什么是抽样框？

研究人员经常想回答有关人群的某些问题，例如：

• 某学校学生的平均身高是多少？
• 某城市的家庭平均收入是多少？
• 某个国家的房屋平均面积是多少？
• 某个县支持某项法律的居民比例是多少？

目标人群是研究人员感兴趣的一整套要素。

由于收集目标人群中每个人的数据通常过于耗时且昂贵，因此研究人员会取目标人群的样本，而目标人群只是人群的一个子集。

从中获取样本的项目列表称为抽样框。理想情况下，抽样框将完全等于目标总体，但实践中很少出现这种情况。

样品取样架

假设研究人员想要估算某个县 18 岁以上居民支持某项法律的比例。

目标人口包括所有 18 岁以上的城市居民。为简单起见，我们假设该城市有 100,000 名居民。

理想情况下，我们的抽样框应包含全部 100,000 名居民，以便我们可以获得目标人群的代表性样本。然而，实际上，由于一系列原因，我们的抽样框架通常与我们的目标人群并不完全匹配，包括：

• 自上次人口普查以来，一些居民可能已经搬家。
• 自上次人口普查以来，一些居民可能已经年满 18 岁。
• 该市可能没有每个居民的完整信息。
• 该市可能无法联系一些居民。

因此，我们的抽样框架（我们能够获取其信息的 18 岁以上居民名单）可能与我们的目标人群不完全匹配。

因此，当我们随机收集居民样本进行调查时，我们的样本不太可能完全代表目标人群。这称为采样帧误差。

尽管通常不可能获得与目标人群完全匹配的抽样框，但研究人员经常尝试使抽样框与目标人群尽可能相似。

因此，当他们使用样本数据得出有关目标人群的结论时，他们可以有理由相信他们的结论是正确的。

其他资源

什么是代表性样本？为什么它很重要？
描述性统计或推论性统计：有什么区别？
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