非概率抽样的方法
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=。
非概率抽样方法
[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
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
抽样方法
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4、滚雪球抽样
（1）定义：先选择一组调查单位，对其实施调查 之后，再请他们提供另外一些属于研究总体的调 查对象，调查人员根据所提供的线索，进行此后 的调查。这个过程持续下去，就会形成滚雪球效 应。 （2）特点： ①适合于对稀少群体和特定群体研究； ②优点：容易找到那些属于特定群体的被调查者， 调查的成本也比较低。
“随机数表”
（5）例题：从班上50个同学中抽取10个同学参加 某项活动，采用“随机数表法”进行抽样。
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2、分层抽样（stratified sampling）、
在上面的例题中，“从班上50个同学中抽取10个同学 参加某项活动”，若班男生30人，女生20人，按照性别 之比，在抽取的10个同学中，应该男生6人，女生4人， 如此才能保证男女生性别上的公平。但在实际操作中，采 用简单随机抽样进行抽样，得到的样本，男女生之比会出 现偏离3：2的情况，即会出现性别上不公平的现象，因此 我们需要对简单随机抽样进行改进，得到分层抽样。
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抽样方法
主讲 石立
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调查数据往往是通过从总体中抽取样本进行 调查，抽取样本的方法直接影响着样本的可信度， 常用的抽样方法有两大类，各五种方法：
一、概率抽样：简单随机抽样；分层抽样； 整群抽样；系统抽样；多阶段抽样 二、非概率抽样：方便抽样；判断抽样；自 愿样本；滚雪球抽样；配额抽样
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2、判断抽样
（1）定义：研究人员根据经验、判断和对研究对 象的了解，有目的选择一些单位作为样本。 （2）特点： ①判断抽样是主观的，样本选择的好坏取决于调研 者的判断、经验、专业程度和创造性； ②抽样成本比较低，容易操作 ③样本是人为确定的，没有依据随机的原则，调查 结果不能用于对推断总体
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）。
抽样方法
5. 修正的概率抽样
修正的概率抽样是概率抽样与非概 率抽样的结合。主要用于多阶段抽 样，前几个阶段用概率抽样，最后 用非概率抽样，一般是配额抽样。
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二、概率抽样
在需要根据样本的结果对总体进行推断时 应使用概率抽样。
最简单的概率抽样设计是等概率抽样，包 括简单随机抽样和系统抽样。
不等概率抽样比较复杂且大多需要辅助抽 样框信息。不等概率抽样有：概率与大小 成比例的抽样，整群抽样，分层抽样，多 阶段抽样和多相抽样。不等概率抽样通常 用来提高抽样设计方案的效率，或降低抽 样费用。
简单随机抽样的缺点是：
抽样框中即使有现成的辅助信息也不 加利用，使得估计的统计效率较其他 利用辅助信息的样本设计低；
由于样本在总体中的地理分布范围比 较广，如果采用面访，费用较高；有 可能抽到一个“差的”样本；
如果不用计算机，而用随机数表抽一 个大样本将十分单调劳神。
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系统抽样（SYS）
能计算出各个单元的入样概率。从而
无法得到总体目标量的可靠估计值及
其抽样误差估计值。
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非概率抽样能用在下面几个方面的研 究中：
用来形成一种想法； 作为设计开发概率抽样调查的初始步骤； 在后续步骤中帮助理解概率抽样调查结
果。 有时，非概率抽样是唯一可行的选择。
例如，在医学实验中，采用志愿者抽样 可能是取得数据的唯一途径。
其抽样单元是从总体中等距抽出的。 它需要一个抽样间距和一个随机起点。
抽样间距是k=N/n，随机起点r是介 于1到k之间的一个随机数。 被抽中的单元是：r，r十k，r+2k， r+3k，…，r+(n-1)k。
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医学统计学 名词解释
1、总体：指所有同质观察单位某种观察值的全体。
分为有限总体和无限总体。
2、样本：是从总体中抽取部分观察单位的观测值的集合。
误差：泛指实测值与真实值之差。
统计量：根据样本算得的某些数值特征。
3参数：是关于总体的某些数值特征。
4、抽样误差：即便采用概率抽样方法抽取样本，但样本只是总体的一部分，这就存在着误差，统计学上将其称为抽样误差。
小概率事件原理：当某事件发生概率小于等于0.05时，统计学习惯上称该事件为小概率事件，其含义是该事件发生的可能性很小，进而认为它在一次抽样中不能发生。
普查：就是全面调查即调查目标总体中全部调查对象。
抽样调查：是一种非全面调查即从总体中抽取一定数量的观察单位组成样本对样本进行调查。
5、常用的概率抽样方法：单纯随机抽样、系统抽样、整群抽样、分层抽样、具体抽样。
非概率抽样方法：偶遇抽样、立意抽样、定额抽样、雪球抽样等。
6、偶遇抽样：又称便利抽样，是指研究者根据实际现实情况，使用最便利的方法来选取样本，可以抽取偶然遇到的人或选择那些距离最近的、最容易找到的人作为调查对象。
7、根据受试对象的不同，实验可分为动物实验、临床试验和现场试验三类。
8、实验设计的基本原则：对照原则、随机化原则和重复原则。
9随机化原则：是指采用随机的方式，使每个受试对象均有同等机会被抽取或分配到实验组和对照组。
10、重复原则：指在相同实验条件下进行多次实验或观察，以提高实验结果的可靠性。
重复原则主要包括：（1）对多个受试对象进行实验。
（2）对同一受试对象进行重复观测。
准确度：指观察值与真值的接近程度，主要受系统误差的影响。
精密度：指在相同条件下对同一指标进行重复观察时，观察值与其均数的接近程度，其差值受随机误差的影响。
灵敏度：反映其检出真阳性的能力，灵敏度高的指标能将处理因素的效应比较敏感地显示出来。
特异度：反映鉴别真阴性的能力，特异度高的指标不易受混杂因素的干扰。
11、完全随机设计：是采用完全随机化的方法将同质的受试对象分配到各处理组，然后观察各组的实验效应，是一种考察单因素两水平或多水平效应的实验设计方法。
非概率抽样
非概率抽样四种类型：就近抽样、目标式或判断式抽样、滚雪球抽样、配额抽样就近抽样（偶遇抽样、方便抽样、自然抽样）定义：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调查对象，或者仅仅选择那些离得最近的、最容易找到的人作为调查对象。
举例：为了调查某市的交通情况，研究者到离他们最近的公共汽车站，把当时正在那里等车的人选作调查对象。
其他类似的偶遇抽样还有：在街口拦住过往行人进行调查；在图书馆阅览室对当时正在阅读的读者进行调查；在商店门口、展览大厅、电影院等公众场所向进出往来的顾客、观众进行的调查；利用报刊杂志向读者进行调查；老师以他所教的班级的学生作为调查样本的调查等等。
与随机抽样的相似点：都排除了主观因素的影响，纯粹依靠客观机遇来抽取对象。
与随机抽样的不同点：偶遇抽样没有保证使总体中的每一个成员都具有同等的被抽中的概率。
那些最先被碰到的、最容易见到的、最方便找的对象具有比其他对象大得多得机会被我们抽中。
优缺点：优点——方便省力；缺点——样本的代表性差，有很大的偶然性，我们不能依赖偶遇抽样得到的样本来推论总体。
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、方洋、晏德光这篇文章根据实地调查,从生活、工作、社会帮助与保障、观念等几个方面对武汉市外来务工、经商人员的生活状态进行了初步的描述分析,发现文化水平对城市外来人口的收入情况影响不大,但是对观念有一定的影响。
方法：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 0%。
社会调查方法(第2版)教案3
＿＿＿＿＿＿＿＿学院教案详细内容：项目三制作抽样方案任务一认识抽样(一)一、抽样的概念和作用（一）抽样的概念及相关术语1．总体总体一般与构成它的元素共同来定义，总体就是构成它的所有元素的集合，而元素是构成总体的最基本单位。
社会调查中，我们通常用N表示总体所包含的元素的数量。
2．样本样本就是按照一定的方式从总体中抽取出来的那一部分元素的集合。
样本所含元素的数目通常用n来表示。
3．抽样抽样就是从含有N个元素的总体中，按照一定的方式抽取出n个元素的过程。
4．抽样单位抽样单位是一次直接抽样时所使用的基本单位。
需要注意的是，抽样单位和样本元素有时相同，有时不同。
5．抽样框抽样框也称抽样范围，是一次直接抽样时总体中所有抽样单位的名单。
如果抽样是分为几个阶段来进行的，那么每一阶段都需制定不同的抽样框。
6．参数值参数值也称为总体值，是对总体中某一变量的综合描述。
7．统计值统计值也称为样本值，是对样本中某一变量的综合描述。
它通常是通过实际统计分析而得到的数值。
8．置信度置信度，又称置信水平，是指总体参数值落在样本统计值某一区间内的概率，或者说，是总体参数值落在样本统计值某一区间内的把握性程度。
9．置信区间置信区间是指在某一置信度下，样本统计值与总体参数值之间的误差范围。
10．抽样误差样本统计值与所要推论的总体参数值之间的均差值就称为抽样误差。
抽样误差是不可避免的。
11．异质性研究总体所包含的个体相互之间总是存在着或大或小的差异，这种差异就用异质性来表示。
12．同质性同质性就是指总体中个体相互之间的相似程度，它与异质性相对应。
13．放回抽样放回抽样是指每次从总体中抽取一个单位进行观察后再把这个单位重新放回总体，使之继续参加下次抽选。
14．不放回抽样不放回抽样是指每次从总体中抽取一个单位进行观察后，不再把这个单位重新放回总体，这个总体单位不再继续参加下次抽选。
（二）抽样的作用抽样调查是从研究的总体中按随机原则抽取部分单位作为样本，进行观察研究，并根据这部分单位的调查结果来推断总体，以达到认识总体的一种统计调查方法。
现代社会调查方法(期末考试重点)
现代社会调查方法在社会科学领域中，最为常见的研究方式主要有以下几种，实验研究、调查研究、实地研究和文献研究。
1。
实验研究:一种经过精心的设计，并在高度控制的条件下，研究者通过操纵某些因素,来研究变量之间因果关系的方法。
在实验过程中，研究者通过操纵一个变量（自变量），以观察和分析它对另一个变量(因变量）所产生的效果.由实验组和对照组、自变量和因变量、前测和后测三组最基本要素构成。
2。
实地研究：一种深入到研究对象的生活背景中,以参与观察和无结构访谈的方式收集资料，并通过这些资料的定性分析来理解和解释社会现象的社会研究方式。
其中最主要的资料收集方法是参与观察和无结构访问。
3。
文献研究：一种通过收集和分析现存的以文字、数字、符号、画面等信息形式出现的文献资料,来探讨和分析各种社会行为、社会关系及其他社会现象的研究方式.包括不同的类型，最常用的有内容分析、二次分析和现存统计资料分析。
(内容分析：是一种对报纸、杂志、广播、电视、网络等各种大众传媒的内容进行客观的、系统的、定量的描述和分析的方法，它通过对文献的抽样，对文献内容的编码、录入和统计分析，来揭示文献所反映的社会现实，探讨社会现象指间的相互关系.）4.社会调查(调查研究）：一种采用自填式问卷或结构式访问的方法，通过直接的询问，从一个取自总体的样本那里收集系统的、量化的资料，并通过对这些资料的统计分析来认识社会现象及其规律的社会研究方式。
社会调查的基本要素：抽样问卷统计分析5。
普遍调查：简称普查，指的是对构成总体的所有个体无一例外地逐个进行调查。
特点:（1）工作量大，费时、费力、费钱（2)需要高度集中的组织和高度统一的安排(3)调查项目不能多，只能了解某一方面必不可少的基本情况。
6.抽样调查：从所研究的总体中，按照一定的方式选取一部分个体进行调查，并将在这部分个体中所得到的调查结果推广到总体中去. 优点：（1）非常节省时间、人力和财力（2)十分迅速地获得资料数据（3）比较详细地收集信息，获得内容丰富的资料（4）应用范围十分广泛(5）准确性高7。
第十一章 抽样
总体参数和样本统计量
总体参数：反映总体数量特征的指标。其数值是唯一的、确定的。 样本统计量：根据样本分布计算的指标。是随机变量。
总体
样本
参数
统计量 平均数 标准差、方差
X
、2
p
S、 S2
( x x )2 s2 n 1 ( x x )2 f s2 f 1
小故事：一次失败的二战士兵调查
二战期间，美国军方委托社会学家对军队士兵进行一项抽样调查。 在进行抽样之前，研究者对军方提供的总体名单未作认真考察， 他们在不知道该单位名册是按照十个士兵组成的一个班内的军队 军衔级别进行排序的（如上士、中士和下士）的情况下，就确定 将名单混在一起作为抽样框。 具体调查过程中，研究者按照等距抽样的规则计算出抽样间距是 10，于是在每十个士兵选择出一个作为样本，这个抽样间距正好 与班内的军衔级别重合，结果导致样本中的士兵全部是上士，中 士和下士一个都没有。 显然，这个抽样没有实现具有代表性的样本，而是一个上士士兵 调查的样本，最后的调查结果不是说明所有士兵的情况，最多只 能说明军衔是上士的那些士兵的情况。调查宣告失败。
63 32 79 72 43 93
74 50 07 45 51 25
71 37 78 93 09 23
47 71 44 09 03 93
62 32 53 15 90 78
67 75 38 62 74 47
要从94家上市公司中抽取12家作为调查样本，可 先将94空公司由1至94编号N=94，然后在乱数表上 任意上一点一行（或一列）中一个数字作为起点 数，从这个数字按上下或左右顺序读起，每出现 两个数字，即为被抽中的单位码号。假定本例是 从第四行左边第五个数字向右顺序读起，则所抽 取单位是：68 27 31 05 03 72 93 15 55 59 56 35 ，此过程中的96因大于94，舍 去不用是因为在顺序抽取的过程中，遇到比编号 大的数字，应该舍去。
第六章抽样方法
第六章抽样方法6.2 非概率抽样非概率抽样是用一种主观的（非随机的）方法从总体中抽选单元。
由于不需要完整的抽样框，非概率抽样是一种快速、简单且节省的获得数据的方法。
使用非概率抽样的问题是，我们不清楚能否通过样本对总体进行推断，原因是用非概率抽样从总体中抽选单元的方式可能会导致较大的偏差。
例如，在非概率抽样中访员经常主观地决定哪些单元入样。
由于访员倾向于选择总体中那些最容易接触到和最友好的单元，使总体中很大一部分单元完全没有被抽中的机会，而这些单元与被抽中的单元可能有系统差异。
非概率抽样不仅会使调查结果出现偏差，而且由于带有选择平均单元和排除极端值的倾向，将错误地减少总体中明显的变异性。
由于非概率抽样抽取样本有倾向性，我们不可能计算出各个单元的人样概率，从而无法得到可靠的估计值及其抽样误差估计值。
此时若能对总体进行推断，必须假定样本对总体有代表性。
而这通常需要假定总体指标服从某个模型，或是均匀地或是随机地分布的。
由于抽选存在偏差，做这种假定的风险很大。
非概率抽样经常被市场研究人员作为一种省钱快速的方法来代替概率抽样。
但是由于有上述问题，它并不是概率抽样的一种有效的替代方法。
那么，为什么还要费神来讨论非概率抽样呢?这是因为非概率抽样能用在下面几个方面的研究中：- 用来形成一种想法；- 作为设计开发概率抽样调查的初始步骤；- 在后续步骤中帮助理解概率抽样调查结果。
比如，非概率抽样能在调查的早期就提供非常有价值的信息。
它也可用在探索性或诊断性研究中，以了解人们的态度、信仰、动机和行为，或分析概率抽样调查的结果。
有时，非概率抽样是唯一可行的选择?例如，在医学实验中，采用志愿者抽样可能是取得数据的唯一途径。
非概率抽样常被用于抽选参加焦点座谈和深人访问的个人。
在加拿大统计局，非概率抽样被用来测试在人口普查调查表中所使用的问题，以确保所问的问题和使用的概念对被调查者是清楚的。
如果认为问题的内容会引起争议，则在最有可能有争议的地方抽选一个子总体。
抽样原理及方法
抽样原理及方法一、抽样的基本原则随机化是抽样研究的基本原则。
所谓随机化原则，是指在进行抽样时，总体中每一个体是否被抽取，并不由研究者主观决定，而是每一个体按照概率原理被抽取的可能性是相等的。
二、抽样的几种重要方法抽样有两种方法；非概率抽样和概率抽样。
使用哪种方法主要取决于我们是否打算对总体进行推断。
非概率抽样用主观的（非随机的）方法从总体中抽取单元，它是一种快速、简易且省钱的抽样方法。
但要能从样本对总体进行推算，必须假定样本对总体具有代表性，而在非概率抽样情形做这样的假设将有很大风险。
概率抽样则是基于随机的原则从总体中抽取单元。
与非概率抽样相比，概率抽样较为复杂，费时，费用也较高，然而，由于单元是从总体中随机抽取出来的。
而且能计算每一个单元的入样概率，因此能得到可靠的估计值及其抽样误差的估计值，并对总体进行推断。
下面介绍的是概率抽样的几种重要方法。
1、简单随机抽样它是最基本的抽样方法，适用范围广，最能体现随机化原则，原理简单。
抽取时，总体中每个个体应有独立的、等概率被抽取的可能。
抽取的样本满足两个基本条件：代表性和独立性，常用的具体抽取方式有抽签法和随机数字法。
有简单随机抽样得到的样本为简单随机样本。
尽管在总体构成信息不同的情况下需要酌情采取不同的抽样方法，如分层抽样方法、集团抽样等，但随即抽样是各种抽样方法内含的基本要求，有四种不同的简单随机抽样方式：不重复抽样（还原抽样、放回抽样）；不重复抽样（非还原抽样、无放回抽样）；有序抽样（既考虑到何元素有考虑到各种元素出现的顺序）；无序抽样（只考虑到哪些元素不考虑各元素出现的顺序）。
2、等距抽样它也叫做机械抽样或系统抽样。
在实施时，将已遍好号码的个体排成顺序，在计算出抽样距离，然后按抽样距离抽取样本。
第一个样本采用的是简单随机抽样的办法抽取。
K(抽样距离)=N（总体规模）/n(样本规模)一般来说，这种抽样方法比简单随机抽样简便易行，而且它比较均匀地抽到总体中各个部分的个体，样本的代表性比简单随机抽样好。
统计学中的抽样方法与误差分析
统计学中的抽样方法与误差分析引言：统计学是一门研究如何收集、整理、分析和解释数据的学科。
在实际应用中，统计学起到了至关重要的作用，帮助我们了解和解释现象背后的规律。
其中，抽样方法和误差分析是统计学中的两个重要概念。
本文将深入探讨这两个概念，并介绍它们在实际应用中的意义和应用方法。
一、抽样方法抽样方法是指从总体中选择一部分个体作为样本，通过对样本的研究来推断总体的特征。
在实际应用中，抽样方法可以分为概率抽样和非概率抽样两种。
1. 概率抽样概率抽样是指每个个体被选入样本的概率是已知的，并且可以根据概率进行推断。
常见的概率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等。
简单随机抽样是最常用的一种概率抽样方法，它的特点是每个个体被选入样本的概率相等且独立。
例如，我们要调查某城市的居民对某项政策的满意度，可以通过简单随机抽样的方法从该城市的居民中随机选择一部分作为样本，然后对样本进行调查和分析，从而推断整个城市居民对该政策的满意度。
系统抽样是指按照一定的规则从总体中选择样本。
例如，我们要调查一所学校的学生体质健康状况，可以按照学生名单的顺序，每隔一定间隔选择一个学生作为样本。
这样做的好处是简单快捷，但可能存在某些规则性的偏差。
分层抽样是将总体划分为若干层，然后从每一层中分别抽取样本。
这种方法可以保证每一层的特征都能够得到充分的反映。
例如，我们要调查某个国家的人口结构，可以将总体按照年龄、性别、地区等因素进行分层，然后从每一层中抽取样本。
整群抽样是将总体划分为若干个互不重叠的群体，然后从每个群体中抽取样本。
这种方法适用于总体较大且分布不均匀的情况。
例如，我们要调查某个城市的交通流量，可以将城市划分为若干个区域，然后从每个区域中抽取样本。
2. 非概率抽样非概率抽样是指个体被选入样本的概率不是已知的，无法进行概率推断。
非概率抽样方法常用于研究特定群体或难以抽样的个体。
方便抽样是最常见的一种非概率抽样方法，它是根据个体的方便性选择样本。
非概率抽样方法.
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
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。
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。
非概率抽样方法
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。
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。
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和判断能力
研究者的理论修养
实际经验
抽样标准
对对象的熟悉程度
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。
对总体中某类问题的研究
谢谢！
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。
目录
1
非概率抽 样方法
偶遇抽样 判断抽样 定额抽样 雪球抽样
2 3
4
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、最容易的人作为对象。
非概率抽样的方法包括
非概率抽样的方法包括
常用的概率抽样方法：单纯随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样。
非概率抽样方法：偶遇抽样、立意抽样、配额抽样、雪球抽样。
立意抽样又称判断抽样，研究人员从总体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。
当研究者对自己的研究领域十分熟悉，对研究总体比较了解时采用这种抽样方法，可获代表性较高的样本。
这种抽样方法多应用于总体小而内部差异大的情况，以及在总体边界无法确定或因研究者的时间与人力、物力有限时采用。
the convenience sampling method -回复
the convenience sampling method -回复什么是方便抽样方法（the convenience sampling method）？方便抽样方法，又称为便利抽样、机会抽样或者群众抽样，是一种非概率抽样方法。
这种抽样方法的特点是选择样本具有便利性，而非随机性。
也就是说，研究者根据自身的方便和可用资源的限制，选择了容易接触到的个体或群体作为样本。
方便抽样方法常常用于探索性研究、初步调查以及预测性研究中。
然而，尽管这种抽样方法具有一定的便利性和简单性，但其结果的可靠性和普遍性常常受到质疑。
方便抽样方法的步骤有哪些？具体来说，方便抽样方法包含以下几个步骤：1. 确定研究目的：在进行方便抽样方法之前，研究者首先需要明确自己的研究目的以及所需的样本类型。
这有助于确定需要选择的特定个体或群体。
2. 找到可用资源：研究者需要找到可用的数据或信息资源，以便进行抽样。
这可以包括网络调查、社交媒体平台、朋友圈等。
3. 选择样本：在方便抽样方法中，研究者往往会通过自己的社会网络、工作场所等容易接触到的人群选择样本。
他们可能会选择同事、亲戚、朋友或其他便利的个体。
4. 采集数据：一旦样本被选择，研究者可以使用不同的方法收集数据，如面对面采访、问卷调查、观察等。
通常情况下，数据采集过程由研究者进行，但也可以委托他人执行。
5. 数据分析和解释：最后，研究者需要对收集到的数据进行分析，并根据研究目的对结果进行解释。
然而，值得注意的是，由于方便抽样方法的非随机性，所得到的结论仅限于样本本身，无法推广到整个人群。
方便抽样方法的优缺点是什么？方便抽样方法具有以下优点：1. 简单便捷：方便抽样方法不需要复杂的随机选样过程，省去了研究者许多时间、精力和资源。
2. 成本低廉：方便抽样方法在样本选择和数据收集上更具经济性，对于预算有限的研究者来说尤为有利。
3. 研究灵活：方便抽样方法更适用于探索性研究，可以根据实际情况灵活进行样本选择和数据收集。
非概率抽样的方法
一、非概率抽样的方法
1、偶遇抽样
2、判断抽样
3、定额抽样
4、雪球抽样
二、影响样本规模的4个因素
1、总体的规模
2、估计的把握性和精确性要求
3、总体的异质性程度
4、调查者所拥有的经费、人力和时间
三、测量的4个要素要素
1、测量的客体
2、测量的内容
3、测量的法则
4、数字和符号
四、史蒂文斯将测量层次分为4种
1、定类测量
2、定序测量
3、定距测量
4、定比测量
五、信度的指标3种类型：
1、再测信度
2、副本信度
3、折半信度
六、效度的标准的3种类型
1、表面效度
2、准则效度
3、构建效度
名词解释：
1、抽样误差：样本的统计值和总体的参数值之间的误差。
2、操作化：将抽象的概念转化为可观察的具体的指标的过程。
3、信度：即可靠度，指的是采取同样的方法对同一对象重复进行
测量时，其所得结果相一致的程度。
4、效度：也称作测量的有效度或准确度。
指测量工具或测量手段
能够准确测出所要测量的变量的程度，或者说能够准确、真实地度量十五属性的程度。
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一、非概率抽样的方法
1、偶遇抽样
2、判断抽样
3、定额抽样
4、雪球抽样
二、影响样本规模的4个因素
1、总体的规模
2、估计的把握性和精确性要求
3、总体的异质性程度
4、调查者所拥有的经费、人力和时间
三、测量的4个要素要素
1、测量的客体
2、测量的内容
3、测量的法则
4、数字和符号
四、史蒂文斯将测量层次分为4种
1、定类测量
2、定序测量
3、定距测量
4、定比测量
五、信度的指标3种类型：
1、再测信度
2、副本信度
3、折半信度
六、效度的标准的3种类型
1、表面效度
2、准则效度
3、构建效度
名词解释：
1、抽样误差：样本的统计值和总体的参数值之间的误差。
2、操作化：将抽象的概念转化为可观察的具体的指标的过程。
3、信度：即可靠度，指的是采取同样的方法对同一对象重复进行
测量时，其所得结果相一致的程度。
4、效度：也称作测量的有效度或准确度。
指测量工具或测量手段
能够准确测出所要测量的变量的程度，或者说能够准确、真实地度量十五属性的程度。