非概率抽样方法
适用于那些特征稀少小规模特殊总体的非概率抽样方法是
常用的非概率抽样方法有以下四类：1、方便抽样（Convenience sampling）指根据调查者的方便选取的样本，以无目标、随意的方式进行。
例如：街头拦截访问（看到谁就访问谁）；个别入户项目谁开门就访问谁。
优点：适用于总体中每个个体都是“同质”的，最方便、最省钱；可以在探索性研究中使用，另外还可用于小组座谈会、预测问卷等方面的样本选取工作。
缺点：抽样偏差较大，不适用于要做总体推断的任何民意项目，对描述性或因果性研究最好不要采用方便抽样。
2、判断抽样（Judgment sampling）指由专家判断而有目的地抽取他认为“有代表性的样本”。
例如：社会学家研究某国家的一般家庭情况时，常以专家判断方法挑选“中型城镇”进行。
也有家庭研究专家选取某类家庭进行研究，如选三口之家（子女正在上学的）；在探索性研究中，如抽取深度访问的样本时，可以使用这种方法。
优点：适用于总体的构成单位极不相同而样本数很小，同时设计调查者对总体的有关特征具有相当的了解（明白研究的具体指向）的情况下，适合特殊类型的研究（如产品口味测试等）；操作成本低，方便快捷，在商业性调研中较多用。
缺点：该类抽样结果受研究人员的倾向性影响大，一旦主观判断偏差，则根易引起抽样偏差；不能直接对研究总体进行推断。
3、配额抽样（Quota sampling）指先将总体元素按某些控制的指标或特性分类，然后按方便抽样或判断抽样选取样本元素。
相当于包括两个阶段的加限制的判断抽样。
在第一阶段需要确定总体中的特性分布（控制特征），通常，样本中具备这些控制特征的元素的比例与总体中有这些特征的元素的比例是相同的，通过第一步的配额，保证了在这些特征上样本的组成与总体的组成是一致的。
在第二阶段，按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性。
例如：定点街访中的配额抽样。
优点：适用于设计调查者对总体的有关特征具有一定的了解而样本数较多的情况下，实际上，配额抽样属于先“分层”（事先确定每层的样本量）再“判断”（在每层中以判断抽样的方法选取抽样个体）；费用不高，易于实施，能满足总体比例的要求。
抽样技术期末知识点(附考点大题)
抽样期末知识点汇总一．绪论（一）抽样调查抽样调查是指非全面调查的总称。
只要是从研究的对象中抽取部分单位加以调查，用来说明全体，就统称为抽样调查。
（广义）选样方法：非概率抽样&概率抽样1.非概率抽样抽样方法：目的抽样、判断抽样、任意抽样、方便抽样、配额抽样(盖洛普民意测验、自愿样本原因：（1）受客观条件限制，无法进行严格的随机抽样。
（2）为了快速获得调查结果。
（3）在调查对象不确定，或无法确定的情况下采用，例如，对某一突发(偶然)事件进行现场调查等。
（4）总体各单位间离散程度不大，且调查员具有丰富的调查经验时。
优点：成本低，而且容易完成；缺点：不能对估计的精度作出客观、准确的说明。
2.概率抽样（狭义抽样调查）按照概率统计的原理，从研究的总体中按随机原则来抽选样本,通过对样本的调查获取数据,以此来对总体的特征作出估计推断;对推断中可能出现的抽样误差可以从概率的意义上加以控制。
特点:(1)对于一个具体的调查，要求总体中的每一个单元都有一个已知的非零概率被抽中。
(2)抽取样本的方法必须是随机的。
(3)根据样本来计算估计值的方法，应符合抽样的方法确定合适的估计量。
(4)能够以一定的概率控制抽样误差的范围。
概率抽样：等概率抽样&不等概率抽样（二）抽样调查的常用概念1. 目标总体：可简称为总体，是指所要研究对象的全体，或者说是希望从中获取信息的总体，它是由研究对象中所有性质相同的个体所组成，组成总体的各个个体称作总体单元或单位。
2.抽样总体：指从中抽取样本的总体。
3.抽样框：抽样总体的具体表现。
通常抽样框是一份包含所有抽样单元的名单。
4.总体参数：总体的特征。
5. 统计量（估计量）：样本观察值的函数。
6.抽样误差：由于抽样的非全面性和随机性所引起的偶然性误差。
7.非抽样误差：由随机抽样的偶然性因素以外的原因所引起的误差。
8.抽样误差表现形式：抽样实际误差、抽样标准误和抽样极限误差。
9. 抽样标准误（S ），抽样方差（V ），V=S 210.偏差：样本估计量的数学期望与总体真值间的离差，ˆˆE()-()ˆB θθθ=。
大数据下非概率抽样方法的应用思考
统计与管理 二○一六·四统计聚焦摘 要：大数据时代对于数据的搜集提出了更高的要求，在现有存储计算能力还难以满足处理全数据的需求时，抽样调查依然有其存在的价值。
非概率抽样作为重要的抽样方法，关于其如何适应大数据特点讨论有一定现实意义。
本文首先介绍了已有的非概率抽样方法，并提出互联网是大数据产生和存储的重要载体。
在结合已有各类非概率抽样方法和互联网数据产生特点的基础上，该文给出了在面对互联网大数据时，如何继续使用非概率方法的讨论。
关键词：非概率抽样 大数据 互联网课题项目：2013年山西省普通高校特色重点学科项目：山西综改实验区建设统计调查与评价方法设计和应用；2015年山西省研究生创新项目：转型期社会网络非概率抽样研究（编号2015SY47）DOI：10.16722/j.issn.1674-537X.2016.04.003大数据的到来，迫使我们以大数据思维面对数据，这对我们以往的调查方法提出了挑战，在计算、存储能力的限制下，全数据还难以实现，抽样调查仍然将在一段时间内成为我们获取数据的重要方式，因此如何改进已有的抽样调查方法来适应大数据特点，就成为了我们亟需解决的问题，而非概率抽样方法作为重要的抽样方法，其如何适应大数据的特点也自然的成为了我们关注的重点。
一、现有非概率抽样方法简介（一）目标抽样所谓目标抽样就是利用大量不同的延伸方法在隐藏总体中获得抽样人群。
[1]该抽样法往往会派遣调查员进入公共场所来招募所要研究的目标群体成员。
从上述抽样过程我们可以看到该方法有非随机性，这也就导致我们难以较好的衡量抽样过程中的选择性偏差，而这种偏差可能会很大，这就阻碍了我们顺利的由样本推测总体。
（二）时间地点抽样该抽样指在特定的时间和空间内对目标群体进行抽样。
时间地点抽样常在无法获取抽样框的情形中使用，它的特点是利空时空单元构建抽样框，即把具体的某一地点某一时段当作抽样单元（例如某个公园，周六，下午3点—6点)。
抽样的分类、概率抽样方法及注意事项
戳上面的蓝字关注，获取实验室最新知识如何进行抽样1抽样分类1）概率抽样：以数据概率论为基础，按照随机的原则进行抽样；2）非概率抽样：根据人类的主观经验和状态进行判断；2概率抽样方法1）简单随机抽样：按等概率原则直接从总中抽取N个样本优点：易于操作；缺点：不能保证样本能完美代表总体；适用：个体分布均匀的场景2）等距抽样：先将总体中的每个个体按顺序编号，然后计算出抽样间隔，再按固定抽取个体优点：易于操作；缺点：再明显的分布规律时容易产生偏差；适用：个体分布均匀的场景，呈现明显的均匀分布规律3）分层抽样：先将所有个体样本按照某种特征划分为几个类别，然后从每个类别中使用随机抽样或等距抽样的方法选择个体组成样本优点：降低抽样误差，针对不同类别的数据样本进行单独研究；缺点：无缺点；适用：带有分类逻辑的属性，标签等特征的数据4）整群抽样：先将所有样本分为几个小群体集，然后随机抽样几个小群体集代表总体。
优点：易于操作；缺点：分布受限于小群体集的划分，抽样误差较大；适用：小群体集的特征差异比较小，并且对划分小群体集有更高的要求1抽样需要注意问题1）反应抽样背景a.数据时效性；b.业务增长性；c.数据来源多样性；d.业务数据可行性2）满足数据分析和建模需求a.抽样样本量；A.以时间为维度分布，至少包含一个能满足预测的完整业务周期；B.做预测（包含分类和回归）分析建模的，需要考虑特征数量和特征值域（非数值）的分布，通常数据记录数同时是特征数量和特征值域的100倍以上；C.做关联规则分析模型，根据关联前后项的数量，每个主体需要至少1000条数据。
D.异常检测类分析建模，无论是监督还是非监督建模，数据记录越多越好b.抽样样本在不同类别中的分布问题。
第四讲非概率抽样方法与数据误差
一个单位有职工160人，其中业务人员 96人，管理人员40人，后勤服务人员 24人，现要从中抽取容量为20的一个 样本，请简述三种抽样方法的过程？
分层抽样
按20:160=1:8 的比例，从业务人员中抽取12人， 从管理人员中抽取5人从后勤服务人员中抽取3人， 都用抽签法从各类人员中抽取所需的人数，最后 合在一起
误差的控制
1. 抽样误差可计算和控制 2. 非抽样误差的控制
– – – –
• •
调查员的挑选 调查员的培训 督导员的调查专业水平 调查过程控制
调查结果进行检验、评估 现场调查人员进行奖惩的制度
本章小结
1. 2. 3. 4. 数据的来源 调查数据与问卷设计 实验数据 数据的误差
一个单位有职工160人，其中业务人员 96人，管理人员40人，后勤服务人员 24人，现要从中抽取容量为20的一个 样本，请简述三种抽样方法的过程？
– 主要用于对稀少群体的调查。 – 调查结果不能推断总体
概率抽样与非概率抽样的比较
概率抽样：可以根据调查的结果推断总体 非概率抽样：不能根据调查的结果推断总体 实际上每个抽样通常都可能是各种抽样方法 的组合。既要考虑精确度，还要根据客观情 况考虑方便性、可行性和经济性。不能一概 而论。 这些抽样方法的选择多半是种艺术，而不是 科学。
2.4 数据的误差
2.4.1 抽样误差 2.4.2 非抽样误差 2.4.3 误差的控制
数据的误差
数据的误差
抽样误差
非抽样误差
抽样框误差
回答误差
无回答误差
调查员误差
抽样误差
(sampling error)
1. 由于抽样的随机性所带来的误差 2. 所有样本可能的结果与总体真值之间的平 均性差异 3. 影响抽样误差的大小的因素
常见的抽样方案
常见的抽样方案常见的抽样方案摘要：抽样是研究和调查中常见的方法之一，通过从总体中选择一部分样本进行观察和研究，以便对总体进行推断。
本文将介绍常见的抽样方案，并对每种方案进行详细的叙述和分析，包括简单随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样、多阶段抽样和方便抽样。
一、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被选中的概率相等且相互独立。
这意味着每个个体都有被选中的机会，同时每个个体的选中与其他个体的选中无关。
简单随机抽样的步骤包括：确定总体，将总体划分为若干相同的部分，随机选择每个部分中的样本。
二、系统抽样系统抽样是基于一定的规则和间隔来选择样本的方法。
具体而言，系统抽样从总体中随机选择一个个体作为起始点，然后根据预定的间隔依次选择样本。
系统抽样的优点是操作简单，适用于总体大小已知的情况，并且可以保持总体的一定特征。
三、分层抽样分层抽样是将总体划分为若干个层次，然后从每个层次中分别抽取样本。
这种抽样方法可以保证每个层次都能得到充分的代表性，同时兼顾了总体的多样性。
分层抽样的步骤包括：确定总体，将总体划分为若干层次，确定每个层次的样本量，从每个层次中随机选择样本。
四、整群抽样整群抽样是将总体划分为若干个群组，然后从每个群组中抽取样本。
与分层抽样相比，整群抽样更加简化了样本选择的过程，减少了工作量。
但是整群抽样的代表性可能较差，因为每个群组内部的个体差异可能很大。
五、多阶段抽样多阶段抽样是将抽样过程划分为多个阶段，每个阶段都进行抽样。
多阶段抽样通常用于大规模调查和研究中，可以减少工作量和成本。
多阶段抽样的步骤包括：确定总体，划分为若干个阶段，每个阶段进行抽样。
六、方便抽样方便抽样是一种非概率抽样方法，指的是通过选择最容易获得的个体作为样本。
这种抽样方法简便且经济，但样本的代表性和可靠性较差，结果的推广性有限。
总结：抽样是研究和调查中常用的方法之一，不同的抽样方案适用于不同的研究目的和数据特点。
学习统计学中的抽样方法
学习统计学中的抽样方法抽样方法是统计学中非常重要的一部分，它是通过抽取样本来推断总体特征的一种手段。
本文将介绍学习统计学中的抽样方法的基本概念、种类和应用。
一、抽样方法的基本概念抽样方法是指从总体中选择一部分观察对象，通过对这部分样本数据进行统计分析，来推断总体的特征。
抽样方法的核心目标是获取具有代表性的样本，在保持数据可信度的前提下，降低调查成本和时间。
二、抽样方法的种类1. 简单随机抽样：简单随机抽样是指从总体中随机选择样本，每个样本具有相同的被选中的概率，且样本之间相互独立。
其中常见的方法有简单随机抽样和系统抽样。
2. 分层抽样：分层抽样是将总体划分为若干个层次，然后在每个层次内进行独立的抽样，以保证各层次的特征都能得到充分的反映。
其中常见的方法有整群抽样和整块抽样。
3. 效应抽样：效应抽样是指根据特定目的选择样本，以突出关注的特征或特定群体。
常见的方法有方便抽样、判断抽样和专家抽样等。
4. 非概率抽样：非概率抽样是指在选择样本时不依赖于概率方法，而是基于主观因素或者根据研究目的挑选样本。
非概率抽样不适用于推断总体特征，但在某些情况下仍然具有研究价值。
三、抽样方法的应用抽样方法在统计学的应用场景非常广泛，下面列举几个常见的应用示例：1. 市场调查：在市场调查中，我们可以使用抽样方法来获取目标受众的意见和需求，从而更好地指导产品开发和市场推广。
2. 社会调查：社会学家经常使用抽样方法来研究社会现象和群体特征，通过对样本数据进行分析，可以推断出整个社会群体的特征。
3. 医学研究：在医学研究中，抽样方法可以帮助研究人员获取疾病患者的样本数据，进行统计分析，以了解疾病的特征和治疗效果。
4. 教育评估：在教育领域，抽样方法可以用于学生绩效评估或教学质量评估，通过对样本学生进行测验或观察，得出对整体学生群体的评价。
四、总结抽样方法在统计学中扮演着重要的角色，通过合理的抽样设计和样本分析，可以快速、有效地推断总体特征。
常用抽样方法
常用抽样方法概率抽样（probability sampling）：依据概率论原理，按照随机化原则从总体中抽取样本的方法。
特点：抽取的样本具有一定的代表性，可以通过样本推断总体特征，但操作较复杂，且费用较高。
非概率抽样（non-probability sampling）/非随机抽样：主要依据研究者的主观意愿、判断或是否方便等因素从总体中抽取样本的方法。
特点：是一种快速、简易且节省费用的数据收集方法。
但所抽取的样本代表性较差，一般不用来推断总体特征，多用于探索性研究。
一、单纯随机抽样（Simple sampling）1、概念：首先根据调查目的选定总体, 对总体中所有观察单位统一编号：1、2、3 …N, (N为总体中的观察单位总数 )，遵循随机原则，采用不放回抽取的方法，从总体中抽取 n 个观察单位组成样本，这种抽样方法称为单纯随机抽样。
2、特点：是一种等概率抽样方法；逐个进行抽取；不放回抽样。
3、单纯随机抽样的方法：抽签法、随机数字表法抽签法所产生的样本为何具有代表性?——摇匀使得每一个体被抽到的机会是相等的随机数字表法随机数字表：随机数字表中的每个数都是用随机方法产生的，这样的表称为随机数字表。
4、抽样误差大小的估计对于单纯随机抽样，样本均数与样本率的抽样误差，即标准误的计算公式见下表。
5、优缺点优点：抽样方法简单、易行。
缺点:当病例总数较大时，很难实施抽样，有时很难实现。
6、适用范围：总体个体数较少，抽取的样本容量也较小。
当群体中存在大量个体时，用简单的随机抽样方法进行抽样比较麻烦，可以用系统抽样方法进行抽样。
二、系统抽样(Systematic sampling)1、概念：将容量为N的总体按某一顺序编号(或按研究对象已有的顺序，如学生证号等 )并平均分成n个部分，每部分包含K个个体（K=N/n）。
首先从第一部分中随机抽取一个个体，依次用相等的间隔，机械地从每一部分中各抽取一个个体，共抽得n个个体组成样本，该抽样方法为系统抽样（等距抽样、机械抽样）。
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[例]一些大城市想做流动人口消费品购买力调研
[例]某市调研人员想了解市民对于规划的万达商圈的 停车位的满意程度
注意：偶遇抽样A ≠随机抽样
6
偶遇抽样的适用性
➢ 探索性调查 ➢ 同质性强的总体 ➢ 时效性要求较高的调查 ➢ 流动性大的总体
A
7
调查实例
“都市里的吉卜赛人——对武汉市 外来务工、经商人员的调查”，《青年 研究》2001年第6期，作者：刘玉等
无法界定总体边界。例如：农民工研究、流浪儿 童研究
总体规模较小或同质性较强。例如：同性恋研 究、吸毒问题研究
时间、人力等条件有限。
A
4
目录
非概率抽 样方法
1 偶遇抽样 2 判断抽样 3 定额抽样 4 雪球抽样
A
5
一、偶遇抽样
1、含义
偶遇抽样又称作方便抽样或自然抽样，是指研究者根 据现实情况，以自己方便的形式抽取偶然遇到的人作为对 象，或者仅仅选择那些离得最近的、最容易 由被调查者当场填 写回收，对一些没 有上过学不识字的 被调查者采取由调 查员根据问卷的内 容逐一访谈的方式 完成。
8
二、判断抽样
1、含义
判断抽样又称立意抽样或目的抽样，它是研究者根据自己主观 的分析来选择和确定研究对象的方法。
特点:典型、主观
例如，调查客户评价可以重点调查核心客户的评价。对全 国城市家庭平均消费支出的调查应该选择3口之家。
采用非概率抽样能 够便捷地收集被调 查者的各种信息， 有助于调研人员形 成想法，拓展思路， 得出结论。
A
缺点：
不能估计抽样误差 难以评价样本所具
有的代表性程度 非概率抽样的结果
不能推算出总体， 通常存在较大的偏 倚
3
非概率抽样方法的适用情况：
研究目的的需要。例如：探索性研究、试调 查、不打算推论总体的研究。
调查对象
本次调查以武汉市外 来务工、经商人员为 对象。具体做法如下 ：在武汉市外来务工 、经商人员集中的地 方(汉正街)的几条主 街道发放调查问卷， 由调查员按照非随机 抽样中的偶遇抽样原 则抽取一定的人员进 行调查。
资料的收集方法
本次调查问卷由58个 问题组成，主要询问 了外来务工、经商人 员的基本社会特征、 工作、收入与支出、 观念、社会交往以及 对现有生活的满意度 等方面的问题。实际 发放问卷280份，回 收有效问卷252份， 有效回收率90%。
非概率抽样方法
A
1
非概率抽样：
主要依据研究者的主观意愿、判断或是否方便等因素来 抽取对象，它不考虑抽样中的等概率原则，往往产生较大误 差。
因而，其样本的代表性往往较小，误差有时相当大，而 且这种误差又无法估计。
A
2
非概率抽样的优点和缺点
优点：
非概率抽样方法简 单易行、成本低、 省时间,在统计上 也比概率抽样简单 。
[例]调查中国钢铁行业的管理机制、运营机制及改革等状 况，所挑选的样本单位一定得避开鞍钢、宝钢和首钢等几 家国有特大型钢铁企业，其原因是尽管它们的钢铁产量占 全国钢铁产量的大半，但是它们的管理水平、运营能力等 不能代表众多钢铁企业的现状。
A
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3、判断抽样的适用性
➢ 较大总体中某个容易辨认的次级集合 ➢ 研究人员对总体情况比较熟悉 ➢ 对总体中某类问题的研究
A
采用判断抽样法应注意的 问题: 一要选好专家，二要应极 力避免挑选极端情况的样 本
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[例]某企业要调查其自身产品与竞争对手产品的销售情 况，根据主观判断选择了一些同时对销售双方产品有影 响的、非常有代表性的零售商店作为判定样本（找典型）
[例]调查中国钢铁行业的产品和产量现状，只要对鞍钢、宝钢和 首钢等几家国有特大型钢铁企业进行调查，就足以大致掌握我国 钢铁工业的产品和产量情况了，因为这几家钢铁企业的钢铁产量 占全国的大半，把握了它们的生产情况就可以把握总体的生产情 况。
A
13
谢谢！
A
14
2、优缺点
➢ 优点：充分发挥研究人员的主观能动性
简便易行
➢ 缺点：受主观影响大
依赖研究人员的工作经验A 和判断能力
9
研究者的理论修养 实际经验
对对象的熟悉程度
A
抽样标准
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判断抽样有两种方法：
另一种是找异常个案的方法。
选择最能代表普遍情况的群体作为样 本，一般选取“多数型”或“平均型” 的样本为调研单位。