抽样调查理论及方法[1]
研究方法——抽样的理论与实操
第二节 目的性抽样
（五）典型个案抽样 1.概念界定：在研究抽样过程中选择研究现象中那些具有一定代表性的个案。 2.抽样目的：了解研究现象中的一般情况，以进行展示和说明，说明此类现象中 某个典型个案的情况，并非证实、推论并将结果推论到从中抽样的人群。
例：研究者期望了解目前中国国营企业职工工资待遇情况，其中长沙市在全国 范围内具有一定代表性，基本处于平均水平。对长沙市国企职工的调查目的在 于表明典型国营企业职工工资情况状态，而非证明全国平均相关情况。
第一节
[概率抽样]和[非概率抽样]
二、[非概率抽样]
（一）概念界定 [非概率抽样]：按照其他非概率标准进行抽样的方式。 （二）样本抽取原则 1.样本数量要求：通常较小。 2.样本抽取目的：获得研究对象的内在经验以进行细致的解释性理解，样本限定 要适合质的研究。
（三）样本抽取典型方式及要求
1.典型方式：[目的性抽样]，又称[理论性抽样]。 2.抽样要求： （1）抽样能够按研究目的为研究问题提供最大的资讯量。 （2）抽样过程严格遵照研究设计的理论指导。
4.抽样方式： （1）找出该现象中具有最大异质性的特点； （2）运用此因素作为抽样标准对现象进行筛选。 例：某省建立新型医疗保健系统，遍布高原、平原、丘陵、沙漠等地区，研究目的 在于了解该医疗系统在不同地理环境下如何运作。抽取方式可采用不同地理环境下 各抽取一定样本以了解抽样各地区医疗系统实施情况，不同地区间实施的异同情况样本与推论之间的关系问题
1.代表性样本选取的理想样态： （1）抽取的样本能够具有一定的代表性 （2）抽取的样本可以推论到抽样的总体
三、抽样原则与研究结果推论间的关系问题
1.抽样目标反思:将概括目标定为“是什么”、“潜在可能是什么”、“今后可 能是什么”，以此作为抽样目标。 2.抽样目标反思的达成策略： （1）“是什么”：抽取一些典型的、具有一定普遍意义的事例。（与“典型个 案抽样”、“最大差异抽样”、“同质型抽样”类似） （2）“潜在可能是什么”：抽取一些特殊的、不同寻常的、达到极限的实例来 进行调查（与“极端或偏差性个案抽样”、“强度抽样”、关键个案抽样等方 法类似） （3）“今后可能是什么”：选择一些代表未来发展方向的事例，以此对相关的 事情进行引导。
抽样调查理论与方法 金勇进(第二版)-第2章-简单随机抽样
X
2
n
N
1
i 1
(Y i R X i )
2
定理 的方差为：
Y 2.7：对于简单随机抽样，n较大时， R N y R
N 1 2 1 f 2 V (Y R ) N (Yi R X i ) n N 1 i 1
推论 2.12：对于简单随机抽样，n较大时， Y y 的方差为：
n N
n N
【例2.1】
设总体有5个单元（1、2、3、4、5）， 按不放回简单随机抽样的方式抽取2个单 元，则所有可能的样本为个：
1，2
1，3 1，4 1，5
2，3
2，4 2，5
3，4
3，5
4，5
【例2.2】
设总体有5个单元（1、2、3、4、5），按放回 简单随机抽样的方式抽取2个单元，则所有可 能的样本为25个（考虑样本单元的顺序）：
i
Y X
Y X
r
n
yi xi
i 1
y x
i 1
i 1
简单估计量
1 Y y n
n
yi
y1 y 2 y n n
i 1
N Y Ny n
n
yi
i 1
a 1 P p n n
n
yi y Y
i 1
ˆ R
【例2.5】
根据例【2.4】的数据和结果，比较两种思路下对应的 方差估计结果。
2.4 回归估计量及其性质
属于简单估计量，不属于比率估计量。
引理 的期望为：
2.3：对于简单随机抽样，n较大时， R r
《抽样调查》PPT课件
顺序的不重复抽样、不考虑顺序的重复抽样和不考虑顺序的不
重复抽样。
2021/5/27
浙江财经大学
14
2、样本可能数目
1〕考虑顺序的重复抽样
BNn k N n
2〕考虑顺序的不重复抽样
ANn k N (N 1)
(N n 1) N ! (N n)!
3〕不考虑顺序的不重复抽样
CNn
k
N (N 1)
P(1 P) (1 n )
n
N
p(1 p) (1 n )
n
N
现实中，总体标准差往往是未知的，此时采用样本
标准差和样本成数作为总体标准差和总体成数的估计
值。当总体单位总数未知时，那么默认采用重复抽样
的2计021算/5/公27式。假设N，浙未江说财经明大重学 复或不重复抽样，那26
2、抽样平均误差的影响因素：
2021/5/27
浙江财经大学
21
二、抽样平均误差的计算 1、理论公式
抽样调查的基本原理课件
需要采用科学的方法和严谨的程序来保证样本的多样性、随机性和无偏
性。
02
样本规模与成本
在复杂样本设计中，如何平衡样本规模和调查成本是一个关键问题。需
要综合考虑样本规模、调查精度和资源限制等因素，制定合理的调查方
案。
03
样本更新与维护
对于长期调查项目，如何定期更新和维护样本是一个重要任务。需要建
立有效的样本维护机制，保持样本的时效性和稳定性。
。
简单随机抽样
每个单位被选中的机会相等， 且相互独立。
分层随机抽样
将总体分成若干层，然后在每 一层内进行随机抽样。
系统随机抽样
将总体中的单位按某种顺序排 列，然后按照固定的间隔进行
随机抽样。
系统抽样
系统抽样
按照某种固定的规则从总 体中选取样本，如每隔一 定数量的单位抽取一个单 位。
适用情况
当总体中的单位排列有序 或分布均匀时，系统抽样 效果较好。
样本量的分配
样本量分配的原则
样本量分配时应遵循均匀分配、分层分配和整群分配等原则，以提高样本的代 表性和降低抽样误差。
样本量分配的方法
样本量分配的方法包括比例分配、系统分配、随机分配和最优分配等。
04
抽样调查的实施步骤
确定调查目标与范围
明确调查目的
确定调查的目标和目的，如了解市场状况、评估产品质量等。
发展历程
随着统计学和概率论的进 步，多种抽样方法如分层 抽样、系统抽样、聚类抽 样等逐渐发展起来。
当前应用
抽样调查广泛应用于社会 调查、市场研究、民意调 查等领域，成为现代统计 学的重要分支。
02
抽样调查的基本原理
随机抽样
随机抽样
从总体中随机选取一部分单位 作为样本进行调查，目的是通 过样本信息来推断总体的特征
抽样调查的基本概念与理论依据(一)
抽样调查的基本概念与理论依据(一)
抽样调查是一种常见的社会调研方法，其基本概念和理论依据是有必要进行了解的。
一、抽样调查的基本概念
抽样调查是指通过抽取代表性样本，对个体或群体的某些特定情况或认识进行调查。
这种调查方法与全面调查相比，具有省时、省力、精确度高等优点。
抽样调查的过程包括样本的抽取、样本的调查和结果的分析三个步骤。
二、抽样调查的理论依据
1.概率论基础：抽样调查的理论依据是概率论的基础。
从一个总体中随机选出样本，对这些样本进行统计分析，得到的结果可以反映整个总体的情况。
抽样调查中，概率论相关的知识可用于计算样本的大小和推断总体的参数，从而提高样本调查的准确性。
2.中心极限定理：中心极限定理是抽样调查的另一个理论依据。
它表明，当样本容量较大时，样本平均数的分布会趋近于正态分布。
这一定理对于估计总体参数和确定置信区间等都有重要的应用价值。
3.抽样误差：抽样误差也是抽样调查的理论基础之一。
它指的是样本调查结果与总体实际情况之间的偏差，通常来说，样本容量越大，抽样误差越小。
了解抽样误差的概念和大小，有助于对抽样结果的解释和推理。
4.信度和效度：信度和效度也是抽样调查中重要的理论概念。
信度指
的是对同样问题的几次调查结果之间的一致性，而效度指的是调查结
果是否能够有效地反映目标问题的本质。
保证调查工具的信度和效度，对于可靠的抽样调查结果至关重要。
总之，抽样调查的基本概念和理论依据涵盖了概率论、中心极限定理
和抽样误差等内容。
这些理论基础的应用使得抽样调查在定量研究中
发挥着不可替代的作用。
第七章 抽样调查
数据计算出样本均值（平均耐用时间）
x=1055小时，样本成数（合格率） p=91% 依据样本统计量可以对总体参数进行估 计（估计方法将在第三节介绍）。
六、抽样推断的基本原理
样本指标 1、理论基础： 大数定律 中心极限定理 2、抽样估计的基本要求：
无偏性、有效性、一致性
总体指标
第二节 抽样组织方式
对无限总体不能采用全面调查。
另外，有些产品的质量检查具有破坏性，不可能进行全面调
查，只能采用抽样调查。 从理论上讲，有些现象虽然可以进行全面调查，但实际上没 有必要或很难办到，也要采用抽样调查
抽样调查可以用于工业生产过程的质量控制。
三、抽样推断的内容
（一）参数估计。特点是不知道总体的数量特征，
X
x
2
K
p
P p
K
2
抽样平均数平均误差的计算公式：
采用重复抽样：
x
n
此公式说明，抽样平均误差与总体标准差成正 比，与样本容量成反比。（当总体标准差未知 时，可用样本标准差代替）
例：假定抽样单位数增加 2 倍、0.5倍时， 抽样平均误差怎样变化？
解：抽样单位数增加 2 倍，即为原来的 3 倍
1 则： x 0.577 3n 3
即：当样本单位数增加2倍时，抽样平均误差为原来的0.577倍。 抽样单位数增加 0.5倍，即为原来的 1.5倍
则：
1 x 0.8165 1.5n 1.5
即：当样本单位数增加0.5倍时，抽样平均误差为原来的0.8165 倍。
例：某施工班组5个工人的日工资分别为：34、38、
例：
某厂生产一种新型灯泡共2000只，随机抽出400只作耐 用时间试验，测试结果平均使用寿命为4800小时，样 本标准差为300小时，求抽样推断的平均误差？ 已知：
第四节抽样调查
共同定义：总体是构成它的所有元素的集合，而元 素则是构成总体的最基本单位。 样本(Sample)样本就是从总体中按一定方式抽取出 的一部分元素的集合。 抽样(Sampling) 指从组成某个总体的所有元素的集 合中，按一定的方式选择或抽取一部分元素的过程， 或者说抽样是从总体中按一定方式选择或抽取样本 的过程。
第二节 概率抽样的原理与程序
统计值(Statistic)也称为样本值，它是关于样本中某
一变量的综合描述。统计值是从样本中计算出来的， 它是相应的参数值的估计量。 置信度(Confidence level)与置信区间 (Confidence Interval)。置信度也称为置信水平，它是指总体参 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中的把握性 程度。它反映的是抽样的可靠性程度。例子：P64。 置信区间指的是样本统计值与总体参数值之间的误 差范围，置信区间反映的是抽样的精确性程度。
第二节 概率抽样的原理与程序
确定抽样框：确立总体后，收集总体中全部
抽样单位的名单。有两种确立方法：一是全 选法，一个不能漏。如大学生社会实习调查。 选定总体为全日制大学在校本科生与研究生， 就要从各院系花名册中统一编号。 另一种是分层次的样本框：如调查一个城市 小学生的学习状况。全市500小学，选10所， 再从10所中每个学校选3个班；最后每个班选 10名学生。
第一节 抽样的意义与作用
(3)所抽选的调查样本数量，是根据调查误差的要求，
经过科学的计算确定的，在调查样本的数量上有可 靠的保证。 (4)抽样调查的误差，是在调查前就可以根据调查样 本数量和总体中各单位之间的差异程度进行计算， 并控制在允许范围以内，调查结果的准确程度较高。 基于以上特点，抽样调查被公认为是非全面调查方 法中用来推算和代表总体的最完善、最有科学根据 的调查方法。
第三章简单随机抽样(抽样调查理论与方法-北京商学院,
100，95，92，88，83，75，71，62，60，50
平均分为77.6。先从中任选3个为一组样本，其选法共有120种
每种选法都有概率1/120。以4组样本为例(100,95,92)，(100,83,
50)，(88,83,62)，(62,60,50)它们的样本平均数分别为95.67，
77.67，77.67，57.33。 从抽样调查的角度来看，我们希望抽到第二或第三组样
(3.6)
N 1 n
Nn
对随机有放回抽样，由于各次抽取是相互独立的，由概率论 的知识可以求得，此时：
2
Var( y) n
1 S2 （或 (1 ) ） (3.7)
Nn
比较(3.6)式与(3.7)式，发现同样用样本平均数来估计总体平 均数，它们都是无偏估计，但随机无放回时的方差小于随机
有放回时的方差。 y 的方差表示新盒子的离散程度，也就是 表示了 y 取值范围的大小，方差小表明 y 取值远离中心Y 的 可能性较小，这样随机的一组样本得到 y 的实现值距Y 很近
相当小，此时(3.6)式告诉我们 y 的方差将随着 n 的减少而增 大，此时 1－f 在 1 附近，对Var( y)的影响不大。事实上，
抽取样本越少，抽样误差越大。
可见实际抽样调查中用 y 估计Y 所产生的随机误差，也 即 y 的方差，主要受到样本容量 n 的影响，因子1－f 的影响
几乎可以忽略。
当然，影响 y 的方差的另一个重要因素是 2或 S 2。设
通常取决于总体单元个数N，满足10m1 N 10m。记m个 骰子按约定颜色而确定的顺序读得随机数R0，若R0 N，则 此 R0即为一次合格的随机数；否则予以放弃，重新摇取，直
到取到n个合格的随机数为止。 ③利用计算机产生随机数：不少现成的统计软件都可提供此 类服务。但必须指出，这样产生的随机数一般不能保证其随 机性，称为“伪随机数”。因此，提倡前述方法产生随机数。
抽样理论与方法：二阶及多阶抽样
总体 初级单元数 次级单元数 总和 初级单元的均值 N M 0 NMN样本 n m 0 nm
n
Y Yi Yij
i 1 i 1 j1
N
M
y y i y ij
i 1 i 1 j1
n
m
Y Y/N
y yi / n
n
次级单元的均值
2 1
Y Y / M0
二阶及多阶抽样
9.1 概述
一、二阶抽样定义： 设总体由N个初级单元组成，每个初级单元又由 若干次级单元组成，若在总体中按一定方法抽取n个 初级单元，对每个被抽中的初级单元再抽取若干次 级单元进行调查，这种抽样称为二阶抽样。 二、二阶抽样与分层抽样、整群抽样的关系： 如果第一阶段抽样采用全面调查，二阶抽样就成 了分层抽样； 如果第二阶段抽样采用全面调查，二阶抽样就成 了整群抽样。
1 f1 2 1 f 2 2 ( 2 )V ( y ) S1 S2 n mn
n n 1 1 证明： V( y ) V1 E 2 ( y i ) E1 V2 y i n i 1 n i 1 M 2 ( Yij Y i ) n n 1 1 f 2 i 1 1 V1 Y i E1 2 M 1 n i 1 n i 1 m 1 f1 2 1 f 2 1 n 2 S1 E1 S 2 i n nm n i 1
y
y
i 1 j1
i 1 n m
ij
1 N 1 n 2 2 2 初级单元间的方差 S ( Y Y ) s ( y y ) i 1 N 1 i 1 n 1 i1 i mi 第i个初级单元 1 Mi 1 2 2 2 2 S 2i ( Y Y ) s ( y y ) i ij 2i ij i M i 1 j1 m i 1 j1 二级单元间的方差
研究方法——抽样的理论与实操
第二节 目的性抽样
（五）综合式抽样 1.概念界定：是研究者根据研究的实际情况结合使用以上不同的抽样策略选择研 究对象的抽样方法。 2.优缺点：
（1）优点：也综合上述不同抽样方法的长处，在需要的时候灵活使用各种不同、 适合的抽样方法。
（2）缺点： *各类抽样方法标准不同可能会导致在评价研究结果时产生一些冲突； *抽样结果的代表性问题无法讨论。
第二节 目的性抽样
（四）同质型抽样 1.概念界定：选择一组内部成分比较相似（即同质性比较高）的个案进行研究。 2.抽样目的：对研究现象中某一类比较相同的个案进行深入的探讨，因而可以集 中对这些个案内部某些现象进行深入的分析。
例：对中国小学生家长课外辅导孩子学习情况，选择群体为单亲家长，群体特 殊性强，且个体间同质性较强，具有研究意义。在访谈中可一次抽取4-8位背景 相似者就共同关心的问题进行深入探讨，研究者可从中提取有效信息
第二节 目的性抽样
（九）证实和证伪个案抽样 1.概念界定：是研究者在已有研究结果的基础上建立了初步结论后进一步的抽样 对初步理论假设进行验证。 2.研究目的：对研究者本人的初步结论证实或证伪
例：已有研究结论为大部分女性希望丈夫比自己的学历和成就更高，因此可抽取 大学女教师以获得知识女性理念和抽取工厂、农村等普通女性与其进行对比研究 ，以对不同结果下该结论进行证实证伪。
第一节
[概率抽样]和[非概率抽样]
二、[非概率抽样]
（一）概念界定 [非概率抽样]：按照其他非概率标准进行抽样的方式。 （二）样本抽取原则 1.样本数量要求：通常较小。 2.样本抽取目的：获得研究对象的内在经验以进行细致的解释性理解，样本限定 要适合质的研究。
（三）样本抽取典型方式及要求
1.典型方式：[目的性抽样]，又称[理论性抽样]。 2.抽样要求： （1）抽样能够按研究目的为研究问题提供最大的资讯量。 （2）抽样过程严格遵照研究设计的理论指导。
抽样调查基本概念与基本理论依据
C N nN (N 1 )N (n 2)! (N n 1 )
C N n15 0 4 9 3 8 2 7 1 631022 02 45 02
抽样调查的基本概念和基
11
本理论依据
4. 不考虑顺序的重复抽样可能数目 ►即可重复组合。计算公式： DNn=CnN+n-1
►对于同一总体，采用四种不同的抽样组织形
►（一） 全及指标 ►根据全体总体各个单位的标志值或标志
特征计算的、反映总体某种属性的综合
指标。全及指标也是惟一确定的，但也
是未知的。
►1. 总体平均数：根据变量总体的标志值
计算的。
X
X
N
抽样调查的基本概念和基
5
本理论依据
2. 总体成数（总体比例）：常用“P”表示 ►是指总体中具有某种标志的单位数在总体中
还考虑各单位排序的抽样。
►4. 不考虑顺序抽样：只考虑总体单位的性质
差异，而不考虑其排序的抽样。
抽样调查的基本概念和基
9
本理论依据
（二）样本可能数目 ►是指从既定的总体中可以抽取多少个样本，
即样本总体的数量有多少。 ►1. 考虑顺序的不重复抽样可能数目 ►即不重复排列的可能样本数目。计算公式：
A N nN (N 1 )N (2) (N n 1 )(N N n !)!
N
N
►（二）抽样指标
►是指根据抽样总体各个标志值或标志特征计
算的综合指标。与全及指标相对应也有抽样
平均数、抽样成数、样本标准差和样本方差
等估计量。抽样指标是随机的。
抽样调查的基本概念和基
7
本理论依据
1. 样本平均数：
xx n
2. 样本成数数：
抽样理论与抽样误差的计算与分析
抽样理论与抽样误差的计算与分析在统计学中，抽样理论是研究如何从总体中选取样本，并利用样本数据对总体进行推断和估计的理论基础。
而抽样误差则是通过样本数据所做出的估计与总体真值之间的差异。
本文将就抽样理论与抽样误差的计算与分析展开讨论。
一、抽样理论1. 简单随机抽样：简单随机抽样是从总体中以等概率抽取样本，每个个体被选中的概率相等。
根据抽样理论，简单随机抽样是保证样本能够代表总体的有效方法。
2. 系统抽样：系统抽样是在总体中随机选取一个起始点，然后以固定间隔选择样本。
系统抽样常用于总体有序排列的情况，比如按时间顺序排列的数据。
3. 分层抽样：分层抽样是将总体划分为若干层，然后从每一层中独立地抽取样本。
这种抽样方法可以确保每个层次的样本数量足够，能够更好地反映总体特征。
4. 整群抽样：整群抽样是将总体划分为若干群，然后随机地选取部分群体作为样本。
这种抽样方法适用于总体结构简单明确而群体内部差异较大的情况。
二、抽样误差的计算与分析抽样误差是通过样本数据所做出的估计与总体真值之间的差异。
在进行抽样调查时，我们通常通过抽样误差来评估样本数据对总体的代表性和精确性。
1. 抽样误差的计算方法：（1）标准误差（Standard Error）：标准误差是衡量样本估计值与总体参数的差异程度，常用于对平均值、比例和总量等进行估计。
（2）置信区间（Confidence Interval）：置信区间是通过样本数据对总体参数进行估计，并给出一个范围，在一定的置信水平下，总体参数落在该范围内的概率较高。
2. 抽样误差的影响因素：（1）样本量（Sample Size）：样本量的增加可以减小抽样误差，提高估计值的精确性。
（2）总体大小（Population Size）：当总体大小较大时，抽样误差会减小；反之，总体大小较小时，抽样误差会增大。
（3）总体分布（Population Distribution）：总体分布的偏斜程度越大，抽样误差越大。
统计学原理抽样调查
第一节 抽样调查的意义
一、抽样调查的概念
一般所讲的抽样调查，即指狭义的抽样调
查(随机抽样)：按照随机原则从总体中抽取 一部分单位进行观察，并运用数理统计的原 理，以被抽取的那部分单位的数量特征为代 表，对总体作出数量上的推断分析。
二、抽样调查的特点
（一）抽样调查的目的是由部分来推断整体。
（三）抽样平均误差计算实例（p270-271）
例
五户家庭三月份购买某商品的支出： 10元，20元，30元，40元，50元
X 30元 现从五户中抽取二户作调查， 如果为重复抽样(考虑顺序) 52＝25(种) 排列组合如下：
抽样平均误差
x
2
n
N N
n 1
2
n
1
n N
当
n N
很小时，1
n N
接近于1，n2
N N
n 1
与
2 很接近。
n
四、抽样平均误差的计算
（二）抽样成数的抽样平均误差
重复抽样条件下抽样成数的抽样平均误差
抽样平均误差 p
（三）统计抽样过程（图6-1，p255）
所谓推断，就是用抽样指标来推断全及指标。 一是用抽样平均数 x推断全及平均数 X，从而推断 总体标志总量 二是用抽样成数p推断全及成数P，从而推断总体 单位总量
三、抽样方法和样本可能数目
抽样方法
根据取样的方式不同，抽样方式分为：重复抽样和不重复抽样。
根据对样本的要求不同，抽样方式分为：考虑顺序抽样和不考 虑顺序抽样。
第二节 抽样调查的基本概念及理论依据
一、全及总体和抽样总体
(一) 全及总体，简称总体
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抽样调查理论及方法200834 11:53:33 来源：不详一、抽样调查（Sampling Survey）意义抽样调查为科学研究方法中重要技术之一，是指就所要研究的某特定现象之母群体中， 依随机原理抽取一部份作为样本（Sample），以为研究母群体（Population）之依据。
将样 本研究结果，在抽样信赖水准内，推算母群体可能特性以为决策之参考。
抽样调查之优点：１．利用抽样技术及机率理论，可获得既定精确估计值，以代表母群体特征。
２．节省调查人力，物力，时间及经费。
３．经由少数优秀人员施予特殊训练及配合特殊设备，施行调查，可得较深入且正确调 查结果。
故在实地市场调查中，抽样调查为一不可或者之工具。
抽样调查基本目的乃在信息之搜集作成结论， 以供决策参考。
有效抽样调查应具有准则 有下：１．有效原则抽样调查应该（１）符合调查目的之需要，（２）所获信息价值应超过所支付成本。
２．可测量原则抽样的正确程度必须能够测量，否则抽样调查就失去意义。
３．简单原则抽样调查必须保持简单性要求。
俾使抽样调查顺利进行，以避免不必要之节外生枝。
二、抽样调查的基本术语１ 母群体（Population）在调查研究中，调查研究对象的集合体。
调查台北市中学生，则在台北市上课之５４所 中学生总数，便是调查研究之母群体。
２ 抽样架构（Sampling frame）整体抽样单位的详细名单，以供抽样之用。
例如以台北市医师为抽样单位，则台北市医 师公会名册，便是抽样架构。
如果以学校班级为抽样单位，则学校６０班班级名册便是抽样 构架。
抽样架构有三种型态：具体的抽样架构：每一个抽样单位名字皆列成表册，可以直接按表册名字抽取样本。
抽象的抽样架构：没有抽样单位之名册，只要符合调查之条件就有被抽样之可能。
例如 在百货公司举行消费者抽样，随然没有抽样名册，但是抽样架构却冥冥中隐约出现。
阶段式抽样架构：在采用分段抽样中，依抽样阶段之不同，产生不同之抽样架构。
３ 抽样单位（Sampling unit）在抽样架构上排列的名单之个别单位。
例如台北市每一医师即为一抽样单位。
在上例中， 每一班级都是抽样单位。
４ 元素 （ Element ）指接受调查的最小单位，通常是指人。
上例中，班上每一位学生既为元素。
５ 样本（Sample）从抽样架构中抽出取来的抽样单位总和。
例如百事可乐抽出３５０家庭做测试称为样 本。
从台北市医师公会抽出９０名医生作调查，称为样本。
６ 精确度（Precision）与 准确度（Validity）精确度乃用以衡量估计值精确可依赖的程度， 如在物价统计中，经济家若认为物价如上 升０．０２将影向经济决策，则精确度即须订在０．０２。
准确度乃衡量母全体特性与实际母全体特性间之差异。
两者之差异愈小， 代表准确度愈 高。
７ 抽样误差（Sampling error）因为抽样时样本可能会偏离母群体， 其间的差距称为抽样误差。
抽样误差可用统计方法 估计。
８ 信赖水准（Confidence level）以样本估计数推论母群体大小时，正确估计的概率有多少。
信赖水准是９５﹪，即正确 估计概率为９５％，调查者以此来表示其正确估计程度。
９ 容忍误差（Tolerated erro）在抽样调查时，调查者所要求的精确度不是百分之百，而是在设定母群体平均数上下各 多少百分点作为误差容忍范围，称为容忍误差。
三、抽样方法种类及其意义抽样方法可分为两大类：1.随机抽样（Probability-Sampling），即在抽样时，母群体中每一个抽样单位被选为 样本之机率相同。
随机抽样具有健全之统计理论基础，可用机率理论加以解释，是一种客观 而科学的抽样方法，在市场调查中通常都用随机抽样。
2.非随时抽样（Non-Probabity-Sampling），在抽样时，抽样单位被选为样本之机率为 不可知。
非机率抽样之种类，主要有四种：(１)．便利抽样（Convenience Sampling）在样本之选择只考虑到接近样本或衡量便利。
如访问过路行人即为一例。
(２)．配额抽样（Quota Sampling）ａ选择「控制特征」，作为将母体细分类之标准。
ｂ将母体细分为几个子母体，按比较分配各子母体样本数大小。
ｃ访查员有极大自由去选择子母体中之样本个体，只要完成配额调查，即告完成。
此一方法因调查偏好及方便，丧失精确度。
抽样配额分配表，此配额由访问员选定，不做任何修正。
(３)．判断抽样（Judgement Sampling）在母体之构体极不相同且样本数很小之时，根据抽样设计者之判断来选择样本个体，设 计者必须对母体有关特征具有相当了解。
在编制物价指数时，有关产品项目选择及样本地区 之决定，即采用判断抽样。
(４)．雪球抽样（Snowball Sampling）利用随机方法或社会调查选出原始受访者。
再根据原始受访者提供信息去取得其它受访 者。
本法之目的乃母体很难寻找或十分稀少。
例如单亲家庭计抽样属之。
随机抽样之种类有：１．简单随机抽样（Simple random Sampling）母体中全部个体， 完全委诸均匀机率分布抽取样本，使每一个体被抽出之机率均为己知 且相等。
简单随机抽样为其它各种随机抽样方法之基础。
简单随机抽样法样本之取得，对母体编号后以利用随机数表依机率抽取。
假定由２０００名调查对象，以随机数表随机抽取１５０名样本，其抽样步骤如下： （１）将２０００名调查对象，由０００１编至２０００等２０００个连续编号。
（２）由随机数表，利用抽签方法选取号码开始点。
例如选取为第十五行第四列。
（３）由设定之起始点，选取号码，选取号码以调查对象之编号位数相同：即１４７５， ９９３８，４４６０，０６２８，．．．．，有效号码样本２０００以下。
（４）若抽样单位与随机数表抽样号码条件相同即为样本，大于调查编号，跳过不取。
（５）若逢重复号码，亦应跳过。
（６）依上述方法，连续采用１５０个号码，即为完成样本选用。
采用简单随机抽样之时机：（１）母体小，母体名册令人满意且为母体信息唯一来源。
（２）单位访问成本不受样本单位所在地远近之影向。
２．双重抽样（Double Sampling）先对母群体做一次初步抽样，搜集一些有关母群体之信息，根据所获得之信息，再做一 次比较精密之抽样。
通常对母群体认识极为贫乏之下，可用本法。
第一次抽样，因所要信息 较少，故样本数通常较大。
第二次进行比较流入调查，样本数较小。
３．逐次抽样（Sequential Sampling）此一方式之抽样， 开始只抽取少量样本，根据此少量样本之结果来决定是否接受某一假 设，或应继续抽取样本，直到能够决定接受或摈弃假定为止 。
逐次抽样法应是费用较低且实用的一种方法。
４．分段抽样（Subsampling）先由一母体中抽取ｎ个单位随机样本（PUS），再由 PUS 中抽出ｍ个单位（SSU），就 SSU 进行调查，称二段抽样。
若续从 SSU 抽取更小单位进行调查，称为三段抽样。
三段以上， 称多段调查。
分段抽样之调查费用节省且处理方便，应用范围很广，且有限母群体或无限母群体，均 可采用。
二段抽样法样本数分配实例５．分层抽样（Stratified Sampling）先设立目的及某种分类标准分为若干组或若干类，此组类称为层，然后将母群体之各个 体分别编入相当层中，再由各层中以简单抽样或系统抽样法选取适量样本之方法。
分层之基础有赖抽样设计者之经验及判断。
理想上分层之数目愈多愈好。
因为层数愈多， 每层之样本单位愈相似，样本估计值之精确度愈高。
但成本与疾率之考虑，层数不宜超过六 层。
分层抽样图标６．群集抽样（Cluster Sampling）在本法抽样是以随机选出一群， 一群为单位， 不是个别单位。
群集抽样之优点简便易行， 经济省事。
但是易产生抽样误差危险性很大。
群集抽样图标７．系统抽样（Systematic Sampling）将母群体之每单位加以编号，先计算样本区隔，在１～N/n 间随机选出一个号码作为第 一个样本单位，依定距循序抽出样本。
此法优点，抽样操作简单。
有发生抽样误差的可能为其缺点。
８．复合抽样（Replicated Sampling）将母体分为若干层，用系统抽样法选取样本。
因此有分层抽样及系统抽样优点。
抽样调查方法一览图四、抽样样本使用方式依样本使用方式分：１ 重复调查（Repeated Survey）每次调查均重新抽样，使用新样本（Fresh Survey）进行同样调查，是最常用之方法。
２ 同样本调查（Panel Survey）利用同一样本作长期的观念调查，以集中力量于样本变化研究上。
又称追纵调查（Logitudiual Survey）。
在研究消费者品牌忠诚度或消费者购买行为，多使用此一方式。
３轮换样本调查（Rotating Pauel Survey）每次换取部份样本，以代表母体变化；维持部份样本的连续性及稳定性又降低成本。
４分裂调查（Split Pauel Survery）一部份每次均采用新样本（重复调查）；一部份均用相同样本（同样本调查）。
五 抽样调查之程序举办抽样调查之步骤有：１．对母群体的识别「这次市场调查的母全体是什么」？·调查之时，必须一贯性。
如果针对家庭的事实调查，就不要混杂个人意见调查。
·母全体有何特征必须掌握？否则易丧失其代表性。
２．抽样方法的选择决定采用抽样方法考虑因素：（１）抽样调查可用资源极为有限，以非机抽样为主。
（２）要获得不偏估计值，必须采用随机抽样。
否则可考虑非随机抽样。
（３）必须以客观方法评估抽样设计精密度，应采用随机抽样；否则就考虑非随机抽样。
（４）预期抽样误差是研究误差主要来源，采用随机抽样，如预期非抽样误差是研究误 差主要来源，则可虑用非随机抽样。
当选用随机抽样之后， 斟酌下表各种随机抽样方法之优缺点比较， 与调查之时间， 人力， 经费及母群体特征与需要估计值精准度需要，选取适当抽 样方法。
各种随机抽样方法之优劣比较３．样本数决定决定样本数考虑因素及样本数估算１．调查结果所要求的精准度。
精度愈高，样本数愈多。
２．抽样母体的特性。
如母全体不规则且分成若干较小子群体（Sar-Groups）则需求较 多的样本，以求抽样准确度。
３．抽样调查设计良窳。
如果样本能真正代表母群体，样本数小准确性高。
由不相干之 人来答，其误差随样本数加大而加大。
４．抽样成本合理化因此最佳抽样数量，应是样本数足以产生准确的资料，又不超过调查预算称 。
即 ┌─────────┐ ┌──────┐│抽样调查之信息价值｜ ＞ │抽样调查成本│└─────────┘ └──────┘估算抽样样本有多种，仅介络抽样统计项目提供简便之样本大小估计公式，以供参考。
实例： 市场调查者想利用简单随机抽样自消费者１０００名中抽出若干消费者来测验其 品牌忠诚度，并希望估计误差小于１．００，在９５％依赖水准之下，应抽样人数是多少﹖＜此部份详阅统计学抽样理论部份，将更深入了解精密做法＞六、非抽样误差之避免在实际进行抽样调查时，常会产生「非随机因素」以外之其它因素所造成的误差，影向 抽样结果精准性甚大，称为「非抽样误差」。