常用的简单随机抽样方法有 常用的简单随机抽样方法有几种

简单随机抽样的条件有哪些

在第二阶段，按照配额来控制样本的抽取工作，要求所选出的元素要适合所控制的特性。例如：定点街访中的配额抽样。

1、事先要把研究对象编号，比较费时、费力。

常用的简单随机抽样方法有 常用的简单随机抽样方法有几种

常用的简单随机抽样方法有 常用的简单随机抽样方法有几种

2、总体分布较为分散，会使抽取的样本的分布也比较分散，给研究带来困难

3、当样本容量较小时，可能发生偏向，影响样本的代表性。

4、当已知研究对象的某种特征将直接影响研究结果时，要想对其加以控制，就不能采用简单随机取样法。

扩展资料

最常用的简单随机抽样方法有两种——抽签法和随机数法。

（1）抽签法（抓阄法）

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。

优点：简单易行。当总体的个数不多时，使总体处于”搅拌均匀“的状态比较容易，这时，每个个体都有均等的机会被抽中，从而能够保证样本的代表性。

缺点：仅适用于个体较少的总体，当总体容量非常大时，费时费力又不方便。况且，如果号签搅拌得不均匀，可能导致抽样不公平。

（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、随机数或计算机产生的随机数进行抽样。

参考资料3.整群抽样：把总体分成若干个群体，然后随机选取部分群体进行抽样，并且对每个群体进行全面调查。整群抽样可以节省调查时间和成本，减轻样本选择的压力，但样本容易受到群体内部异的影响，可能会增加误。来源：

常用的抽样方法有哪些

常用的抽样方法如下：

1、简单随机抽样

优点：便于组织，节省人力、物力、时间，容易控制调查质量。从总体中随机抽取若干个个体作为样本，每个个体被选中的概率相等。简单随机抽样是最常用的抽样方法之一，它具有可作性强、随机性好、样本代表性好等优点。

2、系统抽样

在总体中随机选取一个起始点，然后以一定的间隔（称作抽样间隔）从总体中抽取样本。系统抽样相对于简单随机抽样来说，抽样的效率更高，适用于总体比较大的情况。

3、分层抽样

4、整群抽样

根据总体的特征将总体划分根据调查的方便程度和可获得性，直接选择一些容易获得的样本进行调查。方便抽样的优点在于作简便、成本较低，但是样本的代表性和可靠性相对较，因此应用范围较有限。为若干个群体，然后随机选择若干个群体作为样本。整群抽样适用于样本调查对象较为分散或者调查难度较大的情况。

5、方便抽样

分层抽样的优点：

1、减小误

减小抽样误，分层后增加了层内的同质性，因而可使观察值的变异度减小，各层的抽样误减小。在样本含量相同的情况下．分层抽样总的标准误一般均小于单纯随机抽样、系统抽样和整群抽样的标准误。

2、抽样方法灵活

抽样方法灵活，可以根据各层的具体情况对不同的层采用不同的抽样方法。如调查某地居民某病患病率，分为城、乡两层。城镇人口集中可考虑系统抽样方法；农村人口分散，可采用整群抽样方法。

3、分析

什么叫简单随机抽样，简述其工作步骤

简单随机抽样一般用下述三种方法：

简单随机抽样也叫纯随机抽样，是指没有利用任何辅助资料，对抽样总体不作任何分组或分类（在抽样理论中一般称为分层），直接从抽样总体的N个抽样单位中随机抽取n个抽样单位构成样本，并以这n个抽样单位组成的样本数据对总体参数进行推断的抽样方法和过程。

简单随机抽样是最基本和最简单的抽样技术组织形式，简单随机抽样也是其他抽样技术方法的基础。

在被调查对象数量特征的离散程度不是1.简单随机抽样。其特点是不对调查对象的特征进行规定，采用随机的方法提取样本，保证总体中每一单位都有同等的和可计算的被抽中机率，并能计算样本的代表性程度。很大，并且分布比较均匀的情况下，常常采用简单随机抽样。

简单随机抽样具有保证每个抽样单位进入样本的机会相等的特征，因此简单随机抽样是一种典型的等概抽样。

简单随机抽样：从总体中逐个抽取的不放回的抽样

概率抽样的方法有哪几种？

1、方便抽样（Convenience s概率抽样是按照概率论和数理统计的原理从调查研究的总体中，根据随机原则来抽选样本，并从数量上对总体的某些特征作出估计推断，对推断出可能出现的误可以从概率意义上加以控制。习惯上将概率抽样称为抽样调查。ampling）

样本限于总体中易于抽到的一部分。最常见的方便抽样是偶遇抽样，即研究者将在某一时间和环境中所遇到的每一总体单位均作为样本成员。“街头拦人法”就是一种偶遇抽样。

某些调查对被调查者来说是不愉快的、麻烦的，这时为方便起见就采用以自愿被调查者为调查样本的方法。方便抽样是非随机抽样中最简单的方法，省时省钱，但样本代表性因受偶然因素的影响太大而得不到保证。

2、判断抽样（Judgment sampling适用：个体分布均匀的场景，呈现明显的均匀分布规律）

指由专家判断而有目的地抽取他认为“有代表性的样本”。例如：学家研究某的一般家庭情况时，常以专家判断方法挑选“中型城镇”进行。

指先将总体元素按某些控制的指标或特性分类，然后按方便抽样或判断抽样选取样本元素。

相当于包括两个阶段的加限制的判断抽样。在阶段需要确定总体中的特性分布（控制特征），通常，样本中具备这些控制特征的元素的比例与总体中有这些特征的元素的比例是相同的，通过步的配额，保证了在这些特征上样本的组成与总体的组成是一致的。

非概率抽样（Non-probability sampling）又称非随机抽样，指根据一定主观标准抽取样本，令总体中每个个体的被抽取不是依据其本身的机会，而是完全决定于调研者的意愿。

其特点为不具有从样本推断总体的功能，但能反映某类群体的特征，是一种快速、简易且节省的数据收集方法。当研究者对总体具有较好的了解时可以采用此方法。

或是总体过于庞大、复杂，采用概率方法有困难时，可以采用非概率抽样来避免概率抽样中容易抽到实际无法实施或“”的样本，从而避免影响对总体的代表度。

扩展资料

非概率抽样多用于探索性研究和预备性研究，以及总体边界不清难于实施概率抽样的研究。在实际应用中，非概率抽样往往与概率抽样结合使用。

参考资料来源：

常用的抽样方法有哪四种

4、滚雪球抽样（Snowball sampling）

最基本的抽样方法分为随机抽样和非随机抽样两种，具体又分为五种随机抽样方4、滚雪球抽样（Snowball sampling）法和四种非随机抽样方法。虽然非随机抽样不能推断总体和计算抽样误，但在实际调研中仍常被使用。如概念测试、包装测试、名称测试以及广告测试等，研究主要的兴趣集中在样本给出各种不同应答的比例。随机抽样用于需要对总体给出很准确的估计的情况，例如估计市场占有率、整个市场的销售量、某区域的电视收视率、全国性的市场跟踪研究，以及用户的心理特征和人口分布的研究等。

常用的样本选取方法有哪些，有何区别？

抽样是统计学中的一个重要方法，它通过把部分数据从总体中抽取出来并对其进行测量、分析和推断，从而得到总体的一些统计特征。

1）简单随机抽样：按等概率原则直接从总中抽取N个样本

4）整群抽样：先将所有样本分为几个小群体集，然后随机抽样几个小群体集代表总体。

优点：易于作；

缺点：不能保证样本能完美代表总体；

2）等距抽样：先将总体中的每个个体按顺序编号，然后计算出抽样间隔，再按固定抽取个体

优点：易于作；

3）分层抽样：先将所有个体样本按照某种特征划分为几个类别，然后从每个类别中使用随机抽样或等距抽样的方法选择个体组成样本

优点：降低抽样误，针对不同类别的数据样本进行单独研究；

缺点：无缺点；

适用：带有分类逻辑的属性，标签等特征的数据

优点：易于作；

缺点：分布受限于小群体集的划分，抽样误较大；

适用：小群体集的特征异比较小，并且对划分小群体集有更高的要求

概率抽样的方法有哪几种？

3.分区多级抽样。在需要对广大地理区域进行公众当面访问时，调查人员需要采用这种方法。就是把从总体中抽取样本的过程分成两个或两个以上的阶段分步进行。抽样的过程是将广大的地理区域划分成若干群，分阶段渐次缩小选样的地区范围，直至家庭或小组。

1、方便抽样（Convenience sampling）

2、分层抽样

样本限于总体中易于抽到的一部分。最常见的方便抽样是偶遇抽样，即研究者将在某一时间和环境中所遇到的每一总体单位均作为样本成员。“街头拦人法”就是一种偶遇抽样。

某些调查对被调查者来说是不愉快的、麻烦的，这时为方便起见就采用以自愿被调查者为调查样本的方法。方便抽样是非随机抽样中最简单的方法，省时省钱，但样本代表性因受偶然因素的影响太大而得不到保证。

2、判断抽样（Judgment sampling）

指由专家判断而有目的地抽取他认为“有代表性的样本”。例如：学家研究某的一般家庭情况时，常以专家判断方法挑选“中型城镇”进行。

指先将总体元素按某些控制的指标或特性分类，然后按方便抽样或判断抽样选取样本元素。

相当于包括两个阶段的加限制的判断抽样。在阶段需要确定总体中的特性分布（控制特征），通常，样本中具备这些控制特征的元素的比例与总体中有这些特征的元素的比例是相同的，通过步的配额，保证了在这些特征上样本的组成与总体的组成是一致的。

非概率抽样（Non-probability sampling）又称非随机抽样，指根据一定主观标准抽取样本，令总体中每个个体的被抽取不是依据其本身的机会，而是完全决定于调研者的意愿。

其特点为不具有从样本推断总体的功能，但能反映某类群体的特征，是一种快速、简易且节省的数据收集方法。当研究者对总体具有较好的了解时可以采用此方法。

或是总体过于庞大、复杂，采用概率方法有困难时，可以采用非概率抽样来避免概率抽样中容易抽到实际无法实施或“”的样本，从而避免影响对总体的代表度。

扩展资料

非概率抽样多用于探索性研究和预备性研究，以及总体边界不清难于实施概率抽样的研究。在实际应用中，非概率抽样往往与概率抽样结合使用。

参考资料来源：

常用的抽样调查方法有哪些？各有何优缺点？

3、配额抽样（Quota sampling）

1、简单随机抽样

准3、系统抽样误的计算也比较简单。

优点：易于理解、简单易行。容易得到一个按比例分配的样本。

4、整群抽样

常用抽样方法

5.multistage sampling（多阶段抽样）：是指在抽取样本时，分为两个及两个以上的阶段从总体中抽取样本的一种抽样调查方法。

常用抽样方法如下：

在实际生活中，我们经常需要对某个群体进行调查或研究4.系统抽样：根据事先规定的间隔数从总体中抽取样本，常用于无法编号的总体或者需要采用连续型变量的场合。系统抽样可提高效率，容易实施，但在某些情况下容易出现“周期性”的抽样误。，但由于时间、成本和人力等限制，无法对整个群体进行调查，这时就需要运用抽样方法。

常用的抽样方法有以下几种：

1.简单随机抽样：定义总体中每个单位都有同等的概率被选中，然后采用随机数表或随机数生成器进行抽样，由此可得到一组具有代表性的样本数据。简单随机抽样易于实施且具有较高的效率，但要求总体单位有可识别编号，且样本量足够大才能保证抽样结果的正确性。

2.分层抽样：将总体按照某一共性因素（如年龄、性别、职业等）划分为若干层，再根据每一层的比例进行随机抽样。分层抽样可以减小误，提高统计量的精度，同时还可以控制样本的大小和结构，但也需要对总体结构和分层的依据有清晰的认识。

5.多阶段抽样：将总体按照一定的层次结构进行分类，首先抽取某些较大的单元，再抽取其中的子单元进行研究。多阶段抽样适用于总体结构比较复杂、样本容量很大或者无法直接抽样的场合，但需要对总体结构有较为全面的了解。

以上是常用的抽样方法，不同的抽样方法适用于不同的实际场合，需要在实际应用中根据情况进行选择和调整。抽样方法的合理选择，可以提高研究的准确性和效率，也是统计学应用的重要环节之一。

概率抽样有哪些主要的抽样方式

缺点：往往由于不同群之间的异较大，由此而引起的抽样误往往大于简单随机抽样。

1．简单随机抽样

若总体中每个个体被抽到的机会是均等的（即抽样的随机性），且在抽样取走一个个体之后总体内成分不变（即抽样的性），这种抽样方式称为简单随机抽样。

（1）抽签法。把总体中的每一个个体都编上号码，并做成签，充分混合后从中随机抽取一部分，这部分所对应的个体就组成一个样本。

（2）查表法。查随机数表，确定从总体中所抽取个体的号码，则号码所对应的个体就进入样本。随机数表可随意从任何一区、任何一个数目开始，依次向各个方向顺序进行。

（3）计算机造数法。用电子计算机编造随机数程序，把随机数作为总体中抽出个体进入样本的号码。

2．系统抽样（等距抽样）

系统抽样方法实际上是等间隔法的机械抽样。它把总体中所有个体按一定顺序编号，然后依固定间隔取样，间隔的大小视所需样本容量与总体中个体数目的比率而定，起始数字必须是随机决定的。等距抽样又有直线等距抽样，对称等距抽样和循环等距抽样三种。适用：个体分布均匀的场景这种方法与简单随机抽样相比，方便、易学、易做，当总体按一定顺序排定后，个样本一经确定，其他样本也随之确定。但是，这种抽样方法在名单排列中，如果存在周期性部分，则会造成偏。因此，在等距抽样间距确定以后，选择起点时，应根据掌握的信息，尽量避开总体可能存在周期的点。

3．分层抽样（类型抽样）分层抽样是先把总体按一定标志分成不同类型或层次，然后从各种不同类型中随机抽取若干单位组成样本。

分层抽样在各层中抽取的样本也可看成总的样本数在各层的分摊，它又有三种方法：

（1）等比例抽样。即各层所抽样本数占各层总体单位数的比例相等。

（2）按各层的离散情况分配样本。某层的离散程度大，则该层多分摊一些样本。

（3）分配。既考虑到各层的单位数的多少，又考虑到各层的离散情况。

4．整群抽样

整群抽样是先将各单位划分为若干群（组），然后以群为单位从中随机抽取一些群，对抽中的群的所有单位进行调查。

楼主你好

分别有

等距抽样

分层抽样

希望可以帮到你！！

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