抽样的方法
Samping Methods
在统计学中，抽样（Sampling）是一种推論統計方法，它是指从目标总体（Population，或称为母群）中抽取一部分个体作为样本（Sample），通过观察样本的某一或某些属性，依据所获得的数据对总体的数量特征得出具有一定可靠性的估计判断，从而达到对总体的认识。
什么是样本？
样本是指从总体中选取的一部分个体或观测值，用于进行研究或分析，以推断总体的特征。
1. 样本与总体的关系
总体：研究对象的全体，如所有中学生、某城市的居民或所有测量数据。
样本：总体的一个子集，通常是可观测的、有代表性的部分。
样本通过科学方法选取，能为研究总体提供有意义的推断依据。
2. 样本的特点
规模 (Sample Size)：样本中个体的数量，通常用 𝑛 表示。样本规模会影响分析结果的可靠性和推断的精确性。
代表性 (Representativeness)：样本应尽可能准确地反映总体的特征，以确保研究结论可推广到总体。
随机性 (Randomness)：在概率抽样中，样本通常具有随机性，以避免选择偏差。
3. 样本的重要性
样本是研究的基础，能够在资源有限的情况下，通过分析样本数据推测总体特征。
样本的选择方法和质量直接影响研究结论的准确性和科学性。
4. 样本的作用
数据分析：研究者通过收集和分析样本数据，获得关于总体的统计信息或规律。
推断总体：通过样本的特征估计总体参数（如均值、方差、比例等）。
验证假设：样本数据用于检验研究假设是否成立。
概率抽样方法
概率抽样意味着人群中的每个成员都有机会被选中。它主要用于定量研究。如果您想产生代表整个人群的结果，概率抽样技术是最有效的选择。
概率样本主要有四种类型。
(1) 简单随机抽样 (Simple Random Sampling)
特点：每个个体有相等的被抽中的概率。
优点：简单、易于实施，适合小规模样本。
缺点：可能需要完整的总体名单，且对大样本不经济。
例子：将所有学生的名字放入一个箱子，随机抽取20个。
(2) 系统抽样 (Systematic Sampling)
特点：按固定间隔抽样，例如每隔第 k 个个体抽取一个。
优点：操作简单，适合总体规模较大但分布均匀的情况。
缺点：如果总体内存在周期性分布，可能会导致偏差。
例子：从编号1到1000的学生中，每隔10个抽一个。
(3) 分层抽样 (Stratified Sampling)
特点：先将总体按某些特征（如性别、年龄）分层，然后在每层内随机抽样。
优点：确保各层的重要特征被充分代表，提高估计的精度。
缺点：需要事先了解总体的分层信息。
例子：在研究学校学生时，按照年级（初一、初二、初三）分层，然后从每层抽取样本。
(4) 聚类抽样 (Cluster Sampling)
特点：将总体分为若干“簇”，随机抽取部分簇，再对选中的簇内所有个体或部分个体进行调查。
优点：减少地理分散的成本，适合大范围总体。
缺点：如果簇内差异较小，结果可能不够精确。
例子：在一个城市的学校中，随机选取5所学校，对每所学校的所有学生调查。
（图片来源于网络）
非概率抽样方法
每个个体被抽中的概率未知，通常用于探索性研究，无法保证样本的代表性。
(1) 方便抽样 (Convenience Sampling)
特点：选择容易接触到的个体作为样本。
优点：省时省力。
缺点：容易产生偏差，样本不具有代表性。
例子：在校园里随机采访遇到的学生。
(2) 判断抽样 (Judgmental Sampling)
特点：研究者根据经验和专业判断选择最符合研究目的的样本。
优点：适合小样本的探索性研究。
缺点：主观性强，可能存在偏差。
例子：在研究健康问题时，仅选择经常使用数字健康工具的学生。
(3) 配额抽样 (Quota Sampling)
特点：根据总体特征分组，并按比例选择样本，类似于分层抽样，但非随机。
优点：操作方便，能较好地代表总体特征。
缺点：抽样过程可能引入主观性。
例子：在100名学生中，选择50名女生和50名男生，按性别比例分配样本。
(4) 滚雪球抽样 (Snowball Sampling)
特点：通过已有样本推荐新的样本，适合难以接触的群体。
优点：适合研究特定群体（如隐秘群体）。
缺点：样本可能不具有代表性，偏向研究者初始网络。
例子：研究网络成瘾问题时，请参与者推荐其他成瘾者加入。
（图片来源于网络）
定性和定量研究的抽样方法
在定性研究和定量研究中，选择抽样方法需要根据研究目标、数据类型以及分析需求进行调整。两者的抽样方法各有侧重，以下是选择抽样方法时的主要考虑：
1. 定性研究的抽样方法特点：
a. 关注深度和细致的理解，而非数据的广泛代表性。
b. 样本规模通常较小，强调研究对象的多样性或特殊性。
c. 常采用非概率抽样，目的是获得丰富的信息和深刻的洞察。
2. 定量研究的抽样方法特点：
a. 关注广泛的代表性和数据的数量，目的是推断总体特征。
b. 样本规模通常较大，强调随机性和统计学意义。
c. 常采用概率抽样，确保结果的可靠性和可推广性。
如何选择适合的抽样方法？
一、选择抽样方法的关键因素
1. 研究目的
描述性研究：需要全面了解总体特征，通常使用概率抽样（如随机抽样、分层抽样）。
探索性研究：关注深度而非广度，常用非概率抽样（如目的性抽样、滚雪球抽样）。
因果推断：强调样本的随机性以减少偏差，适合随机抽样或实验设计。
2. 总体特征
如果总体规模较小且已知，可使用简单随机抽样。
如果总体复杂且有明显的分层（如性别、年龄段），可采用分层抽样。
如果总体地理分散或难以获取完整名单，聚类抽样更适用。
3. 资源限制
时间：时间紧迫时，可选择方便抽样。
预算：资源有限时，可采用聚类抽样以减少成本。
人员：抽样方法的复杂性需匹配团队能力（如是否能实施分层或随机抽样）。
4. 数据精度要求
如果研究要求较高的推断精度，应采用概率抽样。
如果目标是探索性理解，允许一定的偏差，可使用非概率抽样。
5. 伦理和可行性
确保抽样不会对参与者造成不合理的负担。
对隐秘或特殊群体（如敏感健康问题），可采用滚雪球抽样或目的性抽样。
二、抽样方法选择的步骤
1. 明确研究问题和目标
确定研究是为了探索现象（定性研究）还是推断总体（定量研究）。
例如，探索青少年使用数字健康工具的主观体验（定性），或推测全国青少年中数字健康工具的使用比例（定量）。
2. 确定总体和样本范围
总体是指研究感兴趣的全部个体（如全国青少年）。
样本是总体的一个子集，必须具有代表性。
3. 评估资源和条件
考虑时间、预算、研究人员的能力，以及数据采集工具的可行性。
4. 选择合适的抽样方法
根据研究目标、总体特征和资源限制，选择概率或非概率抽样。
THE END
