常用的抽样方法总结1,非概率抽样（Non-probabilitysampling）又称非随机抽样,指根据一定主观标准抽取样本,令总体中每个个体的被抽取不是依据其本身的时机,而是完全决定于调研者的意愿.其特点为了不具有从样本推断总体的功能,但能反映某类群体的特征,是一种快速、简易且节省的数据搜集方法.当钻研者对总体具有较好的了解时可以采用此方法,或是总体过于庞大、复杂,采用概率方法有困难时,可以采用非概率抽样来防止概率抽样中容易抽到实际无法实施或差〞的样本,从而防止影响对总体的代表度.常用的非概率抽样方法有以下四类：方便抽样（Conveniencesampling）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）；个别入户工程谁开门就访问谁.优点：适合于总体中每个个体都是同质〞的,最方便、最省钱；可以在探索性钻研中使用,另外还可用于小组座谈会、预测问卷等方面的样本选取工作.缺点：抽样偏差较大,不适合于要做总体推断的任何民意工程,对描述性或因果性钻研最好不要采用方便抽样.判断抽样（Judgmentsampling）指由专家判断而有目的地抽取他认为了有代表性的样本例如：社会学家钻研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；也有家庭钻研专家选取某类家庭进行钻研,如选三口之家（子女正在上学的）；在探索性钻研中,如抽取深度访问的样本时,可以使用这种方法.优点：适合于总体的构成单位极不相同而样本数很小,同时设计调查者对总体的有关特征具有相当的了解（明白钻研的具体指向）的情况下,适合特别类型的钻研（如产品口味测试等）；操作本钱低,方便快捷,在商业性调研中较多用.缺点：该类抽样结果受钻研人员的倾向性影响大,一旦主观判断偏差,那么根易引起抽样偏差；不能直接对研究总体进行推断.配额抽样（Quotasampling）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.相当于包含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,根据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.优点：适合于设计调查者对总体的有关特征具有一定的了解而样本数较多的情况下,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.缺点：容易掩盖不可忽略的偏差.滚雪球抽样（Snowballsampling）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钻研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.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,此类被访者彼此之间较为了相似.例如：如在目前中国的小轿车车主等.优点：可以根据某些样本特征对样本进行控制,适合寻找一些在总体中十分稀少的人物.缺点：有选择偏差,不能保证代表性.2,概率抽样(Probabilitysampling)又称随机抽样,指在总体中排除人的主观因素,给予每一个体一定的抽取时机的抽样.其特点为了,抽取样本具有一定的代表性,可以从调查结果推断总体；操作比拟复杂,需要更多的时间,而且往往需要更多的费用.常用的有以下六种类型：简洁才由样(Simplesampling)即简洁随机抽样,指保证大小为了n的每个可能的样本都有相同的被抽中的概率.例如：根据抽签法’随机表〞法抽取访问对象,从单位人名目录中抽取对象.优点：随机度高,在特质较均一的总体中,具有很高的总体代表度；是最简洁的抽样技术,有标准而且简洁的统计公式.缺点：未使用可能有用的抽样框辅助信息抽取样本,可能导致统计效率低；有可能抽到一个差〞的样本,使抽出的样本分布不好,不能很好地代表总体.系统才由样(Systematicrandomsampling)将总体中的各单元先按一定顺序排列,并编号,然后根据不一定的规那么抽样.其中最常采用的是等距离抽样,即根据总体单位数和样本单位计算出抽样距离(即相同的间隔),然后按相...
