谈谈几种典型的抽样方法(案例)
抽样方法案例
附件二：国家卫生服务总调查样本地区和样本个体的抽取方法一、概述１.１国家卫生服务总调查抽查的原则是既要兼顾调查设计的科学性即样本地区和样本个体对全国和不同类型地区有足够的代表性，又不致于过多增加样本量而加大调查的工作量，即经济有效的原则。
１.２抽样的方法是多阶段分层整群随机抽样法。
第一阶段分层是以县（市或市区）为样本地区；第二阶段分层是以乡镇（街道）为样本地区；第三阶段分层以村为样本地区；最后是住户为样本个体。
二、第一阶段分层整群抽样２.１第一阶段抽样着重解决两个基本问题：一是由于全国各县、市差异极大，如何确定第一阶段分层的基准；二是抽样比例，多大的县、市样本量能经济有效地代表全国和不同类型的地区。
２.２第一阶段分层基准的确定第一阶段分层的指标是通过专家咨询法和逐步回归法筛选的１０个与卫生有关的社会经济、文化教育、人口结构和健康指标。
１０个指标的主成份分析结果如表１。
表⒈主要社会经济和人口动力学指标的主成份因子模型从主成份分析中可以看出主成份１与绝大多数变量有十分显著的关联，意义十分明确，而且代表 10 个变量整体信息的 51.22％。
其值的大小可以综合反映一个地区社会经济、文化教育、人口及其健康的发展。
因此，确定主成份１为分层的基准称它为分层因子。
２.３第一阶段的聚类分层在计算各县、市分层因子的得分后，用 K-Means聚类分析方法将总体分为组间具有异质性和组内具有同质性的五类地区即五层。
聚类分层的结果第一层有 201 个县（市或市区），占整个县（市或市区）的 8.2％；第二层有 650个县（市或市区），占 26.5％；第三层有 698 个县（市或市区），占 28.5％；第四层有 691个县（市或市区），占 28.2％；第五层有 212，占 8.6％。
表⒉显示了各层因子得分和选择的社会经济等变量的均值，可见各层呈明显的梯度。
可以认为，第一层所在的市县，是社会经济、文化教育和卫生事业发展以及人群健康状况好的地区，第二层是比较好的地区，第三层是一般性地区，第四层是比较差，第五层是差的地区。
常用的抽样方法范文
常用的抽样方法范文1. 简单随机抽样（Simple Random Sampling）简单随机抽样是最基本、也是最常用的抽样方法。
在简单随机抽样中，每个个体有相等的概率被选入样本，抽样过程中所有个体都是相互独立的。
为了实施简单随机抽样，可以使用随机数表或随机数发生器来选择样本。
2. 系统抽样（Systematic Sampling）系统抽样是一种有规则的抽样方法，个体在总体中有固定的顺序，并以一个间隔来进行抽样。
例如，在总体中每隔k个个体选择一个样本，这个k即为系统抽样的抽样间隔。
系统抽样不需要随机数，适用于总体有明确次序的情况。
3. 分层抽样（Stratified Sampling）分层抽样是将总体根据其中一种特征或属性分成若干层次，从每层中抽取一定数量的个体作为样本，以保证样本的代表性和可靠性。
分层抽样可以使得样本更具代表性，减少抽样误差，广泛应用于统计调查和市场研究等领域。
4. 整群抽样（Cluster Sampling）整群抽样是将总体划分成若干互不相交的群体或群组，然后随机选取部分群组作为样本进行调查。
该方法主要适用于总体分布不均匀的情况，可以减少抽样的工作量。
5. 分段抽样（Sequential Sampling）分段抽样是一种动态抽样方法，在调查过程中逐步选取样本，每次抽样都会根据预先设定的规则加入新的样本，直到满足预定的样本容量。
分段抽样可以逐步接近总体的真实情况，并提高样本的效率。
6. 整体抽样（Quota Sampling）整体抽样是设置固定的配额来选择样本，使得样本能够代表总体的一些特征或属性。
这种抽样方法常用于市场调查，其中样本需要按照一些人口统计特征进行配额，如年龄、性别、职业等。
此外，还有一些特殊的抽样方法，如多阶段抽样、整齐抽样、模型抽样等，根据具体问题和研究目的选择合适的抽样方法是非常重要的。
合理的抽样方法可以保证样本的代表性和可靠性，从而为统计调查、研究分析等提供有力的支持。
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。
抽样调查案例分析
二、本市公共交通基础设施建设得到Fra bibliotek大市民的基本认可
1、逾四成受访者认为本市交通出行方便 经过多年的建设，目前，上海已形成了一个功能 比较齐全的道路交通网络。调查显示，有7.3%和 35%的受访者认为本市交通很方便和方便，合计 为42.3%；36.8%认为一般。其中，以轨道交通作 为上下班交通工具的受访者认为本市交通方便和 很方便的分别占8.2%和45.3%，合计为53.5%；认 为一般的占34.3%。市民对上海轨道交通总体评价 更为积极。 调查同时显示，仍有两成的受访者认为本市交通 不太方便或者很不方便。主要原因是这部分受访 者居住在外环外区域，受公共交通网络布点的局 限，上下班转换车辆不便及花费时间较多。
三、市民对本市交通状况的评价差异较大
1、逾三成受访者认为高峰时段路面严重拥堵 尽管世博会后上海交通更加便捷，但在上下
班的高峰时段，路面的交通状况仍不容乐观。调 查显示，仅有7.8%的受访者认为高峰时段的路面 “很通畅或比较通畅”，56.1%认为“有点拥堵” ，34.9%认为“严重拥堵”。高峰时段市民感受到 的路面交通压力与居住地有明显的相关性。居住 在内环与中内环间的受访者认为路面“严重拥堵 ”的分别占31.8%和31%，而居住在中外环间与外 环外的市民认为路面“严重拥堵”的分别达到 37.7%和37.2%。
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2、逾七成受访者年内无购车意向
调查中，有77.2%的受访者表示今年没有购车 意向。年内有明确购车计划的受访者仅占6.7%。 居住在外环外的受访者购车意向较高，达到8.6% ；而居住在内环的市民仅有5%打算购车。
使用成本高、道路拥堵是受访者不打算购车 的主要原因。在年内无购车意向（可多选）的受 访者中，有62.9%由于油费、停车费、车辆维护费 等使用费用较高而放弃购车，50.4%表示道路拥堵 不如乘地铁、出租车方便，49.8%是由于牌照费较 高而不打算购车。
几种抽样方法范文
几种抽样方法范文抽样方法是指从总体中选取样本的方式和方法。
在统计学中，抽样方法对研究结果的可靠性和有效性有着重要的影响。
下面将介绍几种常见的抽样方法。
1.简单随机抽样：简单随机抽样是指每个个体被选入样本的概率是相等的。
在这种抽样方法中，每个个体都有同等的机会被选中。
简单随机抽样是最基本、最常用的抽样方法，其优点是简单易操作，适用于总体分布未知或均匀分布的情况。
2.系统抽样：系统抽样是从总体中按照一定的规则选取个体。
首先，将总体按照一定的顺序进行编号，然后通过设定一个随机起始点，按照固定的间隔抽取样本。
系统抽样适用于总体有一定的规律性分布时，其优点是相对简单且能保证样本的代表性。
3.分层抽样：分层抽样是将总体划分为若干个具有相似特征的层，然后从每一层中随机抽取样本。
这种抽样方法可以保证样本在不同层次上均匀分布，从而能更好地反映总体的特征。
分层抽样适用于总体的差异性较大，且不同层次具有代表性的情况。
4.整群抽样：整群抽样是将总体划分为几个互不相交的群体，然后随机选取若干个群体作为样本。
整群抽样可以减少抽样的工作量，但也可能导致样本不够随机。
这种抽样方法适用于总体可划分为群体并且群体内个体相对均匀的情况。
5.专家抽样：专家抽样是指通过专业人士的主观判断和评估来选取样本。
专家抽样适用于总体无法划分或者划分困难的情况，尤其是在研究异常或特殊事件时常常使用。
这种抽样方法的优点是能够专注于具体的问题，但也存在主观性和偏见问题。
以上是几种常见的抽样方法，它们的选择应根据具体研究目的和总体特征来确定。
无论哪种抽样方法，都需要保证样本具有一定的代表性，以确保研究结果的可靠性和有效性。
抽样方法案例分析
抽样方法案例分析随机抽样方法1简单随机抽样（也叫纯随机抽样）就是从总体中不加任何分组、划类、排队等，完全随机地抽取调查单位。
特点是：每个样本单位被抽中的概率相等，样本的每个单位完全独立，彼此间无一定的关联性和排斥性。
简单随机抽样是其它各种抽样形式的基础。
通常只是在总体单位之间差异程度较小和数目较少时，才采用这种方法。
等距抽样（也叫机械抽样或系统抽样）2等距抽样（也叫机械抽样或系统抽样）就是将总体各单位按一定标志或次序排列成为图形或一览表式（也就是通常所说的排队），然后按相等的距离或间隔抽取样本单位。
特点是：抽出的单位在总体中是均匀分布的，且抽取的样本可少于纯随机抽样。
等距抽样既可以用同调查项目相关的标志排队，也可以用同调查项目无关的标志排队。
3类型抽样（也叫分层抽样）就是将总体单位按其属性特征分成若干类型或层，然后在类型或层中随机抽取样本单位。
特点是：由于通过划类分层，增大了各类型中单位间的共同性，容易抽出具有代表性的调查样本。
该方法适用于总体情况复杂，各单位之间差异较大，单位较多的情况。
4整群抽样就是从总体中成群成组地抽取调查单位，而不是一个一个地抽取调查样本。
特点是：调查单位比较集中，调查工作的组织和进行比较方便。
但调查单位在总体中的分布不均匀，准确性要差些。
因此，在群间差异性不大或者不适宜单个地抽选调查样本的情况下，可采用这种方式。
非随机抽样方法1方便抽样方便抽样是研究者根据实际情况，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。
特点：方成本低，但是样本代表性差，偶然因素比较大。
2判断抽样调查者根据研究的目的和自己的主观分析判断来选择和确定调查对象的方法。
调查者根据主观判断选取可以代表总体的个体作为样本。
特点：充分发挥调查者的主观能动性，但是样本代表性难以判断。
3配额抽样按照调查对象的某种属性或特征将总体中所有个体分成若干层或类，然后在各层或类中进行抽样，样本中各层所占比例与它们在总体中比例一样。
13抽样方法范文
13抽样方法范文抽样方法是一种统计学中用于从总体中选择一部分个体作为样本的方法。
通过对样本的研究和分析，可以推断和预测总体的特征和行为。
在社会科学、市场调查、医学研究等领域中，抽样方法广泛应用于数据收集和分析。
在本文中，将介绍几种常见的抽样方法及其特点。
一、简单随机抽样简单随机抽样是最基本、最常见的一种抽样方法。
它要求每个个体都有相等的机会被选中为样本。
在简单随机抽样中，研究者从总体中以无偏的方式随机选择个体，并且每个个体被选中的概率相等。
简单随机抽样可以确保样本具有代表性，提高结果的可靠性和准确性。
二、分层抽样分层抽样是将总体根据其中一种特征进行分层，然后从每个层次中随机选择样本。
分层抽样通常用于人口统计学或其他特征较为明显的总体。
通过将总体分成不同的层次，研究者可以更好地捕捉不同层次上的差异和变异。
分层抽样能够提高样本的多样性，使样本更具代表性。
三、整群抽样整群抽样是将总体划分为若干个互不重叠的群体，然后从这些群体中随机选择一个或多个群体作为样本。
这种抽样方法适用于总体中群体内部相似度较高的情况。
整群抽样可以简化取样过程，减少成本和工作量，但需要注意群体的选择应该具有代表性。
四、系统抽样系统抽样是按照固定的间隔从总体中选取样本。
研究者先随机选择一个个体作为起始点，然后按照一定的间隔，例如每隔5个个体选取一个，依次选取样本个体。
系统抽样既简化了抽样过程，又保持了一定的随机性，但如果总体中存在一定的周期性，可能会引入一些偏差。
五、多阶段抽样多阶段抽样是将总体划分为若干个阶段，然后在每个阶段中进行抽样。
多阶段抽样通常用于大规模调查或复杂的总体研究。
研究者可以先选择若干个区域或群体作为第一阶段，再在每个区域或群体中进行随机抽样作为第二阶段，依次进行下去。
多阶段抽样可以在保证样本代表性的同时节省资源。
以上是几种常见的抽样方法。
在实际应用中，选择合适的抽样方法需要结合研究目的、资源限制以及总体特点来进行判断。
谈谈几种典型的抽样方法
谈谈几种典型的抽样方法（案例）摘要：本文以抽样方法为中心，主要阐述几种常见的抽样方法，如简单随机抽样，分层抽样，整群抽样，系统抽样以及配额抽样，探讨了各种抽样方法在实际生活的应用以及各自的优缺点等。
关键词：抽样调查，应用，缺点。
导语：抽样调查是一种非全面调查，它是从全部调查研究对象中，抽选一部分单位进行调查，并据以对全部调查研究对象作出估计和推断的一种调查方法。
显然，抽样调查虽然是非全面调查，但它的目的却在于取得反映总体情况的信息资料，因而，也可起到全面调查的作用。
抽样调查是建立在随机原则基础上，从总体中抽取部分单位进行调查，并概率估计原理，应用所的资料对总体的数量特征进行推断的一种调查方法。
例如，从某地区全部职工当中随机抽取部分职工，以家庭为单位按月调查取得有关收入、支出等方面的资料，并依据这些资料推断出全区职工的收支情况，这就是一种抽样调查。
从调查方法上来看，它是属于一种非全面调查。
但又与一般调查不同，它不只停留于搜集资料和整理资料，而且还要对资料进行分析，并据以推断总体的数量特征，从而提高统计的认识能力。
因此，抽样调查的理论和方法在统计中占有很重要的地位。
下面介绍一下常用的抽样方法：一. 简单随机抽样一般，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），如果每次抽取时总体内的个体被抽到的机会相等，就把这种抽样方法叫做简单随机抽样。
简单随机抽样的具体作法有：直接抽选法，抽签法，随机数法。
直接抽选法例如某项调查采用抽样调查的方法对某市职工收入状况进行研究，该市有职工56，000名，抽取5，000名职工进行调查，他们的年平均收入为10，000元，据此推断全市职工年收入为8，000--12，000元之间。
抽签法又称“抓阄法”。
它是先将调查总体的每个单位编号，然后采用随机的方法任意抽取号码，直到抽足样本。
在这里选取一个案例说明，如要在10个人中选取3个人作为代表，先把总体中的10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3次，就得到一个容量为3的样本。
抽样方案的案例有哪些方法
抽样方案的案例有哪些方法抽样方案的案例有哪些方法摘要：抽样是市场调研中常用的一种方法，它可以通过从大样本中选择一部分样本来代表整个群体，从而节省成本和时间。
本文将探讨抽样方案的不同方法和案例，包括随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样、多阶段抽样和方便抽样。
1. 随机抽样随机抽样是最为常见和基础的抽样方法之一。
它的原则是所有个体都有相同的选择机会，且每个个体被选取的概率相等。
随机抽样可以通过随机数表、随机数发生器或者抽签等方式实现。
这种方法可以减少抽样误差，提高样本的代表性。
例如，在一项市场调研中，通过随机抽取一定数量的消费者，可以研究他们的购买意愿和偏好。
2. 系统抽样系统抽样是在总体中按照一定的规则选择样本。
选择的规则可以是固定间隔抽样、间歇性抽样或者随机起点的间隔抽样等。
系统抽样的好处是操作简单，适用于大规模样本的抽取。
例如，在一项教育调查中，可以按照学生名单的顺序，每隔一定间隔抽取学生进行问卷调查。
3. 分层抽样分层抽样是将总体划分为若干个层次，然后从每个层次中随机抽取样本。
这种方法适用于总体具有明显特征的情况，可以更准确地反映不同层次的情况。
例如，在一项城市人口调查中，可以将总体分为不同的年龄层次，然后从每个年龄层次中随机抽取样本，以了解不同年龄段人口的特点。
4. 整群抽样整群抽样是将总体划分为若干个群体，然后从每个群体中抽取所有个体作为样本。
这种方法适用于群体内个体的差异较小，而群体之间的差异较大的情况。
例如，在一项工厂员工满意度调查中，可以将工厂划分为若干个部门，然后从每个部门中抽取所有员工作为样本，以了解不同部门的满意度情况。
5. 多阶段抽样多阶段抽样是将总体划分为若干个阶段，然后分别从每个阶段中抽取样本。
这种方法适用于总体分布复杂或者样本难以获取的情况。
例如，在一项地区消费调查中，可以先随机抽取若干个城市，然后在每个城市中再随机抽取若干个社区，最后在每个社区中随机抽取若干个家庭作为样本。
抽样的方案有哪些方法举例
抽样的方案有哪些方法举例标题：抽样的方案有哪些方法举例1. 抽样方法的基本原理和分类2. 简单随机抽样方法及其应用举例3. 系统抽样方法及其应用举例4. 分层抽样方法及其应用举例5. 整群抽样方法及其应用举例6. 多阶段抽样方法及其应用举例【正文】抽样是指从总体中选取部分个体作为样本进行调查或研究，以代表总体特征的统计学方法。
在实践中，根据具体需求和研究对象的特点，可以采用不同的抽样方法。
本文将从基本原理和分类出发，分别介绍简单随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样以及多阶段抽样方法，并通过具体实例进行展开说明。
1. 抽样方法的基本原理和分类抽样方法的基本原理是要求样本能够代表总体的特征，并且有一定的可靠性和有效性。
根据样本的选择方式和抽样过程的规则，抽样方法可以分为概率抽样和非概率抽样两大类。
概率抽样是指每个个体被选中的概率是已知的，而非概率抽样则是指个体被选中的概率不是已知的。
2. 简单随机抽样方法及其应用举例简单随机抽样是指从总体中按照相同的概率独立地随机选取个体作为样本的方法。
它是最基本的抽样方法之一，因为每个个体被选中的概率相等，所以样本具有代表性。
例如，在一项市场调研中，我们可以通过简单随机抽样的方式从目标受众中选取一定数量的样本，以了解他们对某种新产品的接受程度。
3. 系统抽样方法及其应用举例系统抽样是指按照一定的规则从总体中选取个体作为样本的方法。
常见的规则包括按照一定的间隔或周期选取样本个体。
例如，在一项学生调查中，我们可以按照每隔五个学生选取一个样本的规则进行系统抽样，以了解学生对某项政策的看法。
4. 分层抽样方法及其应用举例分层抽样是指将总体分为若干层次，然后从每一层中分别选取个体作为样本的方法。
这样可以保证样本在不同层次上的代表性，从而更准确地反映总体的特征。
例如，在一个大型企业中，我们可以将员工根据职位分为不同层次，然后从每个层次中分别选取样本进行调查，以了解员工对公司文化的认同程度。
抽样方案的案例有哪些类型
抽样方案的案例有哪些类型抽样方案的案例有哪些类型摘要：抽样是研究中常用的一种调查方法，通过抽取一部分样本来推断总体特征。
抽样方案的设计和选择对于研究结果的准确性和可靠性起着关键作用。
本文将介绍抽样方案的几种常见类型，并针对每种类型进行详细展开，分别从概念、优缺点、适用场景以及实例等方面进行叙述。
一、简单随机抽样方案1. 概念：简单随机抽样是指在总体中每个个体被选入样本的概率是相等的，样本之间相互独立的抽样方式。
2. 优缺点：简单随机抽样能够保证样本的代表性和可靠性，但是抽样过程需要大量工作和时间。
3. 适用场景：适用于总体特征没有明显差异的情况下，且总体规模较小的研究对象。
4. 实例：在一项市场调查中，为了了解某一产品的用户群体特征，研究人员采用简单随机抽样的方式从总体中选取一定数量的用户进行调查。
二、系统抽样方案1. 概念：系统抽样是指按照事先确定的规则，从总体中按照一定的间隔选取个体作为样本。
2. 优缺点：系统抽样相对于简单随机抽样更加便捷，但是由于抽样规则的确定会带来一定的偏差。
3. 适用场景：适用于总体特征没有明显差异的情况下，且抽样过程需要高效率的研究对象。
4. 实例：在一项人口调查中，为了了解某一城市居民的教育水平，研究人员采用系统抽样的方式，按照每隔10户选择一户的规则进行抽样。
三、分层抽样方案1. 概念：分层抽样是指将总体按照某种特征划分为若干层，并从每一层中抽取样本。
2. 优缺点：分层抽样能够更好地兼顾总体的各个层次特征，但是需要对总体进行划分和了解。
3. 适用场景：适用于总体特征有明显差异的情况下，且研究对象的特征可以按照一定的层次进行划分。
4. 实例：在一项教育调查中，为了了解某一地区不同学校的教育资源分配情况，研究人员按照学校类型将总体划分为公立学校和私立学校两个层次，并从每个层次中抽取若干样本。
四、整群抽样方案从部分群体中抽取全部个体作为样本。
2. 优缺点：整群抽样能够更好地保留群体内部的相关性，但是需要对群体进行划分和了解。
谈谈几种典型的抽样方法(案例)
谈谈几种典型的抽样方法（案例）摘要：本文以抽样方法为中心，主要阐述几种常见的抽样方法，如简单随机抽样，分层抽样，整群抽样，系统抽样以及配额抽样，探讨了各种抽样方法在实际生活的应用以及各自的优缺点等。
关键词：抽样调查，应用，缺点。
导语：抽样调查是一种非全面调查，它是从全部调查研究对象中，抽选一部分单位进行调查，并据以对全部调查研究对象作出估计和推断的一种调查方法。
显然，抽样调查虽然是非全面调查，但它的目的却在于取得反映总体情况的信息资料，因而，也可起到全面调查的作用。
抽样调查是建立在随机原则基础上，从总体中抽取部分单位进行调查，并概率估计原理，应用所的资料对总体的数量特征进行推断的一种调查方法。
例如，从某地区全部职工当中随机抽取部分职工，以家庭为单位按月调查取得有关收入、支出等方面的资料，并依据这些资料推断出全区职工的收支情况，这就是一种抽样调查。
从调查方法上来看，它是属于一种非全面调查。
但又与一般调查不同，它不只停留于搜集资料和整理资料，而且还要对资料进行分析，并据以推断总体的数量特征，从而提高统计的认识能力。
因此，抽样调查的理论和方法在统计中占有很重要的地位。
下面介绍一下常用的抽样方法：一. 简单随机抽样一般，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），如果每次抽取时总体内的个体被抽到的机会相等，就把这种抽样方法叫做简单随机抽样。
简单随机抽样的具体作法有：直接抽选法，抽签法，随机数法。
直接抽选法例如某项调查采用抽样调查的方法对某市职工收入状况进行研究，该市有职工56，000名，抽取5，000名职工进行调查，他们的年平均收入为10，000元，据此推断全市职工年收入为8，000--12，000元之间。
抽签法又称“抓阄法”。
它是先将调查总体的每个单位编号，然后采用随机的方法任意抽取号码，直到抽足样本。
在这里选取一个案例说明，如要在10个人中选取3个人作为代表，先把总体中的10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3次，就得到一个容量为3的样本。
常用的抽样方法范文
常用的抽样方法范文抽样是统计学中常用的一种数据收集方法，可以帮助研究者从大规模的总体中选择样本进行研究。
常用的抽样方法包括以下几种：1. 简单随机抽样（Simple Random Sampling）：简单随机抽样是一种随机选择样本的方法，确保每个个体有相同的被选为样本的机会。
研究者可以通过随机数表、随机数生成器等工具来进行简单随机抽样。
2. 系统抽样（Systematic Sampling）：系统抽样是按照一定的规则在总体中选择样本的方法。
首先，确定样本容量和总体容量的比例，然后选择一个起始个体，逐个选择与起始个体之间相等间隔的个体作为样本。
3. 分层抽样（Stratified Sampling）：分层抽样是将总体按照一些或一些特征进行分层，然后从各层中按一定的比例分别抽取样本。
这样可以确保样本在总体中的分布与总体相似，同时可以提高估计量的精度。
4. 整群抽样（Cluster Sampling）：整群抽样也是按照一些或一些特征将总体分组，但与分层抽样不同的是，整群抽样是将分组后的群体作为最小单位，随机地选择若干群体作为样本。
这样可以减少调查成本，但可能会降低估计量的精度。
5. 方便抽样（Convenience Sampling）：方便抽样是一种非概率抽样的方法，研究者依据自己的方便和能力来选择样本。
虽然方便抽样简单快捷，但其样本可能不具备代表性，结果的可靠性和泛化性有所限制。
6. 整齐抽样（Quota Sampling）：整齐抽样是一种非概率抽样的方法，研究者依据预先确定的特征比例从不同子群中选择样本。
与方便抽样类似，整齐抽样也可能导致样本的偏斜，因此需要慎重使用。
7. 分级抽样（Multi-stage Sampling）：分级抽样是在整群抽样的基础上进一步选择样本，将总体分为多个阶段，并在每个阶段中进行抽样。
分级抽样可以减少调查成本，同时仍然保持样本在总体中的代表性。
8. 串联抽样（Snowball Sampling）：串联抽样是一种非概率抽样的方法，研究者通过已知样本的推荐来选择后续的样本。
谈谈几种典型的抽样方法(案例)
GDP，也就是国内（地区）生产总值，是一个国家或地区的所有常住单位在一定时期内所生产的全部最终产品和服务的价值总和。
正确理解GDP的定义，需要准确把握以下几方面的概念和内容：（1）GDP核算遵循“在地原则”（2）GDP的生产者是“常住单位”（3）GDP以价值量形势表示（4）GDP核算的是“最终的”产品和服务。
2、GDP核算方法及积极作用3、GDP指标的局限性：（1）GDP不能反映经济发展的社会成本（2）GDP不能准确地反映一个国家财富的变化。
（3）GDP不能反映某些重要的非市场经营活动（4）GDP不能全面地反映人们的福利状况。
谈谈几种典型的抽样方法（案例）学院：经济学院班级： 08经41学号： 08084004姓名：毛雪晨日期: 2011年10月20日摘要：本文以抽样方法为中心，主要阐述几种常见的抽样方法，如简单随机抽样，分层抽样，整群抽样，系统抽样以及配额抽样，探讨了各种抽样方法在实际生活的应用以及各自的优缺点等。
关键词：抽样调查，应用，缺点。
导语：抽样调查是一种非全面调查，它是从全部调查研究对象中，抽选一部分单位进行调查，并据以对全部调查研究对象作出估计和推断的一种调查方法。
显然，抽样调查虽然是非全面调查，但它的目的却在于取得反映总体情况的信息资料，因而，也可起到全面调查的作用。
抽样调查是建立在随机原则基础上，从总体中抽取部分单位进行调查，并概率估计原理，应用所的资料对总体的数量特征进行推断的一种调查方法。
例如，从某地区全部职工当中随机抽取部分职工，以家庭为单位按月调查取得有关收入、支出等方面的资料，并依据这些资料推断出全区职工的收支情况，这就是一种抽样调查。
从调查方法上来看，它是属于一种非全面调查。
但又与一般调查不同，它不只停留于搜集资料和整理资料，而且还要对资料进行分析，并据以推断总体的数量特征，从而提高统计的认识能力。
因此，抽样调查的理论和方法在统计中占有很重要的地位。
下面介绍一下常用的抽样方法：一. 简单随机抽样一般，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），如果每次抽取时总体内的个体被抽到的机会相等，就把这种抽样方法叫做简单随机抽样。
抽样的方案有哪几种方法举例
抽样的方案有哪几种方法举例抽样的方案有哪几种方法举例抽样是社会科学研究中常用的一种数据收集方法，它可以帮助研究人员从一个大的总体中选择一部分样本，以便进行统计分析和推断。
在抽样过程中，选择适当的抽样方案至关重要。
下面将介绍一些常见的抽样方案及其示例。
1. 简单随机抽样简单随机抽样是最基本、最常见的一种抽样方法。
在这种抽样方案中，每个个体都有相同的机会被选入样本。
例如，研究人员想要调查某地区居民对某一政策的看法，可以使用随机数生成器从人口登记册中随机选择一定数量的居民作为样本。
2. 分层抽样分层抽样是将总体划分为若干层次，然后在每个层次上进行独立的随机抽样。
这种方法可以确保样本在不同层次上的代表性。
例如，某市要进行关于教育水平与收入关系的调查，可以将总体按照不同教育程度进行分层，然后在每个层次中进行随机抽样。
3. 整群抽样整群抽样是将总体划分为若干个群组，然后随机选择部分群组作为样本，再对选中的群组中的所有个体进行调查。
这种方法适用于研究群体间差异较大的情况。
例如，某公司要了解不同部门员工的满意度，可以将各部门作为群组，随机选择一定数量的部门进行调查。
4. 系统抽样系统抽样是按照一定的规则和顺序从总体中选择样本。
例如，某研究人员要调查某医院每天就诊的患者数量，可以在每天的特定时间段内，按照一定的时间间隔选择一位患者进行调查。
5. 整齐抽样整齐抽样是将总体划分为若干个相等的部分，然后随机选择其中的一个部分作为样本。
例如，某研究人员要调查某小学学生的学习状况，可以将学生按照年级划分为若干个部分，然后随机选择一个年级进行调查。
以上是一些常见的抽样方案及其示例。
在实际应用中，研究人员需要根据研究目的、总体特点以及资源限制等因素选择适当的抽样方案。
正确选择和应用抽样方法可以提高研究结果的可靠性和代表性。
常用的取样方法范文
常用的取样方法范文
1.简单随机取样：从总体中按照相同的概率随机选择样本，每个样本
被选择的概率相等。
这种方法避免了主观倾向，具有较强的代表性。
2.系统抽样：对总体进行编号后，以一定的间隔选择样本。
例如，从
一个有100个员工的公司中选择10个进行调查，可以先对员工进行编号，然后每隔10个员工选择一个，即可得到样本。
3.分层抽样：将总体根据一些特征划分为若干层，然后从每层中随机
选择样本。
这种方法可以保证样本的多样性，同时保证每一层都有充分的
代表性。
4.整群抽样：将总体划分为若干个群体，然后从每个群体中选择一个
样本。
这种方法适用于总体中群体之间差异较大的情况，可以减少抽样误差。
5.比例抽样：根据其中一特定属性的比例选择样本。
例如，从一个有1000个学生的学校中选择200个样本，如果男女比例为1:2，则选择100
个男生和100个女生作为样本。
6.集束抽样：将总体划分为若干个子总体，然后分别从每个子总体中
选择样本。
这种方法适用于总体结构复杂、难以抽样的情况。
7.效用抽样：根据研究目的和资源限制选择样本。
例如，当研究对象
为少数族裔时，可以倾向选择该族群的样本，以增加研究结果的影响力。
以上是常用的取样方法，每种方法都有其适用的场景和优缺点。
在实
际应用中，根据研究目的、资源限制和总体特点选择合适的取样方法是十
分重要的。
此外，取样过程中还需要注意抽样误差的控制，如样本大小、样本分布、抽样方式等，以确保样本的代表性和可靠性。
基本抽样方法范文
基本抽样方法范文1. 简单随机抽样（Simple Random Sampling）：简单随机抽样是指从总体中独立地、以相同的概率选择样本的方法。
该方法要求总体中的每个个体都有相等的机会被选入样本。
简单随机抽样可以通过随机数表或随机数生成器来实现。
2. 系统抽样（Systematic Sampling）：系统抽样是指按照其中一种规律从总体中选择样本，将样本的第一个个体随机选取，然后每隔一定间隔选取一个个体作为样本的代表。
例如，从总体中有序编号的个体中每隔k个个体选择一个作为样本。
3. 分层抽样（Stratified Sampling）：分层抽样是将总体根据一些特征进行分类，然后从每个分类中独立地进行简单随机抽样。
这样可以确保样本在各个分类中的比例与总体的比例一致，从而提高了样本的代表性。
4. 整群抽样（Cluster Sampling）：整群抽样是将总体分成若干个互不重叠的群体，然后在选取样本时随机选择群体，然后对选中的群体中的个体进行调查。
这种方法适用于总体很大，群体内的个体具有相似的特征的情况。
5. 整体抽样（Census Sampling）：整体抽样是指对总体中的所有个体进行调查，而不是从中选择一个样本进行调查。
这种方法在总体较小的情况下可以使用，但是在总体较大时可能会非常耗时和昂贵。
6. 方便抽样（Convenience Sampling）：方便抽样是指从容易获取的个体中选择样本，例如采用自愿者调查或者邀请身边的人参与研究。
这种抽样方法的优点是方便快捷，但是样本的代表性可能不足，结果可能有偏差。
7. 效应抽样（Purposive Sampling）：效应抽样是根据研究目的和研究者的意愿，有目的地选择样本。
例如，研究想要研究一些特定群体的特征时，选择具有这个特征的个体作为样本。
这种抽样方法适用于研究特定问题的情况，但可能导致样本的偏向。
总之，在选择抽样方法时需要根据具体情况综合考虑。
各种抽样方法都有自己的优缺点，选择合适的抽样方法可以提高样本的代表性和可靠性，从而更好地对总体进行推断。
常用的抽样方法
对于敏感性问题，若采用直接回答的形 式，被调查者难免产生抵触情绪，不愿据 实回答，这样导致调查数据失真、调查结 果无效。
因此寻求解决敏感性问题调查的有效方 法至关重要。
随机应答技术 Randomized Response Techniques (RRT)
2、优缺点
（1）在一定程度上控制了抽样误差，尤其是最优分配法 （2）应尽量使层内差别小而层间差别大，以提高效率 （3）事先应了解各层的总体含量，最优分配还应了解标准差
多阶段随机抽样
样本含量的估计
单纯随机抽样
一、先决条件
1、容许误差，预计样本统计量与相应总体 参数的最大相差控制在什么范围。常取可信区间 长度一半。
调查同时要关心调查对象的健康状况，适当 予以有关的健康咨询或指导
注意为被调查者的隐私保密，调查内容不公 开，不伤害调查者的自尊心，并做出相应的许 诺 ，消除顾虑。
随机化应答模型
(一)沃纳模型(Warner model) 1965年由Warner 提出的，其设计思想是向被调查者显
示两个与敏感性问题(具有特征A)有关，但完全对立的问 题，让调查者按预定的概率从中选一个回答，调查者无权 过问被调查者回答的是哪一个问题，从而起到了为被调查 者保密的效果。
(二)西蒙斯模型 1967年由西蒙斯提出的，其基本思想仍以沃纳模型为基
(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。
抽样方案的设计案例有哪些
抽样方案的设计案例有哪些抽样方案的设计案例有哪些摘要：抽样方案是研究中常用的一种方法，通过从总体中选取一部分样本来进行研究，以期能够准确地推断总体的特征。
本文将介绍抽样方案的设计案例，并分别从六个方面展开叙述，包括：简单随机抽样、系统抽样、整群抽样、分层抽样、多阶段抽样和判断抽样。
一、简单随机抽样简单随机抽样是抽样中最基本的方法之一，它的特点是每个样本有相同的概率被选入样本集。
在设计简单随机抽样方案时，需要明确总体和样本的定义，并根据总体的特征确定样本的数量。
然后，通过随机数表、随机数发生器等工具来进行随机抽取。
简单随机抽样的优点是简单易行，不受主观因素的影响，适用于总体特征分布均匀的情况。
二、系统抽样系统抽样是一种按照固定的规则从总体中选取样本的方法。
在设计系统抽样方案时，需要确定抽样框的大小和顺序，以及每隔多少个单位进行抽样。
系统抽样的优点是简单易行，抽样效率高，并且可以保证样本的代表性，但也存在周期性误差的问题。
三、整群抽样整群抽样是将总体分成若干群体，然后从每个群体中选取样本的方法。
在设计整群抽样方案时，需要明确群体的定义，确定群体的大小和数量，并使用合适的抽样方法来选取样本。
整群抽样的优点是可以减少抽样误差，提高估计的精确性，但也存在群体的异质性问题。
四、分层抽样分层抽样是将总体分成若干层次，然后从每个层次中选取样本的方法。
在设计分层抽样方案时，需要明确层次的定义，确定各层次的大小和数量，并使用合适的抽样方法来选取样本。
分层抽样的优点是可以提高估计的精确性，减少抽样误差，并且可以根据不同层次的特征进行分析。
五、多阶段抽样多阶段抽样是将总体分成多个阶段，然后在每个阶段中选取样本的方法。
在设计多阶段抽样方案时，需要确定阶段的数量和大小，并使用合适的抽样方法来选取样本。
多阶段抽样的优点是可以减少调查成本和工作量，但也存在阶段间相关性的问题。
六、判断抽样判断抽样是根据研究目的和研究者的主观判断来选取样本的方法。
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GDP，也就是国内（地区）生产总值，是一个国家或地区的所有常住单位在一定时期内所生产的全部最终产品和服务的价值总和。
正确理解GDP的定义，需要准确把握以下几方面的概念和内容：（1）GDP核算遵循“在地原则”（2）GDP的生产者是“常住单位”（3）GDP以价值量形势表示（4）GDP核算的是“最终的”产品和服务。
2、GDP核算方法及积极作用3、GDP指标的局限性：（1）GDP不能反映经济发展的社会成本（2）GDP不能准确地反映一个国家财富的变化。
（3）GDP不能反映某些重要的非市场经营活动（4）GDP不能全面地反映人们的福利状况。
谈谈几种典型的抽样方法（案例）学院：经济学院班级： 08经41学号： 08084004姓名：毛雪晨日期: 2011年10月20日摘要：本文以抽样方法为中心，主要阐述几种常见的抽样方法，如简单随机抽样，分层抽样，整群抽样，系统抽样以及配额抽样，探讨了各种抽样方法在实际生活的应用以及各自的优缺点等。
关键词：抽样调查，应用，缺点。
导语：抽样调查是一种非全面调查，它是从全部调查研究对象中，抽选一部分单位进行调查，并据以对全部调查研究对象作出估计和推断的一种调查方法。
显然，抽样调查虽然是非全面调查，但它的目的却在于取得反映总体情况的信息资料，因而，也可起到全面调查的作用。
抽样调查是建立在随机原则基础上，从总体中抽取部分单位进行调查，并概率估计原理，应用所的资料对总体的数量特征进行推断的一种调查方法。
例如，从某地区全部职工当中随机抽取部分职工，以家庭为单位按月调查取得有关收入、支出等方面的资料，并依据这些资料推断出全区职工的收支情况，这就是一种抽样调查。
从调查方法上来看，它是属于一种非全面调查。
但又与一般调查不同，它不只停留于搜集资料和整理资料，而且还要对资料进行分析，并据以推断总体的数量特征，从而提高统计的认识能力。
因此，抽样调查的理论和方法在统计中占有很重要的地位。
下面介绍一下常用的抽样方法：一. 简单随机抽样一般，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），如果每次抽取时总体内的个体被抽到的机会相等，就把这种抽样方法叫做简单随机抽样。
简单随机抽样的具体作法有：直接抽选法，抽签法，随机数法。
直接抽选法例如某项调查采用抽样调查的方法对某市职工收入状况进行研究，该市有职工56，000名，抽取5，000名职工进行调查，他们的年平均收入为10，000元，据此推断全市职工年收入为8，000--12，000元之间。
抽签法又称“抓阄法”。
它是先将调查总体的每个单位编号，然后采用随机的方法任意抽取号码，直到抽足样本。
在这里选取一个案例说明，如要在10个人中选取3个人作为代表，先把总体中的10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3次，就得到一个容量为3的样本。
这就是抽签法，与直接抽样法类似。
另一个经常被采用的方法是随机数法，即利用随机数表、随机数骰子或计算当然，随机抽样也有不足之处，它只适用于总体单位数量有限的情况，否则编号工作繁重；对于复杂的总体，样本的代表性难以保证；不能利用总体的已知信息等。
在市场调研范围有限，或调查对象情况不明，难以分类，或总体单位之间特性差异程度小时采用此法效果较好。
抽签法的优点是简单易行，缺点是当总体的容量非常大时，费时、费力，又不方便。
如果标号的签搅拌得不均匀，会导致抽样不公平。
而随机数表法的优点与抽签法相同，缺点上当总体容量较大时，仍然不是很方便，但是比抽签法公平，因此这两种方法只适合总体容量较少的抽样类型。
二. 分层抽样分层抽样又称分类抽样或类型抽样，是先将总体的单位按某种特征分为若干次级总体（层），然后再从每一层内进行单纯随机抽样，组成一个样本。
一般地，在抽样时，将总体分成互不交叉的层，然后按一定的比例，从各层次独立地抽取一定数量的个体，将各层次取出的个体合在一起作为样本。
分层抽样尽量利用事先掌握的信息，并充分考虑了保持样本结构和总体结构的一致性，这对提高样本的代表性是很重要的。
当总体是由差异明显的几部分组成时，往往选择分层抽样的方法。
其特点是将科学分组法与抽样法结合在一起，每个个体被抽到的概率都相等N/M。
分组减小了各抽样层变异性的影响，抽样保证了所抽取的样本具有足够的代表性。
下面是一个实例应用某公司要估计某地家用电器的潜在用户。
这种商品的消费同居民收入水平相关，因而以家庭年收入为分层基础。
假定某地居民为1，000，000户，已确定样本数为1，000户，家庭年收入分10，000元以下，10，000——30，000元；30，000——60，000元，60，000元以上四层，其中收入在10，000元以下家庭户为180，000户，收入在10，000——30，000元家庭户为350，000户，收入在30，000——60，000元家庭户为3000，000户，收入在60，000元以下家庭户为170，000户，应进行如下抽样：分层比例抽样示意图总体子样本样本分层抽样与简单随机抽样相比，往往选择分层抽样，因为它有显著的潜在统计效果。
也就是说，如果从相同的总体中抽取两个样本，一个是分层样本，另一个是简单随机抽样样本，那么相对来说，分层样本的误差更小些。
另一方面，如果目标是获得一个确定的抽样误差水平，那么更小的分层样本将达到这一目标。
总体中赖以进行分层的变量为分层变量，理想的分层变量是调查中要加以测量的变量或与其高度相关的变量。
分层的原则是增加层内的同质性和层间的异质性。
常见的分层变量有性别、年龄、教育、职业等。
分层随机抽样在实际抽样调查中广泛使用，在同样样本容量的情况下，它比纯随机抽样的精度高，此外管理方便，费用少，效度高。
三. 系统抽样系统抽样也称为等距抽样、机械抽样、SYS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。
是纯随机抽样的变种。
在系统抽样中，先将总体从1～N相继编号，并计算抽样距离K=N/n。
式中N为总体单位总数，n为样本容量。
然后在1～K中抽一随机数k1，作为样本的第一个单位，接着取k1＋K,k1+2K……，直至抽够n个单位为止。
根据总体单位排列方法，系统抽样的单位排列可分为三类：按有关标志排队、按无关标志排队以及介于按有关标志排队和按无关标志排队之间的按自然状态排列。
按照具体实施等距抽样的作法，系统抽样可分为：直线系统抽样、对称系统抽样和循环系统抽样三种。
在定量抽样调查中，系统抽样常常代替简单随机抽样。
由于该抽样方法简单实用，所以应用普遍。
系统抽样得到的样本几乎与简单随机抽样得到的样本是相同的。
下面看一个例子，某产品的口味测试，需要运用等距抽样的方法从某校营销专业90名学生中抽选9名进行测试。
系统抽样方式也不是完美的，它相对于简单随机抽样方式最主要的优势就是经济性。
系统抽样方式比简单随机抽样更为简单，花的时间更少，并且花费也少。
使用系统抽样方式最大的缺陷在于总体单位的排列上。
一些总体单位数可能包含隐蔽的形态或者是“不合格样本”，调查者可能疏忽，把它们抽选为样本。
由此可见，只要抽样者对总体结构有一定了解时，充分利用已有信息对总体单位进行排队后再抽样，则可提高抽样效率。
四.整群抽样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。
整群抽样示意图总体分群R=130抽样 R=5样本例如，调查中学生患近视眼的情况，抽某一个班做统计；进行产品检验；每隔8h 抽1h 生产的全部产品进行检验等。
整群抽样与分层抽样在形式上有相似之处，但实际上差别很大。
分层抽样要求各层之间的差异很大，层内个体或单元差异小，而整群抽样要求群与群之间的差异比较小，群内个体或单元差异大；分层抽样的样本时从每个层内抽取若干单元或个体构成，而整群抽样则是要么整群抽取，要么整群不被抽取。
以上抽样方法的抽样误差一般是：整群抽样 ≥简单随机抽样 ≥系统抽样 ≥分层抽样。
五．配额抽样：配额抽样也称“定额抽样”，是指调查人员将调查总体样本按一定标志分类或分层，确定各类（层）单位的样本数额，在配额内任意抽选样本的抽样方式。
例如一在一项关于某品牌洗发水的消费者座谈会的研究抽样中，研究对象为18—40岁的女性。
已确定样本量为24人。
研究者选择“经济收入”和“发型”为控制特征；并要求高低收入者各占50％，烫、直发型各占50％。
根据上述要40％；文科学生和理科学生各占50％；一年级学生占40％，二年级、三年级、四年级学生分别占30％、20％和10％。
现要用定额抽样方法依上述三个变量抽取一个规模为100人的样本。
依据总体的构成和样本规模，我们可得到下列定额表：男生（60） 女生（40）文科（30） 理科（30） 文科（20） 理科（20）年级 一 二 三 四 一 二 三 四 一 二 三 四 一 二 三 四人数 12 9 6 3 12 9 6 3 8 6 4 2 8 6 4 2配额抽样和分层随机抽样相比较，既有相似之处，也有很大区别。
配额抽样和分层随机抽样有相似的地方，都是事先对总体中所有单位按其属性、特征分类，这些属性、特征我们称之为“控制特性。
”例如市场调查中消费者的性别、年龄、收入、职业、文化程度等等。
然后，按各个控制特性，分配样本数额。
但它与分层抽样又有区别，分层抽样是按随机原则在层内抽选样本，而配额抽样则是由调查人员在配额内主观判断选定样本。
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。
数学抽样在生活中发挥着重要的作用，在我国，抽样法已被广泛应用于生产技术及社会生活各个领域。
目前，国家统计调查制度中所包括的统计指标，依靠抽样方法取得的资料已达到三分之一左右。
在城乡住户调查、农产品调查、价格统计、市场调查等领域，应用抽样调查已取得很好的成果，在人口统计、社会统计、交通统计、商业统计等领域，抽样调查也正在发挥越来越重要的作用。
随着我国社会主义市场经济的发展，抽样调查的应用范围将逐渐扩大，所发挥的作用也将越来越大。