抽样方法介绍
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。
常用的抽样方法
精品课件
二、估计比例用的3种改进模型
1、模型I 把问题 B改为一个完全无关、答案 为“是”的概率是已知值的问题
将沃纳模型中与敏感性问题相对的具有特
征A的问题改为一个与敏感性问题不相关的
其它问题。
A
B
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例14-２： 欲调查某地已婚育龄妇女有无婚前
性行为的比例。
问题A：婚前有过性行为? 回答： ①是 ②否 问题B：你生日（月＋日）除以３余数是０吗? 回答： ①是 ②否
(2)问卷中设A、B两个问题。 (3)备有一个口袋，里面装有黑白两种颜色的 球(也可用围棋的黑子和白子)，两种球的比例不是 1：1，例如可以是60％和40％。
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(4)调查对象在填写答案前，先随机抽取一个球 (球的颜色对调查员保密)，据球的颜色决定回 答两个问题中的哪一个。
(5)由于调查员不知道某一对象抽取的球是什么颜 色的，所以无法知道某一对象回答的是问题A还 是问题B，也无法知道调查对象的“秘密”。
随机化回答是指在调查中使用特定的随机化装置， 使得被调查者以预定的概率来回答敏感性问题。这一技术的 宗旨就是最大限度地为被调查者保守秘密，从而取得被调查 者的信任。
RRT技术的基本原理在于当被调查者确信调查者及 其他人无法从被调查者的回答中获知他们的真实行为时，能 更加真实地对敏感问题进行回答。并且RRT技术保护调查对 象的个人隐私，能充分得到调查对象的配合，最终可显著降 低无应答率和误答率，得到高质量的调查结果。
常用的抽样方法
精品课件
一、单纯随机抽样（simple random sampling）
1、抽样方法
根据研究目的选定总体，首先对总体中所有 的观察单位编号，遵循随机原则，采用不放回抽取 方法，从总体中随机抽取一定数量观察单位组成样 本。
[小学教育]抽样的基本方法
![[小学教育]抽样的基本方法](https://img.taocdn.com/s3/m/8ea56e0cfe00bed5b9f3f90f76c66137ee064fc5.png)
抽样的基本方法概率抽样•简单抽样•等距抽样•分层抽样•整群抽样概率抽样概率抽样（probability sampling ）就是研究总体中每个个体被抽取的概率是已知的，抽样方式是随机的。
概率抽样常用于定量研究或大规模的正式研究中。
简单抽样总体中的每一个体都有被抽到的同等机会，可通过抽签、随机数字表或摇号机摇号等来实现抽样。
是概率抽样中最基本的，运用最广泛的抽样方法。
它简便易行，是其它抽样方法的基础。
•①抽签：先给总体中的每个个体编上号码，每个号码做一个签，将全部的签充分混和后，随机从中抽取，被抽到签号的个体进入样本，直到取够所需样本数目为止。
•②随机数字表：随机数字表是由许多随机组合排列的数字组成的表。
等距抽样机械抽样，是把总体中的所有个体按某一顺序排列编号，然后依固定的间隔抽取样本。
例，要从800 名学生中抽取100 人作为被试。
•先将被试按序编号；•再按公式计算抽样间隔的数字：800÷100 = 8，再从1-8中随机选定一个数字；•假定为6，那么编号6，14，22，30，38，46……798这100个号码的被试构成了等距抽样获得的样本。
等距抽样使样本分配均衡，更具代表性，抽样误差较简单随机抽样小，操作也较简单，实际应用较广。
分层抽样分类抽样、配额抽样，是将总体按某一标准分成若干层次或类别（子总体），然后以各层或各类在总体中所占比重，按比例随机抽取样本。
分层抽样确保每层子总体都被包容在抽样范围内，避免了某一子总体出现“超载”现象或出现意外样本。
对于总体构成比较复杂，同质性程度不高，总体数量较大，各层次标志比较明显的情况下，宜采用分层抽样。
分层抽样例：对某校800 个学生进行学习态度的调查，拟抽取十分之二的学生（160 人）作为样本。
•首先按成绩评定标准将学生分成优、良、中、差四层，优（160人），良（320人），中（240人），差（80人）。
•然后用简单随机抽样在这四层中按比例分别抽取样本，从优等中抽取160ⅹ2/10=32人；从良等中抽取320ⅹ2/10=64人；从中等中抽取240ⅹ2/10=48人；从差等中抽取80ⅹ2/10=16人。
三种抽样方法
等可能 抽取；
不放回 抽取；
三种抽样方法的应用
1 、统计的根本思想方法是__用__样__本__估__量__总__体__. 抽样调查常用的方法有_简__洁__随__机__抽__样__,_系__统__抽__样__,分__层__抽__样__. 样本容量是指__样__本__中__包__含__的__个__体__的__个__数__.
解：抽取人数与职工总数的比是100：500＝1：5 ，则各年 龄段〔层〕的职工人数依次是125： 280：95＝25：56：19，然后分别在各年龄段〔 层〕运用简洁随机抽样方法抽取.
答：在分层抽样时，不到35岁、35～49岁、50岁 以上的三 个年龄段分别抽取25人、56人和19人.
4．三种抽样方法的比较
类别 简单随机
抽样
系统 抽样
分层 抽样
各自特点
从总体中 逐个抽取
将总体均分成 几局部，按事 先确定的规章 在各局部抽取
将总体分成 几层，分层 进展抽取
相互联系 适用范围 共同点
在起始局部 抽样时承受 简洁随机抽
样
各层抽样时 承受简洁随 机抽样或系 统抽样
总体中的 个体数较
少
总体中的 个体数较
多
总体由差 异明显的 几局部组
A．方法2，方法1，方法3
B．方法2，方法3，方法1
C．方法1，方法2，方法3
D．方法3，方法1，方法2
Hale Waihona Puke 总结• 在现实生活中，由于资金、时间有限 人力、物力缺乏，再加上不断变化的 环境条件，做普查是不行能的。所以 在现实抽样中，为了使样本具有代表 性，通常要同时使用几种抽样方法.这 和做人的道理是全都的，这就是数学 的哲学美！
法一：首先，把该校学生都编上号码：0001，0002，0003，…，1200．如用 抽签法，则作1200个外形、大小一样的号签〔号签可以用小球、卡片、纸条 等制作〕，然后将这些号签放在同一个箱子里，进展均匀搅拌．抽签时，每 次从中抽出1个号签，连续抽取50次，就得到一个容量为50的样本． 法二：首先，把该校学生都编上号码：0001，0002，0003，…，1200如用 随机数表法，则可在数表上随机选定一个起始位置,开头向右连续取数字， 以4个数为一组，始终取够50人为止．
典型的抽样方法
典型的抽样方法1.简单随机抽样：简单随机抽样是指从总体中随机选择个体，使得每个个体被选中的概率相等。
这种抽样方法适用于总体较小、个体之间没有明显差异的情况。
案例：研究人员想要调查大学学生对食堂饭菜满意度的情况。
该大学共有3000名学生，研究人员使用随机数表，随机选取了200名学生进行调查。
研究人员向这200名学生发放问卷，记录他们对食堂饭菜的满意度。
2.系统抽样：系统抽样是指按照一些规则从总体中选择个体，例如每隔一定间隔选择一个个体。
这种抽样方法适用于总体无序排列的情况。
案例：研究人员想要调查小区居民对小区环境的满意度的情况。
该小区共有1000户居民，研究人员将居民按照住址顺序给予编码，然后以编码数为5的倍数进行系统抽样。
例如，从第5户居民开始，每隔5户选取一个居民进行调查，直到选取够样本量为止。
3.分层抽样：分层抽样是指将总体划分为不同层级，然后分别从每个层级中进行抽样。
这种抽样方法适用于总体有明显差异的情况，可为每个层级设置不同的样本量。
案例：研究人员想要调查市不同年龄段人们对健康锻炼的情况。
该市有四个区，每个区又分为青年人、中年人和老年人三个年龄段，研究人员按照这个划分将总体分为12个层级。
然后从每个层级中随机抽取一定数量的样本，如每个层级抽取20人，共计240人进行调查。
4.群组抽样：群组抽样是指将总体划分为若干个群组，然后随机选取部分群组进行抽样。
这种抽样方法适用于群组内个体相似且群组之间有差异的情况。
案例：研究人员想要调查地区学校的教育质量情况。
该地区有20所学校，研究人员使用随机数生成器随机选取了5所学校进行调查。
对于每所选中的学校，研究人员从中随机抽取一定数量的教师和学生，以了解他们对教育质量的看法。
以上是典型的抽样方法及其相应的案例。
在实际应用中，根据研究目的和研究对象的特点，研究人员可以选择最适合的抽样方法来提高研究的准确性和可信度。
常用的抽样方法有哪些
常用的抽样方法有哪些抽样方法是统计学中常用的一种数据收集方法，通过从总体中抽取样本来进行研究和推断。
在实际应用中，常用的抽样方法有很多种，每种方法都有其适用的场景和特点。
本文将介绍一些常用的抽样方法，帮助读者更好地理解和运用这些方法。
首先，最常见的抽样方法之一是简单随机抽样。
简单随机抽样是指从总体中以等概率随机抽取样本的方法。
这种抽样方法简单直接，适用于总体分布均匀且样本容量较小的情况。
其优点是抽样过程简单，结果具有代表性。
但在总体分布不均匀或者样本容量较大时，简单随机抽样可能导致样本的代表性不足。
其次，分层抽样是另一种常用的抽样方法。
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，最终合并成总体样本的方法。
这种抽样方法能够保证每一层的代表性，适用于总体具有明显特征分层的情况。
但是在实际操作中，需要对总体进行准确的分层，否则可能导致样本的偏差。
另外，系统抽样也是一种常用的抽样方法。
系统抽样是指按照一定的规则从总体中选取样本的方法，例如每隔若干个单位进行抽样。
这种抽样方法简单方便，适用于总体具有周期性分布的情况。
但是需要注意的是，如果选取的规则不当，可能会导致样本的偏差。
此外，方便抽样是一种常用的非概率抽样方法。
方便抽样是指按照研究者的方便选择样本的方法，通常是选择离自己较近或者容易获取的样本。
这种抽样方法简单快捷，适用于一些小范围的调查研究。
但是由于样本选择的主观性较强，可能导致样本的代表性不足。
最后，另一种常用的抽样方法是群集抽样。
群集抽样是将总体按照某种特征分成若干群集，然后从部分群集中进行抽样，最终合并成总体样本的方法。
这种抽样方法适用于总体分布不均匀且群集之间差异较大的情况。
但是需要注意的是，群集抽样可能导致样本的聚集性，需要在分析时进行相应的修正。
总的来说，不同的抽样方法适用于不同的情况，研究者在选择抽样方法时需要根据实际情况进行合理的选择。
同时，在进行抽样时需要注意抽样的随机性和代表性，以确保样本能够准确反映总体的特征。
抽样方法全面介绍
抽样方法全面介绍抽样方法是将研究对象中的一部分作为样本进行观察或调查的方法，旨在通过对样本的研究，来推断全体研究对象的特征和规律。
在统计学和社会科学等领域中，抽样方法是进行科学研究的基础工具之一、本文将对抽样方法进行全面介绍。
一、简单随机抽样简单随机抽样是指在样本容量确定的情况下，每一个样本都有相同的机会被选中。
简单随机抽样的步骤包括：确定样本容量，将研究对象编号，使用随机数表或随机数发生器随机选择样本。
二、系统抽样系统抽样是在研究对象有序排列的情况下，按照一定的间隔选取样本。
例如，有1000个员工，研究者想要选取100个样本，那么就可以每隔10个员工选取一个样本。
三、分层抽样分层抽样是将研究对象根据一些特征划分成不同的层次，在每个层次中再进行简单随机抽样。
该方法可以确保每个层次的特征都得到了充分代表。
四、整群抽样整群抽样是将研究对象按照一定的特征划分成若干个群体，然后从这些群体中随机选择一部分进行研究。
通常，整群抽样用于群体间差异较大的情况，以确保样本具有代表性。
五、分级抽样分级抽样是在已知的层次结构中，按照一定的比例从每个层次中抽取样本。
例如，研究者想要研究全国各省市居民的收入情况，可以先从每个省抽取若干个市，然后从每个市抽取若干个区，最后从每个区抽取若干个家庭。
六、多阶段抽样多阶段抽样是将样本的选择分为多个阶段，每个阶段按照不同的方式选择样本。
例如，研究人员想要研究全国中小学生的学习情况，可以先从各个省市抽取若干个学校，然后从每个学校抽取若干个班级，最后从每个班级抽取若干个学生。
七、整比例抽样整比例抽样是按照研究对象的比例在不同的群体中选择样本。
例如，研究人员想要研究全国男女比例，可以按照男女比例在各个省市选择样本，以保证样本具有代表性。
八、方便抽样方便抽样是指研究人员根据方便性选择样本，这种抽样方法常用于预测性研究或初步调查，但样本的代表性不能得到保证。
九、判断抽样判断抽样是根据研究人员的主观判断选择样本。
抽样的四种基本方法
抽样的四种基本方法抽样是研究中常用的一种方法，用于从全体个体中选择一部分进行调查或研究，以获取全体的代表性信息。
抽样方法可以分为四种基本类型：随机抽样、系统抽样、分层抽样和整群抽样。
1.随机抽样：随机抽样是一种完全随机的抽样方法，个体被选入样本的概率是相等的。
这种方法可以确保样本的代表性，一般只要样本容量足够大，就能够准确地反映总体特征。
在随机抽样中，可以使用简单随机抽样或系统抽样的方式进行，其中简单随机抽样是最常用的方法。
例如，通过随机数表或随机数生成器进行随机选取。
2.系统抽样：系统抽样是按照一定顺序和规律抽取样本的一种方法。
它首先从总体中的其中一位置开始选取一个个体作为起始点，然后每隔一定数量的个体选取一个个体，直到满足样本容量为止。
系统抽样的优点是方法简单，易于操作。
例如，在人口普查中，可以按照城市排名或者住房特征顺序抽取样本。
3.分层抽样：分层抽样是按照总体的特征对总体划分为若干层，然后从每一层中随机抽取样本。
这种方法可以保证每一层的代表性，并减小总体差异对样本结果的影响。
在分层抽样中，需要根据实际情况将总体划分为不同的层次，然后确定每层的样本容量。
例如，在一个学生群体中，可以按照年级划分层次，然后从每个年级中抽取相应比例的样本。
4.整群抽样：整群抽样是将总体划分为若干群，然后从每一群中抽取全部个体作为样本。
这种方法常用于研究群体特征，可以减少样本选择的复杂性。
整群抽样的关键是选择合适的群体代表性，以确保样本结果能够准确反映群体整体特征。
例如，在一个学校中，可以将每个年级作为一个群体，然后从每个年级中抽取全部学生作为样本。
以上是抽样的四种基本方法：随机抽样、系统抽样、分层抽样和整群抽样。
每种方法都有其适用的场景和优缺点，研究者需要根据具体问题的需要和总体特征选择合适的抽样方法，以确保样本的代表性和研究结果的可靠性。
抽样方法简介
非随机抽样
• 滚雪球抽样
– 滚雪球抽样，是指抽样者先找出少数几 个个体，通过对这些个体调查了解其他 个体，由已了解别的个体去发现认识更 多的个体。
非随机抽样
表3.2 独立控制配额抽样分配表
3
非随机抽样
表3.3 相互控制配额抽样样本配额表
2014/3/14
非随机抽样
• 关于滚雪球抽样：
– 滚雪球抽样是指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。
• 判断抽样和滚雪球抽样是非主流抽样
4
–每层抽取的样本数计算公式为
随机抽样
2）分层最佳抽样
– 分层最佳抽样，又称不等比例分层抽样，它不 仅按各层中单位数占总体单位数的比例分配各 层样本数，而且还根据各层的标准差的大小来 调整各层样本数目的抽样方法。
– 各层样本数的计算公式为
随机抽样
3）最低成本抽样
– 最低成本抽样法是在考虑统计效果的前 提下，根据费用支出来确定各层应抽取 样本数。
– 第一批被访者是采用概率抽样得来的，之后的 被访者都属于非概率抽样
– 滚雪球抽样多用于总体单位的信息不足或观察 性研究的情况。
– 滚雪球抽样的优点：可以根据某些样本特征对 样本进行控制，适用寻找一些在总体中十分稀 少的人物。
– 滚雪球抽样的缺点：如果总体不大，有时用不 了几次就会接近饱和状况，即后来访问的人再 介绍的都是已经访问过的人。但是很可能最后 仍有许多个体无法找到，还有些个体因某些原 因被提供者故意漏掉不提，这两者都可能具有 某些值得注意的性质，因而可能产生偏误，不 能保证代表性。
抽样方法简介
2014/3/14
有哪些抽样方法有哪些
有哪些抽样方法有哪些抽样是数据采集中常用的一种方法，它通过从总体中选择一部分样本进行调查和研究，以推断总体的特征和规律。
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、最常用的抽样方法之一。
在这种方法中，每个个体被抽取的概率相等，且相互独立。
简单随机抽样通常通过随机数表、随机数发生器等工具进行，可以保证样本具有代表性。
2. 分层抽样：分层抽样将总体按一定的特征分为若干层，然后从每一层中抽取样本。
这样可以保证样本在不同层次上具有代表性。
分层抽样常用于总体具有明显差异的情况下，例如地区、年龄、性别等。
3. 整群抽样：整群抽样是将总体按一定的特征划分为若干互不重叠的群体，然后从其中选取若干个群体作为样本。
这种抽样方法适用于总体中的个体之间存在较大的相似性的情况，例如社区、学校等。
4. 系统抽样：系统抽样是按照事先规定好的顺序从总体中选取样本。
例如，在一条长街上，可以每隔一定间距选择一个样本。
系统抽样可以简化抽样过程，但需要注意避免随机误差的积累。
5. 整体抽样：整体抽样是直接对总体的每个个体进行调查，不借助抽样方法，适用于总体容量较小的情况。
这种方法可以减小抽样误差，但会增加调查成本和工作量。
以上是常见的几种抽样方法，在实际应用中，根据研究目的和条件的不同，可以灵活组合使用这些抽样方法。
同时，在进行抽样时，需要注意保证样本的代表性、随机性和可比性，以提高研究结果的可靠性和泛化能力。
此外，还需要注意样本的有效大小，一般认为样本容量大于30时，可以满足常见的统计推断需求。
抽样方法的选择和实施需要科学严谨，以确保研究结果的可信度和科学性。
常用的抽样方法
(1)两个相关联问题模式： 设计两个相对立的陈述。
例如 问题1：你曾经吸过毒吗? 问题2：你从未吸过毒吗?
①是 ②否 ①是 ②否
(2)两个不相关联问题模式：
第一陈述为敏感性问题，第二陈述是与第一陈
述无关的非敏感性问题，可以得到确切的答案。
例如 问题1：你曾经吸过毒吗? ①是 ②否
问题2：你是工人吗?
先将总体按某种特征分成若干层，再从每一 层内随机抽取一定数量的观察单位，合起来组成 样本。
（1）按比例分配：按总体各层观察单位数的多少分配
ni
Ni
n N
（2）最优分配：按各层观察单位数多少及其变异大小
分配
均数 :
ni n
Ni i Ni i
率
:
ni
随机应答技术 Randomized Response Techniques (RRT)
敏感问题(sensitive problem)
是指涉及个人(或单位)的隐私或利益的 问题以及大多数人认为不便在公开场合表 态或陈述的问题，在某些情况下，还包括 一些违法犯罪的行为。
敏感问题的特点： 一般是社会舆论导向所不认同的或反 对的行为或观点 不同特征的人群有不同的敏感问题 不同敏感问题在敏感程度上存在差异
础，但有一些改进，它将沃纳模型中与敏感性问题相对的 具有特征A的问题改为一个与敏感性问题不相关的其它问 题。
(三)“随机变量和”回答模型
一、随机应答技术的步骤
1．向应答者提出一对问题
设计一对问题，使两个问题的答案种数和编码 完全一致，应答者随机选取一个问题，将答案编码 选出，在答案上做出相应的记号。由于答卷上没有 问题的编号，只有一套答案编码，人们无从知晓应 答者回答的是哪一个问题，因而起到保密作用。
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）。
抽样的方法有哪六种
抽样的方法有哪六种
1简单随机抽样
简单随机抽样也称为单纯随机抽样，是指从总体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。
2分层抽样
分层抽样又称为分类抽样、或类型抽样，它首先是将总体的N个单位分成互不交叉、互不重复的k个部分，我们称之为层；然后在每个层内分别抽选n1、n2、......nk个样本，构成一个容量为个样本的一种抽样方式。
3整群抽样
整群抽样是首先将总体中各单位归并成若干个互不交叉、互不重复的集合，我们称之为群；然后以群为抽样单位抽取样本的一种抽样方式。
4 等距抽样
等距抽样也称为系统抽样、或机械抽样，它是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。
5多阶段抽样
多阶段抽样，也称为多级抽样，是指在抽取样本时，分为两个及两个以上的阶段从总体中抽取样本的一种抽样方式。
6双重抽样
双重抽样，又称二重抽样、复式抽样，是指在抽样时分两次抽取样本的一种抽样方式，其具体为：首先抽取一个初步样本，并搜取一些简单项目以获得有关总体的信息；然后，在此基础上再进行深入抽样。
三种抽样方法
（4）由于随机数表是等概率的，因此利用随机数表抽取样 本保证了被抽取个体的概率是相等的。
随机抽样并不是随意或随便抽取，因为随 意或随便抽取都会带有主观或客观的影响因素
18，38，58，…，978，998
在上面的抽样中，由于在第1部分（个体编号1～20） 中的起始号码是随机确定的，每个号码被抽取的概率 都等于0.05，所以在抽取第1部分的个体前,其他各部分 中每个号码被抽取的概率也都是0.05.就是说,在这个系 统抽样中,每个个体被抽到的概率都是0.05.
思考1:下列抽样中不是系统抽样的是 （ C ）
分层抽样适用于总体由差异明显的几部分组成的情况，每 一部分称为层，在每一层中实行简单随机抽样。这种方法较充 分地利用了总体己有信息，是一种实用、操作性强的方法。
分层抽样的一个重要问题是一个总体如何分层。分层抽样中分 多少层，要视具体情况而定。总的原则是：层内样本的差异要小， 而层与层之间的差异尽可能地大，否则将失去分层的意义。
N
n是整数时，
k
N； n
Nn不是整数时，从N中剔除一些个体，使得其为整数为止。
（3）第一段用简单随机抽样确定起始号码l。
（4）按照规则抽取样本：l；l＋k；l＋2k；……l＋nk
系统抽样时，将总体中的个体均分后的每一段进
行抽样时，采用简单随机抽样；系统抽样每次抽样时， 总体中各个个体被抽取的概率也是相等的;如总体的个 体数不能被样本容量整除时，可以先用简单随机抽样从 总体中剔除几个个体，然后再按系统抽样进行。需要说 明的是整个抽样过程中每个个体被抽到的概率仍然相等。
三种抽样方法(全)
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三种抽样方法(全)
目录
CONTENTS
• 概率抽样 • 分层抽样法 • 非概率抽样
01 概率抽样
简单随机抽样
定义
从总体中随机抽取一定数量的样本，每个样本 被选中的概率相等。
特点
每个样本被选中的概率相同，样本的抽取不受 主观因素的影响。
适用范围
适用于总体数量较小，且总体异质性较小的情况。
等距抽样
详细描述
整群抽样是将总体分成若干个群，然后从每个群中抽取一定数量的样本。这种方法适用于群内差异较小的总体， 能够提高样本的代表性。
03 非概率抽样
任意抽样
定义
01
任意抽样是一种非概率抽样方法，它基于完全随机的
原则从总体中抽取每个样本被选中的概率
相等，但总体中每个单元被抽中的概率无法计算。
适用范围
适用于总体数量较大，且总体异质性较大的 情况。
02 分层抽样法
分层比例抽样
总结词
按照各层的大小，从各层中抽取样本， 样本量与各层的大小成正比。
详细描述
分层比例抽样首先将总体分成不同的 层，然后按照各层的大小比例，从每 一层中抽取样本。这种方法能够保证 各层都有代表被抽取，从而更准确地 反映总体情况。
多阶段抽样
总结词
多阶段抽样是将总体分成若干个阶段，然后分阶段进行抽样，最终得到总体样本。
详细描述
多阶段抽样是一种分步骤的抽样方法，首先将总体分成若干个小的子集，然后从每个子集中抽取样本 ，最终将这些样本合并得到总体样本。这种方法适用于大规模的调查，能够提高抽样的效率和可行性 。
整群抽样
总结词
整群抽样是将总体分成若干个群，然后从每个群中抽取样本。
抽样的方法
抽样的方法
抽样方法主要包括：随机抽样、分层抽样、整体抽样、系统抽样。
随机抽样：随机抽样是在总体中以完全随机的方法抽取一部分观察单位组成样本（即每个观察单位有同等的概率被选入样本）。
常用的办法是先对总体中全部观察单位编号，然后用抽签、随机数字表或计算机产生随机数字等方法从中抽取一部分观察单位组成样本。
其优点是简单直观，均数（或率）及其标准误的计算简便；缺点是当总体较大时，难以对总体中的个体一一进行编号，且抽到的样本分散，不易组织调查。
系统抽样：系统抽样又称等距抽样或机械抽样，即先将总体中的全部个体按与研究现象无关的特征排序编号；然后根据样本含量大小，规定抽样间隔k；随机选定第i（i＜k）号个体开始，每隔一个k，抽取一个个体，组成样本。
系统抽样的优点是：易于理解，简便易行；容易得到一个在总体中分布均匀的样本，其抽样误差小于单纯随机抽样。
缺点是：抽到的样本较分散，不易组织调查；当总体中观察单位按顺序有周期趋势或单调增加（减小）趋势时，容易产生偏倚。
整体抽样：整群抽样是先将总体划分为K个“群”，每个群包含若干个观察单位，再随机抽取k个群（k＜K），由抽中的各群的全部观察单位组成样本。
整体抽样的优点是便于组织调查，节省经费，容易控制调查质量；缺点是当样本含量一定时，抽样误差大于单纯随机抽样。
分层抽样：分层抽样是先将总体中全部个体按对主要研究指标影响较大的某种特征分成若干“层”，再从每一层内随机抽取一定数量的观察单位组成样本。
分层随机抽样的优点是样本具有较好的代表性，抽样误差较小，分层后可根据具体情况对不同的层采用不同的抽样方法。
四种抽样方法的抽样误差大小一般是：整体抽样≥随机抽样≥系统抽样≥分层抽样。
抽样方案有几种方法分别是什么
抽样方案有几种方法分别是什么抽样方案有几种方法分别是什么摘要：在统计学中，抽样是一种常用的数据收集方法，它通过从总体中选取部分样本来进行研究和推断。
为了得到有效和可靠的样本结果，研究者需要选择合适的抽样方案。
本文将介绍六种常用的抽样方法，包括简单随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样、多级抽样和方便抽样，并对每种方法进行详细讲解和比较。
一、简单随机抽样简单随机抽样是最基本的抽样方法之一，它的原理是通过随机选择个体或样本，使得每个个体被选中的概率相等。
具体操作包括以下几个步骤：1）确定总体：确定需要研究的总体范围和特征；2）制定抽样框架：建立总体中每个个体的清单或框架；3）确定样本大小：确定需要研究的样本数量；4）使用随机数表或计算机随机数生成器进行抽样：按照随机数的顺序，依次选取样本。
二、系统抽样系统抽样是一种按照一定规则选取样本的方法，它的特点是简单易行、结果可靠。
具体操作包括以下几个步骤：1）确定总体和样本量；2）计算抽样间隔：将总体数量除以样本量，得到抽样间隔；3）随机确定一个起始点：使用随机数表或计算机随机数生成器，随机选取一个起始点；4）按照抽样间隔选取样本：从起始点开始，每隔抽样间隔个个体选取一个样本。
三、分层抽样分层抽样是根据总体的特征将其划分为若干个层次，然后在每个层次中进行独立抽样的方法。
它可以提高样本的代表性和效率，适用于总体的特征有明显差异的情况。
具体操作包括以下几个步骤：1）确定总体和样本量；2）根据总体特征划分层次：将总体划分为若干个层次，每个层次有相同的特征；3）确定每个层次的样本量：根据每个层次的特征和样本比例，确定每个层次的样本数量；4）在每个层次中进行抽样：使用简单随机抽样或其他抽样方法，在每个层次中独立进行抽样。
四、整群抽样整群抽样是将总体划分为若干个群组，然后随机抽取部分群组进行研究的方法。
它可以减少调查的成本和工作量，适用于总体的群组之间差异较小的情况。
具体操作包括以下几个步骤：1）确定总体和样本量；2）将总体划分为若干个群组：将总体按照某种特征划分为若干个群组，每个群组有相同的特征；3）随机选取部分群组：使用随机数表或计算机随机数生成器，随机选取部分群组进行研究；4）在选定的群组中进行全面调查：对选定的群组进行全面调查，得到样本结果。
抽样方法有些抽样方法大全
抽样方法有些抽样方法大全引导语：你知道有哪些抽烟方法吗?以下是收集的关于抽样方法有哪些相关内容，欢迎阅读参考!抽样方法有哪些?1、随机抽样(抽签法、随机样数表法)：常常用于总体个数较少时，它的主要特征是从总体中逐个抽取;优点：操作简便易行缺点：总体过大不易实行定义：一般地，设一个总体含有N个个体，从中逐个不放回地抽取n个个体作为样本(n≦N)，如果每次抽取使总体内的各个个体被抽到的机会都相等，就把这种抽样方法叫做简单随机抽样。
方法(1)抽签法一般地，抽签法就是把总体中的N个个体编号，把号码写在号签上，将号签放在一个容器中，搅拌均匀后，每次从中抽取一个号签，连续抽取n次，就得到一个容量为n的样本。
(抽签法简单易行，适用于总体中的个数不多时。
当总体中的个体数较多时，将总体“搅拌均匀”就比较困难，用抽签法产生的样本代表性差的可能性很大)方法(2)随机数法随机抽样中，另一个经常被采用的方法是随机数法，即利用随机数表、随机数骰子或计算机产生的随机数进行抽样。
2、分层抽样：主要特征分层按比例抽样，主要使用于总体中的个体有明显差异。
共同点：每个个体被抽到的概率都相等N/M。
定义：一般地，在抽样时，将总体分成互不交叉的层，然后按照一定的比例，从各层独立地抽取一定数量的个体，将各层取出的个体合在一起作为样本，这种抽样方法是一种分层抽样。
3、整群抽样定义：整群抽样又称聚类抽样。
是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。
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。
整群抽样的优点是实施方便、节省经费;整群抽样的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。
实施步骤：先将总体分为i个群，然后从i个群钟随即抽取若干个群，对这些群内所有个体或单元均进行调查。
抽样过程可分为以下几个步骤：(1)确定分群的标注(2)总体(N)分成若干个互不重叠的部分，每个部分为一群。
抽样方法有哪几种
抽样方法有哪几种抽样方法是研究或调查中用于从总体中选择个体进行研究或调查的一种方法。
在统计学中，抽样方法可以帮助我们通过对样本的分析推断出总体的特征。
下面我将介绍几种常见的抽样方法。
1. 简单随机抽样：简单随机抽样是最常见的抽样方法之一。
它是指在总体中，每个个体被选入样本的概率是相等的、独立且随机的。
简单随机抽样可以通过使用随机数表、随机数生成器或抽签等方法来实现。
2. 分层抽样：分层抽样是将总体按照某些特征进行划分成若干层，然后从每一层中抽取样本。
分层抽样可以保证各层之间的代表性，从而提高样本的精确度。
分层抽样适用于总体具有明显差异的情况下。
3. 整群抽样：整群抽样又称群组抽样，是将总体按照某些特征划分成若干个群组，然后从每个群组中抽取完整的群组作为样本。
整群抽样适用于群组内部的个体相似或高度相关的情况下。
4. 串联抽样：串联抽样是按顺序从总体中抽取样本，其中一个样本的选择依赖于前一个样本的结果。
串联抽样适用于总体中的个体具有某种顺序或特定排列的情况下。
5. 整体抽样：整体抽样是直接选取总体的所有个体作为样本进行研究或调查。
这种抽样方法常用于总体规模较小的情况下。
6. 方便抽样：方便抽样是通过选择最容易获取的个体作为样本进行研究或调查。
这种抽样方法不具备代表性，可能会导致结果的偏倚。
7. 专家抽样：专家抽样是向具有专业知识或经验的人员进行采访或征求意见。
这种抽样方法适用于涉及专业领域的调查研究。
除了上述几种常见的抽样方法外，还有一些特殊的抽样方法，如系统抽样、整块抽样、比率抽样等，它们在特定的研究或调查场景中有着特殊的应用。
总之，不同的抽样方法在不同的研究或调查场景中有着不同的应用。
研究人员需要根据研究目的、总体特点和研究资源等因素选择合适的抽样方法，以确保样本的代表性和可靠性。
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等距抽样也称系统抽样或机械抽样，它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，每隔一定间隔抽取一个单位。等距抽样在全国性人口、社会抽样调查中经常采用。
多阶段抽样
现代社会层级分明，大型调查不可能直接抽选最终单位，多阶段抽样是解决这个矛盾的方法之一。在一个复杂的系统中，可以把一个抽样系统分成多个阶段来实施，例如，全国人口调查中，第一阶段抽取若干县级样本单位；第二阶段在抽中县级单位中抽选若干乡级样本单位；第三阶段在抽中乡级单位中抽选若干村级单位；第四阶段在抽中村级单位抽选居民小组（整群），而后调查群内所有住户和所有人口。
双重抽样
双重抽样又称二重抽样、复式抽样。首先抽取一个初步样本，并抽取一些简单项目，获得有关总体的信息；然后，在此基础上进行深入抽样。在实际运用中，双重抽样可以推广为多重抽样。
双重抽样的优点
双重抽样的主要作用是提高抽样效率、节约调查经费。在专项调查研究中，主要推算总体的指标可以使用大样本调查资料，而深入的分析指标可以在大样本中套抽小样本，以此满足深入分析的需求。
整群抽样的优点
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。在全国性人口、社会抽样调查中，整群抽样是经常采用的方法。
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。在全国性人口、社会抽样调查中，整群抽样是经常采用的方法。
抽样方法介绍
一）随机抽样方法
简单随机抽样
简单随机抽样也称单纯随机抽样，是指从总体N个单位中任意抽取n个单位作为样本,使每个可能被抽中样本概率相等的一种抽样方式。
分层抽样
分层抽样又称分类抽样或类型抽样，它首先将总体的N个单位分成互不交叉、互不重复的k个部分，我们称之为层；然后在每个层内分别抽选n1、n2、... nk个样本。
分层抽样又称分类抽样或类型抽样，它首先将总体的N个单位分成互不交叉、互不重复的k个部分，我们称之为层；然后在每个层内分别抽选n1、n2、... nk个样本。
分层抽样的优点
分层抽样的优点是可以降低总的抽样误差，在全国性抽样调查设计中经常使用分层抽样方法。
整群抽样
整群抽样是首先将总体中各单位归并成若干互不交叉、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。
PPS抽样
PPS抽样是与规模大小成比例的概率比例抽样。它是一种使用辅助信息，从而使每个单位均有按其规模大小成比例的被抽中概率的一种抽样方式。在人口抽样调查中，先将各县级单位人口数按降序排队、累计，而后计算组据，随机抽选样本单位，就是使用了PPS抽样方法。
PPS抽样的主要优点
PPS抽样方法在大型调查中经常使用，其主要优点如下：
1、PPS抽样是系统抽样方法的细化，抽样人员便于掌握。
2、PPS抽样使用的抽样框，在进行残疾人调查时如果有最新的人口数最好，如果没有，也可使用以前的资料（PPES抽样方法使用估计资料作抽样框的概率比例抽样方法），仍然可以保证抽样的精度。
3、抽出的样本是等概率的，即每个样本有相同的概率，在资料汇总时可以直接相加减，不用加权。
4、技术方法比较成熟，各最终抽中单位有大体相等的样本量，便于管理。
PPS抽样方法在大型调查中经常使用，其主要优点如下：
1、PPS抽样是系统抽样方法的细化，抽样人员便于掌握。
2、PPS抽样使用的抽样框，在进行残疾人调查时如果有最新的人口数最好，如果没有，也可使用以前的资料（PPES抽样方法使用估计资料作抽样框的概率比例抽样方法），仍然可以保证抽样的精度。
3、抽出的样本是等概率的，即每个样本有相同的概率，在资料汇总时可以直接相加减，不用加权。
4、技术方法比较成熟，各最终抽中单位有大体相等的样本量，便于管理。
（）非随机抽样方法
非随机抽样
即按照调查人员主观设立的某个标准抽选样本的抽样方式，如偶遇抽样、立意抽样、配额抽样等。在市场调查中经常使用，例如，拦访调查；按打算购买某一商品需求意愿的调查；按年龄分布计算比例分配样本的调查等。