抽样方法介绍
抽样方法有哪些
抽样方法有哪些在统计学和市场调研中，抽样是一种常见的数据收集方法，通过从总体中选择一部分样本来进行研究和分析。
不同的抽样方法适用于不同的研究目的和总体特征。
下面将介绍几种常见的抽样方法。
1. 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抽到的概率相等且相互独立。
在进行简单随机抽样时，需要先对总体进行编号，然后利用随机数表或随机数发生器来进行抽样。
简单随机抽样适用于总体分布均匀、样本之间相互独立的情况。
2. 分层抽样。
分层抽样是将总体按照某种特征分成若干层，然后从每一层中分别进行随机抽样，最后将各层抽样结果合并在一起。
分层抽样能够保证各层样本的代表性，并且适用于总体具有明显分层特征的情况。
3. 系统抽样。
系统抽样是按照一定的规律从总体中抽取样本，例如每隔k个单位抽取一个样本。
系统抽样简单方便，适用于总体有序排列的情况，但如果总体中存在周期性规律，可能会导致抽样偏差。
4. 整群抽样。
整群抽样是将总体分成若干个群体，然后随机抽取部分群体作为样本。
整群抽样适用于总体分群明显、群体内部差异较小的情况，能够减少抽样工作量，并且方便实施调查。
5. 方便抽样。
方便抽样是指根据调查者的方便程度来选择样本，例如选择离调查者较近或容易接触的样本。
方便抽样简单快捷，但可能导致样本选择偏差，不具有代表性。
6. 分层整群抽样。
分层整群抽样是将总体先按照某种特征分层，然后再在每一层内进行整群抽样。
这种抽样方法能够兼顾分层和整群的优点，适用于总体具有复杂特征的情况。
以上介绍了几种常见的抽样方法，每种方法都有其适用的场景和局限性。
在实际应用中，需要根据研究目的和总体特征选择合适的抽样方法，以确保样本具有代表性和可靠性。
常用的抽样方法
精品课件
二、估计比例用的3种改进模型
1、模型I 把问题 B改为一个完全无关、答案 为“是”的概率是已知值的问题
将沃纳模型中与敏感性问题相对的具有特
征A的问题改为一个与敏感性问题不相关的
其它问题。
A
B
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例14-２： 欲调查某地已婚育龄妇女有无婚前
性行为的比例。
问题A：婚前有过性行为? 回答： ①是 ②否 问题B：你生日（月＋日）除以３余数是０吗? 回答： ①是 ②否
(2)问卷中设A、B两个问题。 (3)备有一个口袋，里面装有黑白两种颜色的 球(也可用围棋的黑子和白子)，两种球的比例不是 1：1，例如可以是60％和40％。
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(4)调查对象在填写答案前，先随机抽取一个球 (球的颜色对调查员保密)，据球的颜色决定回 答两个问题中的哪一个。
(5)由于调查员不知道某一对象抽取的球是什么颜 色的，所以无法知道某一对象回答的是问题A还 是问题B，也无法知道调查对象的“秘密”。
随机化回答是指在调查中使用特定的随机化装置， 使得被调查者以预定的概率来回答敏感性问题。这一技术的 宗旨就是最大限度地为被调查者保守秘密，从而取得被调查 者的信任。
RRT技术的基本原理在于当被调查者确信调查者及 其他人无法从被调查者的回答中获知他们的真实行为时，能 更加真实地对敏感问题进行回答。并且RRT技术保护调查对 象的个人隐私，能充分得到调查对象的配合，最终可显著降 低无应答率和误答率，得到高质量的调查结果。
常用的抽样方法
精品课件
一、单纯随机抽样（simple random sampling）
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。
[小学教育]抽样的基本方法
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抽样的基本方法概率抽样•简单抽样•等距抽样•分层抽样•整群抽样概率抽样概率抽样（probability sampling ）就是研究总体中每个个体被抽取的概率是已知的，抽样方式是随机的。
概率抽样常用于定量研究或大规模的正式研究中。
简单抽样总体中的每一个体都有被抽到的同等机会，可通过抽签、随机数字表或摇号机摇号等来实现抽样。
是概率抽样中最基本的，运用最广泛的抽样方法。
它简便易行，是其它抽样方法的基础。
•①抽签：先给总体中的每个个体编上号码，每个号码做一个签，将全部的签充分混和后，随机从中抽取，被抽到签号的个体进入样本，直到取够所需样本数目为止。
•②随机数字表：随机数字表是由许多随机组合排列的数字组成的表。
等距抽样机械抽样，是把总体中的所有个体按某一顺序排列编号，然后依固定的间隔抽取样本。
例，要从800 名学生中抽取100 人作为被试。
•先将被试按序编号；•再按公式计算抽样间隔的数字：800÷100 = 8，再从1-8中随机选定一个数字；•假定为6，那么编号6，14，22，30，38，46……798这100个号码的被试构成了等距抽样获得的样本。
等距抽样使样本分配均衡，更具代表性，抽样误差较简单随机抽样小，操作也较简单，实际应用较广。
分层抽样分类抽样、配额抽样，是将总体按某一标准分成若干层次或类别（子总体），然后以各层或各类在总体中所占比重，按比例随机抽取样本。
分层抽样确保每层子总体都被包容在抽样范围内，避免了某一子总体出现“超载”现象或出现意外样本。
对于总体构成比较复杂，同质性程度不高，总体数量较大，各层次标志比较明显的情况下，宜采用分层抽样。
分层抽样例：对某校800 个学生进行学习态度的调查，拟抽取十分之二的学生（160 人）作为样本。
•首先按成绩评定标准将学生分成优、良、中、差四层，优（160人），良（320人），中（240人），差（80人）。
•然后用简单随机抽样在这四层中按比例分别抽取样本，从优等中抽取160ⅹ2/10=32人；从良等中抽取320ⅹ2/10=64人；从中等中抽取240ⅹ2/10=48人；从差等中抽取80ⅹ2/10=16人。
三种抽样方法
等可能 抽取；
不放回 抽取；
三种抽样方法的应用
1 、统计的根本思想方法是__用__样__本__估__量__总__体__. 抽样调查常用的方法有_简__洁__随__机__抽__样__,_系__统__抽__样__,分__层__抽__样__. 样本容量是指__样__本__中__包__含__的__个__体__的__个__数__.
解：抽取人数与职工总数的比是100：500＝1：5 ，则各年 龄段〔层〕的职工人数依次是125： 280：95＝25：56：19，然后分别在各年龄段〔 层〕运用简洁随机抽样方法抽取.
答：在分层抽样时，不到35岁、35～49岁、50岁 以上的三 个年龄段分别抽取25人、56人和19人.
4．三种抽样方法的比较
类别 简单随机
抽样
系统 抽样
分层 抽样
各自特点
从总体中 逐个抽取
将总体均分成 几局部，按事 先确定的规章 在各局部抽取
将总体分成 几层，分层 进展抽取
相互联系 适用范围 共同点
在起始局部 抽样时承受 简洁随机抽
样
各层抽样时 承受简洁随 机抽样或系 统抽样
总体中的 个体数较
少
总体中的 个体数较
多
总体由差 异明显的 几局部组
A．方法2，方法1，方法3
B．方法2，方法3，方法1
C．方法1，方法2，方法3
D．方法3，方法1，方法2
Hale Waihona Puke 总结• 在现实生活中，由于资金、时间有限 人力、物力缺乏，再加上不断变化的 环境条件，做普查是不行能的。所以 在现实抽样中，为了使样本具有代表 性，通常要同时使用几种抽样方法.这 和做人的道理是全都的，这就是数学 的哲学美！
法一：首先，把该校学生都编上号码：0001，0002，0003，…，1200．如用 抽签法，则作1200个外形、大小一样的号签〔号签可以用小球、卡片、纸条 等制作〕，然后将这些号签放在同一个箱子里，进展均匀搅拌．抽签时，每 次从中抽出1个号签，连续抽取50次，就得到一个容量为50的样本． 法二：首先，把该校学生都编上号码：0001，0002，0003，…，1200如用 随机数表法，则可在数表上随机选定一个起始位置,开头向右连续取数字， 以4个数为一组，始终取够50人为止．
典型的抽样方法
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。
常用的抽样方法有哪些
常用的抽样方法有哪些抽样方法是统计学中常用的一种数据收集方法，通过从总体中抽取样本来进行研究和推断。
在实际应用中，常用的抽样方法有很多种，每种方法都有其适用的场景和特点。
本文将介绍一些常用的抽样方法，帮助读者更好地理解和运用这些方法。
首先，最常见的抽样方法之一是简单随机抽样。
简单随机抽样是指从总体中以等概率随机抽取样本的方法。
这种抽样方法简单直接，适用于总体分布均匀且样本容量较小的情况。
其优点是抽样过程简单，结果具有代表性。
但在总体分布不均匀或者样本容量较大时，简单随机抽样可能导致样本的代表性不足。
其次，分层抽样是另一种常用的抽样方法。
分层抽样是将总体按照某种特征分成若干层，然后从每一层中分别进行随机抽样，最终合并成总体样本的方法。
这种抽样方法能够保证每一层的代表性，适用于总体具有明显特征分层的情况。
但是在实际操作中，需要对总体进行准确的分层，否则可能导致样本的偏差。
另外，系统抽样也是一种常用的抽样方法。
系统抽样是指按照一定的规则从总体中选取样本的方法，例如每隔若干个单位进行抽样。
这种抽样方法简单方便，适用于总体具有周期性分布的情况。
但是需要注意的是，如果选取的规则不当，可能会导致样本的偏差。
此外，方便抽样是一种常用的非概率抽样方法。
方便抽样是指按照研究者的方便选择样本的方法，通常是选择离自己较近或者容易获取的样本。
这种抽样方法简单快捷，适用于一些小范围的调查研究。
但是由于样本选择的主观性较强，可能导致样本的代表性不足。
最后，另一种常用的抽样方法是群集抽样。
群集抽样是将总体按照某种特征分成若干群集，然后从部分群集中进行抽样，最终合并成总体样本的方法。
这种抽样方法适用于总体分布不均匀且群集之间差异较大的情况。
但是需要注意的是，群集抽样可能导致样本的聚集性，需要在分析时进行相应的修正。
总的来说，不同的抽样方法适用于不同的情况，研究者在选择抽样方法时需要根据实际情况进行合理的选择。
同时，在进行抽样时需要注意抽样的随机性和代表性，以确保样本能够准确反映总体的特征。
抽样方法全面介绍
抽样方法全面介绍抽样方法是将研究对象中的一部分作为样本进行观察或调查的方法，旨在通过对样本的研究，来推断全体研究对象的特征和规律。
在统计学和社会科学等领域中，抽样方法是进行科学研究的基础工具之一、本文将对抽样方法进行全面介绍。
一、简单随机抽样简单随机抽样是指在样本容量确定的情况下，每一个样本都有相同的机会被选中。
简单随机抽样的步骤包括：确定样本容量，将研究对象编号，使用随机数表或随机数发生器随机选择样本。
二、系统抽样系统抽样是在研究对象有序排列的情况下，按照一定的间隔选取样本。
例如，有1000个员工，研究者想要选取100个样本，那么就可以每隔10个员工选取一个样本。
三、分层抽样分层抽样是将研究对象根据一些特征划分成不同的层次，在每个层次中再进行简单随机抽样。
该方法可以确保每个层次的特征都得到了充分代表。
四、整群抽样整群抽样是将研究对象按照一定的特征划分成若干个群体，然后从这些群体中随机选择一部分进行研究。
通常，整群抽样用于群体间差异较大的情况，以确保样本具有代表性。
五、分级抽样分级抽样是在已知的层次结构中，按照一定的比例从每个层次中抽取样本。
例如，研究者想要研究全国各省市居民的收入情况，可以先从每个省抽取若干个市，然后从每个市抽取若干个区，最后从每个区抽取若干个家庭。
六、多阶段抽样多阶段抽样是将样本的选择分为多个阶段，每个阶段按照不同的方式选择样本。
例如，研究人员想要研究全国中小学生的学习情况，可以先从各个省市抽取若干个学校，然后从每个学校抽取若干个班级，最后从每个班级抽取若干个学生。
七、整比例抽样整比例抽样是按照研究对象的比例在不同的群体中选择样本。
例如，研究人员想要研究全国男女比例，可以按照男女比例在各个省市选择样本，以保证样本具有代表性。
八、方便抽样方便抽样是指研究人员根据方便性选择样本，这种抽样方法常用于预测性研究或初步调查，但样本的代表性不能得到保证。
九、判断抽样判断抽样是根据研究人员的主观判断选择样本。
抽样的四种基本方法
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。
抽样方法简介
非随机抽样
• 滚雪球抽样
– 滚雪球抽样，是指抽样者先找出少数几 个个体，通过对这些个体调查了解其他 个体，由已了解别的个体去发现认识更 多的个体。
非随机抽样
表3.2 独立控制配额抽样分配表
3
非随机抽样
表3.3 相互控制配额抽样样本配额表
2014/3/14
非随机抽样
• 关于滚雪球抽样：
– 滚雪球抽样是指先随机选择一些被访者并对其 实施访问，再请他们提供另外一些属于所研究 目标总体的调查对象，根据所形成的线索选择 此后的调查对象。
• 判断抽样和滚雪球抽样是非主流抽样
4
–每层抽取的样本数计算公式为
随机抽样
2）分层最佳抽样
– 分层最佳抽样，又称不等比例分层抽样，它不 仅按各层中单位数占总体单位数的比例分配各 层样本数，而且还根据各层的标准差的大小来 调整各层样本数目的抽样方法。
– 各层样本数的计算公式为
随机抽样
3）最低成本抽样
– 最低成本抽样法是在考虑统计效果的前 提下，根据费用支出来确定各层应抽取 样本数。
– 第一批被访者是采用概率抽样得来的，之后的 被访者都属于非概率抽样
– 滚雪球抽样多用于总体单位的信息不足或观察 性研究的情况。
– 滚雪球抽样的优点：可以根据某些样本特征对 样本进行控制，适用寻找一些在总体中十分稀 少的人物。
– 滚雪球抽样的缺点：如果总体不大，有时用不 了几次就会接近饱和状况，即后来访问的人再 介绍的都是已经访问过的人。但是很可能最后 仍有许多个体无法找到，还有些个体因某些原 因被提供者故意漏掉不提，这两者都可能具有 某些值得注意的性质，因而可能产生偏误，不 能保证代表性。
抽样方法简介
2014/3/14
有哪些抽样方法有哪些
有哪些抽样方法有哪些抽样是数据采集中常用的一种方法，它通过从总体中选择一部分样本进行调查和研究，以推断总体的特征和规律。
下面将介绍几种常见的抽样方法：1. 简单随机抽样：简单随机抽样是最基本、最常用的抽样方法之一。
在这种方法中，每个个体被抽取的概率相等，且相互独立。
简单随机抽样通常通过随机数表、随机数发生器等工具进行，可以保证样本具有代表性。
2. 分层抽样：分层抽样将总体按一定的特征分为若干层，然后从每一层中抽取样本。
这样可以保证样本在不同层次上具有代表性。
分层抽样常用于总体具有明显差异的情况下，例如地区、年龄、性别等。
3. 整群抽样：整群抽样是将总体按一定的特征划分为若干互不重叠的群体，然后从其中选取若干个群体作为样本。
这种抽样方法适用于总体中的个体之间存在较大的相似性的情况，例如社区、学校等。
4. 系统抽样：系统抽样是按照事先规定好的顺序从总体中选取样本。
例如，在一条长街上，可以每隔一定间距选择一个样本。
系统抽样可以简化抽样过程，但需要注意避免随机误差的积累。
5. 整体抽样：整体抽样是直接对总体的每个个体进行调查，不借助抽样方法，适用于总体容量较小的情况。
这种方法可以减小抽样误差，但会增加调查成本和工作量。
以上是常见的几种抽样方法，在实际应用中，根据研究目的和条件的不同，可以灵活组合使用这些抽样方法。
同时，在进行抽样时，需要注意保证样本的代表性、随机性和可比性，以提高研究结果的可靠性和泛化能力。
此外，还需要注意样本的有效大小，一般认为样本容量大于30时，可以满足常见的统计推断需求。
抽样方法的选择和实施需要科学严谨，以确保研究结果的可信度和科学性。
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等距抽样也称系统抽样或机械抽样，它首先将总体中各单位按一定顺序排列,根据样本容量要求确定抽选间隔。然后随机确定起点，每隔一定间隔抽取一个单位。等距抽样在全国性人口、社会抽样调查中经常采用。
多阶段抽样
现代社会层级分明，大型调查不可能直接抽选最终单位，多阶段抽样是解决这个矛盾的方法之一。在一个复杂的系统中，可以把一个抽样系统分成多个阶段来实施，例如，全国人口调查中，第一阶段抽取若干县级样本单位；第二阶段在抽中县级单位中抽选若干乡级样本单位；第三阶段在抽中乡级单位中抽选若干村级单位；第四阶段在抽中村级单位抽选居民小组（整群），而后调查群内所有住户和所有人口。
双重抽样
双重抽样又称二重抽样、复式抽样。首先抽取一个初步样本，并抽取一些简单项目，获得有关总体的信息；然后，在此基础上进行深入抽样。在实际运用中，双重抽样可以推广为多重抽样。
双重抽样的优点
双重抽样的主要作用是提高抽样效率、节约调查经费。在专项调查研究中，主要推算总体的指标可以使用大样本调查资料，而深入的分析指标可以在大样本中套抽小样本，以此满足深入分析的需求。
整群抽样的优点
整群抽样的优点是实施方便、节省经费；缺点是往往由于不同群之间的差异较大，由此而引起的抽样误差往往大于简单随机抽样。在全国性人口、社会抽样调查中，整群抽样是经常采用的方法。
整群抽样的优点是实施方便、节省经费；缺点是往往由于不同群之间的差异较大，由此而引起的抽样误差往往大于简单随机抽样。在全国性人口、社会抽样调查中，整群抽样是经常采用的方法。
抽样方法介绍
一）随机抽样方法
简单随机抽样
简单随机抽样也称单纯随机抽样，是指从总体N个单位中任意抽取n个单位作为样本,使每个可能被抽中样本概率相等的一种抽样方式。
分层抽样
分层抽样又称分类抽样或类型抽样，它首先将总体的N个单位分成互不交叉、互不重复的k个部分，我们称之为层；然后在每个层内分别抽选n1、n2、... nk个样本。
分层抽样又称分类抽样或类型抽样，它首先将总体的N个单位分成互不交叉、互不重复的k个部分，我们称之为层；然后在每个层内分别抽选n1、n2、... nk个样本。
分层抽样的优点
分层抽样的优点是可以降低总的抽样误差，在全国性抽样调查设计中经常使用分层抽样方法。
整群抽样
整群抽样是首先将总体中各单位归并成若干互不交叉、互不重复的集合，称之为群；然后以群为抽样单位抽取样本的一种抽样方式。
PPS抽样
PPS抽样是与规模大小成比例的概率比例抽样。它是一种使用辅助信息，从而使每个单位均有按其规模大小成比例的被抽中概率的一种抽样方式。在人口抽样调查中，先将各县级单位人口数按降序排队、累计，而后计算组据，随机抽选样本单位，就是使用了PPS抽样方法。
PPS抽样的主要优点
PPS抽样方法在大型调查中经常使用，其主要优点如下：
1、PPS抽样是系统抽样方法的细化，抽样人员便于掌握。
2、PPS抽样使用的抽样框，在进行残疾人调查时如果有最新的人口数最好，如果没有，也可使用以前的资料（PPES抽样方法使用估计资料作抽样框的概率比例抽样方法），仍然可以保证抽样的精度。
3、抽出的样本是等概率的，即每个样本有相同的概率，在资料汇总时可以直接相加减，不用加权。
4、技术方法比较成熟，各最终抽中单位有大体相等的样本量，便于管理。
PPS抽样方法在大型调查中经常使用，其主要优点如下：
1、PPS抽样是系统抽样方法的细化，抽样人员便于掌握。
2、PPS抽样使用的抽样框，在进行残疾人调查时如果有最新的人口数最好，如果没有，也可使用以前的资料（PPES抽样方法使用估计资料作抽样框的概率比例抽样方法），仍然可以保证抽样的精度。
3、抽出的样本是等概率的，即每个样本有相同的概率，在资料汇总时可以直接相加减，不用加权。
4、技术方法比较成熟，各最终抽中单位有大体相等的样本量，便于管理。
（）非随机抽样方法
非随机抽样
即按照调查人员主观设立的某个标准抽选样本的抽样方式，如偶遇抽样、立意抽样、配额抽样等。在市场调查中经常使用，例如，拦访调查；按打算购买某一商品需求意愿的调查；按年龄分布计算比例分配样本的调查等。