抽样方式及样本特性

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常用抽样方法

优点：
使用了辅助信息，可以提高抽样方案的统计效率。
缺点：
如果研究指标与规模无直接关系时，不合适采取这种方法。
此外，在抽样方法划分上，还有多阶段抽样和两相抽样等，有兴趣的读者可参阅其他相关书籍。
前面谈到抽样方法的一些基本分类和各自特点，需要注意的是，在实际的运用中，一个调查方案常常不是只局限于使用某一种抽样方式，而根据研究时段的不同采用多种抽样方法的组鸽为实现不同的研究目的，有时甚至在同一时段综合运用几种抽样方法。
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。
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。
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。
常用的非概率抽样方法有以下四类：
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。

市场调研中的样本选择与抽样技巧

市场调研中的样本选择与抽样技巧在市场调研中，样本选择与抽样技巧是确保调研结果准确可靠的关键步骤。

本文将介绍市场调研中样本选择的重要性以及常用的抽样技巧，旨在帮助研究人员有效地进行市场调研。

一、样本选择的重要性样本选择是市场调研中至关重要的一环。

合理选择样本能够代表目标人群的特征和行为，从而使调研结果具有代表性和普遍性。

样本选择的关键在于确定调研的目标人群，并依据目标人群的特征进行抽样。

以某汽车品牌市场调研为例，如果目标是了解年轻人对于该汽车品牌的偏好，那么样本选择的依据就是年龄段在20至35岁之间的人群。

通过合理选择样本，可以避免样本选取的偏差，使调研结果更加客观真实。

二、抽样技巧1. 简单随机抽样简单随机抽样是一种常用的抽样技巧。

它通过从总体中完全随机地选择样本，确保每个个体都有相同的机会被选入样本。

简单随机抽样的优点是简单易行，并且样本之间相互独立。

然而，由于随机性的特性，可能出现某些样本不能完全代表总体的情况。

2. 分层抽样分层抽样是基于总体的特征将总体划分为若干层次，然后从每个层次中进行抽样。

这样可以保证每个层次都有代表性的样本。

例如，某调研需要了解不同城市消费者对于某产品的态度，可以按照城市规模进行分层抽样，从不同城市中选取样本。

3. 整群抽样整群抽样是将总体划分为不同的群体，然后随机选择若干个群体作为样本。

这样可以减少调研的成本和时间。

例如，某食品公司需要调研某一地区消费者对于新产品的接受程度，可以将该地区的商场划分为不同的群体，再从中选取样本。

4. 系统抽样系统抽样是按照事先确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。

系统抽样可以在一定程度上保持总体的特征，同时节省调研的成本和时间。

但是，如果总体中存在某种规律性的顺序，可能导致样本的偏差。

5. 方便抽样方便抽样是一种非概率抽样的方式，即根据方便性选择样本。

这种抽样方式简单便捷，可以快速获取样本，但是样本不具备代表性，容易引发样本选择偏差。

采样的方法

采样的方法采样是指从总体中选取一部分作为研究对象的过程，是统计调查和研究的基础。

采样的方法有很多种，不同的研究对象和研究目的需要选择不同的采样方法。

下面将介绍几种常见的采样方法。

一、随机抽样。

随机抽样是一种简单随机抽样方法，它是根据概率的原理，以等概率的方式从总体中抽取样本的方法。

在进行随机抽样时，需要先确定总体的大小，然后使用随机数表或随机数发生器来进行抽样。

随机抽样能够保证样本的代表性和客观性，是一种常用的采样方法。

二、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，最后将各层的样本合并在一起，形成最终的样本。

分层抽样能够保证每一层在样本中的代表性，适用于总体的特征较为复杂的情况。

三、整群抽样。

整群抽样是将总体按照某种特征划分成若干个群体，然后从这些群体中随机抽取若干个群体作为样本。

整群抽样适用于总体中群体之间差异较大的情况，能够减少样本的数量和调查成本。

四、方便抽样。

方便抽样是指根据研究者的方便性和可及性来选择样本的方法，这种方法的优点是简单方便，但是样本的代表性和客观性较差，容易产生偏差，因此在科学研究中往往不推荐使用。

五、系统抽样。

系统抽样是指按照一定的规律从总体中抽取样本的方法，比如每隔若干个单位抽取一个样本。

系统抽样能够保证样本的代表性和客观性，适用于总体中单位排列有序的情况。

六、多阶段抽样。

多阶段抽样是将总体按照一定的层次结构进行多次抽样的方法，适用于总体较大、分布较广的情况。

多阶段抽样能够减少调查成本，但是也容易引入抽样误差。

以上是几种常见的采样方法，不同的研究对象和研究目的需要选择适合的采样方法，以保证研究结果的准确性和可靠性。

在进行采样时，需要注意样本的代表性、客观性和随机性，避免产生偏差，从而得到科学、可靠的研究结论。

抽样的几种主要形式

使用方便、操作简单、工作量小，但得到的信息却较多，所以非常适于没有经过培训和缺乏经验的调查人员。
3、分层随机抽样
类型随机抽样
将总体单位按其属性特征先分为若干层（即类型），然后在层中按随机原则抽取样本的随机抽样形式。
优点：同一类型中每个单位的差异较小，而且各种类型的情况都能包括在所抽取的样本之中，所以其代表性较高，抽样误差比简单随机抽样和等距随机抽样都要小。
优点：能在较为低廉的抽样费用下获得各类人物的样本，而且不需要对总体编号排序，简单易行。
缺点：不能用来推断总体指标。在访问中无法避免访问员对样本选择的偏见。（如仅选离自己近的，不费多大力气就可以找到的样本）
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3、雪球抽样
像雪球一样凭借自然形成的人际关系网，由少到多逐级扩大的抽样方式。是介于随机抽样和非随机抽样之间的一种抽样方法。
4、定额抽样
配额抽样
是研究者按某种既定的ห้องสมุดไป่ตู้志将总体分层（分类）后决定其分配比例和数额的非随机抽样形式。其抽样过程除在各层内抽取每一个具体对象是非随机的之外，基本程序与分层抽样者相同。
集各种抽样法的优点于一体，从而达到用最小的人力财力消耗取得最佳效果目的。且对研究是者了解总体情况的要求比较低，一般只需要了解下一级单位的组成情况就可以抽样。因此，它特别适用于调查总体范围大、单位多、情况复杂的调查对象。
二、非随机抽样形式
类型
别称
解释
优缺点
1、偶遇抽样
方便抽样
指研究者将其在一定时间内、一定环境中所能遇见或者接触到的人均选入样本的方法。“街头访谈”即为一例。
抽样的几种主要形式
一、随机抽样形式

常用抽样方法范文

常用抽样方法范文
1.简单随机抽样
简单随机抽样是最基本的一种抽样方法，它是从总体中按照随机的原
则选择样本。

简单随机抽样的特点是每个样本都有相同的机会被选中，并
且每个样本之间是相互独立的。

2.系统抽样
3.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层级，然后从每个层
级中按照其中一种抽样方法选择样本。

这种方法可以确保每个层级都有合
适的样本比例，从而更好地反映总体的特征。

4.整群抽样
整群抽样是将总体划分成若干个互不相交的群体，然后从其中一部分
群体中选择样本。

这种方法适用于总体内个体之间的相似性较高，群体内
个体之间的差异较小的情况。

5.效应抽样
效应抽样是一种根据研究目标选择合适的个体进行抽样的方法。

例如，在药物研究中，可根据药物的特性和研究对象的需求选择抽样方法，以确
保研究结果的有效性和可靠性。

除了以上常用的抽样方法，还有一些其他的抽样方法，如整理性抽样、初始抽样、逐步回归抽样等。

每种抽样方法都有其适用的场景和限制条件，研究人员需要根据具体情况选择合适的抽样方法。

总之，抽样方法的选择对研究结果的可靠性和推广性起着重要的作用。

研究人员需要根据研究目标、总体特征以及可行性等因素选择合适的抽样
方法，并结合抽样误差的估计和样本大小的确定，以保证研究结果的科学
性和准确性。

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。

产品质量检测中的抽样方法与样本容量确定

产品质量检测中的抽样方法与样本容量确定产品质量是消费者关注的重要指标之一，而产品的质量检测则是确保产品符合相关标准和要求的关键环节。

其中，抽样方法与样本容量确定是产品质量检测过程中的关键问题。

本文就产品质量检测中的抽样方法与样本容量确定进行探讨。

一、抽样方法的选择不同的产品质量检测需要采用不同的抽样方法。

常见的抽样方法有随机抽样、分层抽样和整群抽样等。

随机抽样是指从一个总体中以随机的方式抽取样本，将其作为总体的一个子集进行检测。

这种方法能保证样本具有代表性，减小误差。

分层抽样是指将总体分成若干层次，从每一层次中分别抽取一定数量的样本，以保证样本充分代表各个层次的特征。

而整群抽样则是指将总体分成若干个相似的群体，然后从中随机抽取一个或多个群体作为样本。

通过不同的抽样方法，可以降低抽样误差，提高样本的代表性。

二、样本容量的确定样本容量的确定需要根据产品的特性、质量标准和检测要求等因素进行综合考虑。

如果样本容量过小，可能导致抽样误差过大，无法反映产品总体的真实情况；而样本容量过大，则会增加检测成本和时间。

一般来说，样本容量的确定需要考虑以下几个因素：1.产品特性：不同的产品具有不同的特性，需要根据产品的特点确定相应的样本容量。

例如，对于体积较大的产品，可以适当增加样本容量，以保证检测结果的准确性。

2.质量标准：产品的质量标准是决定样本容量的重要因素之一。

如果产品的质量标准相对宽松，可以适当缩小样本容量；而如果产品的质量标准较为严格，需要增加样本容量以保证抽样结果的可靠性。

3.检测要求：不同的检测要求对样本容量也会有所影响。

如果对产品的合格率要求较高，需要增加样本容量以提高检测的精度和可信度。

在确定样本容量时，还应该综合考虑资源限制、时间要求和经济成本等因素。

例如，如果资源有限，可以采用抽样检测的方法，通过少量样本对产品进行检测，以降低成本和节约时间。

总之，产品质量检测中的抽样方法与样本容量的确定是确保检测结果准确可靠的关键环节。

统计学中的抽样方法

统计学中的抽样方法统计学是一门研究如何收集、整理、分析和解释数据的学科。

在统计学中，抽样是一种常用的方法，用于从总体中选择部分样本，以便对总体的特性进行推断。

抽样方法旨在保证样本的代表性，以便将样本的结果推广到整个总体中。

本文将介绍统计学中常见的抽样方法。

一、简单随机抽样简单随机抽样是最基本的抽样方法之一。

在简单随机抽样中，每个个体有相等的机会被选入样本。

这可以通过随机数表、随机数生成器或投掷硬币等方式实现。

简单随机抽样的优点是容易实施，同时能够保证样本的代表性。

二、分层抽样分层抽样是将总体划分为若干层次，然后从每个层次中随机选择样本。

这种方法可以保证每个层次都能够得到足够的样本，从而更好地反映总体的特征。

例如，一个城市总体可以根据不同的社会经济条件划分为低、中、高三个层次，然后从每个层次中随机选取一定数量的样本。

三、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抽样。

在选中的群体内，可以使用简单随机抽样或其他抽样方法选择样本。

整群抽样的优点是可以减少调查成本和时间，适用于大规模的调查研究。

四、多阶段抽样多阶段抽样是将总体分为多个阶段，然后依次进行抽样。

首先选择若干个区域或群体，再在选中的区域或群体内进行抽样。

这种方法常用于难以直接访问的总体，例如流动人口或随机事件的发生地点。

多阶段抽样可以充分考虑样本选择的实际情况，同时保持较好的代表性。

五、系统抽样系统抽样是从总体中按照一定的间隔选择样本。

例如，从一串数据中每隔五个选择一个样本，或者按照时间顺序每隔一段时间选择一个样本。

系统抽样的优点是相对简便，同时能够保持样本的代表性。

六、配额抽样配额抽样是根据总体的某些特征，按照一定的比例选择样本。

例如，根据性别、年龄、教育程度等特征设定配额，然后在每个配额中随机选择样本。

配额抽样常用于面向大众的调查，例如街头访问调查。

总之，统计学中的抽样方法是一种重要的数据收集工具。

根据研究目的和实际情况，可以选择合适的抽样方法来获取样本。

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。

现代调查研究方法第4讲-抽样方法

XX 大学
文科
理工科
医科
博硕本本本本士士科科科科研研四三二一究究年年年年生生级级级级
222222 个个个个个个班班班班班班
博硕本本本本
士士科科科科
研研四三二一
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生生级级级级
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22
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博硕本本本本士士科科科科研研四三二一究究年年年年生生级级级级
2021/5/23
• 反例：有关二战士兵的经典研究
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3、分层抽样
• 定义：又称类型抽样，是 • 优点：(1)降低抽样误差、
先将总体中的所有元素按提高抽样的精度；(2)便于
某种特征或标志（如性别、了解总体内不同层次的情
年龄、职业或地域等）划况；(3)便于对总体中不同
分成若干类型或层次，然的层次或类别进行单独或
• 缺点：需要知道每一个群的规模。如果无法知道其规模，就不知道其比例。
• 图示（下页）
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从100家不同规模企业（共2万名职工）中抽取1000名职工：先抽20家，再从这20家分别抽取50名职工。
2021/5/23
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例1：“XX大学学生学习、生活状况调查”抽样设计
1、研究总体 XX大学全日制在校本科生、研究生。
• 抽样的作用 • 由部分映射整体 • 节省时间、人力、经费等
2021/5/23
3
回顾
• 抽样术语 • 总体：所有元素的集合（N） • 样本：从总体中按一定方式抽取出的一部分元素的集合（n） • 抽样单位：一次直接的抽样所使用的基本单位（个体、群体、家庭、社区） • 抽样框：抽样范围，总体中所有元素的名单 • 参数值：总体值 • 统计值：样本值（以样本统计值来推论总体参数值） • 置信水平（置信度）：总体参数值落在样本统计值某一区间中的把握性程度（概率），反映抽样的可靠性程度（99%、95%、90%） • 置信区间：抽样的精确性程度（区间越小，误差越小，反之亦然）

常见的随机抽样方法介绍

常见的随机抽样方法介绍抽样方法介绍朱一军福建省产品质量检验研究院一、随机方法选择及随机数产生按照GB/T 10111-2008 《随机数的产生及其在产品质量抽样检验中的应用程序》的要求，并根据受检单位的产品堆放形式、基数（批量）大小，确定抽样方法（通常包括简单随机抽样、分层随机抽样、系统抽样、整群抽样、全数抽样五种方法）。

随机数一般可使用随机数表、骰子或扑克牌中任选一种方式产生。

（一）简单随机抽样(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1. 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），如果每次抽取式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。

2. 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）（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。

（二）分层抽样（Stratified Random Sampling) 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（stratified sampling）。

（三）系统抽样当总体中的个体数较多时，采用简单随机抽样显得较为费事。

这时，可将总体分成均衡的几个部分，然后按照预先定出的规则，从每一部分抽取一个个体，得到所需要的样本，这种抽样叫做系统抽样。

简述概率抽样的组织方式及特点

简述概率抽样的组织方式及特点
概率抽样是统计推断过程中常用的采样方法，它是一种以随机选择的方法，从一个大的总体中取得的样本，样本的考察结果可以用来估计总体的整体特性。

它结合了统计学的统计原理及定量技能，从总体中随机抽取一个具有代表性的样本，充分利用样本信息，提高实验分析其结果的准确性。

概率抽样的组织方式分为两种：分层抽样和简单随机抽样。

分层抽样是将抽样对象分成若干层进行抽样，即从抽样对象中抽取一定百分比的子层，再用简单随机抽样的方法从子层中抽取一定的单位，从而组成抽样样本的方法。

简单随机抽样则是从总体中，以每一个数据单位有相等可能性被抽取出样本的方法。

概率抽样有许多优点：首先，抽样单位完全独立，且在抽取之前拥有相同的概率，无法预先知道抽样可能产生的结果，且可以有效的保证抽取的样本具有泛化性；其次，抽样的总体分布情况可以在抽取之前计算出，可以确保抽样结果的准确；最后，样本数据抽取的过程中，各个抽样单位的概率都是相等的，对样本的结果可以有信心。

概率抽样是统计学中重要的采样方法，能够有效的降低原始数据的体量，有助于统计学家准确分析和预测大规模数据集；它被广泛应用于社会科学、市场调查、经济学等领域，是进行定性、定量研究分析的重要工具和基础。

几种抽样技术

几种抽样技术（取样方法）1．单纯随机抽样:完全随机,无限制;一般多利用乱数表或抽样球2．系统抽样：按一定的时间/数量间隔抽样3．分层抽样：先层别后再抽样4．曲折抽样：是希望减少系统抽样因周期性而发生偏差等缺点所采用的方法。

可视为随机抽样，但较复杂，具有规则性。

5．区域抽样：群体如一大箱物品，箱中有数十个小盒，每一小盒装有若干物品。

为抽样之方便，可自数十个小盒中随机抽取若干样本盒，然后就各样本盒进行全数检验。

这方法如社会调查时分为城镇或乡村取样，故称为区域抽样。

适用前提：区域内变异大，区域间变异小。

与分层抽样刚相反。

6．分段抽样：先采用区域抽样，在从样本单位中从随机抽样。

可有两段、多段之分。

7．反复抽样：在同一检验批内作一次以上的抽样来推定群体品质的抽样方法。

一般用在抽样检验中之双次、多次或逐次抽样抽样检验(sampling inspection)的类型抽样检验类型1 按品质数据类分：计量值抽检，计数值抽检分类项目计数抽样检验计量抽样检验品质表示方法用（良）与（不良）两种分别表示或者使用缺点数表示用特性值表示检验方法 1. 检验时不须要熟练2. 检验时所需时间短3. 检验设备简单，检验费用低4. 计算记录简单5. 计算简单，几乎不必计算 1. 一般在检验时须要熟练。

2. 检验时所需时间长3. 检验设备复杂，检验费用高4. 检验记录复杂5. 计算复杂抽样计划数应用条件每一个品种的产品需制订一个抽样计划。

抽样时需随机化。

每一个品质特性，需制订一个抽样计划。

特性值需属于常态分配抽样时间随机化判断能力与样本数要得到同等判断能力时，所需样本数多，且(1) 不易导致品质之改善。

(2) 不易发现检验器具之错误。

检验个数相同时，判断能力低。

要得到同等判断能力时，所需样本数少，又（1）可导致品质之改善（2）可发现检验器具之错误，检验个数相同时，判断能力高。

检验记录之利用检验记录利用程度低检验记录可利用程度高可作资料回馈，改进制程的参考。

抽样方法与样本选择

抽样方法与样本选择在社会科学研究中，抽样方法和样本选择是确保研究结果的准确性和可靠性的重要步骤。

本文将探讨几种常见的抽样方法，并分析如何进行样本选择。

一、简单随机抽样简单随机抽样是一种常见的抽样方法，在这种方法中，每个个体被选中的概率是相等的。

研究者可以通过随机数表或计算机程序来实现简单随机抽样。

这种方法能够减少选择偏差，并且具有代表性，但需要注意确保抽样过程的随机性。

二、系统抽样系统抽样是按照规律从总体中选取样本的方法。

例如，我们可以按照每隔五个个体选取一个样本的规则进行系统抽样。

这种方法相对简单，能够保证样本的多样性，同时也要注意系统抽样的随机起点，以避免选择偏差。

三、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，然后在每个层次中进行抽样。

这种方法可以确保各个层次的代表性，并且根据需要调整样本量以反映总体的特征。

例如，我们可以根据地区、性别、年龄等指标进行分层抽样。

四、整群抽样整群抽样是将总体划分为若干个互不相交的群体，然后随机地选取其中的群体作为样本。

这种方法在研究对象分散且群体之间具有相似性时非常适用，例如大规模调查和实验研究。

样本选择是抽样方法的核心环节，研究者需要根据研究目的和实验条件来确定样本的规模和具体选择方式。

在进行样本选择时，需要注意以下几点：1. 确定样本容量：样本容量应适当，既能够满足研究目的，又能够在可控范围内进行数据收集和分析。

一般来说，样本容量越大，结果越具有代表性，但也要考虑实施成本和工作量的因素。

2. 考虑样本的多样性：样本的多样性可以提高研究的可靠性和泛化能力。

研究者需要在样本选择过程中，充分考虑各种因素，如性别、年龄、地域等，以确保样本的代表性。

3. 考虑样本的可及性：在选择样本时，要充分考虑实际操作的可行性。

有些群体可能不容易接触或者难以纳入到样本中，研究者需要做好充分的准备和计划。

总之，抽样方法和样本选择是社会科学研究中的重要环节，它们直接影响到研究结果的准确性和可靠性。

随机抽样与非随机抽样中样本类型的比较研究

随机抽样与非随机抽样中样本类型的比较研究一、引言在社科研究中，样本选择是非常重要的环节，而抽样方法的选择则直接影响到研究结果的准确性与可靠性。

随机抽样与非随机抽样是两种常见的抽样方法，在本文中，将对它们进行比较研究，探讨其在样本类型上的区别与特点。

二、随机抽样随机抽样是一种具有随机性的抽样方法，它通过随机选择的方式，从总体中选取样本。

随机抽样有以下几种常见形式：1. 简单随机抽样：在总体中，每个个体有相等机会被选为样本，样本的选择是完全随机的。

2. 系统抽样：将总体分为若干个等分的子群体，然后在每个子群体中按照一定规律选取样本。

3. 分层抽样：将总体划分为若干个层次，再从每个层次中随机选取样本。

4. 整群抽样：将总体分为若干个群体，然后随机选择其中一部分群体，再从选中的群体中抽取全部样本。

随机抽样的主要优点是能够保证样本的代表性和一致性，减小了人为主观因素的影响。

由于随机抽样的特性，使得样本的结果可以推广到总体中。

三、非随机抽样非随机抽样是指在样本选择过程中没有使用随机性的抽样方法。

非随机抽样有以下几种常见形式：1. 方便抽样：选择最容易接触到的个体作为样本，如在街头随机询问行人的意见。

2. 列表抽样：通过获取已知列表中的样本，如电话簿、名单等。

3. 判断抽样：根据研究者的判断，在总体中选择能够代表群体特点的个体。

4. 故意抽样：根据研究目的，有意地选择特定的样本。

非随机抽样的主要优点在于它的快速和经济高效。

由于非随机抽样的特性，使得样本的代表性和一致性不能被保证，限制了样本结果的推广性。

四、样本类型比较1. 代表性：随机抽样能够保证样本的代表性，从而能够准确地反映总体的特征，而非随机抽样由于其抽样方式的限制，样本的代表性不能得到保证。

2. 推广性：随机抽样的样本结果能够被推广到总体中，而非随机抽样的样本结果不能被推广到总体中。

3. 误差控制：随机抽样有助于减小抽样误差，从而提高样本结果的准确性和可靠性。

抽样方案的操作特性

抽样方案的操作特性引言在数据分析和统计学中，抽样是一种重要的数据收集方法。

通过从总体中选择一部分样本进行观测或测量，研究人员可以推断总体的特性。

在实际应用中，选择合适的抽样方案对于得到准确和有效的推断结果非常重要。

本文将介绍抽样方案的操作特性，包括简单随机抽样、系统抽样、分层抽样和群组抽样。

简单随机抽样简单随机抽样是指从总体中随机选择样本，使得每个个体被选中的概率相等且相互独立。

简单随机抽样具有以下操作特性：1.随机性：样本的选择是完全随机的，不受个体特征影响，避免了选择偏差。

2.可行性：简单随机抽样的操作相对简单，只需要随机选择个体即可。

3.推广性：由于每个个体有相等的被选中概率，因此样本结果可以推广到整个总体。

系统抽样系统抽样是指按照一定的系统或规律从总体中选择样本，例如每隔一定间隔选择一个个体。

系统抽样具有以下操作特性：1.简便性：相对于简单随机抽样，系统抽样的操作更加简便易行，只需要按照规律选择个体。

2.效率性：系统抽样相对于完全随机抽样，可以在保持样本的代表性的情况下，更有效地利用资源。

3.周期性：由于按照规律选择样本，系统抽样可能会受到周期性的影响，例如周期性波动的数据可能会导致样本的偏差。

分层抽样分层抽样是指将总体按照某种特征划分成若干层，然后在每一层内进行简单随机抽样或系统抽样。

分层抽样具有以下操作特性：1.代表性：通过将总体划分为若干层，分层抽样可以保证每一层都能够得到合适的样本量，提高样本的代表性和稳定性。

2.可比性：分层抽样可以在不同层之间进行比较，研究人员可以根据总体特征选择不同的抽样方式。

3.复杂性：相对于简单随机抽样和系统抽样，分层抽样的操作相对复杂，需要对总体进行划分和选择相应的抽样方式。

群组抽样群组抽样是指将总体按照某种特征分成若干群组，然后随机选择若干群组进行研究。

群组抽样具有以下操作特性：1.节约成本：通过选择群组进行抽样，在一定程度上可以减少数据收集的成本和时间。

报告中如何描述样本选择和抽样方法

报告中如何描述样本选择和抽样方法引言：在进行科学研究时，样本选择和抽样方法是研究的基础和关键环节。

样本选择和抽样方法的正确描述是保证研究可靠性和有效性的重要步骤。

本文将以报告的形式详细论述如何描述样本选择和抽样方法，包括以下六个方面的内容：样本定义、样本选择的原则、抽样方法的选择、抽样框架的构建、抽样方法的具体步骤和样本大小的确定。

一、样本定义在开始描述样本选择和抽样方法之前，首先需要明确样本的定义。

样本是指从总体（即研究对象所构成的整体）中选取的一部分个体或观察对象。

样本与总体具有代表性，通过对样本进行研究可以推断总体的特征和规律。

二、样本选择的原则在进行样本选择时，需要遵循一定的原则。

首先，样本应该具有代表性，即样本的特征应该能够反映总体的特征。

其次，样本应该是可观察的，即样本的个体或观察对象应该是可以被研究者观察到并获得相关数据的。

再次，样本的数量应该足够，以保证研究的统计显著性和可靠性。

三、抽样方法的选择抽样方法是确定样本的过程，常见的抽样方法包括随机抽样、分层抽样、整群抽样等。

在选择抽样方法时，需要根据研究的具体目的、研究对象的特点以及研究的可行性和方便性进行判断和选择。

随机抽样是最常用的一种抽样方法，通过随机选择个体或观察对象来保证样本的代表性。

四、抽样框架的构建抽样框架是抽样方法的依据和基础，是一个描述总体的列表或数据库。

在构建抽样框架时，需要明确总体中个体或观察对象的范围和特征，并将其进行整理和分类。

然后，根据抽样方法的选择，从抽样框架中随机选择个体或观察对象组成样本。

五、抽样方法的具体步骤不同的抽样方法具有不同的具体步骤，但总体来说，抽样方法的步骤包括以下几个方面。

首先，确定研究的目的和样本选择的原则。

其次，构建抽样框架和定义抽样单位。

然后，确定抽样方式和具体的抽样方法。

最后，根据抽样方法的要求进行实施抽样，记录和整理样本数据。

六、样本大小的确定样本大小的确定是样本选择和抽样方法的重要环节，直接关系到研究的效果和可靠性。