抽样方法的分类
抽样方法的大类
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。
常用的抽样方案包括哪些内容
常用的抽样方案包括哪些内容常用的抽样方案包括哪些内容摘要：抽样是研究和调查中常用的一种数据收集方法，通过选择一部分样本代表总体，从而得出有关总体的结论。
本文将从抽样的概念、抽样方法的分类、常用的抽样方案、抽样误差等多个方面来详细介绍抽样方案的内容。
一、抽样的概念抽样是指通过从总体中选择一部分样本，代表性地获取数据，从而得出关于总体的结论的过程。
它是在总体容量巨大或难以全面调查的情况下，通过研究样本来推测总体特征的一种方法。
二、抽样方法的分类1. 简单随机抽样：从总体中依机会选择某些个体作为样本，每个个体被抽到的概率相等，且相互独立。
2. 分层抽样：将总体按某种特征分成若干层，然后在每一层中采用简单随机抽样或其他抽样方法进行抽样。
3. 整群抽样：将总体按某种特征分成若干群，然后从选定的群中抽样，通常是将每个群作为一个单元，全群抽样。
4. 系统抽样：按照事先确定的规则，从总体中选择样本，如每隔固定间距选择一个样本。
5. 多阶段抽样：将总体分成若干层，从每一层中采用不同的抽样方法进行抽样。
6. 整体抽样：直接普查总体的全部个体。
三、常用的抽样方案1. 简单随机抽样：通过随机方式从总体中抽取样本，确保每个个体被抽到的概率相等且相互独立。
适用于总体较小且分布均匀的情况。
2. 系统抽样：按照事先确定的规则，从总体中选择样本，如每隔固定间距选择一个样本。
适用于总体有序排列的情况。
3. 分层抽样：将总体按某种特征分成若干层，然后在每一层中采用简单随机抽样或其他抽样方法进行抽样。
适用于总体具有多种特征和不同层次的情况，可以保证样本的代表性。
4. 整群抽样：将总体按某种特征分成若干群，然后从选定的群中抽样，通常是将每个群作为一个单元，全群抽样。
适用于总体有自然分组的情况，可以减少调查成本。
5. 系统整群抽样：将总体按某种特征分成若干群，然后采用系统抽样的方式从每个群中抽取样本。
适用于总体具有多种特征和不同层次的情况，减少调查成本的同时保证样本的代表性。
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。
抽样方案的分类包括什么方法
抽样方案的分类包括什么方法抽样方案的分类包括什么方法摘要：抽样方案是科学研究中常用的一种方法，通过抽取代表性样本来进行研究和推断。
本文将从总体抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样、多阶段抽样和方便抽样六个方面展开叙述，详细介绍了抽样方案的分类方法及其适用场景，旨在为职业策划师提供专业的抽样方案指导。
一、总体抽样总体抽样是指从研究总体中随机抽取样本，以代表总体进行研究。
该方法适用于总体规模较小、分布均匀、相对容易获取的情况。
总体抽样可以通过简单随机抽样、系统抽样和整群抽样等方法实现。
在确定总体抽样方案时，需要考虑总体规模、总体分布、可行性和研究目的等因素，以确保抽样结果的可靠性和代表性。
二、分层抽样分层抽样是将总体划分为若干层次，然后在每个层次中进行独立抽样，最终得到的样本组合成为总体的代表。
分层抽样是一种常用的抽样方法，特别适用于总体具有明显内部差异的情况。
在分层抽样方案中，需要合理划分层次，确定每个层次的抽样比例，并根据每个层次的特点选择合适的抽样方法。
三、整群抽样整群抽样是将总体分为若干群体，然后随机选择若干群作为样本进行研究。
整群抽样适用于总体分布不均、群体内部相似性较高的情况。
在整群抽样方案中，需要确定群体数量和大小，以及每个群体的抽样比例和抽样方法。
四、系统抽样系统抽样是按照一定顺序从总体中选择样本的方法，它具备随机性和规律性的特点。
系统抽样适用于总体有序排列的情况，例如按照时间、地点等顺序。
在系统抽样方案中，需要确定抽样起始点和抽样间隔，以确保样本具有代表性。
五、多阶段抽样多阶段抽样是将总体分为若干阶段，每个阶段进行独立抽样，最终得到的样本组合成为总体的代表。
多阶段抽样适用于总体分布复杂、难以直接抽取样本的情况。
在确定多阶段抽样方案时，需要合理划分阶段，确定每个阶段的抽样比例和抽样方法，并考虑每个阶段的代表性和可行性。
六、方便抽样方便抽样是在研究过程中根据方便和可行性选择样本的方法，它的特点是容易获取和低成本。
抽样方法和抽样方案
抽样方法和抽样方案抽样方法是研究中用来从总体中抽取样本的方式。
常用的抽样方法有以下几种：1.随机抽样：随机抽样是指从总体中以随机的方式选择样本的方法。
这种方法能在一定程度上减小选择样本时的主观性和偏见，增加样本的代表性。
随机抽样又分为简单随机抽样、系统抽样和分层抽样等方式。
2.非随机抽样：非随机抽样是指从总体中以非随机的方式选择样本的方法。
这种方法常用于总体中一些特定群体的研究，如专业人员、地区居民等。
非随机抽样又分为便利抽样、判断抽样和配额抽样等方式。
3.多阶段抽样：多阶段抽样是指将总体分成多个较小的群组或阶段，然后在每个群组或阶段中进行抽样的方法。
这种方法常用于总体中存在明显层次结构的研究对象，例如不同地区的居民或不同学校的学生等。
4.整群抽样：整群抽样是指将总体分成多个群组，然后在每个群组中选择全体样本的方法。
这种方法常用于总体中的群组间差异较小，但群组内差异较大的情况，例如同一学校的不同班级。
抽样方案是研究中具体实施抽样方法的方案。
一个好的抽样方案应当包含以下几个方面的内容：1.抽样目标：明确研究的目标和需要回答的问题，确定所需的样本规模和要求。
2.总体定义：清楚地定义研究对象的总体，明确总体的边界和范围，以及总体中存在的各种特征和差异。
3.抽样框架：确定用于抽样的框架，即总体中包含的样本单位，例如个人、家庭、组织等。
抽样框架应能反映总体的特征和结构。
4.抽样方案：根据研究的目标和总体的特征，选择适当的抽样方法和抽样比例。
同时，要确定具体的实施步骤和时间安排，以确保样本的有效抽取。
5.抽样误差控制：考虑到抽样过程中的误差，必须采取相应的措施来控制误差的大小。
例如，通过增加样本量、优化抽样方法和加强质量管理等方法来降低抽样误差。
6.数据分析计划：在抽样方案中应当明确研究中将使用的数据分析方法和统计工具，以尽量充分地利用样本数据进行研究。
综上所述，抽样方法和抽样方案对研究的质量和可靠性有着重要影响。
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。
2.抽样方法
• 研究中如何抽取样本。 • 抽样分类：
•
随机抽 样
• 简单随机抽样 • 机械抽样设计 • 整群抽样设计 • 分层抽样设计
非随机 抽样
• 全面抽样 • 极端个案抽样 • 同质性抽样 • 关键个案抽样 • 分层目的抽样
最大差异抽样 典型个案抽样 深度抽样 滚雪球抽样 方便抽样
单纯随机抽样
• 单纯随机抽样。（简单随机抽样） • 两个原则：随机性和独立性。 • 采用的方法：抽签法、随机数表法、摇号机
四种类型，然后再从这四种类型中选取样 本。
方便抽样
• 研究者选择以便于研究者研究为出发点， 主要表现为研究者容易获得被试，或容易 搜集数据，或研究yn成本较低。
• 选择对自己最有利的（自己的班级、自己 的家乡、同学和朋友）
整群抽样
• 从总体中抽取的研究样本，不是以个体为 单位，而是以一个群体为单位。
• 优点：便于调查实施。 • 缺点：样本的特征和总体的特征较大时，
代表性较差。
• 例如：天华学院学生不能代表所有的大学 生情况。
分层抽样
• 按照总体已有的某些特征，将总体分成几个 不同的部分，再分别在每一部分中随机抽样。
摇号。 • 缺点：误差较大、总体大的情况受到限制。
机械抽样
• 把总体中的所有个体按一定的顺序编号， 然后按照固定的间隔抽取样本。
• 间隔的大小应由样本容量与总体个数的比 率来确定。
• 例如：总体10000名学生，样本容量2000名。 • 间隔：2000/10000，1/5。每隔5个人抽一
个。 • 相较于简单随机抽样，均匀分布。
• 选择具有典型性的研究单元或个体，以最大 限度反映该单元或研究个体的独特性。
• 外来务工人员的子女就读情况： • 抽样：农民工、外来务工人员
抽样方法的分类
1 简单随机抽样的方法: 抽签法 随机数法
常常用于总体个数较少时 主要特征是从总体中逐个抽取 优点: 操作简便易行 缺点: 总体过大不易实行
2 分层抽样
主要使用于总体中的个体有明显差异 主要特征: 分层按比例抽样 优点: 在一定程度上控制了抽样误差，尤其是最优分配法 缺点: （1）应尽量使层内差别小而层间差别大，以提高效率
抽样方法的分类
国贸：肖攀
抽样方法
（抽取原则不同）
概率抽样 : 根据已知概率抽取样本
样本抽取是随机的
非概率抽样 : 人为有意识的抽取
样本 样本抽取不是随机 的
简单 随机 抽样
从含有N个元素的总体中, 抽取n个元素作为样本, 使得总体中的每一个元素都有相同的机会被抽中
概
分层 在抽样之前先将总体的元素划分为若干层, 然后从
（2）事先应了解各层的总体含量，最优分配还应了解标准差
3 系统抽样
当总体中的个体数较多时，用简单随机抽样比较费事，这时可 以使用系统抽样
优缺点: （1）抽样方法简便 （2）易得到一个按比例分配的样本，抽样误差较小
（3）仍需对每个观察单位编号 （4）当观察单位按顺序有周期趋势或单调性趋势时，产生明 显偏性
4 整群抽样
应用整群抽样时, 要求各群有较好的代表性, 即群内各单位的 差异要大, 群间差异要小
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。 整群抽样的实施步骤
例如, 调查中学生患近视眼的情况, 抽某一个班做统计；进行
非概率抽样
率
抽样
各个层中抽取一定数量的元素组成一个样本
抽
样 方
- 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)。
4 整群抽样
应用整群抽样时，要求各群有较好的代表性，即群内各单位 的差异要大，群间差异要小
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。 整群抽样的实施步骤
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。
（2）事先应了解各层的总体含量，最优分配还应了解标准 差
3 系统抽样
当总体中的个体数较多时，用简单随机抽样比较费事，这时可 以使用系统抽样
优缺点： （1）抽样方法简便 （2）易得到一个按比例分配的样本，抽样误差较小
（3）仍需对每个观察单位编号 （4）当观察单位按顺序有周期趋势或单调性趋势时，产生明 显偏性
抽样方法的分类
国贸：肖攀
抽样方法
（抽取原则不同）
概率抽样
：根据已知概率抽取样本 样本抽取是随机的
非概率抽样
：人为有意识的抽取样本 样本抽取不是随机的
简单 随机 抽样
从含有N个元素的总体中，抽取n个元素作为样本， 使得总体中的每一个元素都有相同的机会被抽中
概
分层 在抽样之前先将总体的元素划分为若干层，然后
1 简单随机抽样的方法：抽签法 随机数法
常常用于总体个数较少时 主要特征是从总体中逐个抽取 优点：操作简便易行 缺点：总体过大不易实行
2 分层抽样
主要使用于总体中的个体有明显差异 主要特征：分层按比例抽样 优点：在一定程度上控制了抽样误差，尤其是最优分配法 缺点：（1）应尽量使层内差别小而层间差别大，以提高效率
非概率抽样
空间 抽样
滚雪 球抽
样
立意 抽样
定额 抽样
方便 抽样
非概率抽样的优点： 简单易行、成本低、省时间,在统计上也比概率抽样简单。 但由于无法排除抽样者的主观性， 无法控制和客观地测量样本代表性， 因此样本不具有推论总体的性质。 非概率抽样多用于探索性研究和预备性研究， 以及总体边界不清难于实施概率抽样的研究。 在实际应用中，非概率抽样往往与概率抽样结合使用。
率
ห้องสมุดไป่ตู้
抽样
从各个层中抽取一定数量的元素组成一个样本
抽
样 方
系统
先将总体各元素按某种顺序排列，并按某种规则确定一 个随机起点，然后，每隔一定的时间抽取一个元素，
法
抽样
直至抽取n个元素形成一个样本
整群 抽样
先将总体划分成若干群，然后以群作为抽样单位 从中抽取部分群，再对抽中的各个群中所包含 的所有元素进行观察