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常见的抽样方案包括哪些
抽样是统计学中一种常用的数据收集方法，它通过从总体中选择一部分样本来推断总体的特征。
在实际应用中，常见的抽样方案有很多种。
本文将介绍几种常见的抽样方案。
一、简单随机抽样
简单随机抽样是一种基本的抽样方法，它要求每个样本具有相同的概率被选中。
简单随机抽样的优点是易于实施，且能够保证样本的代表性。
在这种抽样方案中，每个样本都有平等的机会被选中，从而消除了主观偏差。
二、系统抽样
系统抽样是在总体中选取一个起始元素，然后按照一定的间隔选取其他样本。
例如，从一批产品中随机选取第一个样本，然后每隔一定数量的产品选取一个样本。
系统抽样具有简单随机抽样的优点，同时能够增加样本的多样性。
三、整群抽样
整群抽样是将总体划分为若干个相似的群体，然后选择其中一部分群体作为样本。
这种抽样方案常用于总体具有明显群体特征的情况，如地区、行业等。
通过选择代表性的群体进行抽样，可以减少样本的数
量，提高效率。
四、分层抽样
分层抽样是将总体划分为若干个相互独立的层次，然后从每个层次中分别抽取样本。
分层抽样能够保证每个层次的特征在样本中得到充分反映，从而提高推断的准确性。
这种抽样方案常用于总体具有明显层次结构的情况，如不同年龄段、收入水平等。
综上所述，常见的抽样方案包括简单随机抽样、系统抽样、整群抽样和分层抽样等。
每种抽样方案都有其适用的场景和优劣势，研究者在选择抽样方案时应根据具体情况进行综合考虑，以确保得到准确可靠的统计结论。
常见的抽样方案包括常见的抽样方案包括：简单随机抽样、系统抽样、整群抽样、分层抽样、多阶段抽样和方便抽样。
本文将对这些抽样方案进行详细介绍，并探讨其适用范围和优缺点。
一、简单随机抽样简单随机抽样是最常见、最简单的抽样方法之一。
该方法要求从总体中随机选择一定数量的个体，以保证每个个体被选中的概率相等。
简单随机抽样适用于总体中各个个体相互独立、同质性较高的情况。
这种抽样方法的优点是容易实施、结果具有较好的代表性，但其缺点是可能存在抽样误差，且不适用于总体中个体之间存在明显差异的情况。
二、系统抽样系统抽样是一种按照一定规律从总体中选择样本的抽样方法。
该方法要求根据某种规则选择一个起始个体，然后按照固定间隔依次选择其他个体作为样本。
系统抽样适用于总体中个体之间存在一定规律的情况，例如时间序列中的数据。
这种抽样方法的优点是相对简单，且结果具有代表性。
然而，如果总体中的个体呈现出某种周期性或规律性，那么系统抽样可能导致样本的偏倚。
三、整群抽样整群抽样是一种将总体划分为若干个互不相交的群体，然后选择部分群体进行抽样的方法。
在选定的群体中，可以使用简单随机抽样或其他抽样方法选择个体作为样本。
整群抽样适用于总体中个体存在一定的聚类现象，且群体间差异较大的情况。
这种抽样方法的优点是节省时间和成本，且结果具有较好的代表性。
但是，如果群体内部存在较大的差异，那么整群抽样可能导致样本的偏倚。
四、分层抽样分层抽样是一种将总体划分为若干个层级，然后从每个层级中选择样本的方法。
不同层级的选择可以使用简单随机抽样或其他抽样方法。
分层抽样适用于总体中个体存在不同特征或差异较大的情况。
这种抽样方法的优点是结果具有较好的代表性，并且可以对不同特征的样本进行比较分析。
然而，分层抽样需要事先确定好各个层级的划分标准，如果划分不准确，可能导致样本的偏倚。
五、多阶段抽样多阶段抽样是一种将总体划分为多个阶段，逐步进行抽样的方法。
在每个阶段中，可以使用不同的抽样方法选择样本。
采样的方法采样是指从总体中选取一部分作为研究对象的过程，是统计调查和研究的基础。
采样的方法有很多种，不同的研究对象和研究目的需要选择不同的采样方法。
下面将介绍几种常见的采样方法。
一、随机抽样。
随机抽样是一种简单随机抽样方法，它是根据概率的原理，以等概率的方式从总体中抽取样本的方法。
在进行随机抽样时，需要先确定总体的大小，然后使用随机数表或随机数发生器来进行抽样。
随机抽样能够保证样本的代表性和客观性，是一种常用的采样方法。
二、分层抽样。
分层抽样是将总体按照某种特征分成若干层，然后从每一层中分别进行随机抽样，最后将各层的样本合并在一起，形成最终的样本。
分层抽样能够保证每一层在样本中的代表性，适用于总体的特征较为复杂的情况。
三、整群抽样。
整群抽样是将总体按照某种特征划分成若干个群体，然后从这些群体中随机抽取若干个群体作为样本。
整群抽样适用于总体中群体之间差异较大的情况，能够减少样本的数量和调查成本。
四、方便抽样。
方便抽样是指根据研究者的方便性和可及性来选择样本的方法，这种方法的优点是简单方便，但是样本的代表性和客观性较差，容易产生偏差，因此在科学研究中往往不推荐使用。
五、系统抽样。
系统抽样是指按照一定的规律从总体中抽取样本的方法，比如每隔若干个单位抽取一个样本。
系统抽样能够保证样本的代表性和客观性，适用于总体中单位排列有序的情况。
六、多阶段抽样。
多阶段抽样是将总体按照一定的层次结构进行多次抽样的方法，适用于总体较大、分布较广的情况。
多阶段抽样能够减少调查成本，但是也容易引入抽样误差。
以上是几种常见的采样方法，不同的研究对象和研究目的需要选择适合的采样方法，以保证研究结果的准确性和可靠性。
在进行采样时，需要注意样本的代表性、客观性和随机性，避免产生偏差，从而得到科学、可靠的研究结论。
常用的抽样方法有哪些抽样方法是统计学中常用的一种数据收集方法，通过从总体中抽取样本来进行研究和推断。
在实际应用中，常用的抽样方法有很多种，每种方法都有其适用的场景和特点。
本文将介绍一些常用的抽样方法，帮助读者更好地理解和运用这些方法。
首先，最常见的抽样方法之一是简单随机抽样。
简单随机抽样是指从总体中以等概率随机抽取样本的方法。
这种抽样方法简单直接，适用于总体分布均匀且样本容量较小的情况。
其优点是抽样过程简单，结果具有代表性。
但在总体分布不均匀或者样本容量较大时，简单随机抽样可能导致样本的代表性不足。
其次，分层抽样是另一种常用的抽样方法。
分层抽样是将总体按照某种特征分成若干层，然后从每一层中分别进行随机抽样，最终合并成总体样本的方法。
这种抽样方法能够保证每一层的代表性，适用于总体具有明显特征分层的情况。
但是在实际操作中，需要对总体进行准确的分层，否则可能导致样本的偏差。
另外，系统抽样也是一种常用的抽样方法。
系统抽样是指按照一定的规则从总体中选取样本的方法，例如每隔若干个单位进行抽样。
这种抽样方法简单方便，适用于总体具有周期性分布的情况。
但是需要注意的是，如果选取的规则不当，可能会导致样本的偏差。
此外，方便抽样是一种常用的非概率抽样方法。
方便抽样是指按照研究者的方便选择样本的方法，通常是选择离自己较近或者容易获取的样本。
这种抽样方法简单快捷，适用于一些小范围的调查研究。
但是由于样本选择的主观性较强，可能导致样本的代表性不足。
最后，另一种常用的抽样方法是群集抽样。
群集抽样是将总体按照某种特征分成若干群集，然后从部分群集中进行抽样，最终合并成总体样本的方法。
这种抽样方法适用于总体分布不均匀且群集之间差异较大的情况。
但是需要注意的是，群集抽样可能导致样本的聚集性，需要在分析时进行相应的修正。
总的来说，不同的抽样方法适用于不同的情况，研究者在选择抽样方法时需要根据实际情况进行合理的选择。
同时，在进行抽样时需要注意抽样的随机性和代表性，以确保样本能够准确反映总体的特征。
常用的抽样方法有几种常用的抽样方法有很多种，以下是其中一些常见的抽样方法：1. 简单随机抽样（Simple Random Sampling）：简单随机抽样是最基本的抽样方法之一，它的特点是每个样本具有同等的机会被选中。
抽样过程中，每个个体被选中的概率相等且独立，可以通过随机数表、随机数生成器等方式来实施。
2. 系统抽样（Systematic Sampling）：系统抽样是一种结构化抽样方法，它基于一个指定的抽样间隔，从总体中选择第一个样本，然后按照相同的间隔选择后续样本。
这种抽样方法相对于简单随机抽样更省时间，且可以保持总体的结构特点。
3. 分层抽样（Stratified Sampling）：分层抽样是将总体按照某些特点进行划分，然后从每个分层中进行简单随机抽样。
这种抽样方法可以确保每个分层中的样本代表总体的特点，并且可以提高估计的精度。
4. 整群抽样（Cluster Sampling）：整群抽样是将总体划分为若干群或簇，然后根据某种策略随机选择部分群或簇进行调查。
整群抽样可以减小抽样的成本和复杂性，但可能会引入聚类效应。
5. 多阶段抽样（Multistage Sampling）：多阶段抽样是将抽样过程分为多个阶段进行，首先从总体中选择样本单元，再从选择的样本单元中选择样本，以此类推。
多阶段抽样可以在多个抽样层次上进行调查，并减小调查的复杂性。
6. 方便抽样（Convenience Sampling）：方便抽样是根据调查者的方便性和可用性选择样本，这种抽样方法很容易实施，但可能不具有总体代表性，因此得到的结果可能不具备统计学的可推广性。
7. 分级抽样（Quota Sampling）：分级抽样是将总体按照某些特征划分为若干层级，并设定每个层级的样本数量配额，然后采样者根据配额从每个层级中选择样本。
这种抽样方法比方便抽样更严格一些，但仍然可能存在选择偏差。
综上所述，常用的抽样方法有简单随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样、多阶段抽样、方便抽样和分级抽样等。
教育研究抽样的基本方法在教育研究领域，抽样是收集数据和进行分析的基本方法之一。
通过合理的抽样方法，可以确保研究结果具有代表性、可靠性和有效性。
本文将介绍教育研究中常用的几种抽样方法，并探讨它们的优缺点。
一、随机抽样随机抽样是最常用的一种抽样方法，其核心原则是每个样本单位有相同的被选中概率。
在教育研究中，常使用简单随机抽样和分层随机抽样两种方法。
1. 简单随机抽样简单随机抽样是从总体中随机选择一部分样本单位，确保每个单位都有相等的机会被选中。
这种抽样方法的优点是简单、易操作，能保证样本具有代表性。
然而，当总体规模较大时，实施简单随机抽样的难度会增加。
2. 分层随机抽样分层随机抽样是将总体划分为若干层次，然后从每个层次中随机抽取样本。
这种抽样方法能够更好地充分考虑总体的特征，保证样本的多样性和代表性。
然而，分层抽样需要提前了解总体分层情况，并进行合理的层次划分，这对研究者的背景知识和技术要求较高。
二、整群抽样整群抽样是将总体划分为若干互不重叠的群组，然后随机抽取部分群组进行研究。
该方法适用于总体单位分布不均匀、存在明显群组差异的情况。
整群抽样的优点是简化了样本选择过程，减少了人力和时间成本，但同时也增加了样本单位内部的异质性。
三、系统抽样系统抽样是按照一定的顺序和规则，从总体中选择样本。
例如，研究者可以按照固定的间隔从总体中选取样本。
系统抽样相对于简单随机抽样更具操作性，能够节省时间和资源。
然而，如果总体存在某种规律或周期性分布，可能会导致样本选择的偏差。
四、方便抽样方便抽样是采用最容易获取到的样本单位进行抽样，常用于一些实证研究或初步调查。
方便抽样的优点是简单便捷，适用于时间和资源有限的情况。
不过，方便抽样往往会引入较大的样本选择偏差，结果的可靠性和普适性较低。
五、判断抽样判断抽样是基于研究者的主观判断，选择符合研究目的和要求的样本。
这种抽样方法常用于对特殊群体或特定情况进行研究。
判断抽样的优点在于能够获取到独特的信息和深度洞察，但由于主观性较强，结果一般不具有普适性。
有哪些抽样方法有哪些抽样是数据采集中常用的一种方法，它通过从总体中选择一部分样本进行调查和研究，以推断总体的特征和规律。
下面将介绍几种常见的抽样方法：1. 简单随机抽样：简单随机抽样是最基本、最常用的抽样方法之一。
在这种方法中，每个个体被抽取的概率相等，且相互独立。
简单随机抽样通常通过随机数表、随机数发生器等工具进行，可以保证样本具有代表性。
2. 分层抽样：分层抽样将总体按一定的特征分为若干层，然后从每一层中抽取样本。
这样可以保证样本在不同层次上具有代表性。
分层抽样常用于总体具有明显差异的情况下，例如地区、年龄、性别等。
3. 整群抽样：整群抽样是将总体按一定的特征划分为若干互不重叠的群体，然后从其中选取若干个群体作为样本。
这种抽样方法适用于总体中的个体之间存在较大的相似性的情况，例如社区、学校等。
4. 系统抽样：系统抽样是按照事先规定好的顺序从总体中选取样本。
例如，在一条长街上，可以每隔一定间距选择一个样本。
系统抽样可以简化抽样过程，但需要注意避免随机误差的积累。
5. 整体抽样：整体抽样是直接对总体的每个个体进行调查，不借助抽样方法，适用于总体容量较小的情况。
这种方法可以减小抽样误差，但会增加调查成本和工作量。
以上是常见的几种抽样方法，在实际应用中，根据研究目的和条件的不同，可以灵活组合使用这些抽样方法。
同时，在进行抽样时，需要注意保证样本的代表性、随机性和可比性，以提高研究结果的可靠性和泛化能力。
此外，还需要注意样本的有效大小，一般认为样本容量大于30时，可以满足常见的统计推断需求。
抽样方法的选择和实施需要科学严谨，以确保研究结果的可信度和科学性。
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数据采集方法，通过从总体中选择一部分样本来进行研究和分析。
了解随机抽样的基本方法对于初中生来说是很重要的，因为它可以帮助他们更好地理解和应用统计学知识。
本文将介绍随机抽样的基本方法知识点，以便初中生能够掌握这一重要的统计学概念。
一、什么是随机抽样？随机抽样是指从总体中按照一定的概率方法选择样本的过程。
在随机抽样中，每个个体被选入样本的概率是相等的，这样可以保证样本的代表性，进而推断出总体的特征。
随机抽样是进行统计研究的基础，能够减小样本误差，提高统计结果的可靠性。
二、随机抽样的基本方法1. 简单随机抽样简单随机抽样是最基本、最常用的抽样方法。
它的特点是每个个体都有相等的机会被选为样本，且样本之间相互独立。
简单随机抽样的步骤如下：（1）确定总体：首先确定要进行抽样研究的总体，比如某个班级的学生。
（2）编制抽样框架：将总体按特定的顺序编号，形成一个抽样框架，比如按学号编号。
（3）确定样本容量：确定需要抽取的样本容量，比如抽取20名学生作为样本。
（4）使用随机数表或随机数发生器：根据抽样框架的编号，利用随机数表或随机数发生器来随机选择样本。
（5）抽取样本：按照随机选择的结果，从抽样框架中抽取样本。
2. 系统抽样系统抽样是在抽样框架上按照一定的规律选择样本的方法。
它的特点是通过均匀地按一定步长选取样本，保证了样本的代表性。
系统抽样的步骤如下：（1）确定总体：同样需要确定要进行抽样研究的总体。
（2）编制抽样框架：同样要将总体按特定的顺序编号，形成一个抽样框架。
（3）确定抽样间隔：确定需要的抽样间隔，即每隔多少个样品抽取一个样本。
（4）随机开始：使用随机数表或随机数发生器，在抽样框架的某个位置上随机选择一个起始点。
（5）抽取样本：从起始点开始，按照抽样间隔，依次选取样本。
3. 分层抽样分层抽样是根据总体的某种特征将总体划分为若干个层次，然后在每个层次中进行独立的随机抽样，最后将不同层次的样本合并在一起。
抽样检查的四种方案抽样检查是一种常见的质量管理方法，通过从总体中选取一部分样本进行检查，以了解样本所代表的总体特征。
在质量控制和市场调研领域都有广泛的应用。
本文将介绍四种常见的抽样检查方案，以帮助读者选择适合自己需求的方案。
一、简单随机抽样（Simple Random Sampling）简单随机抽样是最基本的抽样方法，其核心思想是从总体中随机地选择样本，使得每个样本有相等的机会被选中。
这种抽样方法要求总体必须完全标识出来，并且每一个样本都是相互独立的。
简单随机抽样适用于总体规模较小，且样本之间相互独立的情况。
二、系统抽样（Systematic Sampling）系统抽样是通过按照一定的规则从总体中选取样本，例如每隔一定间隔选择一个样本。
系统抽样的优势在于抽样过程相对简便，而且可以保持总体特征的一致性。
然而，如果总体中存在一定的周期性或规律性，这种抽样方法可能导致样本不具有代表性。
因此，在使用系统抽样时，要确保总体中的周期性和规律性与样本需求一致。
三、分层抽样（Stratified Sampling）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。
分层抽样的优势在于可以更好地保持总体特征的同时，提高样本的代表性。
分层抽样适用于总体具有明显特征分布的情况，通过将总体划分为若干层次，可以更好地捕捉到不同层次之间的差异。
然而，分层抽样在实际操作中可能会面临层次划分不准确的问题，因此，必须在划分层次时慎重考虑。
四、整群抽样（Cluster Sampling）整群抽样是将总体划分为若干个相互独立、相似或相互联系的群组，然后随机地选择部分群组进行抽样，再对所选群组中的所有个体进行调查。
整群抽样的优势在于可以减少样本选择的复杂度，节省调查成本，同时通过对群组内所有个体的调查，提高样本的代表性。
然而，整群抽样要求群组内个体的相似性较高，如果群组内个体之间差异较大，这种抽样方法可能导致样本的失真。
综上所述，抽样检查的四种方案分别是简单随机抽样、系统抽样、分层抽样和整群抽样。
常见的抽样方案有哪几种方法常见的抽样方案有哪几种方法摘要：抽样是研究和调查中常用的一种方法，可以在大规模数据中选择合适的样本来代表整体。
本文将介绍六种常见的抽样方案，包括简单随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样、多阶段抽样以及方便抽样，并对每种抽样方案的优缺点进行详细分析。
通过本文的阅读，读者将能够更好地了解各种抽样方案的适用场景，为自己的研究和调查工作选择合适的抽样方法提供参考。
一、简单随机抽样简单随机抽样是最基本和最常见的抽样方法之一。
在这种抽样方案中，每个个体都有相等的机会被选入样本，且每次抽取是独立的。
简单随机抽样通常需要在目标总体中进行抽签或使用随机数表来进行随机抽取。
优点：1. 简单易行，实施成本较低。
2. 抽样结果具有代表性，能够有效地反映总体特征。
缺点：1. 当总体规模较大时，抽样过程可能较为费时费力。
2. 在总体中存在明显分层的情况下，简单随机抽样可能无法充分利用总体的层次特征。
二、系统抽样系统抽样是一种有规律的抽样方法，通过按照一定的规则从总体中选择样本，例如每隔固定的间隔选择一个样本。
系统抽样通常需要在总体中选择一个起始点，然后按照固定的间隔选择样本。
优点：1. 相对于简单随机抽样，系统抽样更加高效，能够节省时间和成本。
2. 抽样结果具有代表性，能够反映总体特征。
缺点：1. 如果总体中存在某种规律或周期性，系统抽样可能导致抽样偏差。
2. 对于周期性出现的特征，系统抽样可能会导致样本集中在某些特定的时段。
三、分层抽样分层抽样是将总体按照某些特定的特征划分为若干层次，然后在每个层次内进行抽样。
每个层次可以根据需要设定不同的抽样比例。
优点：1. 能够充分利用总体的层次特征，提高抽样效率。
2. 可以保证每个层次都有代表性的样本。
缺点：1. 对于总体中存在的较小层次，分层抽样可能导致样本数量不足。
2. 需要对总体进行合理的划分和层次设定，增加了实施难度。
四、整群抽样整群抽样是将总体按照某种特征划分为若干群体，然后在每个群体中进行全面抽样。
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。
步骤：一般地，假设要从容量为N 的总体中抽取容量为n 的样本，我们可以按下列步骤进行系统抽样：(1)先将总体的N 个个体编号。
(2)确定分段间隔k，对编号进行分段。
当N/n (n是样本容量)是整数时，取k=N/n；(3)在第一段用简单随机抽样确定第一个个体编号I (I w k)；(4)按照一定的规则抽取样本。
通常是将I 加上间隔k 得到第2 个个体编号( I+k )，再加k 得到第3个个体编号( I+2k )，依次进行下去，直到获取整个样本。
小结：三种抽样方法的比较1、类别：①简单随机抽样②系统抽样③分层抽样2、共同点：(1) 抽样过程中每个个体被抽到的可能性相等(2) 每次抽出个体后不再将它放回，即不放回抽样3、各自特点：①从总体中逐个抽取②将总体均分成几部分按事先确定的规则在各部分抽取③将总体分成层，分层进行抽取4、相互联系：①无②在起始部分抽样时采用简单随机抽样③各层抽样采用简单随机抽样或系统抽样5、适用范围①总体中个体数较少②总体中个体数较多③总体由差异明显的几部分组成(四)整群抽样什么是整群抽样(Clustersampling) 整群抽样又称聚类抽样。
是将总体中各单位归并成若干个互不交叉、互不重复的集合，称之为群；然后以群为抽样单位抽取样本的一种抽样方式。
应用整群抽样时，要求各群有较好的代表性，即群内各单位的差异要大，群间差异要小。
整群抽样的优缺点：整群抽样的优点是实施方便、节省经费；整群抽样的缺点是往往由于不同群之间的差异较大，由此而引起的抽样误差往往大于简单随机抽样。
整群抽样的实施步骤:先将总体分为i 个群，然后从i 个群钟随即抽取若干个群，对这些群内所有个体或单元均进行调查。
抽样过程可分为以下几个步骤：一、确定分群的标注二、总体(N)分成若干个互不重叠的部分，每个部分为一群。
三、据各样本量，确定应该抽取的群数。
四、采用简单随机抽样或系统抽样方法，从i 群中抽取确定的群数。
例如，调查中学生患近视眼的情况，抽某一个班做统计；进行产品检验；每隔8h 抽1h 生产的全部产品进行检验等。
整群抽样与分层抽样的区别：整群抽样与分层抽样在形式上有相似之处，但实际上差别很大。
分层抽样要求各层之间的差异很大，层内个体或单元差异小，而整群抽样要求群与群之间的差异比较小，群内个体或单元差异大；分层抽样的样本是从每个层内抽取若干单元或个体构成，而整群抽样则是要么整群抽取，要么整群不被抽取。
二、常见的简单随机抽样方法介绍1、随机数表法1．1 随机数表简介随机数表是一组由0 到9 数字组成的表，每个数字都有相同的概率出现在每个位置上。
附录A提供了五张50X 50的随机数表（见表A. 1〜表A. 5）。
如表A．1 不敷使用也可选择其他合适的随机数表。
1. 2获得随机数R）的方法a）确定随机数表号与初始点：首先在第一张表上随机指定一点，以它为起点依次向右读取5 个数字，第一个数字若小于5，则取该数加1 作为选定的随机数表号，若第一个数字大于或等于5，则取该数减4之差作为选定的随机数表号。
第2〜3 位和4〜5 位组成两个两位数，若两位数小于50，则加上1，若两位数大于或等于50，则减去49，最后所得的数表示初始点所在的行数和列数。
b）获得R0的方法：从初始点依次向下读取所需m位数得到所需的随机数R）。
在读取过程中，若读到该页的最后一行则转到第一行依次读取后m列，若最后剩下的几列不足m列则从下一号表的第一列开始依次补上。
1 . 3 读取样本单元编号Ra）如获得的随机数R）＜N,则随机数R就取F0;若R）＞N,则设R=K i N+R,其中K i=[N/R）]，当（K i+1）N＞10m时，舍弃并重新生成随机数F0;当（K i+1）N W 10m时，则取R=R（若OvRvN）或取R=N若R=0）。
重复上述过程，直到获得n个不同的随机数为止。
b）为了提高效率，可以采用下述方法：如获得的随机数R）＜N, 则随机数R就取R）;若R）＞N,则取一个大于N的适当整数M 一般取M=2X 10m-1, 2.5 X 10m-1, 3X 10m-1或5X 10m-1o设R=KM+艮其中K2=[R O/M]，则当（K2+1）M＞1C T时，舍弃并重新生成随机数R0；当（K2+1）M W 10m时，贝U R=R（若OvRvN）或R=N若R=O）或舍弃重新生成（若R2>N ）。
重复上述过程，直到获得n 个不同的随机数为止。
注1 ：当N 小于200，而所得读数大于200，取读数减去200 的倍数，若其差数小于或等于N,则作为所要的随机数，若差数大于N,则舍弃；当200<N< 500,而所得读数大于500,则取读数减去500，其差数作为所要的随机数。
注2：若采用注1 的方法．读取所需随机数的效率会更高。
2、随机抽样骰子法1随机数骰子构成及其使用方法1.1随机数骰子的构成随机数骰子是均匀材料制成的正二十面体，各面上刻有 0〜9的数字各2个。
图1为其底视图与俯视图。
每套骰子由盒体、盒将m 个骰子放入盒中盖好，盒盖向下，水平地摇动盒子，使骰子 充分旋转，然后打开盒子，读出骰子表示的随机数 R o 。
2产生随机数R 0的方法 2.1确定骰子个数根据总体大小或批量 N 选定m 个彀子，如表1所示。
表1总体大小或批量N 与骰子个数m 的对应关系 N 的范围 m 1W N< 10 111 W N< 1002 盖及数种不同颜色的骰子组成，如图表现个数位。
特别1. 2根据需用红、 百数位，当m>6或个别骰子丢失、损坏时，可通过重复摇骰子的方法获得随机数R)o例如，可用一个骰子摇m次来代替m个骰子摇一次。
规定第一次摇骰子所得数字为随机数的最高数位，摇第二次骰子所得数字为随机数的第二高数位，依此类推。
2. 3读取随机样本单元号R的方法2. 3. 1方法一如获得的随机数RW N,则随机数R就取F0;若R)>N,则舍弃不用，另行重新生成随机数R)。
重复上述过程，直到取得n个不同的随机数为止。
2. 3. 2方法二如获得的随机数R W N,则随机数R就取R);若F0>N,则设R=K i N+R,其中K i=[N/F0]，当(K i+1)N>1『时，舍弃并重新生成随机数F0;当(K i+1)N W 10m时，则取R=R(若OvRvN)或取R=N若R=0)。
重复上述过程，直到获得n个不同的随机数为止。
2. 3. 3方法三如获得的随机数R W N,则随机数R就取R);若R)>N,则取一个大于N 的适当整数M L 一般取M=2X 10m-1, 2.5 X 10m-1, 3 X 10m-1或5X 10m-1。
设RKM+R,其中K2=[R。
/M],则当（K2+1）M>10“时，舍弃并重新生成随机数R）;当（K2+1）M W 10m时，则R=R（若OvRvN）或R=N（若F2=o）或舍弃重新生成（若R2>N）。
重复上述过程，直到获得n个不同的随机数为止。
注：若遇到与已获得随机数重复情形，则舍弃重摇。
2. 4随机数骰子法示例3、随机抽样扑克牌法1扑克牌式样把一副扑克牌的四种花色的A, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9,10共40张，把A作为1, 10作为0（见表1.1）。
表1.1扑克牌编码表2产生随机数R）的方法用扑克牌产生随机数R D的步骤如下：a）在开始使用时，应彻底地洗牌、切牌4次以上。
b）经彻底洗牌、切牌以后，翻开最上面的一张，并记下一个数码，这相当于得到一个随机数字。
c）按照所需随机数的位数重复以上过程，即可获得所需的随机数。
如果需要两位数的随机数，就把两次切洗后得到的数码组成一组；如果需要三位数的随机数，就把三次切洗后得到的数码组成一组。
依此类推，就可以得到我们所需要的任意位长的随机数。
注：在生成随机数的过程中，每次必须把抽出的牌放回去，并经过彻底切洗以后才能抽取下一张牌。
3 扑克牌法示例设批量N=90,样本量n=5,试对其进行随机抽样。
将批中的单位产品按自然数从“ 1”开始顺序编号到90用扑克牌获得随机数R o并读取样本单元编号Roa) 若抽出的第一个随机数b) 若抽出的第二个随机数c) 若抽出的第三个随机数d) 若抽出的第三个随机数e) 若抽出的第四个随机数f) 若抽出的第五个随机数从批中取出编号为R o=23，则取R=R=23; R o=O8，则取R=Ro=8 R o=23，则应舍弃重抽；R D=40，则取R=R=40; R F12，则取R=Ro=12 R F85，则取R=R=85。
8、12、23、40、85 的5 个单位产品。
