概率抽样和非概率抽样

抽样方案的分类包括什么抽样方案的分类包括什么摘要：抽样是科学研究中常用的一种方法，通过对样本的选择和观察，从而对整体进行推断。

抽样方案的分类是指根据不同的抽样方法和策略，将抽样过程划分为不同的类型和分类。

本文将介绍抽样方案的分类，包括随机抽样、分层抽样、整群抽样、多阶段抽样、整体抽样和非概率抽样。

一、随机抽样随机抽样是指在抽样过程中，每个个体被选入样本的概率相等且独立。

随机抽样是最常见和最基本的抽样方法，具有很好的代表性和可比性。

其主要特点是每个个体都有被选入样本的机会，并且选入样本的概率相等，不会受到主观因素的影响。

随机抽样可以使用简单随机抽样、系统抽样和整群抽样等方法。

二、分层抽样分层抽样是根据总体的特征将总体划分为若干个相对独立的层，然后在各层内进行随机抽样。

分层抽样可以提高样本的代表性和效果，减小抽样误差。

通过将总体划分为不同的层，可以更好地考虑到总体的差异和变化。

分层抽样适用于总体具有明显的层次结构的情况，例如不同地区、不同性别、不同年龄等。

三、整群抽样整群抽样是将总体划分为若干个相对独立的群体，然后随机选择部分群体进行抽样，再从所选群体中选择样本。

整群抽样可以提高抽样的效率和经济性，减少抽样的工作量。

通过将总体划分为群体，可以减小抽样误差和方便实施抽样。

整群抽样适用于总体的群体结构比较明显的情况，例如不同学校、不同社区、不同机构等。

四、多阶段抽样多阶段抽样是将总体划分为若干个阶段，通过层层抽样逐步缩小样本规模。

多阶段抽样可以提高抽样的效率和灵活性，适用于总体分布复杂和难以访问的情况。

通过逐步缩小样本规模，可以减小抽样误差和方便实施抽样。

多阶段抽样通常包括两个或多个阶段，每个阶段都是一个相对独立的抽样过程。

五、整体抽样整体抽样是指在抽样过程中，直接对总体进行观察和测量，而不是选择样本进行观察。

整体抽样通常用于总体规模较小且容易获取的情况，例如对某个地区所有居民进行调查或对某个群体进行观察。

经验法则统计学原理
统计学是用来收集、处理、分析和解释数据的科学，它为人们提供定
量和定性分析结果，为他们正确地了解和描述社会现象。

统计学的原
理包括：
一、抽样法：
1. 概率抽样法：给定一个总体，采取系统抽样的方式，对其进行随机
抽取，以期待事先确立的概率分布。

2.非概率抽样法：给定一个总体，采取非系统的、一般的方式抽取样本，以反映总体的情况。

二、描述统计：
1. 统计描述量：以某种定量的方式，把研究中的变量或变量组合概述
出来，如最大值、最小值、平均值等。

2. 分类指标：分类指标是把一个变量中的几个数值分成满足条件的几类，分别给出每个类别的数量的指标。

三、推断统计：
1. 假设检验：假设检验是把观察值放在一个确定的概率分布上，检验
两个总体参数是否有显著差别。

2. 估计技术：估计技术是以随机抽样法为基础，以得到样本数据为基础，利用有限数据估计总体参数的技术。

四、回归分析：
1. 回归模型设定：回归模型是由自变量和因变量构成的一个函数模型，用来研究因变量在自变量水平不确定情况下的变化。

2. 回归分析的经验准则：回归分析的经验准则是指在实证研究中，研
究人员根据过去的经验，为估计回归系数和评价模型的稳定性提供的
一些准则。

产品质量检测中的抽样方法和抽样方案抽样是产品质量检测中常用的方法之一，通过从整体中选取一部分样本进行检测，可以代表整体的质量情况。

然而，抽样方法和抽样方案的选择对于检测结果的准确性和可靠性具有重要影响。

本文将探讨产品质量检测中的抽样方法和抽样方案，以帮助我们更好地理解和运用这种方法。

一、简述抽样方法抽样方法可以分为概率抽样和非概率抽样两类。

概率抽样是指通过随机抽取样本，使得每个单位被抽中的概率相等，并且有一定的数学依据，结果具有统计学上的推广性。

而非概率抽样则是非随机的方式进行，不具有统计学上的推广性，但在实际操作中更为灵活。

在产品质量检测中，常使用的是概率抽样方法，如简单随机抽样、系统抽样、分层抽样等。

二、简单随机抽样简单随机抽样是指从总体中随机选择n个样本，通过随机抽取使得每个样本被抽中的概率相等。

这种抽样方法的优点在于简单易行，缺点在于可能导致样本的不均衡。

因此，在实际应用中，我们常常采取分层抽样的方式。

三、分层抽样分层抽样是将总体划分为若干个不相交的子群体，然后在每个子群体内进行简单随机抽样。

这种方法可以保证样本的代表性和均衡性。

例如，在食品质量检测中，我们可以根据不同种类、不同生产地区等因素，将总体划分为不同的层次，然后在每个层次内进行抽样，以获取更具有代表性的样本。

四、系统抽样系统抽样是按照一定的规则系统地选择样本。

常用的方式是在总体中依次选取固定间隔的样本。

这种方法的优点在于简单易行，缺点在于可能导致周期性误差。

因此，在使用系统抽样时，应注意选择合适的抽样间隔，以尽可能减小误差。

五、抽样方案的选择抽样方案的选择应根据具体情况进行权衡。

首先，要考虑样本的大小，即所需样本数量。

通过统计学的方法可以确定所需样本数量，并参考实际情况进行合理调整。

其次，要考虑抽样方法的可行性和实施难度。

有些抽样方法需要较高的技术要求和人力资源，因此需要在实际操作中进行评估与选择。

最后，要根据检测目的和要求选择合适的抽样方法和抽样方案。

中级经济师《经济基础》第二十五章抽样调查一、抽样调查基本概念（一）抽样调查基本概念抽样调查是使用频率最高的一种调查方式。

按照某种原则和程序，从总体中抽取一部分单位，通过对这一部分单位进行调查得到信息，以达到对总体情况的了解，或者对总体的有关参数进行估计。

1 . 总体和样本2 . 总体参数和样本统计量3 . 抽样框（二）概率抽样与非概率抽样1 . 概率抽样（随即抽样）：依据随即原则，按照某种事先设计程序，从总体中抽取部分单元的方法。

特点：①按一定的概率以随机原则抽取样本。

排除了主观有意识。

②总体中每个单元被抽中的概率是已知的，或者是可以计算出来的。

③当采用样本对总体参数进行估计时，要考虑到每个样本单元被抽中的概率。

也就是说，估计量不仅与样本单元的观测有关，也与样本单元被选入样本的概率有关。

分等概率抽样（放回抽样）和不等概率抽样（不放回抽样）。

2 . 非概率抽样（非随即抽样）。

调查者根据自己的方便或主观判断来抽取样本的方法。

主要特征是抽取样本时本不是依据随即原则。

①判断抽样②方便抽样。

如拦截式调查③自愿样本。

如网上调查④配额抽样。

（三）抽样调查一般步骤1 . 确定调查问题。

2 . 调查方案设计。

3 . 实施调查过程。

4 . 数据处理分析。

5 . 撰写调查报告（四）抽样调查中的误差1 . 抽样误差：抽到哪一个样本完全是随机的，而抽到不同的样本，对总体的估计就会不同，这就是抽样误差产生的根本原因。

2 . 非抽样误差：除抽样误差外，其他原因引起的误差。

抽样框误差：不全、重复、错误等无回答误差：不在家、有病、拒绝、无回答者调查指标少计量误差：诱导、提问或记录错误、作弊、理解错误、记忆不清、提供虚假数据。

二、几种基本概率抽样方法（一）简单随机抽样1 . 分有放回简单随机抽样（很少使用）和无放回简单随机抽样（比又放回的误差低）。

2 . 优点：最基本随机抽样方法，操作简单，且每个单位入样概率相同，因而样本估计量形式也比较简单。

非概率抽样名词解释非概率抽样（Non-Probability Sampling）是一种统计抽样方法，用于从总体中选择样本，其选择过程不依赖于概率分布或随机性。

相对于概率抽样方法，非概率抽样方法更加灵活，且适用于一些特殊的研究场景。

一、概述概率抽样方法是基于概率论原理的抽样方法，可以保证抽样结果具有一定的统计学意义，例如可以通过抽样结果来估计总体的均值、方差等参数。

但是，在实际应用中，有时难以使用概率抽样方法，因为样本选择过程不受概率分布的限制，例如在某些研究中，不可能具备全面或适应比例。

这时，非概率抽样就发挥了作用。

非概率抽样方法的特点是选择样本的概率不是根据总体的特征来决定的，而是根据研究者的主观判断、便利性或其他因素来确定的。

因此，非概率抽样方法的抽样结果不能代表总体，但可以根据样本的特征进行描述，为特定的研究提供有限的信息。

二、常见的非概率抽样方法1. 方便抽样（Convenience Sampling）方便抽样是一种基于研究者的便利性的抽样方法，选择离研究者较近或容易接触到的个体作为样本。

这种方法往往是研究者随意选择样本，因此样本的代表性较低。

方便抽样方法常用于初步的研究或者是开展一项较小规模的调查。

2. 判断抽样（Judgment Sampling）判断抽样是一种基于研究者的主观判断的抽样方法，根据研究者对问题的判断来选择样本。

这种方法适用于研究者具有丰富经验或对研究对象具有深入了解的情况。

判断抽样方法注重样本的代表性，但容易受到研究者主观主义的影响。

3. 意向抽样（Purposive Sampling）意向抽样是一种基于研究目的来选择样本的抽样方法，研究者根据自己的目的和需要来选择具有代表性的样本。

这种方法常用于研究特殊群体、个体或特定条件下的现象。

意向抽样方法可以确保研究的目的和需要得到满足，但样本的代表性较低。

4. 特定群体抽样（Targeted Sampling）特定群体抽样是一种基于特定群体的特征来选择样本的抽样方法，通过研究对象的特征来确定样本的选择。

什么是概率抽样？什么是非概率抽样？概率抽样和非概率抽样的区别是什么？概率抽样:又称随机抽样。

概率抽样以概率论和数理统计为依据,通过随机化的机械操作程序随机取得样本,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和特征。

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。

概率抽样之所以能够保证样本对总体的代表性，其原理就在于它能够很好的按总体内在结构中所蕴含的各种随机事件的概率来构成样本，使样本成为总体的缩影。

概率抽样主要分非概率抽样又称为不等概率抽样或非随机抽样，是指抽样时不遵循随机原则，而是按照研究人员的主观经验或其他条件来抽取样本的一种抽样方法，也就是说在抽样时，总体单元的入样概率事先未知，入样与否与研究人员的经验和主观意志有很大关系。

因此，由于不是严格按随机抽样原则来抽取样本，所以非概率抽样在应用时更需研究人员具备深厚的背景知识与相关经验。

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。

常用的非概率抽样有方便抽样、定额抽样、立意抽样、雪球抽样等。

1.方便抽样：又称偶遇抽样。

在这种抽样中，研究者选择那些最容易接近的人作为研究对象。

此法常用于干预试验或预调查时，也可用于调查收尾时补缺。

2.立意抽样：又称目的抽样和判断抽样。

根据研究目的的需要和研究者的主观判断，选择研究对象。

3.雪球抽样是指选择并调查几个具有研究目的所需要的特征的人，再依靠他们选择合乎研究需要的人，后者又可选择更多合乎研究需要的人，以此类推下去，样本就像滚雪球一样越来越大。

非概率抽样的名词解释非概率抽样是一种在社会科学研究中常用的调查方法，它通过选择调查对象的一部分样本来研究整体群体的特征、态度或行为。

这种抽样方法不同于概率抽样，它不依赖于随机选择样本的过程，而是基于研究者主观判断或便利性选择样本。

在本文中，将对非概率抽样方法的定义、常见类型和应用进行解释与探讨。

首先，非概率抽样的定义需要从其与概率抽样的对比中来理解。

概率抽样是指在研究中研究者能够为每个样本确定被选中的概率的抽样方法。

这种方法常用于大样本量的研究中，通过随机选择样本来使样本能够代表整体群体。

相对而言，非概率抽样则不依赖于随机选择，而是根据研究者的个人判断和便利性来选择样本。

其次，非概率抽样的常见类型包括方便抽样、判断抽样、配额抽样和自愿抽样。

方便抽样是研究者通过选择便于接触或取得的样本进行调查的方法。

这种抽样方法常用于小规模研究或初步探索性研究。

判断抽样是基于研究者主观判断选择样本的方法，通常是根据他们对研究对象的认识和经验来确定是否纳入样本。

配额抽样是将样本按照群体的某些特征进行划分，然后按照一定比例选择样本的方法。

最后，自愿抽样是指研究者通过公开邀请，允许有兴趣的人自愿参与研究并成为样本。

在实际应用中，非概率抽样方法被广泛应用于各类社会科学研究中。

例如，在社会学中，研究者常常使用非概率抽样来研究特定群体或社会现象。

在教育学中，研究者可能使用非概率抽样来选择学校或教室进行教育干预研究。

在心理学领域，非概率抽样也常常被用于对特定人群的行为或态度进行调查和研究。

然而，非概率抽样方法也存在一些局限性和偏差。

首先，由于样本的选择不是随机的，所以非概率抽样的样本能力无法代表整体群体。

这意味着研究结果可能出现偏差，结果的推广能力受到限制。

其次，由于非概率抽样方法的主观性和便利性，可能导致样本选择的偏向性。

研究者倾向于选择自己熟悉或容易接触到的样本，这可能导致样本在某些特征上的过度偏斜。

为了克服非概率抽样的局限性，研究者也可以采用一些补充性的方法。

抽样方案分为哪两种方法抽样方案分为哪两种方法摘要：抽样是研究中常用的一种数据收集方法，通过从总体中选择一部分样本来代表总体，可以减少调查成本和时间，提高数据的可靠性。

抽样方案是进行抽样过程中的核心部分，不同的抽样方案可以应对不同的研究目的和数据特点。

本文将详细介绍抽样方案的两种常见方法：概率抽样和非概率抽样，并分别探讨其优缺点及适用场景。

一、概率抽样1. 简单随机抽样简单随机抽样是最基本也是最常用的概率抽样方法之一，其特点是每个个体被选入样本的概率相同且独立，样本的选取完全是随机的。

具体实施时，可以通过抽签、随机数表或随机数生成器来选择样本。

简单随机抽样的优点是简单易行，样本具有代表性，适用于总体分布已知或近似已知的情况。

然而，由于随机性的存在，可能会导致抽样误差较大，不适用于总体分布不均匀的情况。

2. 系统抽样系统抽样是概率抽样的一种变体，它通过按照一定规则从总体中选取样本，通常是按照一定的间隔选择样本。

例如，在一条街道上，我们可以每隔10户选择一户进行调查。

系统抽样的优点是比简单随机抽样更加高效，样本具有代表性，并且在总体分布均匀的情况下可以得到较好的结果。

然而，如果总体分布存在周期性或者规律性的情况，系统抽样可能导致抽样误差。

3. 分层抽样分层抽样是将总体划分为不同的层级，然后从每个层级中分别进行抽样。

这种抽样方法可以更好地保证样本的代表性，并且可以根据不同层级的特点进行有针对性的研究。

例如，我们可以将一个国家划分为不同地区，然后在每个地区中进行抽样。

分层抽样可以减少抽样误差，提高估计结果的准确性。

然而，分层抽样需要对总体分层进行合理的划分，如果划分不当可能导致抽样误差增大。

二、非概率抽样1. 方便抽样方便抽样是一种简单、快捷的非概率抽样方法，研究者根据方便性选择样本。

例如，在大学里进行调查，研究者可能会方便地选择自己所在的班级或宿舍作为样本。

方便抽样的优点是操作简单，成本低，适用于收集初步信息或者个案研究。

概率抽样和非概率抽样分析概率抽样是指在概率论的框架下进行的抽样方法。

其基本思想是通过将样本从总体中随机选择，使得样本具有代表性，从而能够通过对样本的分析来推断总体的特征。

常见的概率抽样方法有简单随机抽样、分层抽样、整群抽样和多阶段抽样。

简单随机抽样是指从总体中随机选择样本，以确保每个个体被选中的概率是相等的。

分层抽样是将总体分成若干层，再从各层中随机选择样本。

这样做可以使得总体中各个层的特征被充分反映在样本中。

整群抽样是将总体划分成若干个不相交的群体，再从中选择一个或多个群体作为样本。

多阶段抽样是将总体分为若干个阶段，先在每个阶段中进行抽样，再在最后一阶段中选择样本。

这样做可以减少抽样误差和成本。

相比之下，非概率抽样是指不以概率为基础进行的抽样方法。

其特点是样本的选择不是随机的，而是基于研究者的主观判断。

非概率抽样包括方便抽样、判断抽样、配额抽样和比率抽样等。

方便抽样是指根据研究者方便的原则选择样本。

这种抽样方法的优点是简单方便，成本低廉。

但其缺点在于样本的代表性无法得到保证，可能引入较大的抽样误差。

判断抽样是指根据研究者的主观判断选择样本。

这种抽样方法的优点是可以根据研究者的需求选择样本，但其缺点在于容易引入选择偏差，使得样本无法代表总体。

配额抽样是根据总体的特征设置若干配额，再根据配额要求选择样本。

比率抽样是通过先对总体进行分层，然后在各层中根据总体比例选择样本。

概率抽样的优点在于样本的代表性好，能够较为准确地反映总体的特征。

而非概率抽样的优点在于操作简单，成本较低。

概率抽样的缺点在于需要进行大量的计算和抽样过程，成本较高。

而非概率抽样的缺点在于样本的代表性可能差，结果的可信度较低。

在实际应用中，概率抽样主要适用于需要对总体进行精确推断的情况，如调查研究、统计推断等。

而非概率抽样主要适用于需要快速获得数据的情况，如市场调研、意见调查等。

综上所述，概率抽样和非概率抽样是统计学中常用的两种抽样方法。

抽样方案如何设计抽样方法的比较分析1. 简介在科学研究和统计调查中，抽样是一种收集样本数据的方法。

而抽样方案的设计则是确定如何选择样本和抽样数量的过程。

在进行抽样方案设计时，需要考虑各种抽样方法的优缺点，并选择最适合研究目的和资源限制的方法。

本文将介绍常见的抽样方法，并对它们进行比较分析，以帮助研究人员更好地设计抽样方案。

2. 抽样方法的分类抽样方法可以分为概率抽样和非概率抽样两大类。

2.1 概率抽样概率抽样是指每个个体被选入样本的概率是已知的，并且可以根据概率进行统计推断的抽样方法。

常见的概率抽样方法包括：•简单随机抽样：从总体中随机选择一定数量的样本，确保每个个体被选入样本的概率相等。

•系统抽样：将总体分成若干组，然后按照一定的规则从每组中抽取样本。

例如，每隔一定间隔选择一个个体作为样本。

•分层抽样：将总体划分为若干层，然后从每层中分别进行简单随机抽样，以保证每个层级的样本数量合理。

2.2 非概率抽样非概率抽样是指个体被选入样本的概率未知或无法根据概率进行推断的抽样方法。

常见的非概率抽样方法包括：•方便抽样：根据方便性选择样本，例如选择在附近的人作为样本。

•判断抽样：根据研究人员的判断选择样本，例如在某些特定条件下选择样本。

•定额抽样：根据事先确定的样本数量和特定规则选择样本，例如选择固定数量的样本。

3. 抽样方法的比较分析在设计抽样方案时，需要考虑以下因素进行比较分析：3.1 抽样误差抽样误差是指样本估计值与总体参数的差异。

不同的抽样方法对应不同的抽样误差。

通常情况下，概率抽样方法的抽样误差较小，因为其对样本的选择更具随机性，更能代表总体。

3.2 代表性抽样的目的是从总体中选取具有代表性的样本。

概率抽样方法能够更好地保证样本的代表性，因为其对样本的选择更具随机性。

3.3 可行性抽样方案的设计还需要考虑实施的可行性。

概率抽样方法可能需要更多的资源和时间来实施，而非概率抽样方法可能更简便、快速，但其样本的代表性可能较差。

统计学中的抽样方法与误差分析引言：统计学是一门研究如何收集、整理、分析和解释数据的学科。

在实际应用中，统计学起到了至关重要的作用，帮助我们了解和解释现象背后的规律。

其中，抽样方法和误差分析是统计学中的两个重要概念。

本文将深入探讨这两个概念，并介绍它们在实际应用中的意义和应用方法。

一、抽样方法抽样方法是指从总体中选择一部分个体作为样本，通过对样本的研究来推断总体的特征。

在实际应用中，抽样方法可以分为概率抽样和非概率抽样两种。

1. 概率抽样概率抽样是指每个个体被选入样本的概率是已知的，并且可以根据概率进行推断。

常见的概率抽样方法包括简单随机抽样、系统抽样、分层抽样和整群抽样等。

简单随机抽样是最常用的一种概率抽样方法，它的特点是每个个体被选入样本的概率相等且独立。

例如，我们要调查某城市的居民对某项政策的满意度，可以通过简单随机抽样的方法从该城市的居民中随机选择一部分作为样本，然后对样本进行调查和分析，从而推断整个城市居民对该政策的满意度。

系统抽样是指按照一定的规则从总体中选择样本。

例如，我们要调查一所学校的学生体质健康状况，可以按照学生名单的顺序，每隔一定间隔选择一个学生作为样本。

这样做的好处是简单快捷，但可能存在某些规则性的偏差。

分层抽样是将总体划分为若干层，然后从每一层中分别抽取样本。

这种方法可以保证每一层的特征都能够得到充分的反映。

例如，我们要调查某个国家的人口结构，可以将总体按照年龄、性别、地区等因素进行分层，然后从每一层中抽取样本。

整群抽样是将总体划分为若干个互不重叠的群体，然后从每个群体中抽取样本。

这种方法适用于总体较大且分布不均匀的情况。

例如，我们要调查某个城市的交通流量，可以将城市划分为若干个区域，然后从每个区域中抽取样本。

2. 非概率抽样非概率抽样是指个体被选入样本的概率不是已知的，无法进行概率推断。

非概率抽样方法常用于研究特定群体或难以抽样的个体。

方便抽样是最常见的一种非概率抽样方法，它是根据个体的方便性选择样本。

概率抽样与非概率抽样中样本类型的比较研究概率抽样和非概率抽样是社会科学研究中常用的两种抽样方法。

无论是概率抽样还是非概率抽样，样本的选择都具有重要意义，决定了研究结果的可靠性和推广性。

本文将比较概率抽样和非概率抽样的样本类型，探讨它们在社会科学研究中的优势和不足。

一、概率抽样概率抽样是研究中常用的一种抽样方法，其样本的选择是完全随机的，每个个体都有被选中的机会。

概率抽样可以以较小的样本代表整体人群，从而减少研究成本和时间。

常见的概率抽样方法包括简单随机抽样、分层抽样、系统抽样和整群抽样等。

概率抽样的样本类型多样，可以是个体、机构、地区或其他社会单位。

不同类型的样本在研究中有不同的应用。

例如，个体样本可以用于调查问卷，机构样本可以用于组织评估，地区样本可以用于区域发展分析。

概率抽样的优势在于样本的代表性和推广性。

由于概率抽样的样本选择是完全随机的，因此样本能够较好地代表整体，研究结论可以推广到整个人群或目标群体。

另外，概率抽样可以进行统计推断，得出较为可靠的结论。

然而，概率抽样也存在一些不足之处。

首先，概率抽样的实施需要大量的资源和时间，特别是当研究对象数量庞大时。

其次，某些特殊人群或情况可能无法被概率抽样覆盖到，导致样本的局限性。

此外，概率抽样的样本容易出现非响应和失访，降低了研究的可靠性。

二、非概率抽样非概率抽样是另一种常用的抽样方法，其样本选择是基于研究者的主观判断，不具备完全的随机性。

非概率抽样方法包括方便抽样、判断抽样、专家抽样和配额抽样等。

非概率抽样的样本类型也多种多样。

与概率抽样类似，非概率抽样可以选择个体、机构、地区等不同类型的样本。

研究者可以根据研究目的和资源限制来选择合适的样本类型。

非概率抽样的优势在于节约资源和时间。

相比于概率抽样，非概率抽样的实施成本更低，因此可用于小规模的研究项目或紧急需要的调查。

非概率抽样还能够选择特定的样本，适用于一些特殊研究对象的情况。

然而，非概率抽样存在一些显著的缺陷。