抽样方法的几种分析
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。
统计样本数据的抽样与分析方法
统计样本数据的抽样与分析方法统计学是一门研究收集、整理、分析和解释数据的学科。
在统计学中，样本数据的抽样和分析方法是非常重要的，因为它们可以帮助我们从整体数据中获取有效的信息，并进行合理的推断和预测。
本文将介绍一些常用的抽样和分析方法，以帮助读者更好地理解和应用统计学。
一、抽样方法抽样是从总体中选取一部分个体作为样本，以代表总体的特征。
在实际应用中，我们无法对整个总体进行调查，因此需要通过抽样来获取有关总体的信息。
常见的抽样方法包括随机抽样、系统抽样、分层抽样和整群抽样。
1. 随机抽样：随机抽样是一种简单而常用的抽样方法，它通过随机选择样本个体来保证每个个体被选中的机会相等。
例如，在调查市场需求时，我们可以通过随机选择一定数量的消费者来代表整个市场。
2. 系统抽样：系统抽样是一种按照一定规律选择样本的方法，例如每隔一定间隔选择一个个体。
这种方法适用于总体中个体有一定规律排列的情况，例如排队等候的人群。
3. 分层抽样：分层抽样是将总体划分为若干层次，然后从每一层中进行抽样。
这种方法可以保证每个层次的特征都得到充分代表，从而提高估计的准确性。
例如，在调查学生体质时，可以根据年级和性别进行分层抽样。
4. 整群抽样：整群抽样是将总体划分为若干个群体，然后随机选择部分群体进行调查。
这种方法适用于总体中群体间差异较大的情况，例如调查不同地区的消费习惯。
二、数据分析方法数据分析是对收集到的数据进行整理、描述、分析和解释的过程。
它可以帮助我们揭示数据的内在规律和趋势，从而做出合理的决策和预测。
下面介绍几种常用的数据分析方法。
1. 描述统计分析：描述统计分析是对数据进行整理和描述的过程，它可以通过计算平均值、中位数、众数、标准差等指标来揭示数据的集中趋势和离散程度。
例如，在调查一组学生的成绩时，可以计算平均分和标准差来了解学生整体的学习水平和差异程度。
2. 探索性数据分析：探索性数据分析是通过绘制图表和计算统计指标来探索数据的特征和关系。
抽样方案有哪几种方法分析
抽样方案有哪几种方法分析
抽样方案是统计学中非常重要的一部分，它用于从总体中选择一部分样本来进行分析和推断。
在统计学中，有几种常见的抽样方法可以用来进行分析，下面将介绍其中几种常见的抽样方案。
第一种是简单随机抽样。
这种抽样方法是最基本的一种，它的原理是从总体中以等概率的方式随机选择样本。
简单随机抽样可以保证样本的代表性和无偏性，但在总体较大时，实施起来可能会比较困难。
第二种是系统抽样。
系统抽样是指在总体中按照一定的规则选择样本，例如每隔固定的间隔选择一个样本。
这种方法相对简单，适用于总体有一定的规律性分布的情况，但如果总体中存在某种规律的排列，可能会导致样本的偏倚。
第三种是分层抽样。
分层抽样是将总体划分为若干个互不重叠的层次，然后从各个层次中分别进行随机抽样。
这种方法可以确保样本在各个层次上的代表性，适用于总体具有明显特征的情况。
第四种是整群抽样。
整群抽样是将总体划分为若干个群体，然后从群体中选择全部样本进行分析。
这种方法适用于总体中群体间差异较大的情况，可以减小样本选择的复杂性。
另外还有很多其他的抽样方法，如整体抽样、整群比例抽样、多阶段抽样等。
不同的抽样方法在不同的情况下有不同的优势和适用性，研究者需要根据具体问题和研究目的来选择合适的抽样方案。
总之，抽样方案是统计学中进行数据分析的重要环节。
通过合理选择抽样方法，可以确保样本的代表性和可靠性，从而对总体进行准确的推断和分析。
抽样方案有哪几种方法分析问题
抽样方案有哪几种方法分析问题抽样方案有哪几种方法分析问题摘要：抽样是统计学中常用的技术之一，用于从总体中选择一部分样本来进行研究，以推断总体的特征。
抽样方案是指在实施抽样过程中所采用的方法和策略。
本文将介绍六种常见的抽样方案，并对每种方案进行详细的分析和讨论。
1. 简单随机抽样简单随机抽样是最常见的抽样方法之一。
在简单随机抽样中，每个个体都有相同的机会被选为样本，且每次抽样都是独立的。
简单随机抽样的优点是简便易行、公平公正，但在总体样本分布不均匀的情况下，可能导致样本不具有代表性。
2. 系统抽样系统抽样是一种按照一定的规则和顺序选择样本的方法。
在系统抽样中，首先随机选择一个个体作为起始点，然后按照一定的间隔依次选择样本。
系统抽样的优点是比简单随机抽样更加方便，且可以适应大样本的情况。
但若系统抽样的规则和起始点选择不当，可能导致样本的偏倚。
3. 分层抽样分层抽样是将总体划分为若干层次，然后从每个层次中进行独立的抽样。
分层抽样的优点是可以保证样本中各个层次的代表性，提高估计的精确度。
但分层抽样需要事先了解总体的分层情况，并进行合理的层次划分，否则可能导致样本误差。
4. 整群抽样整群抽样是将总体划分为若干个互不重叠的群组，然后随机选择部分群组进行抽样。
在每个被选中的群组中，选择所有个体作为样本。
整群抽样的优点是可以减少抽样过程中的误差和成本，但需要确保群组内的个体具有一致性，否则可能导致样本偏倚。
5. 整体抽样整体抽样是将总体作为一个整体，直接选择其中的一部分作为样本。
整体抽样的优点是简单高效，适用于总体分布均匀和样本容量较小时的情况。
但若总体分布不均匀或存在较大的变异性，整体抽样可能导致样本的偏倚。
6. 故意抽样故意抽样是一种有意地选择具有代表性的样本的方法。
在故意抽样中，根据研究目的和需求，有选择地选择符合特定标准的个体作为样本。
故意抽样的优点是可以满足研究的特定需求，但需要注意避免主观性和偏倚。
抽样检验方案的类型有哪些
抽样检验方案的类型有哪些抽样检验方案的类型有哪些摘要：抽样检验是统计学中常用的一种方法，用于判断一个总体是否具有某种特征。
在实际应用中，根据研究目的和数据特点的不同，可以选择不同类型的抽样检验方案。
本文将介绍六种常见的抽样检验方案类型：单样本检验、双样本检验、配对样本检验、方差分析、相关分析和非参数检验，并对每种类型的方案进行详细的叙述和讨论。
关键词：抽样检验，类型，单样本检验，双样本检验，配对样本检验，方差分析，相关分析，非参数检验一、单样本检验单样本检验是指在抽样过程中，只有一个样本参与检验的方法。
它适用于总体参数已知的情况下，通过对样本数据进行统计推断，判断总体是否满足某种特征。
常用的单样本检验方法包括：单样本均值检验、单样本比例检验和单样本方差检验。
单样本检验的步骤包括：建立假设、选择显著性水平、计算统计量和判断决策。
二、双样本检验双样本检验是指在抽样过程中，同时有两个样本参与检验的方法。
它适用于对比两个总体是否相同或不同的情况。
双样本检验常用的方法包括：独立样本 t 检验、配对样本 t 检验和 Mann-Whitney U 检验。
独立样本 t 检验适用于两个独立样本的均值比较，配对样本 t 检验适用于两个相关样本的均值比较，Mann-Whitney U 检验适用于两个独立样本的中位数比较。
三、配对样本检验配对样本检验是指在抽样过程中，每个样本中的观测值之间存在相关关系的方法。
它适用于在相同样本上进行两次观测，比较观测值前后的差异是否显著。
常用的配对样本检验方法包括：配对样本 t 检验和符号检验。
配对样本 t 检验适用于样本差异服从正态分布的情况，符号检验适用于样本差异不服从正态分布的情况。
四、方差分析方差分析是一种用于比较两个以上样本均值是否存在显著差异的方法。
它适用于多个不同总体均值之间的比较。
方差分析常用的方法包括：单因素方差分析和多因素方差分析。
单因素方差分析用于比较一个因素下不同水平之间的均值差异，多因素方差分析用于比较多个因素的交互作用对均值的影响。
抽样方法有些抽样方法大全
抽样方法有些抽样方法大全抽样方法是指从总体中选取一部分样本进行调查或研究的方法。
抽样方法的选择对于研究结果的可靠性和推广性有着重要的影响。
下面是一些常用的抽样方法：1. 简单随机抽样（Simple Random Sampling）：在总体中的每个个体具有相同的被选中的机会，通过随机抽取样本来代表总体。
2. 分层抽样（Stratified Sampling）：将总体分成若干层次，每一层次中的个体具有相似的特征，然后从每个层次中随机抽取样本。
3. 整群抽样（Cluster Sampling）：将总体划分为若干个群组，然后通过随机抽取部分群组来代表总体，然后在所选的群组中进行全面调查。
4. 系统抽样（Systematic Sampling）：根据固定的抽样间隔，从总体中随机选择一个起始点，然后按照固定的间隔依次选取样本。
5. 多阶段抽样（Multistage Sampling）：将总体分层和分群组，然后通过多个抽样阶段来实现抽样，通常用于大规模调查。
6. 比率抽样（Ratio Sampling）：根据总体中的其中一特征的比例，确定样本的大小。
例如，如果总体中男性比例是60%，则样本中男性比例也应该是60%。
7. 效应抽样（Convenience Sampling）：根据研究者的方便或可获得性，选择样本。
这种方法容易产生偏差，结果可能无法推广到整个总体。
8. 整齐抽样（Quota Sampling）：根据总体中一些特征的比例，确定样本的大小。
例如，如果总体中男性比例是60%，则样本中男性数量也应该是60%。
9. 小组抽样（Snowball Sampling）：从已经选择的样本中获取参与者的指引，逐渐扩大样本规模，并在招募新样本时依靠参与者的推荐。
10. 专家抽样（Expert Sampling）：指选择一些具有特定知识、经验或技能的专家作为样本，以获取专业领域的意见或建议。
以上是一些常用的抽样方法，每种方法都有其适用的场景和限制，研究者需要根据研究目的、总体特征、样本大小和可行性等因素综合考虑选择最合适的抽样方法。
抽样统计分析的基本知识
抽样统计分析的基本知识引言在统计学中，抽样是一种常用的数据分析方法，通过从总体中选择一部分样本数据进行分析，从而得出关于总体的结论。
抽样统计分析为我们提供了一种有效的方式来推断总体特征，并进行决策或预测。
本文将介绍抽样统计分析的基本知识，包括抽样方法、样本量的确定和抽样误差的控制等内容。
一、抽样方法抽样方法是确定如何从总体中选取样本的方式。
常见的抽样方法有以下几种：1. 简单随机抽样简单随机抽样是指从总体中按照概率相等的方式选择样本，每个样本的选取是相互独立的。
简单随机抽样常用的方式有抽签、随机数表等。
简单随机抽样的优点在于样本的代表性较高，能够减小抽样误差。
然而，简单随机抽样的缺点在于实施起来可能比较复杂，且对总体的特征了解较少的情况下可能效果不佳。
2. 系统抽样系统抽样是从总体中选取样本的方法之一，通过确定一个固定的抽样间距，从总体中选取每隔固定间距的样本。
系统抽样的优点在于实施简单，抽样结果仍具有一定的代表性。
不过，需要注意的是如果总体呈现出周期性或有规律的特点，系统抽样可能引入系统误差，导致样本的代表性出现偏差。
3. 整群抽样整群抽样是将总体划分为若干个互不重叠的群体，然后从这些群体中随机选择部分群体作为样本。
整群抽样的优点在于可以减少抽样的成本，提高调查的效率。
然而，整群抽样可能引入群体间的差异性，因此在分析时需要考虑群体间的相似性程度。
4. 分层抽样分层抽样是将总体划分为互不重叠的若干个层次，然后从每个层次中分别进行抽样。
分层抽样的优点在于可以针对不同层次的特点进行分析，提高样本的代表性。
然而，在进行分层抽样时需要事先对总体的特征有一定了解，并且分层的选择要合理。
5. 整体抽样整体抽样是指直接选取总体中的全部元素作为样本。
整体抽样的优点在于样本的代表性最高，不会引入抽样误差。
然而，整体抽样的缺点在于样本量较大，造成调查成本的增加。
二、样本量的确定样本量的确定是保证抽样结果具有一定代表性的重要因素。
抽样调查的五种方法
抽样调查的五种方法
抽样调查是研究人员在研究中采取的一种常见的数据收
集方法。
通过从总体中选择一部分样本，并在样本上进行测量和分析，研究人员可以推断总体的特征和情况。
以下是五种常见的抽样调查方法：
1. 简单随机抽样：这是抽样调查中最基本的一种方法。
它要求所有个体有等同的机会被选中，并且选取的每个个体都是独立的。
研究人员可以使用随机数表或随机数生成器来进行样本选择。
2. 系统抽样：系统抽样是一种有规律的抽样方法。
研究
人员首先确定样本量，然后按照一个固定的规则选择样本。
例如，研究人员可以选择每10个人中的一个进行调查。
3. 分层抽样：分层抽样将总体分成若干层，然后从每个
层中进行抽样。
这种方法可确保样本在每个层上的代表性。
例如，如果研究人员研究一个城市的居民，他们可以将城市分成不同的区域，然后从每个区域中抽取一定数量的样本。
4. 整群抽样：整群抽样是一种将总体分成若干群体，然
后从选定的群体中进行抽样的方法。
这种方法通常用于人口较少或封闭的群体研究。
例如，如果研究人员研究一个学校的学生，他们可以将学校分成不同班级，然后从每个班级中抽取样本。
5. 方便抽样：方便抽样是一种简便的抽样方法，研究人
员选择方便获得的个体作为样本。
这种方法的优点是操作简单、节省时间和成本，但样本的代表性可能较差。
每种抽样调查方法都有其特点和适用场景。
研究人员在选择抽样方法时需要考虑研究目的、总体特征、时间和资源限制等因素。
正确选择和应用合适的抽样方法可以提高研究的准确性和可靠性。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
抽样方法的几种分析1.抽样的基本方法抽样方法基本上可分为随机抽样法和预定抽样法。
2.随机抽样法这种抽样方法是以概率理论的原理为基础的，即基本整体中的每一个具体单元都有相同被抽中的机会（例如：掷骰子）。
⑴简单随机抽样法它直接从基本整体中抽出子样，前提条件是该整体至少能以标记形式来表示（例如：卡片），并可以混合至保证使每个单元都能有相同的被抽样的机会。
简单随机抽样法简单易行，至于整体的某些特征及其分布情况不需要知道。
但如果整体情况比较分散，彼此的差距比较大，则误差就可能较大。
所有的随机抽样方法都是以票箱模型为基础的（如抽彩票），即所有的票单（组成样本的单元）都标上号，装入票箱，封闭，然后抽票。
一张票单在认定结果后再放回票箱，即整体数量保持不变。
用这种方法来确定调查对象，就像用掷骰子来确定对象一样（整体数量不大时可以使用）。
如果将抽样的票单放在一边可以避免出现重复。
当整体数量很大时，常采用下列方法代替票箱模式，因为在实际运用中它们的速度更快，也更完善。
①乱数表抽样。
例如用两只骰子掷数，可得下表所列数字：13、45、65、36、22、24、31、43、61、52、55、16、23、14、25。
每隔两位取一个数字，即可得到：65、24、61、16、25。
从整体中抽出的这些数字就是所取得的子样。
②尾数抽样（根据最后一个数字抽样）。
将整体中的每一个单元都按顺序编上号，然后将例如7、17、27、37等号抽出作为子样。
③字母抽样。
例如将整体中所有以“P”为姓名的第一个字母的人抽出来作为样本，但条件是必须在整体中所有姓的第一个字母均匀分布情况下得到“P”。
⑵分层随机抽样法分层随机抽样法是将混合着多种主要调查特征的综合性整体，分成不同类型的小组（层次），要求小组成员具有尽可能一致的特征，然后再从这些特征比较一致的小组（层次）中用相应的简单随机抽样法抽出所需的样本。
例如：以一个国家为基本整体，各省份为小组。
这种抽样方法特别适用于基本整体的特征表现为非均匀性（如：各省购买力不同），它能减少因采用简单随机抽样的方法而产生的偏差。
分层方法有：①按比例的分层抽样。
每一层中样本的比例同在基本整体中各层次所占的比例完全一样。
②不按比例的分层抽样。
如果相对较小的层次（小组）对调查结果具有更为重要的意义，则可以不按各层次在基本整体中的比例来抽取样本。
例如，在以销售额为主要参数进行市场调查时，销售额大的企业就必须在分层抽取样本时，在样本中占有比它在所有企业中的自然比例更高的样本量。
⑶整群抽样法所谓“整群抽样”，实际上是将整体的范围缩小。
即从调查对象的整体中取出一个完整的组（多数是取“自然组”），然后根据随机数从这个缩小了的整体中抽出一定量的样本，作为抽样调查的对象。
在整群抽样时，不是从整体中直接抽取样本单元，而是先从基本整体中抽取一个完整的组来作为下一步抽样的基础。
例：某城市共有十二个辖区，根据某项市场调查的要求，从该城市的十二个区中随机抽出三个区作为市场调查的实施对象。
按照这种抽样方法可使一些规模较大的市场调查项目在较低的费用情况下获得有代表性的、可靠的调查结果。
例如：某市的市长想尽可能全面地了解独身居住、带一个孩子的家庭父亲或母亲对计划生育的看法。
这个城市有十二个区，用随机方法从十二个区（基本整体）中抽出三个区来进行调查。
在这些区中所有具备上述特征的家庭（单独居住，有一个孩子）都是调查的对象，对他们再进行进一步的抽样。
整群抽样法的优点：毋需排列出基本整体的序列（如排列卡片那样），也不必先了解整体的具体结构。
这种抽样方法（整群抽样）可以根据地理分布来进行，例如：按城市地图划分、按住宅区划分等。
在确定和寻找调查对象时，不再需要每个调查对象的地址。
这样可以大大缩小调查对象的范围和降低收集这些资料的费用。
采用整群抽样法容易出现偏差，尤其是当所取出的抽样群内部特征过于一致，而与基本整体的结构特征却有明显的差别时（如：老式住房、政府官员居住区、工人集居区、名人居住区等），就很容易使调查的结果出现偏差。
有些偏差是事先预想得到的，如靠近市区主要交通线地区，有一个孩子的父母亲们对计划生育会有相似的看法。
而居住在公园附近，周围有小孩玩耍的地方，又单独居住的家庭很可能会有另一种看法。
⑷预定随机法这是一种根据已知抽样方案进行的随机抽样的方法。
与简单随机法每次抽取一个随机数来选取一个样本不同，预定随机法在整个过程中只需一个随机数。
一旦选定了第一个抽样单元，后面的样本根据预定的方案选取。
例如：在进行询问时，调查人员先找出预定的出发点（如某条路），这个出发点是按预定计划用随机方法预定的。
预定方案抽样法的优点可使调查工作在有限样本内完成，抽样速度快得多，不需全面确定被抽样的单元数。
但不是基本整体中的每个单元都有被抽入样本的同等机会，易产生单调性或周期性的数据。
3.预定抽样法采用预定抽样法时，抽取的样本对象是有目的性的，样本构成是预先规定的（计划好的）。
使用这种抽样法的前提是掌握调查项目中基本整体的主要特征标志。
预定抽样法主要有配额抽样法、典型抽样法和重点抽样法。
⑴配额抽样法这是预定抽样法中最主要的抽样方法，也是使用得最频繁的方法。
它以整体结构设想为基础，要求人们对基本整体的结构有明确了解，并能根据不同的特征标记予以区分和按照这种整体结构特征提出样本份额（不必完全知道基本整体的量）。
调查人员事先得到整体结构特征配额，在这个配额内可以由自己挑选询问对象（这一点非常重要），并由调查人员填满所得份额。
使用配额法的优点是费用低、速度快、灵活性强，它的缺点是定性标志（态度、观点等）无法分配。
此外，如果调查人员尽找自己的熟人、朋友或容易找到的人来询问，就会使调查结果产生很大的偏差。
⑵典型抽样法从基本整体的范围选出调查目的有特别关系的对象，从对他们的调查得出的结果作为对整体的调查结果（如：市郊典型的零售商店，或典型的学生、典型的公职人员等）。
这种抽样法的一个主要问题在于：什么叫典型？这种类型的特征一致化可靠吗？也就是说，在这种情况下尽量排除抽样时的主观影响。
如果事先有一份有关对象的总体材料，或者是如果基本整体可以解释为一个统一的整体，就可以轻易地构成“典型剖面”了，并只用少量样本就能很好地代表被调查的整体。
在这种情况下，使用这种抽样方法可以使调查的过程变得简单化。
⑶重点抽样法这种抽样方法只限于用在那些整体中的少量单位对调查目标具有特殊意义的市场调查中。
即整体中的少量单位能提供被调查整体的主要信息，大多数调查对象就作为无意义对象被排除掉了。
这种抽样法只适合于用在一些重要、又较窄的条件下：①具体单元具有特别明确的重要性；②相当少的单元就能清楚地说明调查所要求的目的；③调查对象必须能精确地加以划分，并且构成也不能太复杂。
例如：工业产品的市场营销中，少数几个大企业就占了加工机械生产商的大多数订单。
这种抽样方法的优点是费用相当低，而且调查结果出得也快。
在整体调查特征明显地不典型时，能保证抽到所有的重要单位作为样本。
缺点是由于一些较小的单位未能包括进去，所以调查的结果存在着一定量的信息损失。
同时，也无法包含调查中呈现的一些特殊的发展和趋势，结果会造成结论的偏差。
除此之外，所得到的结果也已明显地带上了那些重要意义的对象的特征，所以得出的调查结论相比之下也不像随机抽样法和预定抽样法那样清楚，因为那两种抽样方法抽到的结果是很精确的。
值得注意的是，在实践中往往几种方法组合起来运用。
在不同的阶段运用不同的抽样方法。
例如：第一阶段：把一个国家分成省和地区；第二阶段：根据整群随机抽样法抽取城市或地区；第三阶段：用分层随机抽样法来抽取居住区；第四阶段：用预定方案随机抽样法抽取调查对象。
4.市场调查中的偏差⑴偏差的来源进行市场调查需要将一系列独立并行的或顺序排列的工作，包括准备、实施、后期处理（数据处理和背景说明等）等，编成工作程序。
整个工作过程的大部分环节将由人来完成。
由于主观的评价总是不可能完全正确，或多或少会出现偏差，因而会造成结果的偏差。
因此，要求市场调查绝对客观、百分之百的准确是可望而不可及的。
在市场调查中出现的偏差，大致可分为两种类型：随机偏差和系统偏差。
随机偏差通常是可以预计的，而且能用概率来加以考虑。
而系统偏差一般是无法估计其偏差来源的。
⑵随机偏差通过抽样调查所获得的结果应与整体相应的数值有联系，但通过估算得到的值，永远不会跟全面调查的实际结果完全一致。
当然，从整体抽取的样本越多，随机偏差也就越小，但这样就会引起成本的上升。
因此，人们必须在调查成本和随机偏差的范围之间进行权衡。
⑶系统偏差与随机偏差相反，系统偏差无严格的数学规律。
尽管有可能根据各个系统偏差的情况逐个找到相应的偏差点，并能精确地相加，在效果上也有可能会相互抵消，然而它们更可能是相互叠加甚至产生乘积效应，以致于根本不可能用概率理论对它加以说明。
在市场调查中各个阶段都可能出现系统偏差，而且它们的产生原因不同，表现形式也不一样。
例如：设计阶段：有可能定错问题的对象，或对基本整体定义不明确；计划阶段：抽样方法不对，提出问题的方法不对（如：询问表）；实施阶段：数据处理和解释时产生错误，譬如：计数不对、计算不对、由于实施人员的缘故，使询问对象受到影响；控制阶段：预计值错误，譬如：进行经济性控制时忽略了重要的成本项目（如人员培训），对询问对象的书面答复检验不当。
由于系统偏差的出现形式和产生原因多种多样，所以这种类型的偏差无法预计，而只能大致予以估计。
所以在进行市场调查的各个阶段中，只能依靠工作人员认真细致的工作才能将误差降到最低程度。
11。