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市场调研中的样本选择与样本量确定方法在市场调研过程中，样本选择和样本量确定是非常重要的步骤。
合理的样本选择和样本量确定方法可以确保调研数据具有代表性和可信度。
本文将介绍市场调研中常用的样本选择和样本量确定方法，并对其优缺点进行详细分析。
一、样本选择方法1. 简单随机抽样简单随机抽样是指从总体中按照相同的概率独立地随机选择样本的方法。
这种方法能够确保每个样本的选择机会相等，具有代表性。
但是，在实际应用中，可能会存在抽取样本不完全随机的情况，导致样本选择的偏倚。
2. 系统抽样系统抽样是按照一定的规律从总体中选择样本的方法，例如每隔固定的间隔选择一个样本。
这种方法相对简便，但可能会引入一定的抽样偏倚。
3. 分层抽样分层抽样方法是将总体划分为若干个互不重叠的子总体，然后从每个子总体中进行抽样。
这种方法可以保证每个子总体的代表性，适用于样本选择上具有多个明显特征的总体。
4. 整群抽样整群抽样是指将总体分成若干个互不重叠的群体，然后从中随机选择若干个群体作为样本。
这种方法适用于总体具有自然形成的群体，例如某个地区的消费者群体。
二、样本量确定方法1. 经验法经验法是根据研究者的经验和专业知识来确定样本量。
这种方法操作简单，但容易受主观因素的影响，不够科学准确。
2. 公式法公式法是根据统计学原理和抽样误差要求来确定样本量。
常用的公式包括通过总体标准差来计算样本量的公式和通过总体比例来计算样本量的公式。
这种方法相对科学准确，但需要掌握一定的统计学知识。
3. 置信度和置信水平法置信度和置信水平法是根据置信度和置信水平来确定样本量。
研究者可以根据不同的置信度和置信水平来确定合适的样本量。
这种方法能够更好地控制研究结果的可靠性。
4. 功效分析法功效分析法是通过设定研究效应值和研究检验的显著性水平，来确定样本量。
这种方法可以帮助研究者评估样本量对研究结论的影响，并给出具体的样本量要求。
在确定样本量时，还需要考虑研究的目的、资源限制和可行性。
毕业论文中的样本选择和样本量确定样本选择和样本量确定在毕业论文中是非常重要的步骤。
本文将从样本选择的原则、样本量的确定方法以及在毕业论文中如何合理应用这些方法等方面进行探讨。
1. 样本选择的原则在毕业论文中，样本选择要遵循一定的原则，以保证样本的代表性和可靠性。
以下是几个常用的样本选择原则：（1）随机抽样原则：通过使用随机数表或随机数发生器，从目标总体中等概率地抽取样本，以排除主观因素对样本的影响，从而提高样本的代表性。
（2）分层抽样原则：当总体可以分为若干个互相独立的子总体时，可以先按照某种特征将总体划分为若干个层次，然后在各个层次上进行简单随机抽样，以保证样本在各个层次上的分布与总体相似。
（3）滚动抽样原则：在研究进行过程中，根据实际情况逐步增加或调整样本量，以使样本更具代表性，并能反映研究对象的变化趋势。
2. 样本量的确定方法合理确定样本量是保证研究结果可靠性的重要环节。
以下是几种常用的样本量确定方法：（1）经验公式法：根据经验公式确定样本量，例如当总体容量较大时，可使用经验公式n = Z^2 * P * (1-P) / E^2来估算样本量，其中Z表示显著性水平对应的Z值，P表示总体比例，E表示误差容忍度。
（2）专家判断法：根据经验或领域专家的判断确定样本量，考虑研究内容的特殊性和独特性，综合考虑相关因素。
（3）统计学方法：通过统计学方法进行样本量的计算，根据研究设计、假设检验的力和效应大小等因素进行样本量计算，以保证研究结果的准确性。
3. 在毕业论文中的应用在毕业论文中，样本选择和样本量确定的具体应用取决于研究的目标和方法。
以下是几个常见的情况：（1）问卷调查：在进行问卷调查时，可以根据研究的目标和受众群体的特点，采用随机抽样原则进行样本选择，并根据样本调查结果进行样本量的确定，以便获取可靠的统计数据。
（2）实证研究：在进行实证研究时，可以根据研究的问题和目标，选择适当的样本选择原则，并根据相关的统计学方法确定样本量，以获得可信的实证结果。
毕业论文中如何撰写一个详细的样本选择在进行毕业论文的研究时，样本选择是非常重要的一步。
一个合适的样本选择可以有效地验证研究假设，并提供可靠的结果。
本文将介绍如何撰写一个详细的样本选择，包括样本的来源、样本的规模、样本的特征等等。
1. 样本的来源在撰写样本选择的部分时，首先要明确样本的来源。
样本可以从何处获得是一个需要解答的问题。
常见的样本来源包括学校、企事业单位、调查公司等等。
在具体描述样本来源时，可以提及具体的学校名称、企事业单位名称或调查公司名称。
同时，也可以提及样本来源的背景信息，例如学校的地理位置、企事业单位的行业背景等等，以增加文章的详细性。
2. 样本的规模样本的规模是样本选择中一个非常重要的参数。
样本规模的大小会直接影响到论文研究的可靠性和推广性。
在描述样本规模时，可以提及样本的总量以及具体的分组情况。
如果样本是按照特定的标准进行分组的，可以描述每个分组的样本量。
同时，在描述样本规模时，也可以结合过去类似研究的经验，提供一个参考范围，以便读者对样本规模有更为清晰的认识。
3. 样本的特征样本的特征是指样本的基本属性或特点。
在撰写样本选择的部分时，可以详细描述样本的性别比例、年龄分布、学历水平、职业背景等等。
同时，也可以提及样本特征的选择原因和合理性。
例如，如果研究对象是年轻人的消费行为，那么样本中的大部分应该是年轻人，以确保研究结果的准确性和可靠性。
在描述样本特征时，可以使用表格或图表的形式，以直观地展示样本的特征分布。
4. 样本选择的过程样本选择的过程是指如何从总体中选择出具体的样本。
在撰写样本选择的部分时，可以介绍样本选择的步骤和依据。
例如，可以提及采用的随机抽样方式，以确保样本的代表性。
同时，在描述样本选择的过程时，也可以提及一些可能存在的限制因素或偏差因素，并对其进行讨论和分析，以增加文献的可信度和完整性。
5. 样本的可行性和推广性样本的可行性是指样本选择和收集的可行性。
在进行样本选择时，需要考虑到样本的可获得性和可用性，以确保研究的顺利进行。
心理学研究中的样本选择方法在心理学研究中，样本选择是一个至关重要的环节。
研究者需要选择适当的样本来代表整个目标人群，并确保研究结果的可靠性和泛化性。
本文将介绍几种常见的心理学研究样本选择方法，并探讨其优缺点。
一、随机抽样随机抽样是最常见也是最基本的样本选择方法之一。
研究者通过随机的方式从目标人群中选取样本，以避免选择偏倚产生的影响。
随机抽样可以确保样本的代表性，并提高研究结果的可靠性。
然而，随机抽样也存在一些限制，如随机抽取的样本可能不够完全代表整个目标人群。
二、方便抽样方便抽样是一种常见且简单的样本选择方法。
研究者通过方便的方式选择样本，比如选择身边容易接触到的人或者调查问卷在网上的发布。
这种方法的好处是速度快、成本低，适用于一些小规模的初步研究。
然而，方便抽样存在着样本偏倚的问题，因为研究者无法保证所选择的样本能够代表整个目标人群。
三、分层抽样分层抽样是一种更加精细的样本选择方法，可以解决随机抽样的不足。
研究者将目标人群按照一定的特征进行分层，然后从每个层中随机选择样本。
这样做可以确保每个特征层中的样本都能被纳入研究，并且提高了样本的代表性。
然而，分层抽样也需要根据研究需求选择合适的特征层，否则可能导致样本选择过程的复杂性增加。
四、配对抽样配对抽样是一种常用的样本选择方法，适用于需要比较两组样本之间差异的研究。
研究者通过某种特定的标准将样本成对配对，以保证在配对因素上的相似性。
例如，在研究药物疗效时，可以将具有相似疾病病情的患者进行配对，以消除个体间差异对研究结果的干扰。
配对抽样的优点在于能够控制配对因素对结果的影响，但是需要大量的时间和精力来进行匹配。
五、整群抽样整群抽样是一种特殊的样本选择方法，适用于研究的目标是群体而非个体。
研究者可以选择某个具有代表性的群体作为样本，通过对该群体进行观察和调查来获取数据。
整群抽样适用于一些特定的研究场景，比如研究某个社区的心理健康状况。
然而，由于群体的异质性，整群抽样的结果可能无法泛化到其他群体中。
论文写作中的样本选择要点1. 简介在论文写作中，样本选择是非常关键的一步。
合理选择样本可以确保研究的可靠性和有效性，从而提高论文的学术价值。
本文将介绍论文写作中的样本选择要点，以帮助读者正确、科学地进行样本选择。
2. 样本的代表性样本的代表性是样本选择的首要原则。
样本应该尽可能地具有代表性，能够反映研究主题所涉及的整体情况。
为了确保样本的代表性，可以采用随机抽样的方法，即每个个体有相同的机会被选入样本中。
这样可以避免个体选择偏差，提高研究结果的可推广性。
3. 样本的大小样本的大小是样本选择中的另一个重要因素。
样本的大小应该足够大，以保证研究结果的统计显著性和可靠性。
一般来说，样本的大小应根据研究主题的复杂性和研究设计的要求来确定。
对于大型研究项目，样本的大小可能需要数百甚至数千人；而对于小型研究项目，样本的大小可以适当减小。
需要注意的是，样本的大小不是越大越好，而应该根据实际情况进行合理的选择。
4. 样本的可获取性在进行样本选择时，还需要考虑样本的可获取性。
样本的可获取性包括两个方面：时间和资源。
时间可获取性指的是研究者能够投入的时间，包括研究期限和数据收集时间。
资源可获取性指的是研究者能够投入的金钱、人力和设备等资源。
在进行样本选择时，需要确保有足够的时间和资源去获取样本，以避免研究过程受限制或无法完成的情况。
5. 样本的特定要求某些研究主题可能对样本有特定要求，例如性别、年龄、健康状态等。
在选择样本时，需要考虑这些特定要求，并进行合理的限制。
例如，如果研究主题涉及性别差异，可以采用性别配对的方法，以保证样本在性别上的平衡。
同样，如果研究主题与年龄相关，可以选择不同年龄段的样本，并进行相应的分组分析。
6. 样本的随机性在样本选择过程中，随机性是一个重要的考虑因素。
随机样本能够减少个体选择偏差，提高样本的代表性和可靠性。
为了确保样本的随机性，可以使用随机数表或计算机软件进行随机抽样，并在抽样过程中遵循相应的抽样原则和程序。
有效的样本选择和调查方法在进行研究和调查时，样本选择和调查方法的有效性至关重要。
通过选取适当的样本和采用科学的调查方法，可以保证研究结果的准确性和可靠性。
本文将介绍一些有效的样本选择和调查方法，以帮助研究人员在实践中做出正确的选择。
一、样本选择1. 随机抽样：随机抽样是最常用的样本选择方法之一。
在随机抽样中，每个个体都有相同的概率被选择为样本，从而避免了样本的偏倚。
常见的随机抽样方法包括简单随机抽样、系统抽样和分层抽样等。
2. 方便抽样：方便抽样是一种快捷但不够科学的样本选择方法。
在方便抽样中，研究者根据自己的方便选择样本，容易导致样本的不代表性。
因此，在研究设计中，我们应尽量避免使用方便抽样。
3. 整群抽样：整群抽样是在随机抽样的基础上，将人群按照某种特征划分为不同的群体，然后在随机选择的群体中进行样本抽取。
这种方法可以更好地保证样本的多样性和代表性。
二、调查方法1. 问卷调查：问卷调查是一种常见的数据收集方法，通过给受访者提供问题，以书面或电子形式进行回答。
问卷调查可以收集大量的数据，并且具有匿名性、效率高等优点。
2. 访谈调查：访谈调查是研究人员直接与受访者进行面对面的交流和询问。
访谈调查可以获取更为深入和详细的信息，但需要投入较多的时间和人力资源。
3. 实地观察：实地观察是指研究人员亲自前往研究对象所在的实际环境进行观察和记录。
实地观察可以提供客观的现场数据，但需要注意观察者的主观偏差。
4. 实验研究：实验研究是通过在受控条件下操作变量，以验证假设和因果关系的研究方法。
实验研究可以获得较高的内部有效性，但在一定程度上可能失去了外部有效性。
5. 文献综述：文献综述是通过收集、整理和分析已有的研究文献，总结和归纳研究现状和成果的方法。
文献综述可以帮助研究者系统地了解和梳理相关领域的知识，但可能受限于文献的完整性和真实性。
最后，为了保证研究的有效性和可靠性，研究人员在进行样本选择和调查时应严格按照科学的方法进行。
临床研究中的样本选择在临床研究中，样本选择是一个至关重要的步骤，它直接影响到研究结果的可靠性和推广性。
本文将探讨在临床研究中进行样本选择的原则和方法。
一、样本选择的原则1. 代表性原则样本选择的首要原则是保证样本的代表性。
即在选择样本时，应尽量保证样本能够准确地反映出整个目标人群的特征。
例如，如果研究的目标是探究某种疾病的发病率，那么样本应该包括各个年龄段、性别、地域等因素的代表性样本群体，以确保研究结果的普遍性和可靠性。
2. 样本容量原则样本容量是指在临床研究中需要纳入的被试者数量。
样本容量的大小直接关系到研究结果的稳定性和推广性。
通常情况下，样本容量越大，研究结果的可靠性越高。
因此，在进行临床研究时，应根据实际情况合理确定样本容量。
3. 随机性原则为了避免选择偏倚的问题，样本选择应具备一定的随机性。
通过随机选择样本，可以有效消除可能存在的干扰因素，提高研究结果的可信度。
常用的随机选择方法包括简单随机抽样、分层抽样等。
二、样本选择的方法1. 纵向研究中的样本选择在纵向研究中，样本选择通常是根据目标群体的特征和研究设计来进行的。
例如，如果研究的是某种疾病的发展过程，那么需要选择一组患者，并在一定时间范围内对其进行追踪观察，以获取疾病的演变过程和相关因素。
2. 横向研究中的样本选择在横向研究中，样本选择通常是根据特定的研究目的和研究对象来确定的。
例如，如果研究的是某种疾病的发病因素，那么需要选择一组患病者和一组健康对照者，比较二者在相关因素上的差异，以找出可能的风险因素。
3. 质性研究中的样本选择质性研究中的样本选择相对灵活，常采用目的性抽样或者便利抽样的方法。
研究者根据研究问题的需求，有意选择具有代表性的个体或群体进行深入的访谈和观察，以获取丰富的研究材料。
三、样本选择的误区和注意事项1. 样本选择中的偏倚在进行样本选择时，很容易出现选择偏倚的问题。
例如，有些研究只选择了在特定医疗机构就诊的患者，这样可能导致样本的代表性不足，研究结果的推广性受到限制。
调研设计中的样本选择技巧样本选择是调研设计中至关重要的一步。
在进行一项研究之前，研究者必须选择一定数量的样本，以便能够从整体中推断出一定的结论。
样本选择的技巧直接影响着研究的有效性和可靠性。
样本选择的目标是代表总体，并确保使用的样本能够尽可能地反映整个群体的特征。
以下是一些在调研设计中常用的样本选择技巧，旨在帮助研究者更好地选择适当的样本。
1. 简单随机抽样：简单随机抽样是最常用的样本选择技巧之一。
研究者通过随机抽取样本的方式，确保每个个体有相等的机会被选入样本。
这样可以降低样本中的偏差，并确保样本的代表性。
2. 分层抽样：分层抽样是将总体分为不同的层次，并从每个层次中随机抽取样本的一种方法。
这种方法适用于总体中不同层次具有不同特征的情况。
通过分层抽样，可以确保样本在不同层次上具有一定的代表性。
3. 整群抽样：整群抽样是将总体划分为若干个群体，并随机选择一定数量的群体作为样本。
从每个选定的群体中选择所有个体作为样本。
这种抽样方法适用于总体中群体间差异较小，而群体内差异较大的情况。
4. 方便抽样：方便抽样是一种便捷但不够科学的样本选择技巧。
研究者通过选择最容易获得的样本进行研究，例如亲友、同事等。
尽管方便抽样在一些情况下可能是合适的，但它通常不能代表整个总体，并且存在较大的偏差。
5. 系统抽样：系统抽样是从总体中按照一定的规律选择样本的方法。
例如，研究者可以选择每隔一定时间或间隔选取一个样本。
系统抽样相对简单，但存在与总体的有规律的相关性。
因此，在使用此方法时需要小心。
除了以上几种常用的样本选择技巧，研究者还可以根据研究目标和问题的特点来选择适合的样本选择方法。
重要的是要确保所选择的样本具有代表性，并能够准确地反映总体的特征。
在进行样本选择时，还应该注意以下几点：样本的大小应该足够大，以确保具有足够的统计能力。
样本过小可能导致统计结论的不可靠性。
样本应该具有一定的多样性，以反映总体的各种特征。
过于单一的样本可能会导致研究结论的偏差。
教育实证研究中样本选择的原则及品质要求在教育实证研究中，样本选择是一个至关重要的步骤，影响着研究的结果的可靠性和适用性。
样本选择的原则和品质要求如下：1.随机性原则：随机样本选择是最基本的原则之一、通过随机选择样本，可以最大程度地减小选择偏差，使得样本具有代表性。
研究人员可以通过随机抽样方法，如简单随机抽样、分层随机抽样等，选择一定数量的研究对象进行研究。
2.代表性原则：样本选择应尽量保证样本能够代表目标总体。
研究人员应结合研究目的和研究问题，选择与目标总体相关的特征和维度，如年龄、性别、地区、教育背景等，确保样本的代表性。
如果样本不能代表目标总体，研究结果的推广性和可靠性将受到影响。
3.多样性原则：样本选择应尽量包含不同类型、背景和特征的个体。
通过多样性的样本选择，可以增加研究的可比性和泛化性，更好地理解研究对象之间的异质性和共同点。
例如，在研究教育政策的影响时，可以选择包括不同地区、学校类型和学生群体的样本，以展现不同背景下的政策效果。
4.大样本原则：大样本可以提高研究结果的可靠性和稳定性。
较大的样本容量可以减小因随机因素引起的误差，提高结果的准确度和一般性。
样本大小的选择应根据研究设计、研究目的和可行性进行考虑，避免样本容量过小导致结果不具备统计学意义。
5.数据可得性和品质要求：样本选择应考虑数据的可获得性和品质要求。
研究人员应基于现实条件和研究可行性，选择能够获得高品质数据的样本。
高品质数据的要求包括数据的真实性、完整性、准确性和可靠性等。
6.伦理原则和保密要求：样本选择应符合伦理原则和保密要求。
研究人员应确保样本选择过程中的道德和法律要求得到充分尊重和保护，个体的隐私和利益不受侵害。
在研究计划和样本选择过程中，可以征得研究对象的知情同意，进行保密协议和道德伦理审查等。
总之，样本选择在教育实证研究中具有重要意义，研究人员应遵循随机性原则、代表性原则、多样性原则和大样本原则，确保样本选择的品质要求能够满足数据可得性和品质要求，同时符合伦理原则和保密要求。
毕业论文中的样本选择技巧在毕业论文中进行样本选择是研究的一个关键步骤。
合理选择样本可以确保研究结果的准确性和可靠性。
本文将介绍一些毕业论文中的样本选择技巧，并对其进行详细解析。
一、样本选择的重要性样本选择是毕业论文研究中至关重要的一步。
一个好的样本可以提高研究的可靠性和代表性，确保研究结果的准确性。
如果样本选择不当，可能导致研究结果的偏差，甚至影响论文的科学性和可信度。
二、样本选择的原则1.代表性原则：样本应当能够代表目标总体的主要特征和分布情况，以保证研究结果的泛化能力。
2.随机性原则：样本应当通过随机抽样的方法获取，以排除主观因素对样本选择的影响，减少选择偏差。
3.有效性原则：样本应当能够有效回答研究问题，并能够充分反映变量之间的关系。
三、常用的样本选择方法1.简单随机抽样：根据目标总体的特点，使用随机数表或随机数生成软件进行抽样，保证每一个个体被选中的概率相等。
2.整群抽样：将目标总体分成若干个互不重叠的群组，然后从每个群组中随机抽取样本。
3.分层抽样：根据目标总体的特点，将总体划分为若干个层次，然后在每个层次中使用简单随机抽样或系统抽样的方法进行样本选择。
4.多阶段抽样：先从总体中随机选择若干个样本单元，然后再对每个样本单元内进行个体的抽样。
四、样本选择中的常见问题1.样本量不足：样本量过小可能导致研究结果的不准确，因此在进行样本选择时应该考虑样本量的大小。
2.样本偏差：样本选择时往往存在一定的偏差，比如抽样过程中因为主观原因而忽略某些特定群体，从而影响到样本的代表性。
3.非随机性抽样：一些研究者可能因为方便或者效率等因素而选择非随机抽样方法，这将影响到研究结果的科学性和可靠性。
五、样本选择技巧1.合理规划样本选择过程，确保样本能够代表目标总体的主要特征。
2.根据研究问题和目标总体的特点，选择合适的抽样方法。
3.合理控制样本量，确保样本量能够满足研究的要求。
4.遵循样本选择的原则，如代表性原则、随机性原则和有效性原则。
第五章样本的选择在研究方法的设计中，一个必须的环节就是要选择研究的对象，即从总体中抽取出一些样本进行研究，这就是样本的选择问题。
本章主要介绍抽样的概念及意义、抽样误差的控制以及抽样的程序和方法。
第一节抽样的概念及其意义一、抽样的概念要了解抽样的概念及意义，先要弄清楚母体、抽样单位、样本、抽样等几个基本概念。
母体，即研究者界定的研究对象的总体。
例如，研究者以广州市中学生为研究对象，广州市的全体中学生即为母体。
母体的大小视研究者界定的范围而定，母体越小，抽样就越容易；但是母体越小，研究结果可以推广的范围就越小。
抽样单位，是指构成母体的基本单位。
上述例子中广州市的每一个学生就是抽样单位。
但是抽样的单位不仅限于个人，可以是地区、团体等其他事务或机构。
例如教育部要研究地方（省、市）的义务教育落实情况，抽样单位就是各省、市；教育局要研究辖区内学校的教育经费开支情况，抽样单位就是该区域内各中小学。
样本，是由抽样单位组成的小集合体，是总体的一部分。
对样本最根本的要求就是它的精准性和代表性。
首先样本应该被合适地选取，它具备总体的特征，可以代表总体；其次样本所提供的信息应该是可靠的、精准的，否则由此推断出的总体特征就不可信，难以立论。
抽样就是按照一定的程序，从所研究对象的母体中抽取出样本进行研究，以推知母体的某种特征。
二、抽样的意义在各种研究活动中，抽样常常是必须涉及到的问题。
例如，研究小学生的学习态度和兴趣，如何去选择研究对象？怎样挑选出能够代表小学生整体状况的样本？应该挑选多少样本？这些都属于抽样的问题。
一般而言，抽样具有以下意义①：1、抽样研究所得的结论，有推广到同类对象中的意义。
在随机抽样中，母体内的每个单位被抽取的机会是相同的，例如某校要测试本校高一学生的语文水平，该校高一学生有1000人，选出100个学生组成的随机样本参加测试，测试的平均成绩是85.5分，我们虽然不能认为该校高一级学生的平均成绩刚好是85.5分，但是可以相信，总体的平均分在85.5分左右。
在非随机抽样中，所得的研究成果不能推广到很广阔的领域，但是由于有目的地选取的样本含有丰富的研究信息，研究者深入的研究可以为后续的工作提供可靠的参考。
例如，某位班主任对所带班级的后进生转化工作进行研究，研究结果虽然不能推广到所有后进生的转化中，但是对该小样本深入细致的研究，更能发现真相，为班主任将来转化其他后进生提供可靠的参考。
2、抽样研究符合研究的经济性、可行性原则。
每一项研究都受到一定的人力、物力和财力的限制，如果母体很大，母体中一些单位的信息难以获得，就必须采用抽样研究。
抽样可以集中有限的人力、物力获得相当可靠的资料，所以大多数情况下得到研究者的青睐。
3、在实验研究中，抽样调查更有普查法难以替代的优点。
例如，某教师研究情景教学对英语教学的影响，在所任教的班级中选取其中一个班作为实验组，一个班作为对照组。
显然，由于精力有限，该教师不可能选取全校所有的班级参加研究。
另外，在有些较为特殊的①李方.现代教育科研研究方法.广州:广东高等教育出版社,1989:63页教育研究中，常会进行一些矫正不良行为的实验研究，例如，研究儿童的攻击行为，对具有攻击行为的学生进行矫正，我们就只能选择本身已有攻击行为的学生为实验对象，而不能让大家都来学习攻击行为，再进行矫正。
在这种涉及到改变样本原来不良状态的实验研究中，就只能进行抽样调查了。
与抽样相对的是普查，普查是将所要探讨的母体全部不漏地加以研究的方法。
有的调查是需要选取全体的，例如人口普查，就需要逐户登记人口，力求得到全体调查单位的数据。
再如班主任要对所带班级的后进生进行转化研究，也不必进行抽样。
但是，在大多数情况下，进行全体调查不但不可能而且不必要。
因此，我们要学会抽样的基本方法。
第二节抽样的误差及其影响因素一、抽样的误差在抽样调查中，由于需要选取样本来代替全体，不可避免会造成误差。
抽样误差是指抽样研究中，样本统计量与总体参数间的差别。
统计上用标准误（standard error,SE）来衡量抽样误差的大小。
不同的统计量，标准误的表示方法不同。
最常用的是均数的标准误，计算公式为：其中s是样本标准差。
标准误可以说明不同样本之间的变异情况，也即不同样本的参差情况。
抽样误差应与另外两种误差相区别。
一种是调查误差，即在调查过程中，由于观察测量、登记、计算上的差错所引起的误差：另一种是系统偏误，即由于违反随机原则，有意地选择较好或较差单位进行调查，造成样本代表性不足所引起的误差。
这两种误差是可以防止和避免的。
二、影响抽样误差的因素影响抽样误差大小的因素主要有：1、总体单位的内部一致性程度。
也就是说，如果总体单位的内部一致性程度越高，抽样误差就越小，反之则越大。
比如，一所学校的学生，有一部分是学习成绩与品德表现优秀的学生，而另外也有一部分是学习和品德两方面都很差的学生，也就是两极分化很严重，那么，在这种情况下如果采用随机抽样的方法进行抽样，可能会导致较大的抽样误差。
反过来，如果一所学校的学生学业和品行都比较良好，那么从中抽取样本进行研究，抽样误差就会小一些。
2、样本单位数的多少。
在其他条件相同的情况下，样本单位数愈多，抽样误差愈小。
但是样本也并非越大越好，大样本的选取不但会增加研究成本，而且可能增大调查误差。
最著名的例子当数1936年美国一本通俗杂志《文学文摘》（Literary Digest）调查了240万人，得出了阿尔夫.兰顿将会击败罗斯福当选美国总统的预言，结果此次调查研究成为一个抽样错误的反面教材。
而同时进行的盖洛普测验（Gallup poll）却在预测中取得了成功，使用的却是比《文学文摘》小得多的样本。
为什么会有如此大的反差呢？原因其实很简单，就是因为后者使用的样本更有代表性。
所以，中小学教师在考虑样本量时，不要贪多求大，应该着重考虑样本对总体的代表性和样本是否包含了研究问题的信息。
那么，多大的样本才算适当呢？这个问题没有固定的统一标准。
一般说来，应该是研究者根据自己的条件选取尽可能大的样本进行研究，相关研究的满意样本至少要30名；因果比较研究和实验研究，至少每组要有15名；调查研究则至少每组要有100名，而次要的组别至少要有20—30名②。
3、抽样方法。
抽样方法不同，抽样误差也不相同。
一般说，重复抽样比不重复抽样误差要大些，在总体现象分类比较明显时，采用分层随机抽样比其它方法的抽样误差小。
第三节 抽样的程序和常用方法一、抽样的程序科学的抽样一般应遵循如下步骤：1、界定研究的母体。
母体界定不清楚，就无法确定抽样方法和抽样单位。
如，研究广州市教师科研能力水平，首先要界定教师的范围，是全体教师，还是中学教师、小学教师？是基础教育学段教师还是职业学校教师？这些都要事先界定清楚。
2、获得包括全体抽样单位的母体名单。
例如研究广州市初中教师的，可从广州市教育局获取一份初中教师名单，名单要完整而且可靠。
3、根据母体特征选择适当的抽样方法。
根据母体名单，采用适当的抽样方法，保证样本的代表性。
4、根据不同抽样方法的程序要求，抽取样本。
如，采用简单随机抽样方法，可以利用随机数字表，在抽样名册里抽取样本单位。
二、常用的抽样方法：抽样包括随机抽样和非随机抽样（有目的抽样）两种。
保证选择的样本能够代表总体，常用的方法是使它从数学的观点来看具有代表性，也就是说在总体内随机选择样本，进行随机抽样。
随机样本就是概率样本，总体成员被选入样本的概率都不为零。
简单随机样本在被选取时，概率相等，复杂的抽样设计中，每个个体被抽入样本的概率可能不相同。
但是在教育研究活动中，随机抽样不一定总是符合实际的。
例如研究后进生的转化问题，就需要研究者将精力花在研究对象具体情况的描述上，而不是花在结果的归纳上，所以选取时就要有目的地选择那些比较特殊的后进生，而不是在学生中随机抽取。
也就是说，随机抽样中，是假设总体中的每个个体所含的研究信息是对等的，而非随机的抽样则是为了达到研究目的，选择一个“具有高信息密度和强度的个案进行研究”（陈向明，2000：103）。
这种有目的的抽样在质的研究中运用很多，它并非是随意的，而是以事先确定的准则为依据，建立在研究者对选取个体有较深刻的了解基础之上。
非随机抽样的样本是研究者确信可以提供丰富研究信息的对象。
（一）常用的随机抽样方法：教育研究中常用的随机抽样方法有简单随机抽样、等距抽样、分层随机抽样、整群抽样几种。
1、简单随机抽样一所全寄宿学校的心理老师想了解一年级新生对学校生活的适应情况，在1000名新生里随机抽取100名学生进行调查，就有可能采用简单随机抽样方法。
简单随机抽样是对研究总体不经过任何分组、排队，完全按照随机原则从中抽取单位② 李方.现代教育科研研究方法.广州:广东高等教育出版社,1989:64页加以调查的一种抽样形式。
这种抽样的特点是在每次抽选中都能保证总体中每个单位有相等的中选机会。
简单随机抽样的具体方法有：直接抽选项法、抽签法、随机数字表法、使用计算机模拟抽取。
上例中的老师可以直接随机抽取不同学籍号的学生参加测试，可以利用电脑随机选取被试学生，也可以参照随机数字表，利用学籍号抽取100名学生参加测试。
简单随机抽样适用于总体较小，而且同质性比较高的情况。
上例中1000名新生同时入学，可以认为他们对新环境的适应情况是“同质”的。
随机抽取样本时，如果要利用学籍册，还要弄清楚学籍号的编排规律。
有的学籍号是按照学生的入学成绩高低编排的，如果样本碰巧集中在前段，选出的样本可能就不能够代表全体；有的学校将男、女生分开编排，利用学籍号随机抽取有可能出现偏差。
所以运用简单随机抽样方法时，还应弄清楚研究总体的构成因素。
2、等距抽样有的学校为了平衡各班的学生学业水平，常常在新生入学时，根据随机的学号进行等距抽样，进行分班。
例如1号在1班，2号在2班……10号在10班，11号在1班，12号在2班，20号在10班……也就是说，样本的第一个个体被随机选定后，其他的个体就可以按一定规律选出来。
这就是等距抽样的方法，也叫有序抽样，是一种简单易行的方法。
等距抽样因其特点可能会有周期性问题出现，带来抽样偏差。
特别是抽样总体不是随机排列的时候更是如此。
上例中，新生学号假如是按入学成绩高低排列的，分班后1班的学习成绩就很可能会比10班好得多。
除了抽样前随机打乱总体名册的排序方式来降低其对抽样产生的影响（例如按照姓氏拼音来排序），还可以在抽样中连续数次更改随机开始的数字来避免误差。
3、分层随机抽样一所初中要调查教师的科研态度，要在全体教师中选择样本来进行研究。
学校不同层次教师（不同教龄、不同职称、不同年级、任教不同科目），科研态度可能大相径庭，所以应该先将总体分成不同的“层”，然后再从每层中抽样，而不是从母总体中随机选择。
