随机抽样方法

初中了解随机抽样的基本方法知识点随机抽样是统计学中常用的一种抽样方法，通过随机选择样本，可以有效地代表总体，并且减少因抽样误差而引起的统计结论偏差。

在初中阶段，学生需要了解随机抽样的基本方法，以便在未来的学习和实践中能够正确地进行抽样调查和数据分析。

本文将介绍初中学生应该了解的随机抽样的基本方法知识点。

一、简单随机抽样简单随机抽样是一种最基本的抽样方法，它的特点是每个样本有相等的机会被选中。

简单随机抽样的步骤如下：1.首先，确定总体。

总体是指我们要进行抽样调查的对象或群体。

2.然后，确定样本量。

样本量是指我们从总体中随机选择的样本个数。

3.接下来，给总体中的每个个体或元素赋予编号，编号应该是唯一且有序的。

4.使用随机数表或随机数发生器产生随机数，根据随机数选择对应的编号，选中对应的样本。

5.重复步骤4，直到选够所需的样本量。

6.最后，对选中的样本进行调查和分析。

二、系统抽样系统抽样是一种按照一定规则从总体中选择样本的方法，它比简单随机抽样更加高效。

系统抽样的步骤如下：1.确定总体和样本量。

2.给总体中的每个个体或元素赋予编号。

3.计算出总体容量与样本量的比值，得到抽样间距。

4.随机选择一个起始个体，然后按照抽样间距选取样本。

5.重复步骤4，直到达到所需的样本量。

6.最后，对选中的样本进行调查和分析。

三、分层抽样分层抽样是将总体划分为若干层，在每一层中进行抽样。

分层抽样的步骤如下：1.确定总体和样本量。

2.根据总体的特点和目的，将总体划分为若干个层。

3.确定每个层的样本量，并计算出各层的比例或者确定样本量的比例。

4.分别从每个层中进行简单随机抽样或者其他抽样方法抽取样本。

5.对选中的样本进行调查和分析。

四、整群抽样整群抽样是将总体划分为若干个互不重叠的群组，然后从群组中进行抽样。

整群抽样的步骤如下：1.确定总体和群组。

2.将总体划分为互不重叠的群组。

3.确定每个群组的样本量，并计算出各群组的比例或者确定样本量的比例。

审计的抽样方法有哪些
审计的抽样方法有以下几种：
1. 随机抽样方法：按照概率统计原理在总体中随机选择一部分样本进行检查。

2. 系统抽样方法：根据总体的某种特征，按照一定的规则抽取样本，例如按照客户编号或账户余额大小抽取样本。

3. 层次抽样方法：根据总体的某种特征将总体分成多个层次，然后在每个层次中进行抽样。

4. 分层抽样方法：在总体中将样本按照某种特征进行分类，然后在每个分类中进行抽样。

5. 无选择抽样方法：抽样时不加以考虑地按照某种规则抽取样本。

6. 判断抽样方法：根据审计师的判断和经验抽取样本。

7. 审计利益相关方抽样方法：根据审计对象的重要性、关联度和风险抽取样本。

需要注意的是，抽样方法的选择应考虑到样本的代表性、可靠性和效率，以确保审计结果的准确性。

谈谈几种典型的抽样方法抽样是一种统计学中常用的数据收集方法，通过在总体中选择一部分代表性的样本进行研究和分析，以得出总体的特征和规律。

下面将介绍几种典型的抽样方法。

1. 简单随机抽样（Simple Random Sampling）简单随机抽样是最基本、最常见的一种抽样方法。

其思想是从总体中随机选择n个个体作为样本，每个个体被选中的概率是相等且独立的。

简单随机抽样可以保证样本具有代表性，但在总体容量较大时，实施起来可能不太方便。

2. 系统抽样（Systematic Sampling）系统抽样是在总体中随机选择一个起始点，然后按照事先规定的间隔选择个体作为样本。

例如，如果总体容量为N，需要选择n个样本，那么每隔N/n个个体选择一个，即可得到n个样本。

系统抽样比简单随机抽样实施起来更方便，但需要保证总体中个体的排列顺序是随机的。

3. 分层抽样（Stratified Sampling）分层抽样是将总体划分为若干层，然后从每一层中分别随机选择样本。

分层抽样可以确保每一层都有代表性的样本，从而减小估计误差。

例如，对于一个城市人口总体，可以按照年龄、性别等因素进行分层抽样，从每一层中随机选择一定数量的样本。

4. 整群抽样（Cluster Sampling）整群抽样是将总体划分为若干个相互独立的群或区域，然后从其中随机选择若干个群作为样本，并对选择的群内的所有个体进行调查。

整群抽样适用于总体分布不均匀或者在随机单元内调查成本较低的情况。

例如，对于一个大学，可以将各个学院看作是群，然后从中随机选择若干个学院进行调查。

5. 效应抽样（Stratified Cluster Sampling）效应抽样是将分层抽样和整群抽样相结合的一种方法。

总体首先按照一些特征进行分层，然后从每一层中随机选择若干个群或区域，再在选择的群或区域中进行个体抽样。

效应抽样可以同时考虑个体和群体的特征，提高样本的代表性和效率。

以上是几种典型的抽样方法的简要介绍。

抽样方法简单随机抽样(抽签法1.抽样方法：(1)简单随机抽样（抽签法、随机数表法）常常用于总体个数较少时，它的特点是从总体中逐个抽取；（2）系统抽样也叫等距离抽样，常用于总体个数较多时，它的要紧特点是均衡成若干部分，每部分只取一个；（3）分层抽样，要紧特点是分层按比例抽样，要紧用于总体中有明显差异，它们的共同点：每个个体被抽到的概率都相等nN，表达了抽样的客观性和平等性。

如（1）某社区有500个家庭，其中高收入家庭125户，中等收入家庭280户，低收入家庭95。

为了调查社会购买力的某项指标，要从中抽取一个容量为100户的样本，把这种抽样记为A；某中学高中一年级有12名女排运动员，要从中选取3人调查学习负担的情形，把这种抽样记为B，那么完成上述两项调查应分别采纳的抽样方法：A为_______，B为_____。

（答：分层抽样，简单随机抽样）；（3）某中学有高一学生400人，高二学生300人，高三学生300人，现通过分层抽样抽取一个容量为n的样本，已知每个学生被抽到的概率为0.2，则n= _______（答：200）；（4）容量为100的样本拆分成10组，前7组的频率之和为0.79，而剩下的三组的频数组成等比数列，且其公比不为1，则剩下的三组中频数最大的一组的频率是______（答：0.16）；（5）用简单随机抽样的方法从含有10个个体的总体中，抽取一个容量为2的样本，则某一个体a“第一次被抽到的概率”，“第一次未被抽到，第二次被抽到的概率”，“在整个抽样过程中被抽到的概率”分别是______________（答：111,,10105）；2.总体分布的估量：用样本估量总体，是研究统计问题的一个差不多思想方法，即用样本平均数估量总体平均数（即总体期望值――描述一个总体的平均水平）；用样本方差估量总体方差（方差和标准差是描述一个样本和总体的波动大小的特点数，方差或标准差越小，表示那个样本或总体的波动越小，即越稳固）。

随机选取样本的方法1. 介绍在研究和实践中，为了获得对总体的全面认识和准确判断，我们需要从总体中选取一部分样本进行分析和研究。

随机选取样本的方法是一种常用的样本抽样方法，它可以确保样本的代表性和可靠性，从而提高研究和分析的可信度。

本文将详细介绍随机选取样本的方法，包括简单随机抽样、系统抽样、分层抽样和整群抽样四种常见的抽样方法，以及它们的优缺点和适用场景。

2. 简单随机抽样简单随机抽样是最基本也是最常用的一种抽样方法，它的核心思想是从总体中随机选取一部分样本，确保每个样本有相同的被选中的概率。

2.1 简单随机抽样的步骤简单随机抽样的步骤如下：1.确定总体：首先需要明确研究的总体是什么，总体可以是一个人群、一个地区或一个产品等。

2.确定样本大小：根据研究的需要和可行性确定所需样本的大小。

3.编制总体名单：将总体中的个体进行编号，构成总体名单。

4.进行随机抽样：利用随机数表、随机数生成器或抽样软件等工具，从总体名单中随机选择样本。

5.进行样本研究和分析：对选取的样本进行研究和分析，得出相应的结论。

2.2 简单随机抽样的优缺点简单随机抽样的优点如下：•简单易操作：抽样过程相对简单，不需要太多的统计学专业知识。

•代表性强：每个样本被选中的概率相同，可以保证样本的代表性。

•可信度高：样本的随机性保证了研究和分析的可信度。

简单随机抽样的缺点如下：•耗时耗力：如果总体较大，抽样时需要编制总体名单，耗时且工作量大。

•抽样误差无法估计：简单随机抽样无法估计抽样误差，对于抽样结果的置信度无法量化。

3. 系统抽样系统抽样是一种按照一定的规则从总体中选取样本的方法，它可以减少抽样过程中的主观性，确保样本的代表性。

3.1 系统抽样的步骤系统抽样的步骤如下：1.确定总体：同简单随机抽样方法一样，首先需要确定研究的总体。

2.确定样本大小：根据研究的需要和可行性确定所需样本的大小。

3.确定抽样间隔：抽样间隔是指在总体名单上每隔多少个个体选取一个样本。

常见的随机抽样方法介绍抽样方法介绍朱一军福建省产品质量检验研究院一、随机方法选择及随机数产生按照GB/T 10111-2008 《随机数的产生及其在产品质量抽样检验中的应用程序》的要求，并根据受检单位的产品堆放形式、基数（批量）大小，确定抽样方法（通常包括简单随机抽样、分层随机抽样、系统抽样、整群抽样、全数抽样五种方法）。

随机数一般可使用随机数表、骰子或扑克牌中任选一种方式产生。

（一）简单随机抽样(抽签法、随机样数表法)常常用于总体个数较少时，它的主要特征是从总体中逐个抽取；优点：操作简便易行缺点：总体过大不易实行1. 定义：一般地，设一个总体含有N个个体，从中逐个不放回地抽取n个个体作为样本（n≦N），如果每次抽取式总体内的各个个体被抽到的机会都相等，就把这种抽样方法叫做简单随机抽样。

2. 简单随机抽样方法（1）抽签法一般地，抽签法就是把总体中的N个个体编号，把号码写在号签上，将号签放在一个容器中，搅拌均匀后，每次从中抽取一个号签，连续抽取n次，就得到一个容量为n的样本。

（抽签法简单易行，适用于总体中的个数不多时。

当总体中的个体数较多时，将总体“搅拌均匀”就比较困难，用抽签法产生的样本代表性差的可能性很大）（2）随机数法随机抽样中，另一个经常被采用的方法是随机数法，即利用随机数表、随机数骰子或计算机产生的随机数进行抽样。

（二）分层抽样（Stratified Random Sampling) 主要特征分层按比例抽样，主要使用于总体中的个体有明显差异。

共同点：每个个体被抽到的概率都相等N/M。

定义一般地，在抽样时，将总体分成互不交叉的层，然后按照一定的比例，从各层独立地抽取一定数量的个体，将各层取出的个体合在一起作为样本，这种抽样方法是一种分层抽样（stratified sampling）。

（三）系统抽样当总体中的个体数较多时，采用简单随机抽样显得较为费事。

这时，可将总体分成均衡的几个部分，然后按照预先定出的规则，从每一部分抽取一个个体，得到所需要的样本，这种抽样叫做系统抽样。

用excel进行随机抽样在Excel中进行随机抽样可以通过使用函数和工具栏进行操作。

下面我将详细介绍两种方法：使用“抽样”工具栏和使用“INDEX”函数。

方法一：使用“抽样”工具栏1.打开Excel，并打开你的数据表格。

确保你的数据是按照行排列的，即将数据从上到下排列。

2.单击“数据”菜单，然后选择“数据分析”。

如果你没有看到这个选项，可能需要先安装“数据分析”插件。

3.在弹出的“数据分析”对话框中，选择“抽样”工具，然后单击“确定”。

4.在弹出的“抽样”对话框中，选择你想要进行抽样的数据范围。

可以选择整个表格，也可以选择特定的行或列。

5.在“抽样方法”下拉菜单中，选择“随机抽样”。

6.如果需要，可以在“替换”选项中选择是否替换已抽取的样本。

7.单击“确定”，Excel将会随机抽取一定数量的样本，并将结果显示在新的单元格中。

方法二：使用“INDEX”函数1.打开Excel，并打开你的数据表格。

确保你的数据是按照行排列的，即将数据从上到下排列。

2.在你想要显示样本的位置输入以下公式：“=INDEX(A1:A100,RANDBETWEEN(1,100))”，其中A1:A100是你的数据范围，RANDBETWEEN(1,100)将随机生成1到100之间的数字，作为抽取样本的索引。

3.这个公式将会显示在你的表格中，它会在A列中的每一行随机抽取一个单元格的值。

你可以根据需要修改公式的参数来调整数据范围和抽取样本的数量。

需要注意的是，在使用以上两种方法进行随机抽样时，如果数据范围过大或者需要抽取的样本数量过多，可能会耗费较长的时间和计算资源。

如果遇到这种情况，可以考虑分批进行抽样或者使用更高效的数据分析工具。

抽样方法介绍朱一军福建省产品质量检验研究院一、随机方法选择及随机数产生按照GB/T10111-20PP《随机数的产生及其在产品质量抽样检验中的应用程序》的要求，并根据受检单位的产品堆放形式、基数（批量）大小，确定抽样方法（通常包括简单随机抽样、分层随机抽样、系统抽样、整群抽样、全数抽样五种方法）。

随机数一般可使用随机数表、骰子或扑克牌中任选一种方式产生。

（一）简单随机抽样（抽签法、随机样数表法）常常用于总体个数较少时，它的主要特征是从总体中逐个抽取；优点：操作简便易行缺点：总体过大不易实行1. 定义：一般地，设一个总体含有N个个体，从中逐个不放回地抽取n个个体作为样本（n W N ,如果每次抽取式总体内的各个个体被抽到的机会都相等，就把这种抽样方法叫做简单随机抽样。

2. 简单随机抽样方法（1）抽签法一般地，抽签法就是把总体中的N个个体编号，把号码写在号签上，将号签放在一个容器中，搅拌均匀后，每次从中抽取一个号签，连续抽取n 次，就得到一个容量为n的样本。

（抽签法简单易行，适用于总体中的个数不多时。

当总体中的个体数较多时，将总体“搅拌均匀”就比较困难，用抽签法产生的样本代表性差的可能性很大）（2）随机数法随机抽样中，另一个经常被采用的方法是随机数法，即利用随机数表、随机数骰子或计算机产生的随机数进行抽样。

（二）分层抽样( StratifiedRandomSampling) 主要特征分层按比例抽样，主要使用于总体中的个体有明显差异。

共同点：每个个体被抽到的概率都相等N/M。

定义一般地，在抽样时，将总体分成互不交叉的层，然后按照一定的比例，从各层独立地抽取一定数量的个体，将各层取出的个体合在一起作为样本，这种抽样方法是一种分层抽样 ( stratifiedsampling )。

(三)系统抽样当总体中的个体数较多时，采用简单随机抽样显得较为费事。

这时，可将总体分成均衡的几个部分，然后按照预先定出的规则，从每一部分抽取一个个体，得到所需要的样本，这种抽样叫做系统抽样。

随机抽样的方法有
1. 简单随机抽样：从总体中随机地选取样本，每个个体被抽中的概率相同。

2. 系统抽样：在总体中任意选取一个个体作为起始点，然后每隔一定的间隔，选取一个个体，直到达到所需样本量。

3. 分层抽样：将总体划分成若干个层次，每层内随机选取若干个样本。

4. 整群抽样：将总体按照某一特定规则分成若干个群体，从群体中随机选取一个或多个群体，对所选群体进行全面调查。

5. 整体抽样：直接对总体所有个体进行调查。

这种方法只适用于总体规模较小的情况。

检测产品质量的抽样方法
1.简单随机抽样：在所有产品中随机选出一定数量的样品，确保每个产品都有被选为样品的可能性。

这种方法直观简便，但不能保证每个批次中都能被抽到。

2.系统抽样：按照一定规则，每隔一定数量选取一个样品，例如每10个产品选取一个样品。

此方法可以保证每个批次都有被抽到的可能性，但可能会漏掉批次内的某些局部问题。

3.分层抽样：将样品按不同的特征分成若干层，如颜色、型号、生产地等，然后在每层中随机抽取一定数量的样品进行检测。

此方法可以检测出各层中的问题，但可能会增加测试成本。

4.双重抽样：先进行简单随机抽样，在样品中选出可能存在问题的样品作为再次抽样的对象。

此方法可以减少对样品的浪费，同时确保被检测出的样品具有代表性。

5.复检抽样：对原始抽样结果进行复检，比较原始结果和复检结果，以确定样品的真实情况。

此方法可以验证抽样结果的可靠性，减少误判几率。

抽样的方案有哪几种方法举例抽样的方案有哪几种方法举例抽样是社会科学研究中常用的一种数据收集方法，它可以帮助研究人员从一个大的总体中选择一部分样本，以便进行统计分析和推断。

在抽样过程中，选择适当的抽样方案至关重要。

下面将介绍一些常见的抽样方案及其示例。

1. 简单随机抽样简单随机抽样是最基本、最常见的一种抽样方法。

在这种抽样方案中，每个个体都有相同的机会被选入样本。

例如，研究人员想要调查某地区居民对某一政策的看法，可以使用随机数生成器从人口登记册中随机选择一定数量的居民作为样本。

2. 分层抽样分层抽样是将总体划分为若干层次，然后在每个层次上进行独立的随机抽样。

这种方法可以确保样本在不同层次上的代表性。

例如，某市要进行关于教育水平与收入关系的调查，可以将总体按照不同教育程度进行分层，然后在每个层次中进行随机抽样。

3. 整群抽样整群抽样是将总体划分为若干个群组，然后随机选择部分群组作为样本，再对选中的群组中的所有个体进行调查。

这种方法适用于研究群体间差异较大的情况。

例如，某公司要了解不同部门员工的满意度，可以将各部门作为群组，随机选择一定数量的部门进行调查。

4. 系统抽样系统抽样是按照一定的规则和顺序从总体中选择样本。

例如，某研究人员要调查某医院每天就诊的患者数量，可以在每天的特定时间段内，按照一定的时间间隔选择一位患者进行调查。

5. 整齐抽样整齐抽样是将总体划分为若干个相等的部分，然后随机选择其中的一个部分作为样本。

例如，某研究人员要调查某小学学生的学习状况，可以将学生按照年级划分为若干个部分，然后随机选择一个年级进行调查。

以上是一些常见的抽样方案及其示例。

在实际应用中，研究人员需要根据研究目的、总体特点以及资源限制等因素选择适当的抽样方案。

正确选择和应用抽样方法可以提高研究结果的可靠性和代表性。

抽样方案有几种方法分别是什么抽样方案有几种方法分别是什么摘要：在统计学中，抽样是一种常用的数据收集方法，它通过从总体中选取部分样本来进行研究和推断。

为了得到有效和可靠的样本结果，研究者需要选择合适的抽样方案。

本文将介绍六种常用的抽样方法，包括简单随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样、多级抽样和方便抽样，并对每种方法进行详细讲解和比较。

一、简单随机抽样简单随机抽样是最基本的抽样方法之一，它的原理是通过随机选择个体或样本，使得每个个体被选中的概率相等。

具体操作包括以下几个步骤：1）确定总体：确定需要研究的总体范围和特征；2）制定抽样框架：建立总体中每个个体的清单或框架；3）确定样本大小：确定需要研究的样本数量；4）使用随机数表或计算机随机数生成器进行抽样：按照随机数的顺序，依次选取样本。

二、系统抽样系统抽样是一种按照一定规则选取样本的方法，它的特点是简单易行、结果可靠。

具体操作包括以下几个步骤：1）确定总体和样本量；2）计算抽样间隔：将总体数量除以样本量，得到抽样间隔；3）随机确定一个起始点：使用随机数表或计算机随机数生成器，随机选取一个起始点；4）按照抽样间隔选取样本：从起始点开始，每隔抽样间隔个个体选取一个样本。

三、分层抽样分层抽样是根据总体的特征将其划分为若干个层次，然后在每个层次中进行独立抽样的方法。

它可以提高样本的代表性和效率，适用于总体的特征有明显差异的情况。

具体操作包括以下几个步骤：1）确定总体和样本量；2）根据总体特征划分层次：将总体划分为若干个层次，每个层次有相同的特征；3）确定每个层次的样本量：根据每个层次的特征和样本比例，确定每个层次的样本数量；4）在每个层次中进行抽样：使用简单随机抽样或其他抽样方法，在每个层次中独立进行抽样。

四、整群抽样整群抽样是将总体划分为若干个群组，然后随机抽取部分群组进行研究的方法。

它可以减少调查的成本和工作量，适用于总体的群组之间差异较小的情况。

具体操作包括以下几个步骤：1）确定总体和样本量；2）将总体划分为若干个群组：将总体按照某种特征划分为若干个群组，每个群组有相同的特征；3）随机选取部分群组：使用随机数表或计算机随机数生成器，随机选取部分群组进行研究；4）在选定的群组中进行全面调查：对选定的群组进行全面调查，得到样本结果。

三种抽样方法解读抽样方法是指从一个总体中选择一部分样本进行研究和数据收集的方法，是统计学中非常重要的内容之一、在研究和调查过程中，如果数据收集全部依靠总体的数据，不仅会耗费大量的时间和资源，还有可能因为总体过于庞大而导致难以实施。

因此，使用合适的抽样方法可以在一定程度上节约时间、成本和人力，并且可以使得样本集具有较高的代表性，从而使得分析结果更具可信度。

下面将对三种常见的抽样方法进行解读。

1. 简单随机抽样（Simple Random Sampling）简单随机抽样是一种最基本也是最常用的抽样方法。

在简单随机抽样中，每个个体都有相同的机会被选入样本当中。

简单随机抽样的步骤如下：首先，将总体中的个体进行编号；然后，通过随机数表或者随机数发生器等方式产生一系列随机数；最后，按照随机数与个体编号的对应关系，依次选择样本个体，直至得到需要的样本规模。

优点：简单随机抽样的最大优点是能够确保每个个体具有相同的机会被选入样本，从而保证了样本的代表性。

此外，抽样结果的可重复性较强。

缺点：简单随机抽样的缺点是其方法较为简单，没有考虑到总体结构的差异，容易导致抽样误差较大。

另外，在总体规模较大或者群体内部差异较大的情况下，抽样效率较低。

2. 整群抽样（Cluster Sampling）整群抽样是指将总体划分为若干个互不重叠的群体，然后随机抽取一些群体作为样本，再从每个选中的群体中抽取部分个体作为样本的一种抽样方法。

优点：整群抽样的优点是可以在一定程度上提高抽样效率，减少工作量和耗时。

特别是当群体内部个体差异较小而群体之间个体差异较大时，使用整群抽样可以更好地体现总体的差异。

缺点：整群抽样的主要缺点是群体内个体差异较大的情况下，可能会导致抽样结果的偏差。

此外，在选择样本群体时，需要对群体进行划分，而划分的依据可能存在主观性和随机性，可能会导致抽样结果的偏差。

3. 分层抽样（Stratified Sampling）分层抽样是指将总体根据其中一种特征或性质划分为若干个层次（或称为分层），然后从每个层次中分别进行简单随机抽样，最后组成样本。

1.随机抽样——简单随机抽样法
这是一种最简单的一步抽样法，它是从总体中选择出抽样单位，从总体中抽取的每个可能样本均有同等被抽中的概率。

抽样时，处于抽样总体中的抽样单位被编排成 1～n编码，然后利用随机数码表或专用的计算机程序确定处于1～n间的随机数码，那些在总体中与随机数码吻合的单位便成为随机抽样的样本。

这种抽样方法简单，误差分析较容易，但是需要样本容量较多，适用于各个体之间差异较小的情况。

2.随机抽样——系统抽样法
这种方法又称顺序抽样法，是从随机点开始在总体中按照一定的间隔（即“每隔第几”的方式）抽取样本。

此法的优点是抽样样本分布比较好，有好的理论，总体估计值容易计算。

3.随机抽样——分层抽样法
它是根据某些特定的特征，将总体分为同质、不相互重叠的若干层，再从各层中独立抽取样本，是一种不等概率抽样。

分层抽样利用辅助信息分层，各层内应该同质，各层间差异尽可能大。

这样的分层抽样能够提高样本的代表性、总体估计值的精度和抽样方案的效率，抽样的操作、管理比较方便。

但是抽样框较复杂，费用较高，误差分析也较为复杂。

此法适用于母体复杂、个体之间差异较大、数量较多的情况。

4.随机抽样——整群抽样法
整群抽样是先将总体单元分群，可以按照自然分群或按照需要分群，在交通调查中可以按照地理特征进行分群，随机选择群体作为抽样样本，调查样本群中的所有单元。

整群抽样样本比较集中，可以降低调查费用。

例如，在进行居民出行调查中，可以采用这种方法，以住宅区的不同将住户分群，然后随机选择群体为抽取的样本。

此法优点是组织简单，缺点是样本代表性差。

随机抽样最基本方法是
简单随机抽样(Simple random sampling)
简单随机抽样是一种基本的随机抽样方法，它是从总体中随机选择样本，使得每个个体被选中的概率相等且独立。

简单随机抽样方法通常通过以下步骤进行：
1. 定义总体：明确所研究的总体或人群，例如某个社区的居民或某种产品的用户。

2. 确定样本大小：确定希望抽取的样本数量。

可以通过统计学方法计算所需的样本大小，以确保样本的代表性。

3. 分配抽样编号：为总体中的每个个体分配一个唯一的编号或标识符。

4. 随机抽取样本：使用随机数生成器或随机抽样工具，从总体中随机选择样本。

每个个体有相等的概率被选中，确保样本的随机性。

5. 搜集数据：对于被选中的个体，收集所需的数据或信息。

通过简单随机抽样，可以获得在样本中的个体所代表的总体特征。

这种抽样方法的优点是简单易行，并且能够提供可靠的样本结果。

然而，对于具有特定特征或
子群体的总体，简单随机抽样可能无法保证这些特征在样本中的代表性，因此在某些情况下可能需要其他的抽样方法。