抽样技术

在本文中，我们解释什么是抽样技术以及它们在统计中的用途。此外，您将能够了解不同的采样技术以及每种技术的优点和缺点。

什么是抽样技术？

抽样技术是从统计总体中选择样本的过程。换句话说，抽样技术用于选择将构成统计研究样本的个体群体。

例如，一种抽样技术涉及随机选择样本。因此，如果我们想要进行一项调查来预测选举结果，我们可以随机选择参与研究的人。

有不同类型的抽样技术。因此，您必须针对每种情况使用适当的抽样技术；随机选择样本元素并不总是最佳选择，而是取决于您要执行的统计分析的特征。下面我们将了解所有采样技术是什么。

在统计学中，抽样技术非常重要，因为它们允许您研究样本而不是整个总体。如果我们必须分析人口的所有要素，统计研究往往会过于耗时和昂贵，甚至可能无法进行。因此，仅检查部分人口可以更轻松地进行统计研究，这可以通过抽样技术来完成。

抽样技术有哪些类型？

不同类型的抽样技术是：

• 概率抽样技术：
  • 简单随机抽样技术
  • 系统抽样技术
  • 分层抽样技术
  • 聚类抽样技术
• 非概率抽样技术：
  • 针对性抽样技术
  • 实用采样技术
  • 连续采样技术
  • 技术抽样配额
  • 雪球抽样技术

下面您可以看到每种采样技术是什么及其优点和缺点。

概率抽样

概率抽样技术包括随机选择样本元素，即每个元素被选择的概率相同。

这是抽样被认为是概率性的一个基本条件：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

简单随机抽样技术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，样本中的个体是简单随机选择的，而不使用任何其他标准。

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，首先从总体中随机选择一个元素，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，我们就必须计算所需间隔的数量，以便从样本中抽取下一个个体。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，首先将总体划分为阶层（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。

整群抽样利用总体中已经存在的自然聚类（群体）这一事实，仅研究某些聚类而不是总体中的所有个体。

与分层抽样不同，在这种方法中，不应从聚类中选择特定的个体，但一旦选择了要研究的群体，就应对其所有成员进行分析。

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。此功能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者选择研究样本的自由裁量权。

使调查负责人拥有选择样本要素的全部决策权。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样本对象，过程中不包括机会。

也就是说，在这种从总体中选择个体的非概率抽样中，评估其选择的可用性、接近度或成本等方面。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，连续抽样并不关注单个样本，而是研究同一统计总体中的不同样本，并最终根据从所有群体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）。