概率抽样

在本文中，我们解释什么是概率抽样、存在的不同类型的概率抽样以及它们是如何进行的。此外，您还会发现几个概率抽样的示例。最后，我们向您展示概率抽样和非概率抽样之间的区别以及概率抽样的优点和缺点。

什么是概率抽样？

概率抽样是一种用于选择将纳入统计研究样本的个体的方法。概率抽样的主要特点是个体是随机选择的，即每个人被选择的概率相同。

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。

概率抽样用于减少参与统计研究的人数。通常，当我们想要对人口进行统计分析时，人口规模非常大，因此不可能采访每一个人。这就是为什么概率抽样允许您仅询问一个样本，然后将获得的结果外推到整个总体。

尽管我们将更详细地讨论概率抽样的所有特征，但这种类型的抽样通常最适合获得总体的代表性样本，因为整个过程中都存在随机性。

概率样本的类型

概率抽样的类型有：

• 简单随机抽样——样本是简单随机选择的。
• 系统抽样：随机选择第一个个体，然后按照固定间隔选择样本的其余元素。
• 分层抽样：将目标人群分为不同的层（组），然后从每个层中随机选择个体。
• 整群抽样：这种抽样方法利用了将总体划分为簇（组）的特点，使样本由随机选择的簇组成。

接下来，您更详细地解释了每种类型的概率抽样。

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，它们是两种不同的概率抽样方法。

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。

如何进行概率抽样

进行概率抽样的步骤如下：

1. 定义目标人群。
2. 定义样本特征和所需样本大小。
3. 选择适当的概率抽样类型。
4. 根据上一步选择的抽样方法选择样本中的个体。
5. 分析获得的样品的元素。

进行概率抽样最重要的一步是选择合适的概率技术，这有助于适应目标人群并可以节省所用的时间和资源。

从逻辑上讲，要确定哪种方法适合每种情况，您需要知道其优点和缺点是什么，因此我们建议阅读上面链接的每种概率抽样解释中的文章。

概率样本示例

考虑到概率抽样的定义和每种类型的解释，我们将看到一个示例，说明如何使用不同的概率抽样技术来选择研究样本。

• 例如，如果我们要对一家跨国公司的员工进行统计分析，我们显然无法对其所有员工进行研究，但我们必须选择一个样本，然后将得到的结果外推到整个公司。人口。为此，我们可以使用简单随机抽样完全随机地选择参与者。
• 随机选择研究参与者的另一种方法是应用系统抽样。为此，我们需要一份包含所有员工的列表，因此我们随机选择一个，然后在列表中计算固定间隔以选择其余将接受采访的人。
• 样本的选取也可以采用分层抽样的方法。为此，必须将人口分为不同的组，例如，可以根据员工的年龄将其分为阶层。分类后，我们从每组中随机选择个体。
• 最后，用整群抽样的方法来选择样本，我们可以利用公司在不同国家有工人的事实，形成聚类（群体），使每个员工都属于他工作所在国的群体。剩下的就是随机选择将参与研究的集群。

概率抽样和非概率抽样之间的区别

概率抽样与非概率抽样的主要区别在于样本选择的方法。在概率抽样中，所有个体被选择的概率相同，而在非概率抽样中，个体被选择的可能性不同。

在非概率抽样中，样本元素的选择并不相同，因为它们通常是由研究人员做出的，这与随机选择个体的概率抽样不同。

这两种抽样的另一个不同特征在于所得结论的概括性。在概率抽样中，样本通常具有代表性，因此获得的结果可以推广到整个总体。相反，非概率抽样的样本通常不具有足够的代表性，从而得出的结论只能适用于所研究的个体。

概率抽样的优点和缺点

概率抽样的优点和缺点是：

概率抽样的主要优点是它非常具有成本效益，这意味着应用这种抽样技术通常是具有成本效益的。

此外，概率抽样方法不需要研究人员具有该领域的知识和经验，因为样本元素的选择是随机完成的。此功能使概率抽样比非概率抽样容易得多。

然而，获得的结果有时可能不精确，特别是在小样本的情况下。这就是为什么选择合适的样本量很重要。

概率抽样技术的另一个缺点是需要总体中所有个体的列表来模拟机会。