取样方式
本文解释了什么是抽样方法。因此,您将了解有哪些不同类型的抽样方法以及应根据统计研究的状态使用哪种抽样方法。
什么是抽样方法?
在统计学中,抽样方法是从总体中选择样本的过程。换句话说,抽样方法包括选择将参与统计研究的个体组。
例如,一种抽样方法涉及随机选择个体。因此,如果希望研究统计总体的规模,可以使用随机抽样方法选择研究样本。
有不同的采样方法,每种方法都有其优点和缺点。下面我们将了解不同类型的统计抽样方法。
抽样方法有哪些?
在统计学中,抽样方法有:
- 概率抽样方法:
- 简单随机抽样法
- 系统抽样方法
- 分层抽样法
- 整群抽样法
- 非概率抽样方法:
- 目的抽样法
- 便捷的采样方式
- 连续取样法
- 配额抽样法
- 滚雪球抽样法
下面我们解释一下每种采样方法是如何进行的。
概率抽样
概率抽样技术包括随机选择样本元素,即它们都具有相同的被选择概率。
这是抽样被认为是概率的必要条件,统计总体的所有元素都必须能够被选择,而且它们必须具有相同的被选择的可能性。
简单随机抽样
简单随机抽样使统计总体的每个元素都具有相同的概率被纳入研究样本。因此,样本中的个体只是随机选择的,而不使用其他标准。
随机模拟有多种方法,但目前通常使用Excel等计算机程序来完成,因为它们可以节省大量时间。
系统抽样
在系统抽样中,首先随机选择总体中的一个元素,然后使用固定间隔选择样本中的其余元素。
因此,在系统抽样中,一旦我们从样本中随机选择了第一个个体,我们就需要计算所需间隔的数量,以从样本中选择下一个个体。我们依次重复相同的过程,直到样本中的个体数量与我们希望获得的样本量一样多。
分层抽样
在分层抽样技术中,首先将总体分为阶层(群体),然后从每个阶层中随机选择一些个体,形成整个研究样本。因此,样本中每个阶层至少有一名成员。
阶层必须是同质群体,即一个阶层中的个体有自己区别于其他阶层的特征。因此,一个人只能属于一个阶层。
整群抽样
整群抽样和分层抽样可能会混淆,因为它们非常相似,但如果仔细观察,它们是两种不同类型的概率抽样。
整群抽样利用群体中已经存在的自然簇(群体)这一事实,仅研究少数簇而不是群体中的所有个体。
与分层抽样不同,在这种方法中,不需要从集群中选择特定的个体,但一旦选择了要研究的群体,就必须分析其所有成员。
整群抽样又称整群抽样、整群抽样或区域抽样。
非概率抽样
在非概率抽样中,根据研究人员的主观标准选择个体。因此,在非概率抽样中,并非总体中的所有元素都具有相同的被选择作为样本的概率,因为选择不是随机的。这一特征将非概率抽样与概率抽样区分开来。
从逻辑上讲,在非概率抽样中,负责进行研究的人非常重要,因为他或她是决定样本中包含谁的人。这就是为什么研究人员必须在研究领域拥有丰富的知识和经验才能获得可靠的结果。
目的性抽样
目的抽样仅依赖于研究人员在选择研究样本时的判断。
因此,研究负责人拥有选择样本元素的所有决策权。因此,您是该研究领域的专家非常重要。
简单采样
在便利抽样中,研究人员根据易于接触个体的标准来选择受试者样本,过程中不包括机会。
换句话说,在这种从总体中选择个体的非概率抽样中,可用性、邻近性或选择成本等方面都受到重视。志愿者甚至经常被接受以进一步促进采样。
连续采样
在连续抽样中,首先选择一个初始样本进行研究,在获得初始样本的结果后,再研究另一个样本。并且不断重复这个过程,直到得到整个研究的最终结论。
因此,连续抽样并不是针对单一样本,而是对同一统计总体中的不同样本进行研究,最后利用从所有群体中获得的信息得出结论。
配额抽样
在配额抽样中,首先建立具有至少一种特征的个体群体(或阶层),然后从每个群体中选择一个配额,从而形成研究样本。
用于将人口分组的个体特征也由研究人员决定。因此,负责进行研究的人对所获得的结果有很大的影响。
雪球抽样
在滚雪球抽样中,研究人员选择第一批参与者,然后招募更多个体进行研究。
滚雪球抽样的这一特征意味着,随着参与者招募更多的人进行研究,样本量会变得越来越大(滚雪球效应)。
我应该使用什么采样方法?
选择样本个体的抽样方法会对调查结果产生重大影响,因此花时间和精力选择抽样方法非常重要。下面我们将看到一些可以帮助您选择合适的采样方法的步骤:
- 定义研究目标:您必须非常清楚通过进行统计研究想要实现的目标,然后选择适当的抽样方法,这一点至关重要。
- 定义目标人群:您还需要知道需要分析哪些群体才能实现上一步中定义的目标。
- 评估可用资源:根据您拥有的资源,某些采样方法无法应用。因此,在选择抽样方法之前,您需要分析您的预算、您想要在抽样上花费多少时间、您将如何分析样本中的每个个体等。
- 确定所有可能的抽样方法:使用前面步骤中收集的所有信息,列出可用于进行调查的所有抽样方法。
- 选择合适的抽样方法:最后,您需要从上一步准备的列表中选择最适合您的研究和资源的抽样方法。