非概率抽样方法

常用的非概率抽样方法有以下四类：1、方便抽样（Convenience sampling）指根据调查者的方便选取的样本，以无目标、随意的方式进行。

例如：街头拦截访问（看到谁就访问谁）；个别入户项目谁开门就访问谁。

优点：适用于总体中每个个体都是“同质”的，最方便、最省钱；可以在探索性研究中使用，另外还可用于小组座谈会、预测问卷等方面的样本选取工作。

缺点：抽样偏差较大，不适用于要做总体推断的任何民意项目，对描述性或因果性研究最好不要采用方便抽样。

2、判断抽样（Judgment sampling）指由专家判断而有目的地抽取他认为“有代表性的样本”。

例如：社会学家研究某国家的一般家庭情况时，常以专家判断方法挑选“中型城镇”进行。

也有家庭研究专家选取某类家庭进行研究，如选三口之家（子女正在上学的）；在探索性研究中，如抽取深度访问的样本时，可以使用这种方法。

优点：适用于总体的构成单位极不相同而样本数很小，同时设计调查者对总体的有关特征具有相当的了解（明白研究的具体指向）的情况下，适合特殊类型的研究（如产品口味测试等）；操作成本低，方便快捷，在商业性调研中较多用。

缺点：该类抽样结果受研究人员的倾向性影响大，一旦主观判断偏差，则根易引起抽样偏差；不能直接对研究总体进行推断。

3、配额抽样（Quota sampling）指先将总体元素按某些控制的指标或特性分类，然后按方便抽样或判断抽样选取样本元素。

相当于包括两个阶段的加限制的判断抽样。

在第一阶段需要确定总体中的特性分布（控制特征），通常，样本中具备这些控制特征的元素的比例与总体中有这些特征的元素的比例是相同的，通过第一步的配额，保证了在这些特征上样本的组成与总体的组成是一致的。

在第二阶段，按照配额来控制样本的抽取工作，要求所选出的元素要适合所控制的特性。

例如：定点街访中的配额抽样。

优点：适用于设计调查者对总体的有关特征具有一定的了解而样本数较多的情况下，实际上，配额抽样属于先“分层”（事先确定每层的样本量）再“判断”（在每层中以判断抽样的方法选取抽样个体）；费用不高，易于实施，能满足总体比例的要求。

抽样期末知识点汇总一．绪论（一）抽样调查抽样调查是指非全面调查的总称。

只要是从研究的对象中抽取部分单位加以调查，用来说明全体，就统称为抽样调查。

（广义）选样方法：非概率抽样&概率抽样1.非概率抽样抽样方法：目的抽样、判断抽样、任意抽样、方便抽样、配额抽样(盖洛普民意测验、自愿样本原因：（1）受客观条件限制，无法进行严格的随机抽样。

（2）为了快速获得调查结果。

（3）在调查对象不确定，或无法确定的情况下采用，例如，对某一突发(偶然)事件进行现场调查等。

（4）总体各单位间离散程度不大，且调查员具有丰富的调查经验时。

优点：成本低，而且容易完成；缺点：不能对估计的精度作出客观、准确的说明。

2.概率抽样（狭义抽样调查）按照概率统计的原理，从研究的总体中按随机原则来抽选样本,通过对样本的调查获取数据,以此来对总体的特征作出估计推断;对推断中可能出现的抽样误差可以从概率的意义上加以控制。

特点:(1)对于一个具体的调查，要求总体中的每一个单元都有一个已知的非零概率被抽中。

(2)抽取样本的方法必须是随机的。

(3)根据样本来计算估计值的方法，应符合抽样的方法确定合适的估计量。

(4)能够以一定的概率控制抽样误差的范围。

概率抽样：等概率抽样&不等概率抽样（二）抽样调查的常用概念1. 目标总体：可简称为总体，是指所要研究对象的全体，或者说是希望从中获取信息的总体，它是由研究对象中所有性质相同的个体所组成，组成总体的各个个体称作总体单元或单位。

2.抽样总体：指从中抽取样本的总体。

3.抽样框：抽样总体的具体表现。

通常抽样框是一份包含所有抽样单元的名单。

4.总体参数：总体的特征。

5. 统计量（估计量）：样本观察值的函数。

6.抽样误差：由于抽样的非全面性和随机性所引起的偶然性误差。

7.非抽样误差：由随机抽样的偶然性因素以外的原因所引起的误差。

8.抽样误差表现形式：抽样实际误差、抽样标准误和抽样极限误差。

9. 抽样标准误（S ），抽样方差（V ），V=S 210.偏差：样本估计量的数学期望与总体真值间的离差，ˆˆE()-()ˆB θθθ=。

统计与管理 二○一六·四统计聚焦摘　要：大数据时代对于数据的搜集提出了更高的要求，在现有存储计算能力还难以满足处理全数据的需求时，抽样调查依然有其存在的价值。

非概率抽样作为重要的抽样方法，关于其如何适应大数据特点讨论有一定现实意义。

本文首先介绍了已有的非概率抽样方法，并提出互联网是大数据产生和存储的重要载体。

在结合已有各类非概率抽样方法和互联网数据产生特点的基础上，该文给出了在面对互联网大数据时，如何继续使用非概率方法的讨论。

关键词：非概率抽样 大数据 互联网课题项目：2013年山西省普通高校特色重点学科项目：山西综改实验区建设统计调查与评价方法设计和应用；2015年山西省研究生创新项目：转型期社会网络非概率抽样研究（编号2015SY47）DOI：10.16722/j.issn.1674-537X.2016.04.003大数据的到来，迫使我们以大数据思维面对数据，这对我们以往的调查方法提出了挑战，在计算、存储能力的限制下，全数据还难以实现，抽样调查仍然将在一段时间内成为我们获取数据的重要方式，因此如何改进已有的抽样调查方法来适应大数据特点，就成为了我们亟需解决的问题，而非概率抽样方法作为重要的抽样方法，其如何适应大数据的特点也自然的成为了我们关注的重点。

一、现有非概率抽样方法简介（一）目标抽样所谓目标抽样就是利用大量不同的延伸方法在隐藏总体中获得抽样人群。

[1]该抽样法往往会派遣调查员进入公共场所来招募所要研究的目标群体成员。

从上述抽样过程我们可以看到该方法有非随机性，这也就导致我们难以较好的衡量抽样过程中的选择性偏差，而这种偏差可能会很大，这就阻碍了我们顺利的由样本推测总体。

（二）时间地点抽样该抽样指在特定的时间和空间内对目标群体进行抽样。

时间地点抽样常在无法获取抽样框的情形中使用，它的特点是利空时空单元构建抽样框，即把具体的某一地点某一时段当作抽样单元（例如某个公园，周六，下午3点—6点)。

戳上面的蓝字关注，获取实验室最新知识如何进行抽样1抽样分类1）概率抽样：以数据概率论为基础，按照随机的原则进行抽样；2）非概率抽样：根据人类的主观经验和状态进行判断；2概率抽样方法1）简单随机抽样：按等概率原则直接从总中抽取N个样本优点：易于操作；缺点：不能保证样本能完美代表总体；适用：个体分布均匀的场景2）等距抽样：先将总体中的每个个体按顺序编号，然后计算出抽样间隔，再按固定抽取个体优点：易于操作；缺点：再明显的分布规律时容易产生偏差；适用：个体分布均匀的场景，呈现明显的均匀分布规律3）分层抽样：先将所有个体样本按照某种特征划分为几个类别，然后从每个类别中使用随机抽样或等距抽样的方法选择个体组成样本优点：降低抽样误差，针对不同类别的数据样本进行单独研究；缺点：无缺点；适用：带有分类逻辑的属性，标签等特征的数据4）整群抽样：先将所有样本分为几个小群体集，然后随机抽样几个小群体集代表总体。

优点：易于操作；缺点：分布受限于小群体集的划分，抽样误差较大；适用：小群体集的特征差异比较小，并且对划分小群体集有更高的要求1抽样需要注意问题1）反应抽样背景a.数据时效性；b.业务增长性；c.数据来源多样性；d.业务数据可行性2）满足数据分析和建模需求a.抽样样本量；A.以时间为维度分布，至少包含一个能满足预测的完整业务周期；B.做预测（包含分类和回归）分析建模的，需要考虑特征数量和特征值域（非数值）的分布，通常数据记录数同时是特征数量和特征值域的100倍以上；C.做关联规则分析模型，根据关联前后项的数量，每个主体需要至少1000条数据。

D.异常检测类分析建模，无论是监督还是非监督建模，数据记录越多越好b.抽样样本在不同类别中的分布问题。

常见的抽样方案常见的抽样方案摘要：抽样是研究和调查中常见的方法之一，通过从总体中选择一部分样本进行观察和研究，以便对总体进行推断。

本文将介绍常见的抽样方案，并对每种方案进行详细的叙述和分析，包括简单随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样、多阶段抽样和方便抽样。

一、简单随机抽样简单随机抽样是最基本的抽样方法之一，它的特点是每个个体被选中的概率相等且相互独立。

这意味着每个个体都有被选中的机会，同时每个个体的选中与其他个体的选中无关。

简单随机抽样的步骤包括：确定总体，将总体划分为若干相同的部分，随机选择每个部分中的样本。

二、系统抽样系统抽样是基于一定的规则和间隔来选择样本的方法。

具体而言，系统抽样从总体中随机选择一个个体作为起始点，然后根据预定的间隔依次选择样本。

系统抽样的优点是操作简单，适用于总体大小已知的情况，并且可以保持总体的一定特征。

三、分层抽样分层抽样是将总体划分为若干个层次，然后从每个层次中分别抽取样本。

这种抽样方法可以保证每个层次都能得到充分的代表性，同时兼顾了总体的多样性。

分层抽样的步骤包括：确定总体，将总体划分为若干层次，确定每个层次的样本量，从每个层次中随机选择样本。

四、整群抽样整群抽样是将总体划分为若干个群组，然后从每个群组中抽取样本。

与分层抽样相比，整群抽样更加简化了样本选择的过程，减少了工作量。

但是整群抽样的代表性可能较差，因为每个群组内部的个体差异可能很大。

五、多阶段抽样多阶段抽样是将抽样过程划分为多个阶段，每个阶段都进行抽样。

多阶段抽样通常用于大规模调查和研究中，可以减少工作量和成本。

多阶段抽样的步骤包括：确定总体，划分为若干个阶段，每个阶段进行抽样。

六、方便抽样方便抽样是一种非概率抽样方法，指的是通过选择最容易获得的个体作为样本。

这种抽样方法简便且经济，但样本的代表性和可靠性较差，结果的推广性有限。

总结：抽样是研究和调查中常用的方法之一，不同的抽样方案适用于不同的研究目的和数据特点。

学习统计学中的抽样方法抽样方法是统计学中非常重要的一部分，它是通过抽取样本来推断总体特征的一种手段。

本文将介绍学习统计学中的抽样方法的基本概念、种类和应用。

一、抽样方法的基本概念抽样方法是指从总体中选择一部分观察对象，通过对这部分样本数据进行统计分析，来推断总体的特征。

抽样方法的核心目标是获取具有代表性的样本，在保持数据可信度的前提下，降低调查成本和时间。

二、抽样方法的种类1. 简单随机抽样：简单随机抽样是指从总体中随机选择样本，每个样本具有相同的被选中的概率，且样本之间相互独立。

其中常见的方法有简单随机抽样和系统抽样。

2. 分层抽样：分层抽样是将总体划分为若干个层次，然后在每个层次内进行独立的抽样，以保证各层次的特征都能得到充分的反映。

其中常见的方法有整群抽样和整块抽样。

3. 效应抽样：效应抽样是指根据特定目的选择样本，以突出关注的特征或特定群体。

常见的方法有方便抽样、判断抽样和专家抽样等。

4. 非概率抽样：非概率抽样是指在选择样本时不依赖于概率方法，而是基于主观因素或者根据研究目的挑选样本。

非概率抽样不适用于推断总体特征，但在某些情况下仍然具有研究价值。

三、抽样方法的应用抽样方法在统计学的应用场景非常广泛，下面列举几个常见的应用示例：1. 市场调查：在市场调查中，我们可以使用抽样方法来获取目标受众的意见和需求，从而更好地指导产品开发和市场推广。

2. 社会调查：社会学家经常使用抽样方法来研究社会现象和群体特征，通过对样本数据进行分析，可以推断出整个社会群体的特征。

3. 医学研究：在医学研究中，抽样方法可以帮助研究人员获取疾病患者的样本数据，进行统计分析，以了解疾病的特征和治疗效果。

4. 教育评估：在教育领域，抽样方法可以用于学生绩效评估或教学质量评估，通过对样本学生进行测验或观察，得出对整体学生群体的评价。

四、总结抽样方法在统计学中扮演着重要的角色，通过合理的抽样设计和样本分析，可以快速、有效地推断总体特征。

常用抽样方法概率抽样（probability sampling）：依据概率论原理，按照随机化原则从总体中抽取样本的方法。

特点：抽取的样本具有一定的代表性，可以通过样本推断总体特征，但操作较复杂，且费用较高。

非概率抽样（non-probability sampling）/非随机抽样：主要依据研究者的主观意愿、判断或是否方便等因素从总体中抽取样本的方法。

特点：是一种快速、简易且节省费用的数据收集方法。

但所抽取的样本代表性较差，一般不用来推断总体特征，多用于探索性研究。

一、单纯随机抽样（Simple sampling）1、概念：首先根据调查目的选定总体, 对总体中所有观察单位统一编号：1、2、3 …N, (N为总体中的观察单位总数 )，遵循随机原则，采用不放回抽取的方法，从总体中抽取 n 个观察单位组成样本，这种抽样方法称为单纯随机抽样。

2、特点：是一种等概率抽样方法；逐个进行抽取；不放回抽样。

3、单纯随机抽样的方法：抽签法、随机数字表法抽签法所产生的样本为何具有代表性?——摇匀使得每一个体被抽到的机会是相等的随机数字表法随机数字表：随机数字表中的每个数都是用随机方法产生的，这样的表称为随机数字表。

4、抽样误差大小的估计对于单纯随机抽样，样本均数与样本率的抽样误差，即标准误的计算公式见下表。

5、优缺点优点：抽样方法简单、易行。

缺点:当病例总数较大时，很难实施抽样，有时很难实现。

6、适用范围：总体个体数较少，抽取的样本容量也较小。

当群体中存在大量个体时，用简单的随机抽样方法进行抽样比较麻烦，可以用系统抽样方法进行抽样。

二、系统抽样(Systematic sampling)1、概念：将容量为N的总体按某一顺序编号(或按研究对象已有的顺序，如学生证号等 )并平均分成n个部分，每部分包含K个个体（K=N/n）。

首先从第一部分中随机抽取一个个体，依次用相等的间隔，机械地从每一部分中各抽取一个个体，共抽得n个个体组成样本，该抽样方法为系统抽样（等距抽样、机械抽样）。

一、非概率抽样‎的方法
1、偶遇抽样
2、判断抽样
3、定额抽样
4、雪球抽样
二、影响样本规‎模的4个因‎素
1、总体的规模‎
2、估计的把握‎性和精确性‎要求
3、总体的异质‎性程度
4、调查者所拥‎有的经费、人力和时间‎
三、测量的4个‎要素要素
1、测量的客体‎
2、测量的内容‎
3、测量的法则‎
4、数字和符号‎
四、史蒂文斯将‎测量层次分‎为4种
1、定类测量
2、定序测量
3、定距测量
4、定比测量
五、信度的指标‎3种类型：
1、再测信度
2、副本信度
3、折半信度
六、效度的标准‎的3种类型‎
1、表面效度
2、准则效度
3、构建效度
名词解释：
1、抽样误差：样本的统计‎值和总体的‎参数值之间‎的误差。

2、操作化：将抽象的概‎念转化为可‎观察的具体‎的指标的过‎程。

3、信度：即可靠度，指的是采取‎同样的方法‎对同一对象‎重复进行
测‎量时，其所得结果‎相一致的程‎度。

4、效度：也称作测量‎的有效度或‎准确度。

指测量工具‎或测量手段‎
能够准确测‎出所要测量‎的变量的程‎度，或者说能够‎准确、真实地度量‎十五属性的‎程度。

浅谈对抽样法的一些认识抽样又称取样。

从欲研究的全部样品中抽取一部分样品单位。

其基本要求是要保证所抽取的样品单位对全部样品具有充分的代表性。

抽样的目的是从被抽取样品单位的分析、研究结果来估计和推断全部样品特性，是科学实验、质量检验、社会调查普遍采用的一种经济有效的工作和研究方法。

一、概率抽样和非概率抽样的简单比较概率抽样以概率理论为依据，通过随机化的机械操作程序取得样本，所以能避免抽样过程中的人为因素的影响，保证样本的客观性。

虽然随机样本一般不会与总体完全一致，但它所依据的是大数定律，而且能计算和控制抽样误差，因此可以正确地说明样本的统计值在多大程度上适合于总体，根据样本调查的结果可以从数量上推断总体，也可在一定程度上说明总体的性质、特征。

概率抽样主要分为简单随机抽样、系统抽样、分类抽样、整群抽样、多阶段抽样等类型。

现实生活中绝大多数抽样调查都采用概率抽样方法来抽取样本。

非概率抽样又称为不等概率抽样或非随机抽样，就是调查者根据自己的方便或主观判断抽取样本的方法。

它不是严格按随机抽样原则来抽取样本，所以失去了大数定律的存在基础，也就无法确定抽样误差，无法正确地说明样本的统计值在多大程度上适合于总体。

虽然根据样本调查的结果也可在一定程度上说明总体的性质、特征，但不能从数量上推断总体。

非概率抽样主要有偶遇抽样、主观抽样、定额抽样、滚雪球抽样等类型。

一个国家的统计机构为计算消费者价格指数而收集价格的方法是抽样调查。

事实上，在许多国家，这项工作包含多种不同抽样调查，其中每项抽样调查涵盖一组不同的指数商品子集。

现代统计抽样理论侧重于概率抽样。

概率抽样法作为所有统计调查（包括经济调查）的标准方法而得到大力推荐。

但大多数国家的价格指数仍主要依赖于非概率抽样法。

二、概率抽样在消费者价格指数上的运用在进行抽样调查调查之前，我们需要明确抽样框——全部列出全域中N 个单位或其中大多数单位的一个清单。

比如对商户的抽样框可以是营业注册簿、电话簿等。