟，先行仿真模擬出本 校學生之各項基本資料母體，計有十六 個系，每系四個年級，每年級三個班， 每班五十人，完成之母體總合為9,600 筆資料。每一筆資料並包含七個項目 (k=7)，如性別、身體重、籍貫、政黨 屬別、家庭年收入、及家庭總財產等。 各資料項目的產生方式彙整如表一所示 。
肆、結果與討論
表二：母體之各項基本資料產生方式
資料
第
第
第
第
項目
1
2
3 … 9600
筆
筆
筆
筆
性別
女
男
女… 男
身高(cm) 153.27 169.44 159.76 … 164.04
體重(kg)
籍貫 黨別 年收入(萬
) 總財產(萬
)
40.00 本地 其它 60.50
19.15
57.27 它地 其它
44.89 … 70.13 本地 … 它地 其它 … 其它
The Surface Areas and Specified Measuring Points of the Test Part
(1) Surface Areas:
A1 = 14784.2 mm 2; A4 = 2000.8 mm2;
A2 = 16894.6 mm2 ;
A5
2
= 1819.4 mm ;
(g) Up/downsampling: * downsampling lattice represents separable by
three in both dimensions * upsampling one is “quincunx”
抽样设计的理论与方法讲义
抽样设计的理论与方法讲义引言抽样设计是统计学中重要的概念，它涉及到从一个总体中选取一局部样本来进行研究，以代表总体的特征。
抽样设计的正确性和有效性对于研究结果的可靠性至关重要。
本讲义将介绍抽样设计的理论和方法，帮助读者了解如何进行适宜的抽样设计以及如何评估抽样结果的可靠性。
一、抽样设计的根本概念1.1 总体和样本在抽样设计中，我们需要明确研究的总体和样本的概念。
总体是我们希望研究的对象的全体，而样本那么是从总体中选取的一局部个体。
样本应该具有代表性，能够反映总体的特征。
1.2 抽样误差抽样误差是指样本统计量与总体参数之间的差异。
抽样误差包括抽样偏差和抽样变异两个方面。
抽样偏差是由于样本选择方式的不同导致的误差，而抽样变异是由于随机性导致的误差。
二、抽样设计的方法2.1 简单随机抽样简单随机抽样是一种最根本的抽样方法，每个个体都有相同的概率被选中。
简单随机抽样的优点是易于实施，但在总体规模较大时，本钱较高。
在进行简单随机抽样时，可以使用随机数表或者计算机随机数生成器来选择样本。
2.2 分层抽样分层抽样是将总体划分为假设干个层次，并分别从每个层次抽取样本。
这种抽样方法的优势是可以更好地控制样本的代表性和效率。
在进行分层抽样时，需要确定适宜的层次划分规那么，并保证每个层次内部的可变性较小。
2.3 整群抽样整群抽样是将总体划分为假设干个群体，然后从每个群体中抽取所有的个体作为样本。
这种抽样方法的优势是可以减少样本选择的本钱，但可能会导致群体内的个体之间的相似性较高。
2.4 多阶段抽样多阶段抽样是将总体划分为假设干个阶段，然后依次进行抽样。
多阶段抽样的优势是可以灵巧地控制抽样过程，并确保样本的多样性。
在进行多阶段抽样时，需要注意每个阶段的抽样方法和样本数量。
2.5 效率优化的抽样设计除了以上介绍的常用抽样设计方法外，还有一些效率优化的抽样设计方法，例如系统抽样、整体重复抽样和分层整群抽样等。
这些方法都是为了在保证样本代表性的前提下，尽可能降低抽样的本钱和时间。
抽样定理实验原理
抽样定理实验原理
抽样定理是统计学中的一项重要原理，它可以帮助研究者在分析数据时得出准确的结论。
抽样定理的实验原理是通过从总体中随机抽取一部分样本，并对这些样本进行观察和分析，从而推断出总体的性质。
实际操作中，研究者需要按照一定的规则从总体中选择样本。
这种选择需要具备随机性，确保每个样本都有被选择的机会，并且不会受到任何外部因素的干扰。
通过随机抽样，可以减小样本选择的偏差，提高对总体的推断准确性。
在实验开始前，研究者需要确定样本的大小。
通常情况下，样本越大，推断总体特征的准确性就越高。
然而，样本大小的选择也需要考虑实际操作的可行性以及经济成本等因素。
当样本被选定后，研究者可以对样本进行观察和测量。
通过对样本数据的分析，可以获取有关总体的统计信息，如均值、方差等。
同时，抽样定理指出，样本均值的分布会逐渐接近总体均值，而样本方差的分布也会逐渐接近总体方差。
基于抽样定理的实验原理，研究者可以运用统计学中的各种方法，如假设检验、置信区间估计等，来推断总体的特征。
这些方法可以帮助研究者对数据进行分析和解释，进而得出科学结论。
总之，抽样定理的实验原理是通过随机抽样和样本观察来推断总体性质的一种统计学原理。
它在现实应用和科学研究中扮演
着重要角色，帮助研究者从有限的样本中获取对总体的准确认识。
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第二节 目的性抽样
（五）典型个案抽样 1.概念界定：在研究抽样过程中选择研究现象中那些具有一定代表性的个案。 2.抽样目的：了解研究现象中的一般情况，以进行展示和说明，说明此类现象中 某个典型个案的情况，并非证实、推论并将结果推论到从中抽样的人群。
例：研究者期望了解目前中国国营企业职工工资待遇情况，其中长沙市在全国 范围内具有一定代表性，基本处于平均水平。对长沙市国企职工的调查目的在 于表明典型国营企业职工工资情况状态，而非证明全国平均相关情况。
第一节
[概率抽样]和[非概率抽样]
二、[非概率抽样]
（一）概念界定 [非概率抽样]：按照其他非概率标准进行抽样的方式。 （二）样本抽取原则 1.样本数量要求：通常较小。 2.样本抽取目的：获得研究对象的内在经验以进行细致的解释性理解，样本限定 要适合质的研究。
（三）样本抽取典型方式及要求
1.典型方式：[目的性抽样]，又称[理论性抽样]。 2.抽样要求： （1）抽样能够按研究目的为研究问题提供最大的资讯量。 （2）抽样过程严格遵照研究设计的理论指导。
4.抽样方式： （1）找出该现象中具有最大异质性的特点； （2）运用此因素作为抽样标准对现象进行筛选。 例：某省建立新型医疗保健系统，遍布高原、平原、丘陵、沙漠等地区，研究目的 在于了解该医疗系统在不同地理环境下如何运作。抽取方式可采用不同地理环境下 各抽取一定样本以了解抽样各地区医疗系统实施情况，不同地区间实施的异同情况样本与推论之间的关系问题
1.代表性样本选取的理想样态： （1）抽取的样本能够具有一定的代表性 （2）抽取的样本可以推论到抽样的总体
三、抽样原则与研究结果推论间的关系问题
1.抽样目标反思:将概括目标定为“是什么”、“潜在可能是什么”、“今后可 能是什么”，以此作为抽样目标。 2.抽样目标反思的达成策略： （1）“是什么”：抽取一些典型的、具有一定普遍意义的事例。（与“典型个 案抽样”、“最大差异抽样”、“同质型抽样”类似） （2）“潜在可能是什么”：抽取一些特殊的、不同寻常的、达到极限的实例来 进行调查（与“极端或偏差性个案抽样”、“强度抽样”、关键个案抽样等方 法类似） （3）“今后可能是什么”：选择一些代表未来发展方向的事例，以此对相关的 事情进行引导。
第四节
制约抽样的因素
一、样本与研究问题之间的关系 二、样本的个人条件 三、样本与研究者之间的关系
第四节 制约抽样的因素
一、样本与研究问题之间的关系
1.在选择研究对象即样本的时候，应仔细考量哪些因素与自己希望的研究问题 及所达到的目的关系最为密切，例如地点、事件、人物、活动、时间等。 2.能够对有关因素进行确定及筛选，并根据这些因素建立一个抽样框架，也就 是抽样因素的分布状态。
第二节 目的性抽样
（七）关键个案抽样 1.概念界定：研究者选取的一些可以对事情产生决定性影响的个案进行研究。 2.抽样目的：将从这些个案中的获得的结果逻辑的推论至其他个案。 3.抽样特点：关键个案通常不具有典型性，具有一种理想最佳特质。
例：研究者需要对一套新的课程方案进行试验，可选择一所优质校，即国家、家 长、社会、专家公认且能够进行实验的学校试点，此校即具有理想性。若抽样结 果显示理想型试点不可行，则可以推论出其他类型校则更难以推行。
第二节 目的性抽样
（四）同质型抽样 1.概念界定：选择一组内部成分比较相似（即同质性比较高）的个案进行研究。 2.抽样目的：对研究现象中某一类比较相同的个案进行深入的探讨，因而可以集 中对这些个案内部某些现象进行深入的分析。
例：对中国小学生家长课外辅导孩子学习情况，选择群体为单亲家长，群体特 殊性强，且个体间同质性较强，具有研究意义。在访谈中可一次抽取4-8位背景 相似者就共同关心的问题进行深入探讨，研究者可从中提取有效信息
第三节
对[目的性抽样]原则的分析
一、抽样标准确定
二、抽取代表性样本与推论之间的关系问题
第三节 对[目的性抽样]原则的分析
一、抽样标准确定
1.抽样标准与研究目的的关系：研究具体目的的不确定性影响了依据其确定抽 样标准的稳定性。 例：在[极端个案抽样]中，研究现象情况 “极端” “反常”的标准，[强度抽样]中的 个案是否具有强度的确定，[最大差异抽样]中何种研究现象具有“最大异质性”的 确立。 2.抽样标准确定的影响因素： （1）个人经验 （2）研究项目的目的和前人的研究 （3）个人主观意向限制 3.抽样标准的理性确定原则： （1）在选取抽样策略时对自己研究项目的目的保持清醒认识； （2）理性认识“目的”和“标准”的关系，即清晰的目的可以导引出清晰的 抽样标准，并最终产生清楚的抽样策略。
第二节 目的性抽样
（五）综合式抽样 1.概念界定：是研究者根据研究的实际情况结合使用以上不同的抽样策略选择研 究对象的抽样方法。 2.优缺点：
（1）优点：也综合上述不同抽样方法的长处，在需要的时候灵活使用各种不同、 适合的抽样方法。
（2）缺点： *各类抽样方法标准不同可能会导致在评价研究结果时产生一些冲突； *抽样结果的代表性问题无法讨论。
第二节
目的性抽样
一、根据样本的特性进行抽样
二、抽样的具体方式
第二节 目的性抽样
一、根据样本的特性进行抽样
（一）极端或偏差型个案抽样 （四）同质型抽样 （七）关键个案抽样 （二）强度抽样 （五）典型个案抽样 （八）效标抽样 （三）最大差异抽样 （六）分层目的型抽样 （九）证实和证伪个案抽样
二、抽样的具体方式
第二节 目的性抽样
（八）效标抽样 1.概念界定：事先为抽样设定一个标准或一些基本条件，选择所有符合这些标准 或条件的个案进行研究。 例：产后住院时间通常为1-2周，研究者选取住院时间超过两周的产妇作为抽样 标准。对此类病人进行调查以了解其超长住院原因和医院处理方式。 2.特殊形式：以理论为基础的或操作性理论抽样，是以一定理论为基础，目的是 寻找可以对一件事先设定理论进行说明或展示的实例，以方便后期对这一理论进 行进一步修订。 例：事先设定理论为环境影响成长论，选择一对不同环境下成长的双胞胎对其成 长过程进行观察，考察环境影响程度。若后期发现先天因素影响更大，则需要对 原有理论进行调整。
第二节 目的性抽样
（四）方便抽样 1.概念界定：由于受到当地实际情况的限制，抽样要跟随研究者的实际情况和方 便状态进行。 2.优缺点：
（1）优点：与其他方式相比省时省力省钱。
（2）缺点： *抽样方式没有标准，数据结果松散，缺乏针对性，抽样结果可信程度最低， 会影响到研究结果的质量，很难在理论上进行一定程度归纳。 *易于掩盖研究者的真实研究意图。 3.适用情况：是在所有抽样方法无法使用的情况下最终选择。
第二节 目的性抽样
（六）分层目的型抽样 1.概念界定：研究者进行抽样时将研究现象按照一定标准进行分层，继而在不同 层面进行目的性抽样。 2.抽样目的：解研究现象中每一同质性较强的层次内部的具体情况，以便在不同 层次中进行比较，进而得到对总体异质性的了解。
例：为了解国营企业、集体企业、私人投资企业、外资企业在投资方面的差异， 研究者可从每一种类中选择一定样本进行研究，对研究结果进行分析以了解他们 间的总体异质性和同质性。
第二节 目的性抽样
（三）最大差异抽样 1.概念界定：被抽中的样本所产生的研究结果将最大限度地覆盖研究对象中各 种不同的情况。 2.抽样目的：了解在差异分布状况下事物的某一个特点具体有何种同质或异质表现。
3.抽样方式选取前提：研究对象内部异质性很强，仅抽取其中少数几个个案进 行研究很难反映该现象全貌和情况。
第二节 目的性抽样
（三）目的性随机抽样 1.概念界定：研究者按照一定的目的对研究对象进行随机抽样。
2.抽样目的：提高质性研究结果的可信度，有力证明发生了什么，如何发生等问 题，而非量化研究中研究结果的代表性保证。
3.适用情况：质的研究中研究范围在进行限定后依旧样本量过大，借随机抽样可 缩小样本数量。 例：研究者计划对某医院白内障手术病人术后痊愈情况进行个案研究，研究目的 期望了解身体变化和心情感受。由于病人数量太高，无法一一进行深度访谈，因 而随机抽样部分患者（20-25人\100人）进行重点调查。
第二节 目的性抽样
（二）机遇式抽样 1.概念界定：根据当时当地的具体情况进行抽样。 2.适用情况：研究者初达实地并了解不够，但又需要长时间在实地考察时。 3.抽样优点：操作时灵活性大，能获得意外结果。
例：某学生计划进行所在大学食堂观察研究以了解人们就餐时的人际交往方式。 在未能确定研究样本前进行了一周每天一小时的观察发现无学生与教师吃饭交谈 的情况。以此确定了对该校师生关系调查的研究，并确定一定数量的学生教师作 为抽样对象。
第二节 目的性抽样
二、抽样的具体方式
（一）滚雪式或链锁式抽样
1.概念界定：是一种通过选择知情人士或决定性个案的操作方式。 2.优缺点： （1）优点：通过研究者对知情人士的环环追问使得样本量不断扩大，直至资 讯搜集饱和。
（2）缺点：资讯提供者可能多为同一类人，具备同一类型的特点和观念，影 响样本间异质性，也可能由于知情人间的社会关系而出现信息隐匿。 例：某企业职业医疗保险工作被认为一般，因此研究者计划对企业有关人员进 行调查，了解情况。首先选取由熟人介绍的普通工人，经过了解后再询问是否 可以进行相关人员资讯提供者推荐，继而不断扩大访谈对象范围。
（一）滚雪式或链锁式抽样 （四）方便抽样 （二）机遇式抽样 （五）综合式抽样 （三）目的性随机抽样
第二节 目的性抽样
分类理论来源：派顿（M· Patton）分类 一、根据样本的特性进行抽样
抽样标准：所选择的样本本身是否具有完成研究任务的特性和功能。 （一）极端或偏差型个案抽样 1.概念界定：研究者在抽样中选择研究现象中较为极端、被一般人认为“非正 常”的情况进行调查。 2.抽样目的：通过极端例子获得独特现象的情况揭示，以此非典型现象的经验教 训来为一般情况服务，往往更具有一定的说服力。 例1：对全国100所养老院卫生情况进行调查，即可在有目的的前提了解后，在 最好的、最差的养老院中各选择1-2所，以对人们一般认为好于差的养老院具体 情况和标准是什么。以此推测一般情况的养老院卫生情况。 例2：常人方法学通过观察某位本地人在当地餐厅饕餮 ，事后询问在场者对此“ 反常”现象的看法，以此推及对“正常”的定义。