概率抽样和非概率抽样
研究方法——抽样的理论与实操
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。
抽样方案的分类包括什么
抽样方案的分类包括什么抽样方案的分类包括什么摘要：抽样是科学研究中常用的一种方法，通过对样本的选择和观察，从而对整体进行推断。
抽样方案的分类是指根据不同的抽样方法和策略，将抽样过程划分为不同的类型和分类。
本文将介绍抽样方案的分类，包括随机抽样、分层抽样、整群抽样、多阶段抽样、整体抽样和非概率抽样。
一、随机抽样随机抽样是指在抽样过程中，每个个体被选入样本的概率相等且独立。
随机抽样是最常见和最基本的抽样方法，具有很好的代表性和可比性。
其主要特点是每个个体都有被选入样本的机会，并且选入样本的概率相等，不会受到主观因素的影响。
随机抽样可以使用简单随机抽样、系统抽样和整群抽样等方法。
二、分层抽样分层抽样是根据总体的特征将总体划分为若干个相对独立的层，然后在各层内进行随机抽样。
分层抽样可以提高样本的代表性和效果，减小抽样误差。
通过将总体划分为不同的层，可以更好地考虑到总体的差异和变化。
分层抽样适用于总体具有明显的层次结构的情况，例如不同地区、不同性别、不同年龄等。
三、整群抽样整群抽样是将总体划分为若干个相对独立的群体，然后随机选择部分群体进行抽样，再从所选群体中选择样本。
整群抽样可以提高抽样的效率和经济性，减少抽样的工作量。
通过将总体划分为群体，可以减小抽样误差和方便实施抽样。
整群抽样适用于总体的群体结构比较明显的情况，例如不同学校、不同社区、不同机构等。
四、多阶段抽样多阶段抽样是将总体划分为若干个阶段，通过层层抽样逐步缩小样本规模。
多阶段抽样可以提高抽样的效率和灵活性，适用于总体分布复杂和难以访问的情况。
通过逐步缩小样本规模，可以减小抽样误差和方便实施抽样。
多阶段抽样通常包括两个或多个阶段，每个阶段都是一个相对独立的抽样过程。
五、整体抽样整体抽样是指在抽样过程中，直接对总体进行观察和测量，而不是选择样本进行观察。
整体抽样通常用于总体规模较小且容易获取的情况，例如对某个地区所有居民进行调查或对某个群体进行观察。
抽样技术
3、抽样误差是由抽取样本的随机性产生的，可以在概率抽取的条件下进行计量，并通过抽样设计加以控制，根本方法是改变样本量
费抽样误差不是有……产生的，(抽样框误差、无回答误差、计量误差)
4、个抽样方法的特点及优缺点
①简单随机抽ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ：特点：从抽样框内的N歌抽样单元中随机地一个一个抽取n个单元作为样本，在每次抽选中，所有待选单元汝阳概率相等。
6、估计方法及其特点
①简单估计
②比估计：有偏，n很大时，渐进无偏，效率比简单估计高
③回归估计：累死比估计，渐近无偏，优于比估计
④差值估计：无偏（若调查时所用的复制变量为目标量最近的普查结果，或者回归估计的回归系数接近于
7、调查方法：文案调查法、实地调查（访问，观察，实验）、网络调查、抽样调查
⑤系统抽样：按一定顺序排列，在规定的范围内随机抽取一个单元作为初始单元，然后按事先规定好的规则确定其他单元
优点：操作简单，如有辅助信息么可有效提高估计精度 缺点：对估计方差的估计比较困难
5、有效地市场调查原则：理论模型通灵原则；解决市场难题原则；研究目标锁定原则；远近研究并举原则；投入产出匹配原则
8、二重抽样主要为了分层，为了比率估计，为了回归估计
两次抽样的样本量直接影响估计的精度，一般第一重抽样的样本量越大，就可以减少估计量的误差，同样第二重样本量越大，估计方差越小
2、pps与πps抽样的含义和操作方法
pps:如果每次抽样中第i各单元被抽中的概率zi=Mi/M0=Mi/∑Mi，其中Mi为第i个单元的规模的度量，M0为总规模，这种不等概抽样叫做放回的与规模成比例的概率抽样
第五章 抽样调查
第二种方案：洛阳市所有小学的名单（第一抽样框）， 从中抽取１０所学校（抽样单位是学校）；被抽中 学校的所有班级名单（第二抽样框），每个学校抽 １０个班级，共抽取１００个班级。（抽样单位是 班级）；被抽中班级的所有学生名单（第三抽样 框），每个班级抽２０名学生，共抽取２０００名 学生，（抽样单位是学生）．
18－30 31－50 50以上 小计 总计
200
缺点 虑其中的几种，不可能做出很细的分类
1. 分层不可能兼顾总体的众多属性，只能考 2. 总体分布变化的最新信息不容易得到，因
而配额的合理性很难保证
3. 主观性很大。如一个访问员会本能地避免 访问难以找到的受访者。
四、滚雪球抽样(Snowball Sampling)
（4）依据从随机数表中选出的数码，到抽样 框中寻找它所对应的元素。 练习： 试用简单随机抽样方法在洛阳师范学院抽取 2000名学生。 请思考：操作的难点是什么？
优点：概率抽样的理想类型，简单易行，误差小。 缺点： 1. 需要为总体每个要素编号，当总体所含个 体的数目太多时采用这种方法费时费力； 2. 总体内分类明显时，这种抽样无法按类别 特征自动分配样本数，若想保证样本的代表性，必 须增大样本量，使工作量增大。
院系——专业——班级——学生
抽样框 抽样单位 院系 专业 班级
第一抽样框：所有院系的名单 第二抽样框：抽中院系的所有专 业名单 第三抽样框：抽中专业的所有班 级名单
第四抽样框：抽中班级的所有学 生名单
学生
四、 抽样的原则
随机原则（random principle）：在完全
排除主观上人为选择的前提下，使总体中 每一个单位有相同被抽中的机会。——概 率抽样
第7讲 《传播学研究方法》抽样(二)
整群抽样（cluster sampling）
又称聚类抽样，它是将总体按照某种标准划分 为一些子群，每个子群作为一个抽样单位，用 随机的方法从中抽取若干子群，将抽出的子群 中的所有单位合起来作为总体的样本。
5.2 抽样调查的方法
整群抽样就是将总体中若干个单位合并为组 (群),抽 样时直接抽取群，然后对中选群里的所有单位全 部实施调查
再按 性别 分层 350（女） 150（男）
再按专业分层
245（文） 105（理） 105（文）
45（理）
样本的构成情况 （2000人）
500
350 (女) 150（男）
245（文）
105（理）
105（文）
45（理）
500
350 (女) 150（男）
245（文） 105（理） 105（文）
45（理）
等距抽样（systematic sampling）
分层抽样（stratified sampling） 整群抽样（cluster sampling） 多阶段抽样（multi-stage cluster sampling）
简单随机抽样（simple random sampling）
又称纯随机抽样，即对总体单位不进行任何分 组排列，仅按随机原则直接从总体中抽取样本， 以使总体中的每一个单位均有同等的被抽取的 机会。 主要方法：1.抽签法；2.随机数表法；3. 使用 统计软件直接抽取。
例如:为了了解参加某种知识竞赛的1000名学生 的成绩，打算从中抽取一个容量为50的样本．
（1）假定这1000名学生的编号是1，2，…，1000 （2）计算抽样间隔： 1000÷50＝20
（3）然后在第1部分随机抽取一个号码，比如它是第18号，
经验法则 统计学原理
经验法则统计学原理
统计学是用来收集、处理、分析和解释数据的科学，它为人们提供定
量和定性分析结果，为他们正确地了解和描述社会现象。
统计学的原
理包括：
一、抽样法：
1. 概率抽样法：给定一个总体，采取系统抽样的方式，对其进行随机
抽取，以期待事先确立的概率分布。
2.非概率抽样法：给定一个总体，采取非系统的、一般的方式抽取样本，以反映总体的情况。
二、描述统计：
1. 统计描述量：以某种定量的方式，把研究中的变量或变量组合概述
出来，如最大值、最小值、平均值等。
2. 分类指标：分类指标是把一个变量中的几个数值分成满足条件的几类，分别给出每个类别的数量的指标。
三、推断统计：
1. 假设检验：假设检验是把观察值放在一个确定的概率分布上，检验
两个总体参数是否有显著差别。
2. 估计技术：估计技术是以随机抽样法为基础，以得到样本数据为基础，利用有限数据估计总体参数的技术。
四、回归分析：
1. 回归模型设定：回归模型是由自变量和因变量构成的一个函数模型，用来研究因变量在自变量水平不确定情况下的变化。
2. 回归分析的经验准则：回归分析的经验准则是指在实证研究中，研
究人员根据过去的经验，为估计回归系数和评价模型的稳定性提供的
一些准则。
产品质量检测中的抽样方法和抽样方案
产品质量检测中的抽样方法和抽样方案抽样是产品质量检测中常用的方法之一，通过从整体中选取一部分样本进行检测，可以代表整体的质量情况。
然而，抽样方法和抽样方案的选择对于检测结果的准确性和可靠性具有重要影响。
本文将探讨产品质量检测中的抽样方法和抽样方案，以帮助我们更好地理解和运用这种方法。
一、简述抽样方法抽样方法可以分为概率抽样和非概率抽样两类。
概率抽样是指通过随机抽取样本，使得每个单位被抽中的概率相等，并且有一定的数学依据，结果具有统计学上的推广性。
而非概率抽样则是非随机的方式进行，不具有统计学上的推广性，但在实际操作中更为灵活。
在产品质量检测中，常使用的是概率抽样方法，如简单随机抽样、系统抽样、分层抽样等。
二、简单随机抽样简单随机抽样是指从总体中随机选择n个样本，通过随机抽取使得每个样本被抽中的概率相等。
这种抽样方法的优点在于简单易行，缺点在于可能导致样本的不均衡。
因此，在实际应用中，我们常常采取分层抽样的方式。
三、分层抽样分层抽样是将总体划分为若干个不相交的子群体，然后在每个子群体内进行简单随机抽样。
这种方法可以保证样本的代表性和均衡性。
例如，在食品质量检测中，我们可以根据不同种类、不同生产地区等因素，将总体划分为不同的层次，然后在每个层次内进行抽样，以获取更具有代表性的样本。
四、系统抽样系统抽样是按照一定的规则系统地选择样本。
常用的方式是在总体中依次选取固定间隔的样本。
这种方法的优点在于简单易行，缺点在于可能导致周期性误差。
因此，在使用系统抽样时，应注意选择合适的抽样间隔，以尽可能减小误差。
五、抽样方案的选择抽样方案的选择应根据具体情况进行权衡。
首先，要考虑样本的大小，即所需样本数量。
通过统计学的方法可以确定所需样本数量，并参考实际情况进行合理调整。
其次，要考虑抽样方法的可行性和实施难度。
有些抽样方法需要较高的技术要求和人力资源，因此需要在实际操作中进行评估与选择。
最后，要根据检测目的和要求选择合适的抽样方法和抽样方案。
抽样方法
优点：非常方便、省时省力 缺点：不能推断总体、代表性差、偶然性强。
2、配额抽样
又称定额抽样，是指调查人员将调查总体样本按一定标志 分类或分层，确定各类（层）单位的样本数额，在配额内任意 抽选样本的抽样方式。 操作步骤： （1）选择“控制特征”作为细分群体的标准。 （2）将总体按“控制特征”细分，使其分成若干个子总体。 （3）确定各子总体样本的大小，通常是将总样本数按各子总体在 总体中所占的比例分配。 （4）各子总体样本量确定后，即可为每一访问员指派“配额”， 要求他们在某一个子总体中访问一定数额的样本。
使用理由： （1）缺少基本单位的 名单而难以直接从总体中 抽取所要调查的基本单位。 （2）总体基本单位在 空间上的分布很广泛。 （3）抽样调查本身目 的的需要。（人口普查后 的抽样复查）
注意： （1）它的随机性体现在群与群之间 不重叠。 （2）如果把每一个群看成一个单位， 那么整群抽样就是以群为单位的纯随机 抽样。 （3）误差取决于群间差异，而不受 群内பைடு நூலகம்位之间差异的影响，与分层抽样 相反。 （4）是多阶段抽样的前提和基础。
配额抽样与分层随机抽样相似，但不同的是，分层抽样中各 层的子样本是随机抽取的，而配额抽样中各层的子样本是非随机 抽取的。
配额抽样分为两种：独立控制配额抽样、相互控制配额抽样。
独立控制配额抽样 独立控制配额抽样是指调查人员只对 样本独立规定一种特征（或一种控制特性） 下的样本数额。 如在消费者需求调查中，我们按年龄 特征，分别规定不同年龄段的样本数目， 就属于独立控制配额抽样。人们通常把消 费者的年龄、性别、收入分别进行配额抽 样而不考虑三个控制特性的交叉关系。
1、简单随机抽样
——直接抽选法、抽签法、随机数表法
简单随机抽样是最基本的 概率抽样，又称纯随机抽样。 简单随机抽样是对总体中的所 有个体按完全符合随机原则的 方法（随机数表）抽取样本， 它保证了总体中的每一个个体 都有同等的被抽取的概率。 当研究的总体并不太大， 或者当总体的元素有完备的名 单时，简单随机抽样就非常适 用。 基本步骤： （1）找寻准确的抽样框：准确的 抽样框包含两个含义：完整 性与不重复性； （2）给抽样框中的所有个体编号； （3）确定样本数量：在总体数量 已确定的情况下，一般先估 计一个大约的样本数量，然 后再用比例确定准确的样本 数量； （4）运用随机数表抽取样本。
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好样本必须： 1.针对研究的问题 2.具有最好的性能价格比
1.概率抽样 遵循随机原则进行的抽样，总体中每个 单位都有一定的机会被选入样本
• 排除主观上有意识的抽 取调查单位 • 每个单位被抽中的概率 是已知或可计算的 • 当用样本对总体目标量 进行估计时，要考虑到 每个样本单位被抽中的 概率
（3）整群抽样
优点是实施 方便、节省 经费；缺点 是抽样误差 往往大于简 单随机抽样
例如，调查中 学生患近视眼 的情况，抽某 一个班做统计； 进行产品检验； 每隔8h抽1h生 产的全部产品 进行检验等
将总体中各单 位归并成若干 个互不交叉、 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.
总 体
随机 样本
（1）简单随机抽样
从总体N个单位中任意抽取n个单位作为样本, 使每个可能的样本被抽中的概率相等的一种 抽样方式 每个样本单位被抽中的概率相等，样本的每 个单位完全独立，彼此间无一定的关联性和 排斥性 只适用于总体单位数量有限的情况，否则编 号工作繁重；对于复杂的总体，样本的代表 性难以保证；不能利用总体的已知信息等
3.概率抽样与非概率抽样的比较
概率抽样
抽样原则
非概率抽样
抽样原则
随机原则，可以据以 对总体参数进行估计
特点
特点
非随机原则，统计 量的分布不确定， 无法进行参数估计. 操作简便、时效快 、成本低，适用于 探索性研究
更精确，技术含量 高，调查成本高
2.非概率抽样 又称为不等概率抽样或非随机抽样，就 是调查者根据自己的方便或主观判断抽取 样本的方法 虽然根据样本调查的结果也可在一定程 度上说明总体的性质、特征，但不能从数 量上推断总体
方便抽样
判断抽样 自愿样本 滚雪球抽样
非概率抽样
配额抽样
（1）方便抽样 调查人员本着随意性原则去选择 样本的抽样方式 两种最常见的方法： “街头拦人法” “空间抽样法” 一般在调查总体中每一个体都是 同质时，才能采用此类方法。
（4）滚雪球抽样 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 在特定总体的成员难以找到样
将调查总体样本按一定标 志分类或分层，确定各类（层） 单位的样本数额，在配额内任 意抽选样本的抽样方式。 与分层抽样的区别：分层 抽样是按随机原则在层内抽选 样本，而配额抽样则是由调查 人员在配额内主观判断选定样 本
先将总体从1～N相 继编号，并计算抽 样距离K=N/n。式中 N为总体单位总数， n为样本容量。然后 在1～K中抽一随机 数k1，作为样本的 第一个单位，接着 取k1+K,k1+2K…… ，直至抽够n个单位 为止
（5）多阶段抽样
先从总体中抽取范围较大的单元，称为一级抽样单元，再从 每个抽得的一级单元中抽取范围更小的二级单元，依此类推， 最后抽取其中范围更小的单元作为调查单位
（4）系统抽样
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 隔一定的间隔抽 取一个单位的一 种抽样方式。是 纯随机抽样的变 种
最主要的优势就 是经济性。最大 的缺陷在于总体 单位的排列上。 一些总体单位数 可能包含隐蔽的 形态或者是“不 合格样本”，调 查者可能疏忽， 把它们抽选为样 本
（2）分层抽样
先将总体的单位 按某种特征分 为若干次级总 体（层），然 后再从每一层 内进行单纯随 机抽样，组成 一个样本的方 法
分组减小了各 抽样层变异性 的影响，抽样 保证了所抽取 的样本具有足 够的代表性
当总体是由差 异明显的几部 分组成时，往 往选择分层抽 样的方法
• 例如，一个单位的职工有500人，其中不到 35岁有125人，35岁至49岁的有280人，50 岁以上的有95人.为了了解这个单位职工与 身体状况有关的某项指标，要从中抽取一 个容量为100的样本，由于职工年龄与这项 指标有关，决定采用分层抽样方法进行抽 取.因为样本容量与总体的个数的比为1：5， 所以在各年龄段抽取的个数依次为125/5， 280/5，95/5，即25，56，19。
EXCEL产生随机数
• 用excel提供的统计函数“RAND”，可以生成 0—1之间的均匀分布随机数。若要生成 a 与 b 之间的随机实数，请使用： RAND()*(b-a)+a
• 利用“RANDBETWEEN”函数则可以生成位于 任意两个指定数之间的一个随机数。
• 例如：要生成100-150之间的整数 • 方法1：=RANDBETWEEN(100,150) • 方法2：=ROUND(RAND()*50+100,) 或=INT(RAND()*50+100) 其中 INT 取整 ROUND四舍五入
（2）判断抽样
根据调查人员的主观经验从总 体样本中选择那些被判断为最能 代表总体的单位作样本的抽样方 法 例如，要对安徽省旅游市场 状况进行调查，有关部门选择黄 山、九华山等旅游风景区做为样 本调查，这就是判断抽样。
（3）自愿样本 被调查者自愿参加，成为样 本中的一份子，向调查人员提供 信息。 如：网络调查