抽样方法
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。
常用的抽样方案包括哪些方法
常用的抽样方案包括哪些方法常用的抽样方案包括哪些方法摘要：抽样是研究中常用的方法之一，它可以帮助研究者从全体中选择代表性的样本进行研究。
本文将介绍常用的抽样方案，包括简单随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样、多阶段抽样和方便抽样。
每种抽样方案都有其适用的场景和优缺点，研究者需要根据具体情况选择合适的抽样方法。
1. 简单随机抽样简单随机抽样是最基本的抽样方法之一，它的原理是每个个体有相等的机会被选入样本。
研究者只需要在全体个体中随机选择一定数量的样本即可。
简单随机抽样的优点是样本具有代表性，可以减少个体间的偏差。
然而，它也存在一些缺点，比如可能导致样本数量不足或者过多，并且需要耗费大量的时间和人力。
2. 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选择样本。
比如，研究者可以选择每隔一定数量的个体选取一个样本。
系统抽样的优点是相对简单，减少了随机抽样可能导致的偏差。
但是，如果选取的规则不合理，也可能导致样本偏差。
3. 分层抽样分层抽样是将总体划分为不同的层次，然后在每个层次中进行抽样。
这种抽样方法可以保证每个层次的样本都有代表性。
研究者可以根据样本的特点和目标进行分层，比如按照年龄、性别、收入等因素进行分层抽样。
分层抽样的优点是可以得到更准确的结果，但是需要对总体有一定的了解，且操作复杂。
4. 整群抽样整群抽样是将总体划分为不同的群组，然后随机选择一部分群组进行研究。
这种抽样方法可以减少样本选择的复杂性，但是也可能导致群组内个体的相似性较高，缺乏代表性。
研究者需要根据研究的目的和总体的特点来选择合适的群组。
5. 多阶段抽样多阶段抽样是将总体分为多个阶段，然后在每个阶段中进行抽样。
这种抽样方法适用于总体分布复杂、难以直接抽样的情况。
研究者可以通过逐步缩小样本范围，逐步深入了解总体。
多阶段抽样的优点是可以节约时间和成本，但是也可能导致样本偏差。
6. 方便抽样方便抽样是一种便捷的抽样方法，研究者根据方便选择的样本进行研究。
抽样的方案有哪几种
抽样的方案有哪几种抽样的方案有哪几种摘要：抽样是一种常见的数据收集方法，用于从总体中选择一部分样本，以便进行统计推断。
在实际应用中，有多种抽样方案可供选择。
本文将介绍六种常见的抽样方案，并分别展开叙述其特点、适用场景以及优缺点。
通过了解各种抽样方案的特点，研究人员或决策者可以根据具体情况选择合适的抽样方案，确保数据的可靠性和代表性。
第一节：随机抽样1.1 特点：随机抽样是一种基于概率的抽样方法，通过随机选择样本，使得每个个体被选中的概率相等。
这样可以保证样本在一定程度上能够代表总体。
随机抽样通常使用随机数生成器或抽签等方法进行样本的选择。
1.2 适用场景：随机抽样适用于总体中的每个个体都具有相同重要性的情况，例如人口普查、调查问卷等。
它可以确保样本的代表性，并且可以推广到整个总体。
1.3 优缺点：优点：随机抽样可以减小抽样误差，样本的代表性较高，结果的可靠性较强。
缺点：需要进行随机数生成或抽签等操作，操作复杂性较高，样本选择过程可能存在偏差。
第二节：分层抽样2.1 特点：分层抽样是将总体分为若干个层次，然后从每个层次中进行随机抽样。
通过分层抽样，可以保证不同层次的个体在样本中的比例与总体中的比例相似。
分层抽样可以提高样本的代表性。
2.2 适用场景：分层抽样适用于总体具有层次结构的情况，例如区域人口普查、不同年龄群体的调查等。
通过分层抽样，可以保证每个层次的个体都有机会被选中，从而提高样本的代表性。
2.3 优缺点：优点：分层抽样可以保证各个层次的个体在样本中的比例与总体中的比例相似，样本的代表性较高。
缺点：在样本选择过程中需要进行分层操作，操作复杂性较高。
同时，当总体的层次结构复杂时，可能导致样本选择的困难性增加。
第三节：整群抽样3.1 特点：整群抽样是将总体分为若干个群体，在随机选择的群体中，选择其中的所有个体作为样本。
整群抽样可以减少调查成本和时间，同时可以保证样本的代表性。
3.2 适用场景：整群抽样适用于总体中存在自然群体的情况，例如学校、企业等。
抽样方案有哪几种方法组合的
抽样方案有哪几种方法组合的
在实施抽样调查时，抽样方案的设计是非常关键的一步。
抽样方案能够决定样本的代表性以及调查结果的准确性。
抽样方案有多种方法组合，下面将介绍其中几种常见的方法。
一、简单随机抽样
简单随机抽样是指从总体中随机地选择样本，使得每个个体被选中的概率相等。
这种方法具有简单易行、公正公平的特点，适用于总体特征分布均匀的情况。
二、分层抽样
分层抽样是将总体划分为若干层，然后从每一层中随机选择一定数量的样本。
这样可以确保每个层次的特征都能够得到充分的反映，并提高样本的代表性。
分层抽样适用于总体具有明显层次结构的情况，如按地区、年龄、性别等因素进行分层。
三、整群抽样
整群抽样是将总体划分为若干个群体，然后从每个群体中随机选择一个或多个群体作为样本。
这种方法相对于简单随机抽样和分层抽样更加高效，适用于总体层级较高且群体内部差异较小的情况。
四、多阶段抽样
多阶段抽样是将总体分为多个阶段，每个阶段依次进行抽样。
首先从总体中随机选择若干个区域或群体，然后再从每个区域或群体中随机选择若干个样本。
这种方法适用于总体层次结构复杂、难以实施全面抽样的情况。
五、整体抽样
整体抽样是指直接将总体的所有个体作为样本，即对总体进行全面调查。
这种方法在总体规模较小、调查成本较低的情况下比较常见，可以获得总体的准确信息。
以上所介绍的抽样方案方法并不是孤立的，通常在实际调查中会将它们进行组合应用。
根据调查目的、总体特征以及研究需求，可以灵活选择合适的抽样方案，以确保样本的代表性和调查结果的可靠性。
三种抽样方法(全)
例4:某小礼堂有25排座位，每排20个座位，一次心理学讲座，礼堂中坐满了学生，会后为了了解有关情况，留下座位号是15的所有25名学生进行测试，这里运用的是 抽样方法。
系统
*
例5:采用系统抽样从个体数为83的总体中抽取一个样本容量为10的样本，那么每个个体 人样的可能性为 _________.
c
*
例1、某高中共有900人，其中高一年级300人，高二年级200人，高三年级400人，现采用分层抽样抽取容量为45的样本，那么高一、高二、高三各年级抽取的人数分别为（ ） A.15,5,25 B.15,15,15 C.10,5,30 D15,10,20
抽签法 随机数表法 复习
注: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.
一般地，设一个总体的个体数为N，如果通过逐个不放回地抽取的方法从中抽取一个样本，且每次抽取时各个个体被抽到的概率相等，就称这样的抽样为简单随机抽样。
2.1.2 系统抽样
一、学习目标： 1、知识与技能： （1）正确理解系统抽样的概念； （2）掌握系统抽样的一般步骤； （3）正确理解系统抽样与简单随机抽样的关系； 2、过程与方法：通过对实际问题的探究，归纳应用数学知识解决实际问题的方法，理解分类讨论的数学方法， 3、情感态度与价值观：通过数学活动，感受数学对实际生活的需要，体会现实世界和数学知识的联系。 二、重点与难点：正确理解系统抽样的概念，能够灵活应用系统抽样的方法解决统计问题。
*
3、某中学高一年级有学生600人，高二年级有学生450人，高三年级有学生750人，若该校取一个容量为n的样本，每个学生被抽到的可能性均为0.2, 则n= 。 4、对某单位1000名职工进行某项专门调查，调查的项目与职工任职年限有关，人事部门提供了如下资料：
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．
三种抽样方法
三种抽样方法在统计学中，抽样是一种用来研究和分析整个群体的子集的方法。
通过对子集进行研究，我们可以推断和推断出关于整个群体的一些信息。
这是因为可以合理地假设子集是整体的代表性样本。
在实践中，有多种抽样方法可以选择，包括随机抽样、系统抽样和分层抽样等。
下面将对这三种方法进行详细说明。
首先，随机抽样是最常用的一种抽样方法。
它是通过随机选择个体来组成样本的方法。
随机抽样的主要目的是确保每个可能的样本都有相同的机会被选择到。
这样可以最大程度地减少选择偏倚，并提高样本的代表性。
随机抽样方法包括简单随机抽样和分层随机抽样。
在简单随机抽样中，每个个体都有相同的机会被选择到样本中，而在分层随机抽样中，人们将总体划分为几个互不重叠的层次，然后在每个层次中进行独立的随机抽样。
其次，系统抽样是另一种常见的抽样方法。
这种方法是通过按照事先确定的规律选择个体来组成样本。
与随机抽样不同，系统抽样每隔一定间隔选择一个个体。
例如，如果想要从1000个人中选择100个样本，可以选择每隔10个人进行抽样。
这样可以在保持样本的代表性的同时，减少抽样过程中的随机性。
但是，如果总体中存在其中一种规律性的分布，系统抽样可能导致选择偏倚。
因此，在使用系统抽样时，需要注意总体的特征和规律性。
最后，分层抽样是一种将总体分为几个相似的子群体，然后从每个子群体中进行独立的随机抽样的方法。
分层抽样的主要目的是确保样本中包含各个子群体的代表性样本，从而更准确地推断和推断整个群体的特征。
分层抽样可以根据不同的特征对总体进行分层，例如根据性别、年龄、地区等。
在每个层次中进行的随机抽样可以根据该层次中的概率分布进行，也可以根据整个总体的概率分布进行。
分层抽样能够最大限度地提高样本的代表性，并确保对不同子群体的特征有充分的了解。
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。
随机抽样的方法有哪些
随机抽样的方法有哪些
随机抽样是一种无偏的抽样方法，可以确保样本能够代表总体。
常见的随机抽样方法包括：
1. 简单随机抽样：从总体中简单随机抽取一定数量的个体，每个个体被选中的概率相等。
2. 分层抽样：将总体分成若干层，然后在每一层中进行简单随机抽样。
3. 簇抽样：将总体分成若干簇，然后随机选择一部分簇进行抽样。
4. 整群抽样：将总体分成若干群，然后随机选择一部分群进行抽样。
5. 系统抽样：从总体中随机选择一个个体开始，然后每隔一定间隔选取一个个体，直到样本数量达到要求。
6. 整体抽样：将总体中的每个个体都纳入到样本中。
7. 预置抽样：根据某种规则事先预先指定抽取的样本。
这些方法可以根据具体的研究目的和条件进行选择和应用。
抽样调查方法有哪些
抽样调查方法有哪些抽样调查是社会科学研究中常用的一种数据收集方法。
它通过从总体中选择一部分样本，对这些样本进行观测、测量和调查，再通过统计分析来推断全体的特征和规律。
抽样调查方法有很多种类，下面将对一些常见的抽样调查方法进行详细介绍。
1. 简单随机抽样：简单随机抽样是指从总体中随机抽取样本，使得每个个体被选中的概率是相等的。
这种方法适用于总体的特征均匀分布、个体之间相互独立的情况。
2. 分层抽样：分层抽样是将总体划分为若干个层次，然后在各个层次上进行抽样。
这种方法可以保证不同层次的特征和规律都能得到充分的反映。
例如，我们想要对某个城市的人口进行调查，可以先按照不同的年龄、性别、职业等因素进行划分，然后在每个层次上进行抽样。
3. 整群抽样：整群抽样是将总体划分为若干个群体，然后随机抽取其中的几个群体作为样本。
这种方法适用于群体内部的个体相似度较高，而群体之间差异较大的情况。
例如，我们想要对一个大学的学生进行调查，可以先将学生按照不同的学院或专业划分成若干个群体，然后随机抽取其中的几个群体作为样本。
4. 系统抽样：系统抽样是指将总体中的个体按照一定的规则进行编号，然后按照一定的间隔选取个体作为样本。
这种方法适用于总体个体的编号规律存在一定规则的情况。
例如，我们想要对某个学校的学生进行调查，可以将学生按照学号进行编号，然后按照一定的间隔选取样本。
5. 效率抽样：效率抽样是指根据样本的费用、时间等成本因素，选择一个相对较小的样本，但能够尽可能准确地反映总体特征和规律。
例如，我们想要对某个公司的员工进行调查，由于采访每个员工都需要一定的时间和成本，可以通过一些方法（如分层、整群等）选择一个相对较小的样本，以降低调查成本。
6. 随意抽样：随意抽样是指根据研究者的主观意愿随意选择样本。
这种方法一般不具备统计学意义，但在一些探索性研究和个别案例分析时，可以作为一种初步收集数据的方法。
例如，我们想要对某个商场的顾客进行调查，可以通过观察和询问商场内的顾客进行随意抽样。
抽样检查的四种方案
抽样检查的四种方案抽样检查是一种常见的质量管理方法，通过从总体中选取一部分样本进行检查，以了解样本所代表的总体特征。
在质量控制和市场调研领域都有广泛的应用。
本文将介绍四种常见的抽样检查方案，以帮助读者选择适合自己需求的方案。
一、简单随机抽样（Simple Random Sampling）简单随机抽样是最基本的抽样方法，其核心思想是从总体中随机地选择样本，使得每个样本有相等的机会被选中。
这种抽样方法要求总体必须完全标识出来，并且每一个样本都是相互独立的。
简单随机抽样适用于总体规模较小，且样本之间相互独立的情况。
二、系统抽样（Systematic Sampling）系统抽样是通过按照一定的规则从总体中选取样本，例如每隔一定间隔选择一个样本。
系统抽样的优势在于抽样过程相对简便，而且可以保持总体特征的一致性。
然而，如果总体中存在一定的周期性或规律性，这种抽样方法可能导致样本不具有代表性。
因此，在使用系统抽样时，要确保总体中的周期性和规律性与样本需求一致。
三、分层抽样（Stratified Sampling）分层抽样是将总体划分为若干个层次，然后从每个层次中分别抽取样本。
分层抽样的优势在于可以更好地保持总体特征的同时，提高样本的代表性。
分层抽样适用于总体具有明显特征分布的情况，通过将总体划分为若干层次，可以更好地捕捉到不同层次之间的差异。
然而，分层抽样在实际操作中可能会面临层次划分不准确的问题，因此，必须在划分层次时慎重考虑。
四、整群抽样（Cluster Sampling）整群抽样是将总体划分为若干个相互独立、相似或相互联系的群组，然后随机地选择部分群组进行抽样，再对所选群组中的所有个体进行调查。
整群抽样的优势在于可以减少样本选择的复杂度，节省调查成本，同时通过对群组内所有个体的调查，提高样本的代表性。
然而，整群抽样要求群组内个体的相似性较高，如果群组内个体之间差异较大，这种抽样方法可能导致样本的失真。
综上所述，抽样检查的四种方案分别是简单随机抽样、系统抽样、分层抽样和整群抽样。
抽样调查及其主要方法
抽样调查及其主要方法抽样调查是社会科学研究中常用的一种方法，通过抽取一部分样本代表整体群体，从而研究群体的特点和现象。
抽样调查可以广泛应用于政治、经济、社会和心理等各个领域，以获取有关群体的信息和数据。
抽样调查的主要方法有以下几种：1.简单随机抽样：基本思想是从总体中以等概率的方式抽取样本。
在简单随机抽样中，每个样本都有被选中的机会，且选中的概率相等。
简单随机抽样适用于总体分布均匀、样本代表性要求高的情况。
2.系统抽样：基本思想是按照一定的规则选择样本。
例如，研究者可以设置一个抽样间隔，按照一些规律选取样本。
系统抽样一般比简单随机抽样更具效率，但要求总体中的个体或单位排列是随机的。
3.分层抽样：将总体划分为若干层，然后从每层中抽取样本。
这样可以保证每个层次都被充分考虑，并使样本更具代表性。
分层抽样适用于总体具有内在差异，且各层之间有一定的相似性的情况。
4.整群抽样：将总体划分为若干个群组，然后从群组中抽取全部样本。
整群抽样可以保证群组内的相关性，但要求群组间的差异较大。
5.整体抽样：直接针对总体进行抽取样本，而不是通过抽取个体或单位来构成样本。
整体抽样适用于总体规模较小，且成本相对较低的情况。
以上是常见的抽样调查方法，不同的方法适用于不同的研究目的和研究问题。
在实际应用中，研究者需要根据具体情况来选择合适的抽样方法，以确保样本的代表性和可靠性。
除了抽样方法，抽样调查还需要注意以下几个方面：1.样本容量确定：样本容量的大小与研究结果的可靠性密切相关。
一般来说，样本容量越大越能准确代表总体。
研究者需要根据具体问题和可行性来合理确定样本容量。
2.抽样误差控制：在抽样调查中，由于样本选择的随机性，样本结果与总体之间会存在一定的误差。
研究者可以通过减小样本误差的方法来提高调查结果的准确性，例如增加样本容量或优化抽样方法。
3.抽样调查的可靠性和有效性：可靠性指研究结果的稳定性和一致性，有效性指研究结果的准确性和适用性。
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。
三种抽样方法解读
三种抽样方法解读抽样方法是指从一个总体中选择一部分样本进行研究和数据收集的方法，是统计学中非常重要的内容之一、在研究和调查过程中，如果数据收集全部依靠总体的数据，不仅会耗费大量的时间和资源，还有可能因为总体过于庞大而导致难以实施。
因此，使用合适的抽样方法可以在一定程度上节约时间、成本和人力，并且可以使得样本集具有较高的代表性，从而使得分析结果更具可信度。
下面将对三种常见的抽样方法进行解读。
1. 简单随机抽样（Simple Random Sampling）简单随机抽样是一种最基本也是最常用的抽样方法。
在简单随机抽样中，每个个体都有相同的机会被选入样本当中。
简单随机抽样的步骤如下：首先，将总体中的个体进行编号；然后，通过随机数表或者随机数发生器等方式产生一系列随机数；最后，按照随机数与个体编号的对应关系，依次选择样本个体，直至得到需要的样本规模。
优点：简单随机抽样的最大优点是能够确保每个个体具有相同的机会被选入样本，从而保证了样本的代表性。
此外，抽样结果的可重复性较强。
缺点：简单随机抽样的缺点是其方法较为简单，没有考虑到总体结构的差异，容易导致抽样误差较大。
另外，在总体规模较大或者群体内部差异较大的情况下，抽样效率较低。
2. 整群抽样（Cluster Sampling）整群抽样是指将总体划分为若干个互不重叠的群体，然后随机抽取一些群体作为样本，再从每个选中的群体中抽取部分个体作为样本的一种抽样方法。
优点：整群抽样的优点是可以在一定程度上提高抽样效率，减少工作量和耗时。
特别是当群体内部个体差异较小而群体之间个体差异较大时，使用整群抽样可以更好地体现总体的差异。
缺点：整群抽样的主要缺点是群体内个体差异较大的情况下，可能会导致抽样结果的偏差。
此外，在选择样本群体时，需要对群体进行划分，而划分的依据可能存在主观性和随机性，可能会导致抽样结果的偏差。
3. 分层抽样（Stratified Sampling）分层抽样是指将总体根据其中一种特征或性质划分为若干个层次（或称为分层），然后从每个层次中分别进行简单随机抽样，最后组成样本。
随机抽样的方法有哪些
随机抽样的方法有哪些随机抽样是一种常用的统计方法，用于从总体中抽取样本以进行统计推断。
在实际调查和研究中，随机抽样方法的选择对于结果的准确性至关重要。
下面将介绍几种常见的随机抽样方法。
1. 简单随机抽样。
简单随机抽样是最基本的抽样方法之一。
它的特点是从总体中以等概率的方式随机抽取样本，每个样本都有相同的机会被选中。
简单随机抽样通常通过随机数生成器来实现，确保每个样本都是独立且随机选择的。
2. 分层随机抽样。
分层随机抽样是将总体按照某种特征分成若干个层次，然后从每个层次中分别进行简单随机抽样。
这种方法能够保证每个层次都能得到充分的代表，适用于总体结构复杂、差异较大的情况。
3. 系统随机抽样。
系统随机抽样是按照一定的规则从总体中选取样本，通常是按照一定的间隔或序号来选择。
例如，从一个队列中每隔五个人选取一个样本。
系统随机抽样简单易行，适用于总体有序的情况。
4. 整群随机抽样。
整群随机抽样是将总体按照某种特征分成若干个群体，然后随机选择若干个群体作为样本。
这种方法适用于总体结构复杂，群体内部差异较小的情况。
5. 多阶段随机抽样。
多阶段随机抽样是将总体分成若干个阶段，然后在每个阶段进行随机抽样。
这种方法适用于总体结构复杂，难以直接进行抽样的情况。
以上是几种常见的随机抽样方法，每种方法都有其适用的场景和特点。
在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的抽样方法，以确保样本的代表性和统计推断的准确性。
同时，在进行随机抽样时，还需要注意样本量的确定、抽样误差的控制等问题，以提高抽样的效果和可靠性。
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，欢送阅读参考!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时机都相等，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〞就比拟困难，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假设干个互不交叉、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 个群钟随即抽取假设干个群，对这些群内所有个体或单元均进行调查。
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。
抽样调查方法
抽样调查方法抽样调查是社会科学研究中常用的一种数据收集方法，通过从总体中选取一部分样本进行调查，以此来推断总体的特征和规律。
在实际应用中，选择合适的抽样调查方法对于研究结果的准确性和可靠性至关重要。
本文将介绍几种常见的抽样调查方法及其特点，以及在实际应用中需要注意的问题。
一、简单随机抽样。
简单随机抽样是最基本的抽样方法之一，其特点是从总体中以等概率的方式随机抽取样本。
这种方法要求总体中每个个体都有相同的被抽中的机会，因此能够有效避免抽样偏差。
简单随机抽样通常适用于总体较小且分布均匀的情况，但在总体较大时可能会造成调查成本过高的问题。
二、分层抽样。
分层抽样是根据总体的某种特征将其分成若干层，然后从每一层中分别进行简单随机抽样。
这种方法能够有效地保证不同层次的个体在样本中的代表性，适用于总体具有明显层次特征的情况。
但需要注意的是，在进行分层抽样时需要确保各层之间的差异性，避免出现过度分层导致样本失衡的情况。
三、整群抽样。
整群抽样是将总体分成若干互不重叠的群体，然后以群体为单位进行随机抽样。
这种方法适用于总体中个体之间存在一定的群体关系，或者调查成本较高的情况。
但需要注意的是，整群抽样可能会导致群体内部个体的差异被忽略，因此在分析结果时需要考虑群体内部的异质性。
四、系统抽样。
系统抽样是按照一定的规则从总体中选择样本，例如每隔若干个个体进行抽样。
这种方法简单易行，适用于总体中个体的排列顺序具有一定规律的情况。
但需要注意的是，若规则选择不当可能会导致抽样偏差，因此在选择抽样规则时需要慎重考虑。
在实际应用中，选择合适的抽样调查方法需要考虑到总体的特点、调查成本、样本数量等多个因素。
此外，还需要注意样本的代表性和可靠性，避免抽样偏差对研究结果的影响。
综上所述，抽样调查方法的选择应当充分考虑到实际情况，并在实施过程中严格执行抽样规则，以确保调查结果的准确性和可靠性。
- 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)。
抽样方法产品质量检验通常可分成全数检验和抽样检验两种方法。
全数检验是对一批产品中的每一件产品逐一进行检验，挑出不合格品后，认为其余全都是合格品。
这种质量检验方法虽然适用于生产批量很少的大型机电设备产品，但大多数生产批量较大的产品，如电子元器件产品就很不适用。
产品产量大，检验项目多或检验较复杂时，进行全数检验势必要花费大量的人力和物力，同时，仍难免出现错检和漏检现象。
而当质量捡验具有破坏性时，例如电视机的寿命试验、材料产品的强度试验等，全数检验更是不可能的。
抽样检验是从一批交验的产品（总体）中，随机抽取适量的产品样本进行质量检验，然后把检验结果与判定标准进行比较，从而确定该产品是否合格或需再进行抽检后裁决的一种质量检验方法。
过去，一般采用百分比抽样检验方法。
我国也一直沿用原苏联40年代采用的百分比抽样检验方法。
这种检验方法认为样本与总体一直是成比例的，因此，把抽查样本数与检查批总体数保持一个固定的比值如5％，0.5％等。
可是，实际上却存在着大批严、小批宽的不合理性，也就是说，即使质量相同的产品，因检查批数量多少不同却受到不同的处理，而且随着检查批总体数量的增多，即使按一定的百分比抽样，样本数也是相当大的，不能体现抽样检验在经济性方面的优点。
因此，这种抽样检验方法已被逐步淘汰。
人们经过对百分比抽样检验方法的研究，获知百分比抽样检验方法不合理的根本原因是没有按数理统计科学方法去设计抽样方案。
因此，逐步研究和设计了一系列建立在概率论和数理统计科学基础上的各种统计抽样检验或统计抽样检查方案，并制订成标准抽样检查方案。
1949年，美国科学家道奇和罗米格首先发表了《一次抽样与二次抽样检查表》；1950年美国军用标准MIL－STD—105D是世界上有代表性的计数抽样检查方法标准；日本先后制定了JIS Z9002，JIS Z9015等一系列抽样检查方法标准；英国、加拿大等国也相继制订了抽检方法标准；ISO和IEC又分别制订了抽样检查方法国际标准，如ISO2859、IEC410等。
实践证明,上述抽样检查方法标准应用于产品质量检验时，虽然也存在着误判的可能，即通常所说的存在着生产方风险和使用方风险，但可以通过选用合适的抽样检查方案，把这种误判的风险控制在人们要求的范围之内，符合社会生产使用的客观实际需要，因此，很快地在世界各国得到广泛推行，取代了原先的不合理的百分比抽样检验方法。
我国至今已制定的抽样方法标准有：GB10111 利用随机数骰子进行随机抽样的方法GB13393 抽样检查导则GB6378不合格品率的计量抽样检查程序及图表（对应于ISO3951）GB8051 计数型序贯抽样检验方案（适用于检验费用昂贵的生产上连续批产品抽样检查）GB8052 单水平和多水平计数连续抽样程序及抽样表（适用于输送带上移动产品的检查）GB8053 不合格品率的计量标准型一次抽样检查程序及表GB8054 平均值的计量标准型一次抽样检查程序及表GB13262 不合格品率的计数标准型一次抽样极查程序及抽样表GB13263 跳批计数抽样检查及程序GB13264 不合格品率的小批计数抽样检查程序及抽样表GB13546 挑选型计数抽样检查程序及抽样表GB14162 产品质量监督计数抽样程序及抽样表GB14437 产品质量计数一次监督抽样检验程序GB14900 产品质量平均值的计量一次监督抽样检验程序及抽样表等标准。
这些抽样方法标准分别对企业的抽样检验与国家行业与地方的质量监督抽样检验方法作出明确的规定。
本节将以计数和计量抽样检查方法国家标准为主，介绍在质量检验中常用的几种抽样检查方法标准。
一、抽样检查方法的分类目前，已经形成了很多具有不同特性的抽样检查方案和体系，大致可按下列几个方面进行分类。
1．按产品质量指标特性分类衡量产品质量的特征量称为产品的质量指标。
质量指标可以按其测量特性分为计量指标和计数指标两类。
计量指标是指如材料的纯度、加工件的尺寸、钢的化学成分、产品的寿命等定量数据指标。
计数指标又可分为计件指标和计点指标两种，前者以不合格品的件数来衡量，后者则指产品中的缺陷数，如一平方米布料上的外观疵点个数，一个铸件上的气泡和砂眼个数等等。
按质量指标分类，产品质量检验的抽样检查方法也分成计数抽检和计量抽检方法两类。
（1）计数抽检方法是从批量产品中抽取一定数量的样品（样本），检验该样本中每个样品的质量，确定其合格或不合格，然后统计合格品数，与规定的“合格判定数”比较，决定该批产品是否合格的方法。
（2）计量抽检方法是从批量产品中抽取一定数量的样品数（样本），检验该样本中每个样品的质量，然后与规定的标准值或技术要求进行比较，以决定该批产品是否合格的方法。
有时，也可混合运用计数抽样检查方法和计量抽样检查方法。
如选择产品某一个质量参数或较少的质量参数进行计量抽检，其余多数质量参数则实施计数抽检方法，以减少计算工作量，又能获取所需质量信息。
2．按抽样检查的次数分类按抽样检查次数可分为一次、二次、多次和序贯抽样检查方法。
（1）一次抽检方法该方法最简单，它只需要抽检一个样本就可以作出一批产品是否合格的判断。
（2）二次抽检方法先抽第一个样本进行检验，若能据此作出该批产品合格与否的判断、检验则终止。
如不能作出判断，就再抽取第二个样本，然后再次检验后作出是否合格的判断。
（3）多次抽检方法其原理与二次抽检方法一样，每次抽样的样本大小相同，即n1=n2=n3…=n7，但抽检次数多，合格判定数和不合格判定数亦多。
ISO2859标准提供了7次抽检方案。
而我国GB2828、GB2829都实施5次抽检方案。
（4）序贯抽检方法相当于多次抽检方法的极限，每次仅随机抽取一个单位产品进行检验，检验后即按判定规则作出合格、不合格或再抽下个单位产品的判断，一旦能作出该批合格或不合格的判定时，就终止检验。
3．按抽检方法型式分类抽检方法首先可以分为调整型与非调整型两大类。
调整型是由几个不同的抽检方案与转移规则联系在一起，组成一个完整的抽检体系，然后根据各批产品质量变化情况，按转移规则更换抽检方案即正常、加严或放宽抽检方案的转换，ISO2859、ISO3951和GB2828标准都属于这种类型，调整型抽检方法适用于各批质量有联系的连续批产品的质量检验。
非调整型的单个抽样检查方案不考虑产品批的质量历史，使用中也没有转移规则，因此它比较容易为质检人员所掌握，但只对孤立批的质量检验较为适宜。
无论哪种抽样方法，它们都具有以下三个共同的特点：（1）产品必须以“检查批”（简称“批”）形式出现，检查批分连续批和孤立批，连续批是指批与批之间产品质量关系密切或连续生产并连续提交验收的批。
如：①产品设计、结构、工艺、材料无变化；②制造场所无变化；③中间停产时间不超过一个月。
单个提交检查批或待捡批不能利用最近已检批提供的质量信息的连续提交检查批，称为孤立批。
（2）批合格不等于批中每个产品都合格，批不合格也不等于批中每个产品都不合格。
抽样检查只是保证产品整体的质量，而不是保证每个产品的质量。
也就是说在抽样检查中，可能出现两种“错误”或“风险。
一种是把合格批误判为不合格批的错误，又称为“生产方风险”，常记作α，一般α值控制在1％、5％或10％。
另一种是把不合格批误判为合格批的错误，又称为“使用方风险”，常记作β，一般β控制在5％、10％。
（3）样本的不合格品率不等于提交批的不合格率。
样本是从提交检查批中随机抽取的。
所谓随机抽取是指每次抽取时，批中所有单位产品被抽取可能性都均等，不受任何人的意志支配。
样本抽取时间可以在批的形成过程中，也可以在批形成之后，随机抽样数可以按随机数表查取，也可以按GB10lll等标准确定。
二、抽样检查中的基本术语1．单位产品为实施抽样检查的需要而划分的基本单位称为单位产品。
例如一个齿轮，一台电视机，一双鞋，一个发电机组等。
它与采购、销售、生产和装运所规定的单位产品可以一致，也可以不一致。
2．样本和样本单位从检查批中抽取用于检查的单位产品称为样本单位。
而样本单位的全体则称为样本。
而样本大小则是指样本中所包含的样本单位数量。
3．合格质量水平（AQL）和不合格质量水平（RQL）在抽样检查中，认为可以接受的连续提交检查批的过程平均上限值，称为合格质量水平。
而过程平均是指一系列初次提交检查批的平均质量，它用每百单位产品不合格品数或每百单位产品不合格数表示。
具体数值由产需双方协商确定，一般由AQL符号表示。
在抽样检查中，认为不可接受的批质量下限值，称为不合格质量水平，用RQL符号表示。
4．检查和检查水平（IL）用测量、试验或其它方法，把单位产品与技术要求对比的过程称为检查。
检查有正常检查、加严检查和放宽检查等。
当过程平均接近合格质量水平时所进行的检查，称为正常检查。
当过程平均显著劣于合格质量水平时所进行的检查，称为加严检查。
当过程平均显著优于合格质量水平时所进行的检查，称为放宽检查。
由放宽检查判为不合格的批，重新进行判断时所进行的检查称为特宽检查。
5．抽样检查方案样本大小或样本大小系列和判定数组结合在一起，称为抽样方案。
而判定数组是指由合格判定数系列和不合格判定数或合格判定数系列和不合格判定数系列结合在一起。
抽样方案有一次、二次和五次抽样方案。
人次抽样方案是指由样本大小n和判定数组（A c、R e）结合在一起组成的抽样方案。
A c为合格判定数。
判定批合格时，样本中所含不合格品（d）的最大数称为合格判定数，又称接收数（d≤A c）。
R e为不合格判定数，是判定批不合格时，样本中所含不合格品的最小数，又称拒收数（d≥R e）。
二次抽样方案是指由第一样本大小n1，第二样本大小n2，…和判定数组（A c1；A c2，R e1；R e2)结合在一起组成的抽样方案。
五次抽样方案则是指由第一样本大小n1，第二样本大小n2，…第五样本大小n5和判定数组（A1，A2，A3，A4，A5，R1，R2，R3，R4，R5）结合在一起组成的抽样方案。
三、计数抽样方法1．计数抽样方法概述按抽样次数，分为一次、二次和多次计数抽样检查方法。
（1）计数一次抽样检查方法这是一种最基本和最简单的抽样检查方法，它对总体N中抽取n个样品进行检验，根据n中的不合格品数d 和预先规定的允许不合格品数C对比，从而判断该批产品是否合格。
下图表示了其基本内容。
（2）计数二次抽样检查方法这种抽检方法是在一次抽检方法的基础上发展起来的。
它是对交验批抽取两个样本n1，n２（GB2828中规定n1＝n２）对应也有二个合格判定数c1和c２，不合格判定数为γ1，γ2，两次样本中的不合格数分别为d1和d2,其抽检和判断过程如下：①先抽取第一个样本n1，检验后如不合格品数是d1≤c1,判为合格，如d1≥γ1,判为不合格，当c1≤d1≤γ1,则需由第二个样本来判定。