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第3章选择抽样调查方法在进行调查研究时，我们通常无法直接面对整个研究对象的总体，而需要通过对样本进行观察和分析来推断总体的特征和规律。
因此，正确选择适当的抽样调查方法是保证调查结果可靠和有效的一个重要步骤。
抽样调查方法可以分为概率抽样和非概率抽样两大类。
概率抽样方法是以一定的概率原则进行样本选择的方法，可以减少抽样误差，提高样本的代表性和推广能力。
非概率抽样方法则是基于研究者的主观判断进行样本选择的方法，其优势在于灵活性和经济性。
1.概率抽样方法概率抽样方法是利用随机数表或随机数发生器确定样本的选择机会，以保证样本的选取是随机的、无偏的。
常见的概率抽样方法有简单随机抽样、系统抽样、整群抽样和多阶段抽样等。
（1）简单随机抽样是最常用的抽样方法之一，其基本思想是将总体划分为若干个有相同特征的子群，然后从每个子群中随机选择若干个样本，再将这些样本合并成总体样本。
这种方法具有操作简单、抽样误差可控等优点。
（2）系统抽样是将总体按照一定的规则排列后，根据随机数表或随机数发生器选择出一个随机起点，然后按照一定的间隔逐个选择样本。
这种方法适用于总体比较稳定的研究对象，具有操作简单、抽样比例可控等优点。
（3）整群抽样是将总体按照其中一种特征划分为若干个互不重叠的子群，然后从每个子群中全面选择样本。
这种方法适用于总体具有一定规模的亚群体的研究，具有简化抽样过程、减小抽样误差等优点。
（4）多阶段抽样是将总体按照一定的层次划分并逐层选择样本，其中每一层可以使用不同的抽样方法。
这种方法适用于总体分布复杂、无法直接获取的情况，具有适应性强、适用范围广等优点。
2.非概率抽样方法非概率抽样方法是基于主观判断或特定目的选择样本的方法，其优势在于灵活性、经济性和操作简单，但容易引入选择偏差和非抽样误差。
常见的非概率抽样方法有方便抽样、判断抽样、专家抽样和配额抽样等。
（1）方便抽样是研究者根据个人方便性自主选择的样本，不具备随机性和代表性，容易引入选择偏差。
第三章随机抽样和抽样散布在前两章的讨论中，咱们明白了随机现象常常通过随机变量及其概率散布和数字特点来描述，但是，在实际问题中，要准确明白概率散布和数字特点，有时是很困难的。
例如，咱们要以药丸的崩解时刻或药片的溶解速度为指标来考察某一批药品的质量。
假设把这批药品全数进行一下实验，其散布函数及其有关的数字特点都可求出。
可是，由于测定这些指标的实验，一样是破坏性的，报废了全数药品即便求出了有关指标也无心义。
还有一些查验指标，如蜜丸的重量、体积等，对它们的查验虽不是破坏性的，但要成批逐个查验，不管从人力仍是物力上都会受到条件限制。
事实上，人们老是通过对部份产品的实验结果作分析，推断出全数产品的情形。
这确实是数理统计研究的一个要紧问题。
本章先讨论样本和统计量等大体概念，然后讨论常见的几种抽样散布，为进一步讨论统计推断方式打下必要的理论基础。
§3-1 随机抽样整体与样本整体与样本是数理统计中两个要紧概念。
整体是指研究对象的全部，组成整体的每一个单元称为个体。
整体能够包括有限个个体，也能够包括无穷多个个体。
某个整体是有限的，但在个体相当多的情形下，往往把它作为无穷整体来对待。
在数理统计中，咱们不笼统地研究所关切的对象，只考察它的某一种数值指标，例如，考察某批中成药丸的质量时，能够考察崩解时刻、溶解速度、丸重等项指标。
那个地址，若是咱们只需注意药丸的重量，固然，每一丸都有一个确信的重量如：6g，，，，…。
咱们就把所有这些丸重数值当做丸重的整体；每一个丸重值确实是一个个体。
如此，丸重X事实上是一个随机变量，它的取值的全部是一个整体，每一个可能取值确实是它的个体。
由于随机变量是用其概率散布F(x)(或密度函数f x)来刻画，因此假设X具有散布函数F(X)，那么称这一整体为具有散布函数F(X)的整()体。
为了研究整体，需在整体中抽取假设干个个体，这就得出样本的概念。
概念1在一个整体X中抽取n个个体X1，X2，…，X n，这n个个体称为整体X的一个容量为n的样本。
