随机抽样

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介绍

抽样技术是指在统计学中用于收集不同类型样本的不同抽样技术。如果您需要对总体进行统计推断，几乎不可能收集属于该组的所有单元的数据。在这些情况下，各种抽样方法可以帮助您从该总体中选择正确的样本进行分析。在本教程中，我们将讨论随机抽样、其类型、公式和示例。

随机抽样定义

随机抽样可以被认为是概率抽样的一种情况，其中总体中的每一个单元都被随机地选择到样本中，其选择概率与其相关联。因此，观察结果与未抽样的观察结果没有显著差异。我们假设统计实验包含通过抽样收集的数据。

随机抽样的类型

使用这种抽样方法，任何实体都是随机选择的。换句话说，在这样的总体中，每个实体被选为样本一部分的可能性是均等的。概率抽样方法用于定量研究。此抽样程序的目的是检验假设。属于此类别的抽样方法包括：

• 简单随机抽样

• 系统抽样

• 分层抽样

• 整群抽样

简单随机抽样

使用这种抽样方法，总体中的每个成员都有均等且相同的可能性被包含在样本中。因此，这被称为“典型抽样”。

系统抽样

在分层随机抽样中，研究人员根据特定特征将总体划分为不重叠的子组。研究人员根据总体比例计算从每个子组中抽取的实体数量。然后，使用简单或系统随机抽样从每个子组中分别选择样本。这些抽样程序确保每个子组的准确表示。

分层抽样

这种抽样技术将总体划分为子组，并从每个组中抽取一个简单的随机样本以完成抽样过程（例如，五年级女生人数为50）。这些小组根据总体的某些特征形成。在将总体划分为较小组后，研究人员随机选择样本。

整群抽样

在这种抽样方法中，研究人员将整个总体划分为称为集群的子组。每个子组都需要与整个样本相同的属性。然后，研究人员选择任意集群来形成样本，而不是随机选择个人。尽管这种抽样技术用于大型总体，但它们容易出错，因为每个集群都可能与其他集群有显著差异。

非概率抽样

这种抽样技术包括一种非随机抽样技术，其中样本是根据特定标准选择的。这表明并非所有公司都被选为样本的一部分。非概率抽样方法用于定性研究。但是，这种抽样方法容易出现抽样偏差，并削弱了关于总体的结论。

方便抽样

在方便抽样方法中，从受试者那里收集数据取决于受试者的可及性。换句话说，研究人员可以轻松访问的实体构成了样本。当需要以低成本收集初始数据时，可以使用这种抽样方法。但是，使用这种抽样技术收集的信息可能无法代表整个总体。这种抽样方法的一个例子是，在特定场合，站在商场里分发传单的人。

任意或目的抽样

当研究人员需要出于非常具体的目的收集数据时，使用这种抽样方法。选择样本的目标群体由研究人员自行决定。当您需要收集关于特定现象的详细信息时，可以使用这种抽样方法。一位研究人员想要了解残疾学生的经历。为了收集这些数据，她只向残疾学生询问他们的经历。

重要的抽样注意事项

• 抽样技术用于从总体中选择正确的样本并对其进行表征。

• 有两种抽样方法：概率抽样和非概率抽样。

• 概率样本用于在定量研究中检验假设。

• 非概率样本用于首先了解定性研究的总体。

随机抽样公式

当仅选择一次此样本时，随机样本公式为：

$$\mathrm{p\:=\:1\:-\:\frac{N\:-\:1}{N}\:.\:\frac{N\:-\:2}{N\:-\:1}\:....................\:\frac{N\:-\:n}{N\:-\:(n\:-\:1)}}$$

其中P是概率，n是样本量，N是总体。

$\mathrm{简化\:=\:1\:-\:\frac{(N\:-\:n)}{n}}$

$\mathrm{P\:=\:\frac{n}{N}}$

此外，样本应该能够被多次选择。

$\mathrm{P\:=\:1\:-\:(1\:-\:\frac{1}{N})^{n}}$

优点

随机抽样的一些好处包括：

• 与其他抽样方法相比，它有助于减少与抽样相关的偏差，并被认为是一种公平的抽样方法。

• 此方法是收集数据的基本方法，不需要任何技术知识。

• 以这种方式收集的数据信息充分。

• 简单随机样本的大型总体规模允许研究人员创建所需的样本量。

• 从可用总体中选择较小的样本量很容易。

示例

**示例 1** − 在一家公司中，使用哪种抽样方法提取455名员工的随机样本？

解答 − 这是一个概率抽样的例子，因为每位员工被选中的可能性相同。此外，使用的抽样方法是简单随机抽样，因为选择是基于机会的。

**示例 2** − 一位研究人员想要分析属于三个不同收入群体的人的特征。低于899000、698,000或高于568,000。研究人员使用哪种抽样方法？

解答 − 使用分层随机抽样，因为需要将人员划分为不同的层（或组）。

**示例 3** − 一家公司在全球拥有245个办事处，相同数量的员工担任类似的角色。一位研究人员想要确定公司员工的满意度，但最有效的抽样方法是什么？

解答 − 研究人员可以将每个办事处视为一个集群，因为他们无法前往公司所有办事处收集数据。您可以从几个随机集群（此处为办事处）收集数据以创建样本并进行分析。因此，在这种情况下，整群抽样是最有效的抽样方法。

结论

抽样技术用于选择精确的样本，该样本代表要分析的总体。如果选择的分析样本不准确，则会导致对总体参数的估计不准确。随机抽样可以被认为是概率抽样的一种情况，其中总体中的每一个单元都被随机地选择到样本中，其选择概率与其相关联。

常见问题

1. 随机抽样是什么意思？

随机抽样可以被认为是概率抽样的一种情况，其中总体中的每一个单元都被随机地选择到样本中，其选择概率与其相关联。

2. 简单随机抽样是什么？

使用这种抽样方法，总体中的每个成员都有均等且相同的可能性被包含在样本中。因此，这被称为“典型抽样”。

3. 系统抽样是什么？

此方法通过选择一个随机选择点，然后在特定抽样周期后选择另一种方法来从目标总体中选择项目。

4. 分层抽样是什么？

这种抽样技术将总体划分为子组，并从每个组中抽取一个简单的随机样本以完成抽样过程。

5. 整群抽样是什么？

在这种抽样方法中，研究人员将整个总体划分为称为集群的子组。每个子组都需要与整个样本相同的属性。