《市场调查》：第六章-抽样调查理论及方法
自考-市场调查与预测-第6章-抽样方法
1 定义总体 确定调查对象全体：从抽样元素、抽样 单位、抽样范围、抽样时间角度考虑 例如…
2 确定抽样框架 抽样总体中，抽样元素的表现形式。总体中 的每一个元素都在抽样框架中出现一次，且 仅出现一次。如户籍簿。 适用性、完整性。 3 确定抽样单位 容纳总体的基本单位，大于等于样本元素。 取决于抽样框架和调查方法。 电话调查——电话号码 邮寄调查——地址或姓名
B 平均值估计 C 百分比估计样本容量
根据允许误差大小估计样本量
不同抽样方法样本容量的确定 影响因素： 调查目的；总体大小；总体构成；抽样方式 计算公式：见表6-4
其它调查方法介绍
2、自愿样本
被调查者自愿参加，成为样本中的一分子，向
调查人员提供有关信息
–
例如，参与报刊上和互联网上刊登的调查问
第6章 抽样方法
普查与抽样调查 抽样程序
常用抽样方法
样本容量的确定
6.1普查与抽样调查
抽样设计的重要性 案例6-1 普查的相关概念和案例 P159 抽样调查的概念 抽样是通过抽取总体中的部分单位，收集 这些单位的信息，从而对总体进行推断的 一种手段。 抽样调查的含义 P163 抽样调查的适用范围
第一节 抽样方法
6.3 常用抽样方法
1 简单随机抽样 2 分层随机抽样 3 分群随机抽样 4 等距随机抽样 5 任意抽样 6 判断抽样 7 配额抽样 8 滚雪球抽样
1 简单随机抽样 1、抽样方法 根据研究目的选定总体，首先对总体中所 有的观察单位编号，遵循随机原则，采用不放 回抽取方法，从总体中随机抽取一定数量观察 单位组成样本。 2、具体方法 ①抽签法
抽样调查方法
抽样调查方法抽样调查是社会科学研究中常用的一种数据收集方法，通过对样本进行调查和研究，来推断总体的特征和规律。
在实际调查中，选择合适的抽样方法对于研究结果的准确性和可靠性至关重要。
本文将介绍几种常见的抽样调查方法，并对它们的特点和适用范围进行简要分析。
一、简单随机抽样。
简单随机抽样是最基本的抽样方法之一，其特点是每个样本被选中的概率是相等的，且相互独立。
这种方法适用于总体中各个个体的特征分布均匀的情况，操作简单，且具有较好的代表性。
但是在总体分布不均匀或者样本容量较大时，可能会导致抽样误差较大，需要较大的样本容量来保证结果的可靠性。
二、分层抽样。
分层抽样是将总体按照某种特征分成若干层，然后在每一层中进行简单随机抽样，最后将各层的样本组合在一起，形成最终的样本。
这种抽样方法可以有效控制样本的代表性，保证各个层次的特征都能得到充分的反映。
但是在实际操作中，需要提前了解总体的分层情况，并对各层样本的比例进行合理的确定，操作相对复杂一些。
三、整群抽样。
整群抽样是将总体分成若干个群体，然后随机抽取其中的若干个群体作为样本。
这种方法在总体分布不均匀，且群体内部差异较大的情况下比较适用，可以减小抽样误差，提高调查效率。
但是需要注意的是，群体内部的差异也可能会影响样本的代表性，需要根据实际情况进行合理的选择。
四、系统抽样。
系统抽样是按照一定的规则从总体中选择样本，例如每隔若干个个体进行抽样。
这种方法操作简单，适用于总体有序排列的情况，且样本容量较大的情况下比较有效。
但是需要注意的是，如果总体的周期性规律与抽样规则相吻合，可能会导致样本的偏倚，需要进行合理的调整。
综上所述，不同的抽样调查方法各有特点，适用于不同的调查对象和研究目的。
在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的抽样方法，并结合其他调查技术和分析方法，以确保研究结果的准确性和可靠性。
同时，对于抽样调查过程中可能出现的偏倚和误差，也需要进行合理的控制和修正，以提高研究的科学性和实用性。
抽样调查的一般原理与抽样估计
抽样调查的一般原理与抽样估计引言抽样调查是研究人口、社会、经济问题的重要研究方法之一。
在进行抽样调查时，我们不能对整个人群或总体进行研究，因此需要通过对样本的调查来推断总体的一般特征。
本文将介绍抽样调查的一般原理和抽样估计方法，以帮助读者更好地理解和应用这一方法。
一、抽样调查的一般原理抽样调查的一般原理基于以下几个基本假设：总体具有某种特征或现象，样本可以代表总体，样本的观察结果可以推断总体的一般特征。
总体是指研究对象的全部个体或事物的集合，也称为目标总体或研究总体。
样本是从总体中选取的一部分个体或事物，用来代表总体。
在抽样调查中，选择适当的样本对于得出准确的估计结果至关重要。
2. 抽样方法抽样方法是选择样本的过程和方式，常用的抽样方法包括随机抽样、分层抽样和系统抽样等。
随机抽样是指按照一定的概率规则从总体中随机选择个体作为样本，确保样本具有代表性。
分层抽样是将总体划分为若干个层次，然后从每个层次中采取样本。
系统抽样是按照一定的间隔从总体中选择样本个体。
样本容量是指抽样调查中选取的样本的大小。
样本容量的确定需要考虑估计误差、置信水平和总体特征等因素。
通常情况下，样本容量越大，估计结果的准确度越高。
二、抽样估计方法抽样估计方法是通过对样本的调查结果进行分析和推断，得出总体特征的估计值。
主要有点估计和区间估计两种方法。
1. 点估计点估计是通过样本数据得到总体参数的一个估计值。
例如，样本均值可以作为总体均值的点估计。
点估计是抽样调查中最常用的估计方法之一，它简单、直观，但不给出估计值的准确程度。
2. 区间估计区间估计是通过对样本数据进行分析，得出总体参数的估计区间。
例如，通过计算样本均值和标准差，可以得到总体均值的估计区间。
区间估计给出了估计值的准确程度，可以通过置信水平来度量。
常用的置信水平有95%和99%等。
三、抽样调查的应用抽样调查广泛应用于社会科学、经济学、市场调研等领域。
通过抽样调查，可以了解人口特征、社会现象、市场需求等重要信息。
市场调查-第六章抽样技术
N = 721， n = 10, 721/10≈72
K =
用随机数表法，如果第一个确定的数字为102，则 各样本单元编号依次为：102，174，246，318， 390，462，534，606，678，29。其中最后一个编 号应为678 + 72 = 750。因大于N，故减去721,实 际编号取为750- 721 = 29。
多级随机抽样是先把总体划分为 若干一级单元，再把各个一级单 元划分为若干个二级单元，直至 不再划分的个体单元。在抽样时， 先用简单随机抽样方法抽取部分 一级单元，再在抽中的一级单元 中抽取部分二级单元，依次操作， 直到抽得个体单元为止。
多级随机抽样——demo
我国城市住户调查采用的就是多 级抽样，先从全国各城市中抽取 若干城市，再在城市中抽选街道， 然后在各街道中抽选居民会，最 后在各居委会中抽选居民户。
低收入 20%
高收入 20%
中收入 60%
高收入 中收入 低收入
分层比例抽样法
高收入层抽取的样本单元数为： 200×20%＝40（户） 中收入层抽取的样本单元数为： 200×60%＝120（户） 低收入层抽取的样本单元数为： 200×20%＝40（户）
在各层抽样时，只需采 用简单随机抽样法即可。
2、分层最佳抽样法
二、分层随机抽样
分层随机抽样是先将总体所有单位按 某一重要标志进行分层(类)，然后在 各层(类)中采用简单随机抽样方式抽 取样本单位的一种抽样技术形式。在 划分层次时应注意，各层次内部保持 确定的同质性，而各层次之间又应有 明显的异质性。
分层比例抽样法 分层最佳抽样法
1、分层比例抽样法
分层比例抽样法，指各层 抽取的样本单元数是按各 层单元数占总体单元数的 比例加以确定。
市场调查与预测课件-抽样调查法
非隨機抽樣的分類
任意抽樣 判斷抽樣 推薦抽樣 配額抽樣
任意抽樣
任意抽樣又稱便利抽樣，是根據調查者的 方便與否來抽取樣本的一種抽樣方法。“街頭 攔人法”和“空間抽樣法”是方便抽樣的兩種 最常見的方法。 “街頭攔人法”是在街上或路口任意找某個行 人，將其作為被調查者進行調查。 “空間抽樣法”是對某一聚集的人群，從空間 的不同方向和方位對他們進行抽樣調查。
多次分層抽樣法是指在對調查總體進行分層的 基礎上，再進行一次或多次分層，在經過多次 分層的基礎上，再採用隨機抽樣法獲得樣本。
多次分層抽樣法的含義
多次分層抽樣法是指在對調查總體進行 分層的基礎上，再進行一次或多次分層， 在經過多次分層的基礎上，再採用隨機 抽樣法獲得樣本。
分層抽樣和分群抽樣的相同之處
分層抽樣的應用
分層抽樣在操作上主要的問題是總體的 樣本怎樣向各分層群體分配。常用的分 配方法有比例分配和非比例分配兩種， 稱比例分層抽樣和非比例分層抽樣。
比例分層抽樣
比例分層抽樣是指按某分層群體中個體的數量 占總體數量的比例向這個分層群體分配樣本數 量。這種方法適用於分層後分層群體內部差異 顯著較小的分層隨機抽樣。其計算公式如下：
當然，分群抽樣的可靠程度主要還是取決於群與群之 間的差異的大小，當各群間差異較小時，分群抽樣的 調查結果就越準確。因此，在大規模的市場調查中， 當群體內各單位間的誤差較大，而各群之間的差異較 小時，最適宜採用分群抽樣方式。
分層抽樣的含義
分層隨機抽樣是指按某個市場特徵將調 查總體劃分成若干相互之間差異顯著的 群體，這樣的群體也稱分層群體，並在 各分層群體內部進行簡單隨機抽樣調查。
判斷抽樣方法的優缺點
判斷抽樣方法在樣本規模小及樣本不易 分門別類挑選時有其較大的優越性。但 由於其精確性依賴於調查者對調查對象 的瞭解程度、判斷水準和對結果的解釋 情況，所以判斷抽樣方法的結果的客觀 性受到人們的懷疑。
市场调查分析师考试《调查概论(中级)》章节题库-第六章 抽样估计【圣才出品】
第六章抽样估计一、单项选择题1．评介估计量的标准之一是一致性，它是指（）。
A．估计量和总体参数之间完全一致B．随着样本量的无限增大，样本的估计量就等于总体参数C．要求估计量的数学期望等于总体参数D．估计量的方差尽可能小【答案】B【解析】所谓一致性是指随着样本的无限增大，样本的估计量就等于待估的总体参数。
2．估计量的无偏性是指（）。
A．估计量和总体参数之间完全一致B．随着样本量的无限增大，样本的估计量就等于总体参数C．要求估计量的数学期望等于总体参数D．估计量的方差尽可能小【答案】C【解析】无偏性的直观含义是指某个具体的估计值，由于随机的原因，对总体参数进行估计时可能出现偏高或偏低，但要求如果把所有的样本都抽出来，将估计值进行平均就应该等于总体参数。
即估计量的数学期望等于总体参数。
3．估计量的有效性是指（）。
A．估计量和总体参数之间完全一致B．随着样本量的无限增大，样本的估计量就等于总体参数C．要求估计量的数学期望等于总体参数D．估计量的方差尽可能小【答案】D【解析】有效性是指对同一总体参数的两个无偏估计量，有更小方差的估计量更有效。
4．抽样分布是指（）。
A．估计量的分布B．样本观察值的分布C．总体参数的分布D．总体观察值的分布【答案】A【解析】估计量是一个随机变量，它的具体估计值是随着不同的样本单元而变化的，因而就有一定的分布，这个分布就叫做抽样分布。
5．抽样调查所关心的误差是（）。
A．抽样误差B．非抽样误差C．抽样误差和非抽样误差D．由无回答产生的偏差【答案】C【解析】在抽样调查中，传统的参数估计主要是考察抽样误差，而抽样调查除了考察抽样误差外，还要注意非抽样误差。
6．用样本估计值对总体参数进行点估计的理论基础是（）。
A．大数定律B．中心极限定理C．正态分布的原理D．无偏估计的原理【答案】A【解析】大数定律是用样本估计总体的理论基础。
其直观含义是随机事件的规律性是在大量观察中才能显露出来，虽然在每次试验中不可避免地出现随机误差，但随着观察次数的增加，随机影响将相互抵消而使规律具有稳定的性质。
第六章 抽样(习题解答)
第六章抽样一、辨析题1、一般来说，任意抽样技术适用于正式的实际调查。
错误。
适用于非正式的探测性调查，或调查前的准备工作。
2、一般说来，总体中各单位之间标志值的变异程度越大，需要抽样的样本数目越多；反之，需要抽样的样本数目越少。
正确3、分层最佳抽样法指的是等比例分层抽样。
错误。
这是非比例分层抽样。
4、一般而言，抽样的样本占总体的比例同抽样误差成反向关系，即抽样比例越大，抽样误差相对越小。
正确5、抽样误差是随机抽样调查中必然发生的代表性误差，所以平均误差是不可避免的。
而且，这种误差一般包括了技术性误差，即调查工作中的误差。
错误。
这种误差一般不包括技术性误差即调查工作中的误差。
6、总体单位之间标志变异程度越大，抽样误差越大；反之则越小。
正确7、样本单位数目越多，抽样误差越大，反之则越小。
错误。
样本单位数目越多，抽样误差越小，反之则大。
8、一般来说，简单随机抽样比分层、分群抽样误差大，不重复抽样比重复抽样误差大。
错误。
重复抽样比不重复抽样误差大。
9、点值估计是考虑了抽样误差，直接以样本指标作为总体指标的估计值，作近似的估计。
错误，不考虑抽样误差。
二、名词解释1、抽样调查抽样调查也称为抽查，是指从调查总体中抽选出一部分要素作为样本，对样本进行调查，并根据抽样所得的结果推断总体的一种专门性的调查活动。
2、抽样抽样是指在抽样调查时采用一定的方法，抽选具有代表性的样本，以及各种抽样操作技巧和工作程序等的总称。
3、随机抽样随机抽样又称为概率抽样或机率抽样，是对总体中每一个体都给予平等的抽取机会的抽样技术。
在随机抽样的条件下，每个个体抽中或抽不中完全凭机遇，排除了人的主观因素的选择。
4、分层随机抽样分层随机抽样又称为分类随机抽样，是把调查总体按其属性不同分为若干层次（或类型）然后在各层（或类型）中随机抽取样本的技术。
5、分群随机抽样分群随机抽样（cluster sampling），又称整群抽样，是把调查总体区分为若干个群体，然后用单纯随机抽样法，从中抽取某些群体进行全面调查的技术。
抽样调查方法
抽样调查方法抽样调查方法抽样调查方法是社会科学研究中常用的一种数据收集方式。
它通过从整体群体中选择一部分样本进行研究，以了解所研究问题的普遍规律和特殊情况。
抽样调查方法在社会学、心理学、市场调查等领域得到广泛应用，其目的是为了减少调查成本、提高效率和保证研究结果的可靠性。
抽样调查方法有多种类型，包括随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样等。
不同的抽样方法适用于不同的研究对象和研究目的。
随机抽样是最常见的一种抽样方法。
在随机抽样中，每个样本被选择的概率是相等且独立的。
这种抽样方法能够保证样本的代表性和可靠性，但在实际操作中需要注意抽样误差的控制。
分层抽样是按照研究对象的不同特征将总体划分为若干层次，然后从每个层次中随机选择相应的样本。
这种抽样方法能够在保证样本代表性的同时，充分考虑到不同层次的差异性，提高研究结果的准确性。
整群抽样是将总体划分为若干个互不重叠的群组，然后从其中随机选择若干个群组，再对选中的群组中的所有个体进行调查。
这种抽样方法适用于总体内部异质性较小的情况，能够减少调查成本和提高效率。
系统抽样是按照某种固定的规则，从总体中按照一定间隔选择样本。
这种抽样方法简单易行，但需要注意选择的起点不能太靠近或过于规律，否则可能引入系统误差。
除了上述常见的抽样方法，还有一些特殊的抽样方法可以根据具体情况使用，如经验抽样、方便抽样、判断抽样等。
这些抽样方法在研究设计上较为灵活，但需要研究者具有一定的经验和判断力。
在使用抽样调查方法时，有一些常见的问题需要注意。
首先是样本容量的确定，样本容量需要满足研究的需求，并且要能够保证结果的可靠性和推广性。
其次是样本的代表性，样本的选择必须能够代表总体特征，不能产生明显的偏差。
此外，还需要注意数据收集和分析的方法，以及结果的解释和推断。
总的来说，抽样调查方法在社会科学研究中具有重要作用。
通过合理选择抽样方法和控制调查过程中的误差，可以得到准确可靠的研究结果，为研究问题的解决提供科学依据。
统计学课件第六章抽样调查PPT课件
特点
每个样本被选中的机会都 相等，样本的代表性相对 较好。
分层抽样
定义
先将总体按一定标准分成 若干层次或群，然后从各 层或群中按随机原则抽取 样本。
方法
分类抽样、比例抽样、类 型抽样。
特点
能够提高样本的代表性， 降低误差，减少资源浪费。
系统抽样
定义
先将总体中的所有个体按某种顺序排列，然后按 照固定的间隔或系统选取样本。
改进抽样方法
采用更科学的抽样方法和技术，如分层抽样、系统抽样等，以提 高样本的代表性。
提高样本代表性
在抽样过程中尽量减少非随机误差，如无回答、不完整数据等， 以提高样本对总体的代表性。
05 抽样调查的组织与实施
抽样调查的设计
确定调查目的
明确调查的目标和意图，为后 续的抽样设计提供指导。
确定调查对象
合理安排问题的顺序、布局和格式，以提高 问卷的易用性和回答率。
确定调查方式
选择合适的调查方式，如自填式、面访式等， 并确定数据收集的途径。
测试与修正
对问卷进行测试和修正，确保问卷的准确性 和可靠性。
调查的实施与质量控制
培训调查员
对调查员进行培训，确保他们了解调 查目的、问卷内容、调查方法等。
现场实施
将总体分成若干个群集或组，然后从每个 群集或组中抽取一定数量的样本，也称为 簇抽样或组抽样。
抽样调查的应用场景
01
02
03
04
市场调查
通过对目标市场的部分消费者 进行调查，了解市场需求、消 费者行为和产品反馈等信息。
社会调查
通过对一定范围内的社会成员 进行调查，了解社会现象、人 口状况和社会问题等信息。
统计学课件第六章抽样调查ppt课 件
市场调查分析师考试《调查概论(中级)》教材讲义-第六章 抽样估计【圣才出品】
第六章抽样估计第一节抽样估计的基本原理一、抽样估计是统计学中参数估计的具体应用抽样估计是根据对样本的观察结果来估计推断总体的某些特征的。
在抽样调查的抽样估计中它与传统的统计学中的参数估计的区别：1．在传统的统计学中往往假设被研究的总体是个无限总体，建立在可实验观察的基础上，是可以无限进行的。
而抽样调查在现实中通常是有限总体，而且大都是社会经济现象，无法重复进行。
2．在传统的统计学中，假定样本观察值是独立同分布的，而抽样调查的观察值通常是在有限总体中不重复抽样，因而观察值之间是不独立的，使得一些抽样方差的计算比较复杂。
3．参数估计的理论中通常假定总体分布的形态是已知的，从而在理论上比较侧重于讨论小样本的精确分布。
而抽样调查中研究对象的总体分布是未知的，使用比较多的是大样本情况下估计量的近似分布，即正态分布。
4．参数估计中讨论的样本，通常是等概率的随机抽样，而抽样调查中往往由于抽样单元的大小不同或分层抽样等原因而实施不等概率抽样和多种方式的抽样。
最后，传统的参数估计主要是考察抽样误差，而抽样调查除了考察抽样误差外，还要注意非抽样误差。
二、抽样分布在抽样估计中，要得到总体参数的估计是从样本出发，对样本数据进行必要的加工处理和计算，所得到的结果称为统计量或估计量，用相应的估计量来估计总体参数。
然而，估计量是一个随机变量，它的具体估计值是随着不同的样本单元而变化的，因而就有一定的分布，这个分布就叫做抽样分布。
抽样调查主要是根据估计量的抽样分布来对总体进行区间估计。
三、大数定律和中心极限定理大数定律是用样本估计总体的理论基础。
其直观含义是随机事件的规律性是在大量观察中才能显露出来，虽然在每次试验中不可避免地出现随机误差，但随着观察次数的增加，随机影响将相互抵消而使规律具有稳定的性质。
中心极限定理则奠定了样本估计量对总体参数进行区间估计的理论基础。
其直观含义是不论总体服从什么分布，只要方差有限，在观察值足够多时，许多估计量的分布，就趋向正态分布。
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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」。