概率抽样
概率与统计中的抽样与调查方法
概率与统计中的抽样与调查方法抽样与调查方法在概率与统计中扮演着重要的角色。
通过适当的抽样方法，可以从总体中选取一部分样本，从而对整体进行推断和分析。
本文将介绍一些常见的抽样与调查方法，并探讨它们在概率与统计中的应用。
一、随机抽样方法随机抽样是一种常用的抽样方法，它能够保证每个个体被选入样本的概率相等。
随机抽样可以通过简单随机抽样、分层抽样和整群抽样等方式实现。
1. 简单随机抽样简单随机抽样是从总体中随机地选取若干样本，每个样本的选取概率相等且独立。
通过随机数生成器或抽签等方式，可以实现简单随机抽样。
2. 分层抽样分层抽样将总体划分为若干层，然后从每一层中进行简单随机抽样。
这样可以保证每一层的样本都能够得到充分的代表性，提高估计的准确性。
3. 整群抽样整群抽样将总体划分为若干群，并随机地选取若干群进行调查。
然后在每个选中的群中，进行全面的调查。
这种方法适用于总体较大而各群相对独立的情况。
二、非随机抽样方法非随机抽样方法是指在样本选取中，个体被选入样本的概率不相等。
这种方法常用于特定调查需求或者样本稀缺的情况。
1. 方便抽样方便抽样是一种简单易行的非随机抽样方法，根据调查者的方便性选择样本。
这种方法的优点是简便快捷，但样本的代表性可能不高，存在偏差。
2. 系统抽样系统抽样是指按照一定的系统规则选择样本，例如每隔固定时间或者间隔选取一个样本。
这种方法简单直观，并且能够保证样本的均匀性，但是如果系统规则与总体特征有关，可能导致偏差。
3. 效果抽样效果抽样是根据个体的某种特征或者效果进行抽样，例如根据某种特定经验或者行为选择样本。
这种方法适用于特定调查需求，但是样本的代表性需要进行严格的说明和论证。
通过了解以上抽样与调查方法，我们可以更好地理解概率与统计在实际问题中的应用。
合理选择合适的抽样方法，可以提高样本的代表性和估计的准确性，从而得出更为可靠的结论和推断。
在实际调查中，我们需要根据具体问题的特点和需求，选择适当的抽样与调查方法，以确保研究的可靠性和有效性。
概率与统计中的抽样方法
概率与统计中的抽样方法概率与统计是一门应用广泛的学科，可以通过抽样方法对总体进行推断。
在此，将介绍几种常见的抽样方法，包括简单随机抽样、系统抽样、分层抽样以及多阶段抽样。
一、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。
在简单随机抽样中，每个个体被抽中的概率相等且相互独立。
简单随机抽样方法的步骤如下：1. 定义总体：首先，我们需要明确研究的总体是什么。
2. 确定样本大小：确定需要抽取的样本大小，即从总体中选择多少个个体进行研究。
3. 编制抽样框架：建立一个包含总体中所有个体的名单或编号。
4. 使用随机数表或随机数生成器：通过随机数表或随机数生成器来随机选择个体作为样本。
5. 数据收集：对所选个体进行数据收集。
二、系统抽样系统抽样也是一种简单且常用的抽样方法。
系统抽样在简单随机抽样的基础上引入了一定的有序性。
系统抽样的步骤如下：1. 定义总体：明确研究的总体。
2. 确定样本大小：确定抽取的样本大小。
3. 编制抽样框架：建立总体中所有个体的名单或编号。
4. 确定抽样间隔：计算总体中个体之间的间隔大小，通常使用总体大小除以样本大小来得到抽样间隔。
5. 随机起点：随机选择一个起始个体。
6. 选取样本：从起始个体开始，每隔抽样间隔选取一个个体，直至得到所需的样本容量。
7. 数据收集：对所选个体进行数据收集。
三、分层抽样分层抽样适用于将总体按照某些特定因素划分为若干个层次的情况。
每个层次中的个体具有类似的特征，通过对每个层次进行独立抽样，可以更好地反映总体的特征。
分层抽样的步骤如下：1. 定义总体并确定层次划分的因素：明确要研究的总体，并确定将总体划分为哪些层次。
2. 确定每个层次的样本大小：确定在每个层次中需要抽取的个体数量。
3. 编制抽样框架：为每个层次建立相应的个体名单或编号。
4. 分层抽样：针对每个层次，按照简单随机抽样或其他抽样方法选取样本。
5. 数据收集：对所选个体进行数据收集。
四、多阶段抽样多阶段抽样是一种适用于复杂总体的抽样方法。
抽样技术7不等概率抽样
抽样技术：7不等概率抽样1. 引言在进行数据分析和统计研究时，抽样是一种常用的技术。
抽样技术允许我们从总体中选择一个样本，以便推断总体的性质。
在抽样技术中，不等概率抽样是一种常见的方法，它允许我们以非均匀的概率抽取样本。
本文将介绍关于7种不等概率抽样方法的详细信息。
2. 简单随机抽样简单随机抽样是最根本的抽样方法之一，它要求每个个体被选中的概率相等且任意组合都是可能的。
然而，在某些情况下，简单随机抽样可能并不适用，例如当总体分布不均匀时，或者我们希望在样本中增加一定的多样性。
这时，我们可以考虑使用不等概率抽样方法。
3. 整群抽样整群抽样是一种不等概率抽样方法，它将总体划分为假设干个互不重叠的群组〔或称为簇〕，然后从每个群组中抽取样本。
整群抽样可以有效地减少抽样过程中的复杂性，并提高样本的效率。
整群抽样常用于调查社会群体或大型组织等场景。
4. 分层抽样分层抽样是一种根据总体特点进行划分的抽样方法，它将总体划分为假设干个层级或相似的子群〔层〕，然后从每个层中抽取样本。
通过分层抽样，我们可以保证样本在各层中的分布情况与总体相似，从而更为准确地推断总体的特征。
5. 系统抽样系统抽样是一种按照固定间隔选择样本的抽样方法。
它类似于简单随机抽样，但是通过定义一个间隔，我们可以按照一定的规律抽取样本。
例如，我们可以在总体中选取每隔一定数量的个体作为样本。
系统抽样在样本大小较大时表现出较高的效率。
6. 按比例分层抽样按比例分层抽样是一种常用的不等概率抽样方法，它根据总体各层的比例确定各层的样本容量。
比例分层抽样可以使得样本在各层中的分布与总体的比例相对应。
这种抽样方法适用于总体中的各个层存在不同比例的情况。
7. 两阶段抽样两阶段抽样是一种复杂的不等概率抽样方法，它将抽样过程分为两个阶段。
在第一阶段，我们从总体中选择一局部群组〔或称为簇〕，在第二阶段，我们从每个群组中抽取一定数量的样本。
两阶段抽样适用于总体较大或分布复杂的情况下，可以提高抽样的效率。
概率与统计中的抽样方法
概率与统计中的抽样方法在概率与统计学领域中，抽样方法是一种重要的数据收集技术。
通过抽样，我们可以从总体中选择一部分样本，从而推断和揭示总体的特征与规律。
本文将介绍概率与统计中常用的抽样方法，包括简单随机抽样、系统抽样、分层抽样和整群抽样。
1. 简单随机抽样简单随机抽样是最基本和常用的抽样方法之一。
在该方法中，样本的选择是完全随机的。
具体操作时，我们需要先给总体中的每个个体分配一个编号，然后通过随机抽取编号的方法来选择样本。
简单随机抽样具有无偏性和相等概率的特点，可以有效地避免个体间的相关性。
2. 系统抽样系统抽样是一种按照固定间隔进行取样的方法，适用于总体规模较大且具有一定的排列顺序的情况。
具体操作时，我们需要先确定一个起始点，然后按照预定的间隔依次选择样本。
系统抽样简单实用，适用于样本选取较为方便的情况。
3. 分层抽样分层抽样是根据总体的特性将其划分为若干层次，然后在每一层中进行抽样的方法。
分层抽样充分考虑了总体的结构和特点，可以保证每一层的代表性。
具体操作时，我们需要先确定分层依据，然后在每一层中进行简单随机抽样或系统抽样。
分层抽样适用于总体具有明显区分特征的情况，可以提高样本的代表性。
4. 整群抽样整群抽样是一种特殊的抽样方法，适用于总体可以划分为若干互不重叠的群体的情况。
在整群抽样中，我们首先将总体划分为群体，然后从每个群体中选择样本。
整群抽样可以减少样本选择的复杂性，提高抽样效率。
但需要注意的是，群体内个体的差异性应尽可能小。
若群体内差异较大，建议使用分层抽样。
总结起来，概率与统计中的抽样方法包括简单随机抽样、系统抽样、分层抽样和整群抽样。
这些方法各具特点，可根据具体情况选择合适的方法。
在实际应用中，我们需要根据总体特征、样本需求和实际可行性进行综合考虑和决策。
通过合理的抽样方法，我们可以从有限的样本中推断总体的特征，为决策和研究提供有效依据。
概率与统计中的抽样方法给予我们在大数据背景下进行研究和分析的有力支持。
概率与统计中的抽样与调查方法
概率与统计中的抽样与调查方法概率与统计是一门研究事件发生的概率和对数据进行分析与推断的学科。
在概率与统计中，抽样与调查方法是非常重要的工具，可以帮助研究者获取有关总体特征的信息。
本文将介绍概率与统计中常用的抽样与调查方法。
一、简单随机抽样简单随机抽样是指从总体中随机选择样本，使得每个样本有相等的机会被选中。
这种抽样方法可以确保样本的代表性，减小抽样误差。
在进行简单随机抽样时，可以使用随机数表或者随机数生成器来实现随机选择样本的过程。
二、系统抽样系统抽样是指按照一定规则从总体中选择样本。
例如，从一队学生中每隔五个选择一个人进行调查，就是一种系统抽样方法。
这种抽样方法在保持样本代表性的同时，也能减少抽样过程中的随机误差。
三、分层抽样分层抽样是将总体划分为若干个不相交的层次，然后从每个层次中随机选择样本。
分层抽样可以保证样本在各个层次上的代表性，在对总体进行分析时，可以更好地掌握每个层次的特征。
四、整群抽样整群抽样是指将总体划分为若干个互不相交的群组，然后随机选择几个群组作为样本。
整群抽样可以减少抽样的复杂性，缩小调查成本，同时也能保证样本的代表性。
五、多阶段抽样多阶段抽样是将总体分为多个阶段，先从每个阶段选择样本，再依次缩小抽样范围，最终得到最终的样本。
这种抽样方法适用于总体较大、分布较广的情况，可以有效地提高抽样的效率，降低成本。
六、调查方法在概率与统计中，调查方法是收集数据的重要手段。
常用的调查方法包括问卷调查、访谈调查和观察调查等。
问卷调查是通过编制调查问卷，向被调查者发放并收集信息的方法。
问卷调查可以同时对大量的被调查者进行调查，但需要确保问卷设计合理，问题清晰准确。
访谈调查是研究者与被调查者之间面对面的交流，通过提问和回答的方式获得信息。
访谈调查可以深入了解被调查者的想法和观点，但需要面对面的沟通，所需成本相对较高。
观察调查是通过观察被调查者在特定环境下的行为和反应来获得信息。
观察调查可以避免调查对象主观性的影响，但对观察者的技巧和经验要求较高。
概率与统计中的抽样方法
概率与统计中的抽样方法概率与统计是一门研究数据分析和推断的重要学科，而抽样方法则是概率与统计中的一个关键环节。
抽样方法是指从总体中选取一部分样本来进行研究和分析的过程。
本文将介绍概率与统计中常用的抽样方法，并探讨其在实际应用中的意义和局限性。
一、简单随机抽样简单随机抽样是最基本的抽样方法之一。
它的原理是从总体中随机选择若干个样本，确保每个样本被选择的概率相等。
简单随机抽样的优点是简单易行，能够保证样本的代表性。
然而，简单随机抽样也存在一些局限性，比如在总体较大时，抽样成本较高；在总体分层复杂时，样本的选择可能不够均衡。
二、系统抽样系统抽样是一种有规律的抽样方法。
它的原理是按照一定的规则从总体中选择样本，例如每隔一定间隔选择一个样本。
系统抽样相对于简单随机抽样来说，具有更好的效率，能够减少抽样成本。
但是，如果总体中存在某种规律性分布，系统抽样可能导致样本的偏倚。
三、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，然后从中随机选择若干个群体作为样本。
整群抽样的优点是能够减少抽样误差，提高抽样效率。
例如，在对某个地区的人口进行调查时，可以将地区划分为若干个街道，然后从每个街道中随机选择若干个家庭作为样本。
然而，整群抽样也存在一些局限性，比如在群体内部存在较大的差异时，样本的代表性可能不够。
四、分层抽样分层抽样是将总体划分为若干个层次，然后从每个层次中随机选择若干个样本。
分层抽样的优点是能够保证样本的多样性，提高抽样的精确性。
例如，在对某个城市的居民进行调查时，可以将居民按照不同的年龄、性别、职业等因素进行分层，然后从每个层次中随机选择若干个样本。
分层抽样的局限性在于需要事先了解总体的分层情况，并且在实际操作中可能会遇到一些困难。
五、整体抽样整体抽样是指直接将总体作为样本进行研究和分析。
整体抽样的优点是能够减少抽样误差，提高抽样效率。
例如，在对某个产品的质量进行检验时，可以将每个生产批次的产品都作为样本进行检验。
概率与统计中的抽样方法
概率与统计中的抽样方法在我们的日常生活和各种研究领域中，概率与统计发挥着至关重要的作用。
而抽样方法，作为获取数据和进行统计分析的关键手段，更是其中不可或缺的一部分。
抽样，简单来说，就是从一个较大的总体中选取一部分个体进行观察和分析，以此来推断总体的特征。
为什么我们不直接研究总体，而要采取抽样的方式呢？这是因为在很多情况下，总体规模太大，要对其进行全面调查往往费时费力，甚至是不可能的。
比如，要了解全国消费者对某种新产品的满意度，不可能去询问每一个消费者，这时抽样就派上了用场。
常见的抽样方法主要有简单随机抽样、分层抽样、系统抽样和整群抽样。
先来说说简单随机抽样。
这是最基本也是最直观的抽样方法。
想象一下，我们把总体中的每个个体都编上号，然后通过随机的方式抽取一定数量的号码，对应的个体就构成了我们的样本。
就好像从一个装满不同颜色球的大箱子里，闭着眼睛随便抓出几个球。
在实际操作中，可以使用随机数表、抽签等方式来实现。
这种抽样方法的优点是公平、公正，每个个体被抽到的概率相等，能很好地反映总体的情况。
但它也有缺点，如果总体数量很大，编号和抽取的过程会变得非常繁琐。
分层抽样则是一种更加精细的方法。
当总体中不同层次的个体具有明显差异时，我们就会用到它。
比如说要调查一个城市居民的收入水平，我们可以先按照收入的高低将居民分为高收入、中等收入和低收入三个层次，然后在每个层次中分别进行简单随机抽样。
这样做的好处是可以保证样本在各个层次都有代表性，从而更准确地反映总体的特征。
但分层抽样需要对总体有比较深入的了解，分层的标准要合理，否则可能会影响抽样的效果。
系统抽样也是常用的抽样方法之一。
它就像是按照一定的规律“等距离”地抽取样本。
例如，我们要从 1000 个个体中抽取 100 个样本，可以先计算出抽样间隔为 10，然后从第 1 个到第 10 个个体中随机选择一个作为起始点，之后每隔 10 个个体抽取一个。
系统抽样操作相对简单，但要注意，如果总体的排列存在周期性，可能会导致抽样偏差。
统计与概率中的抽样与调查方法
统计与概率中的抽样与调查方法在我们的日常生活和各种研究领域中，统计与概率起着至关重要的作用。
而抽样与调查方法则是获取准确数据和信息的关键手段。
通过合理的抽样和有效的调查，我们能够对总体情况进行推断和分析，为决策提供有力的支持。
抽样，简单来说，就是从总体中选取一部分个体进行观察和研究。
为什么我们不直接研究总体，而要进行抽样呢？这主要是因为总体往往规模巨大，要对其全部进行研究既不现实也不经济。
抽样的目的就是通过对样本的研究来估计和推断总体的特征。
常见的抽样方法有很多种，比如简单随机抽样。
想象一下，我们把总体中的每个个体都编上号，然后通过随机数表或者随机数生成器来抽取一定数量的个体作为样本。
这种方法的优点是简单直接，每个个体被抽中的概率相等，能够很好地代表总体的情况。
但在实际操作中，如果总体数量很大，编号可能会比较麻烦。
分层抽样则是另一种常用的方法。
我们先将总体按照某些特征分成不同的层次，比如按照年龄、性别、地域等，然后从每个层次中独立地进行抽样。
这样可以保证样本在各个层次上都有较好的代表性，特别适用于总体内部差异较大的情况。
还有系统抽样，它是先将总体中的个体按照一定的顺序排列，然后按照固定的间隔抽取样本。
这种方法操作相对简便，但要注意总体的排列是否存在周期性，以免影响抽样的随机性。
除了抽样方法，调查方法也多种多样。
问卷调查是大家比较熟悉的一种。
设计一份好的问卷可是一门学问，问题要清晰明确、避免歧义，选项要全面合理，还要考虑被调查者的回答意愿和能力。
而且，问卷的发放方式也很重要，线上问卷方便快捷但可能存在样本偏差，线下问卷则能更好地控制样本的随机性，但成本相对较高。
访谈调查则能够更深入地了解被调查者的想法和情况。
通过面对面的交流或者电话访谈，调查者可以及时追问和解释，获取更丰富和准确的信息。
不过，访谈调查需要耗费较多的时间和人力，而且调查者的主观因素可能会对结果产生一定的影响。
观察法也是一种常见的调查手段，比如观察消费者在超市中的购物行为、学生在课堂上的表现等。
概率与统计中的抽样方法知识点
概率与统计中的抽样方法知识点概率与统计作为一门重要的学科，研究的是根据样本数据推断总体特征的方法与理论。
在实践中，我们通常使用抽样方法来获取样本数据。
抽样方法是指从总体中选取一部分个体进行观察和测量的过程。
本文将介绍概率与统计中常用的抽样方法及其相关知识点。
一、简单随机抽样简单随机抽样是指从总体中选择个体时，每个个体被选中的概率相等且相互独立。
简单随机抽样常用于总体规模较小、均匀性较好的情况，可以有效地代表总体。
简单随机抽样的过程主要包括以下几个步骤：1. 确定总体：首先需要明确总体是指哪些个体或对象。
2. 构建抽样框：抽样框是指包含总体中所有个体的清单或名单。
3. 确定样本容量：通过确定抽样容量来确定需要抽取的个体数量。
4. 抽取样本：通过随机抽取的方法从抽样框中选取样本。
二、系统抽样系统抽样是指将总体中的个体按照一定的规则排列顺序后，选择固定间隔的个体作为样本。
系统抽样适用于样本数量较大的总体，能够简化样本选择过程，降低抽样误差。
系统抽样的步骤如下：1. 确定总体和样本容量。
2. 确定抽样间隔：通过总体容量与样本容量的比例计算得出。
3. 随机确定起始个体：通过随机选择一个个体作为起始点。
4. 依次抽取样本：从起始个体开始，每隔一定间隔抽取一个个体，直到达到抽样容量。
三、整群抽样整群抽样是指将总体划分为若干个互不相交的群组，然后从每个群组中选择部分个体作为样本。
整群抽样常用于总体具有明显群组结构的情况，能够更好地保持总体的内部相似性。
整群抽样的步骤如下：1. 确定总体及群组：将总体划分为若干个互不相交的群组。
2. 确定样本群组：根据群组之间的差异性和相似性选择样本群组。
3. 随机选择群组内个体：从所选样本群组中随机选择部分个体组成样本。
四、分层抽样分层抽样是指将总体划分为若干个层次，并从每个层次中抽取部分个体作为样本。
分层抽样常用于总体具有明显层次结构的情况，在保持总体多样性的同时，还能更好地控制样本误差。
高中数学知识点总结概率与统计的抽样方法
高中数学知识点总结概率与统计的抽样方法在概率与统计学中，抽样方法是一种收集数据并进行分析的重要手段。
通过抽样，我们可以从总体中选择一部分样本，以此来了解和推断整体的特征和规律。
本文将对高中数学中与概率与统计相关的抽样方法进行总结。
一、简单随机抽样（Simple Random Sampling）简单随机抽样是指从总体中以随机的方式抽取样本，使得各个样本具有相同的机会被抽到，且各个样本之间是相互独立的。
简单随机抽样通常采用以下几种方式实施：1. 纸箱抽样法：将总体中的每个个体写在纸片上，放入一个装有纸片的纸箱中，然后用手在纸箱中摇晃，最后从中抽取所需的样本。
2. 随机数表法：通过使用随机数表，将总体中的个体与表中的随机数对应，然后按照表中的数值顺序抽取样本。
简单随机抽样的特点是简单易行，并且能够较好地反映总体的特征。
但是在总体较大时，抽样工作会比较繁琐，且可能出现样本偏差的情况。
二、系统抽样（Systematic Sampling）系统抽样是按照一定的规则从总体中抽取样本，通常是从第一个个体开始，每隔一定的间隔抽取一个样本，直到达到所需样本数量为止。
系统抽样的具体步骤如下：1. 确定总体大小 N 和所需样本数量 n。
2. 计算步长 k = N/n。
3. 随机确定一个起始值 r，保证 r 小于 k。
4. 以步长为间隔，从第 r 个个体开始进行抽样。
系统抽样相对于简单随机抽样而言，其抽样过程相对简单且精确。
但是需要注意，若总体的顺序具有某种规律或周期性，可能会导致样本的偏差。
三、整群抽样（Cluster Sampling）整群抽样是将总体划分为若干个互不重叠的群组，然后从中随机选择一部分群组作为样本，进行数据收集和分析。
整群抽样的步骤如下：1. 将总体划分为若干个群组，确保群组之间的相似度较高，群组内的差异较小。
2. 使用随机抽样技术，从划分好的群组中随机选择一定数量的群组作为样本。
3. 对所选的群组进行全员调查，或者从每个群组中再进行其他抽样方法的抽样。
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概率抽样
3.3概率抽样
一、概率抽样的含义
概率抽样又称为随机抽样，即在抽样时，母体中每一个抽样单
位被选人几率相同。随机抽样具有健全的统计理论基础，可用几率理
论加以解释，是一种客观而科学的抽样方法
。
二、概率抽样的原则
概率抽样的基本原则是：样本量越大，抽样误差就越小，而样
本量越大，则成本就越高。根据数理统计规律，样本量增加呈直线递
增的情况下（样本量增加一倍，成本也增加一倍），而抽样误差只是
样本量相对增长速度的平方根递减。因此，样本量的设计并不是越大
越好，通常会受到经济条件的制约。
三、概率抽样调查的基本组织形式
概率抽样调查的基本组织形式可分为单阶段抽样和多阶段
抽样。
1.单阶段抽样：
指只需要一次抽样过程，它有以下四种：
简单随机抽样、等距抽样、分层抽样、整群抽样。
（1）简单随机抽样
简单随机抽样是一种广为使用的概率抽样方法。是最完全的概
率抽样。随机抽样就是总体中每个单位在抽选时有相等的被抽中的机
会。
在简单随机抽样条件下，抽样概率公式为：
抽样概率=样本单位数∕总体单位数
例如，如果总体单位数为 100 ，样本单位数为 4 ，那么抽样概
率为 4 %。
简单随机抽样的优点：它看起来简单，并且满足概率抽样的一切
必要的要求，保证每个总体单位在抽选时都有相等的被抽中的机会。
简单随机抽样可以通过电话随机拨号功能完成这个步骤，可以从电脑
档案中挑选调查对象。
缺点：简单随机抽样会遇到“样本可能分布不均匀”以及“没有
好的抽样框”等问题。
（2）等距抽样
在定量抽样调查中，等距抽样常常代替简单随机抽样。由于该抽
样方法简单实用，所以应用普遍。等距抽样得到的样本几乎与简单随
机抽样得到的样本是相同的。
等距抽样的基本做法：将总体中的各单元先按一定的顺序排列、
编号，然后决定一个间隔，并在此间隔基础上选择被调查的单位个体。
样本距离的公式为：
样本距离 = 总体单位数∕样本单位数
例如，假设你使用本地电话本并确定样本距离为 100 ，那么 100
个中取 1 个组成样本。这个公式保证了整个列表的完整性。
等距抽样方式随意用一个起点，例如，如果你把一本电话本作为抽样
框，必须随意取出一个号码决定从该页开始翻阅。假设从第 5 页开
始，在该页上再另选一个数决定从该行开始。假定选择从第 3 行开
始，这就决定了实际开始的位置。
等距抽样的优点：等距抽样方式比简单随机抽样更为简单，花的
时间更少，并且花费也少。
等距抽样的缺点 ：缺点总体单位的排列在于上。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。
（3）分层抽样
定量调查中的分层抽样是一种卓越的概率抽样方式，在友邦公司
以往的调查中经常被使用。
分层抽样的具体程序是：把总体各单位分成两个或两个以上的相
互独立的完全的组（如男性和女性），从两个或两个以上的组中进行
简单随机抽样，样本相互独立。
总体各单位按主要标志加以分组，分组的标志与我们关心的总体
特征相关。
例如：我们正在进行有关啤酒品牌知名度方面的调查，初步判别，
在啤酒方面男性的知识与和女性不相同，那么性别应是划分层次的适
当标志。如果不以这种方式进行分层抽样，分层抽样就得不到什么效
果，花再多时间、精力和物资也是白费。
分层抽样与简单随机抽样相比，我们往往选择分层抽样，因为它
有显著的潜在统计效果。也就是说，如果我们从相同的总体中抽取两
个样本，一个是分层样本，另一个是简单随机抽样样本，那么相对来
说，分层样本的误差更小些。另一方面，如果目标是获得一个确定的
抽样误差水平，那么更小的分层样本将达到这一目标。
在调查实践中，为提高分层样本的精确度实际上要付出一些代
价。通常，我们现实正确的分层抽样；般有三个步骤：
首先，明突出的（重要的）人口统计特征和分类特征，这些特征
与所研究的行为相关。例如，研究某种产品的消费率时，按常理认为
男性和女性有不同的平均消费比率。为了把性别作为有意义的分层标
志，调查者肯定能够拿出资料证明男性与女性的消费水平明显不同。
用这种方式可识别出各种不同的显著特征。调查表明，一般来说，识
别出 6 个重要的显著特征后，再增加显著特征的辨别对于提高样本
代表性就没有多大帮助了。
第二，确定在每个层次上总体的比例（如性别已被确定为一个显
著的特征，那么总体中男性占多少比例，女性占多少比例呢？）。利
用这个比例，可计算出样本中每组（层）应调查的人数。
最后，调查者必须从每层中抽取独立简单随机样本
。
（4）整群抽样
在整群抽样中，样本是一组单位一组单位地抽取。
整群抽样有两个关键步骤：
1、同质总体被分为相互独立的完全的较小子集。
2、抽选子集构成样本。
如果调查者在抽中的子集中观察全部单位，我们就有了一级整群样
本。如果在抽中的子集中再以概率方式抽取部分单位观察，我们就有
了二级整群样本。分层和整群抽样都要将总体分为相互独立的完全子
集。它们的区别是，分层抽样的样本是从每个子集中抽取，而整群抽
样则是抽取部分子集。
地理区域抽样是整群抽样的典型方式。挨门挨户去调查一个特定
城市的调查者也许会随机抽选一些区域，较集中地访查一些群体，大
量减少访问时间和经费。整群抽样被认为是概率抽样技术，因为它随
机抽出群和随机抽出单位。值得注意的是，在整群抽样下，我们假定
群中单位与总体一样存在异质性。如果一群中单位的特征非常相似，
如果由于共同环境使群内差异小而群与群之间差异大。一般来说，要
解决这个问题可以扩大群数，然后从各群中抽取少量单位数，以保证
样本的代表性。
2.多阶段抽样：
将抽样过程分阶段进行，每个阶段使用的抽
样方法往往不同，即将各种抽样方法结合使用，其在大型流行病
学调查中常用。其实施过程为，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。
多阶段抽样的过程
先从总体中随机抽取若干大群，然后再从这几个大群内抽取几个
小群，这样一层层抽下来，直至抽到最基本的抽样元素为止。
总体——大群——小群——元素
例如，
为了调查某市青年工人的状况，采用多阶段抽样。
首先，以企业为单位抽样，即以全市所有企业为抽样框，从中随
机抽取一部分企业；
在抽中的企业中，以车间为抽样单位，即从全部车间中抽取若干
车间； 最后，再在抽中的车间内抽取青年工人。