2024年5月1日发(作者：)
数学抽样方法的选择
抽样方法可分为两大类：1.随机抽样(Probability-Sampling),
即在抽样时,母群体中每一个抽样单位被选为样本之机率相同.随
机抽样具有健全之统计理论基础,可用机率理论加以解释,是一种
客观而科学的抽样方法,在市场调查中通常都用随机抽样.2.非随
时抽样(Non-Probabity-Sampling),在抽样时,抽样单位被选为样
本之机率为不可知。
2方法一：简单随机抽样
简单随机抽样，也叫纯随机抽样。就是从总体中不加任何分组、
划类、排队等，完全随机地抽取调查单位。特点是：每个样本单
位被抽中的可能性相同(概率相等)，样本的每个单位完全独立，
彼此间无一定的关联性和排斥性。简单随机抽样是其它各种抽样
形式的基础。通常只是在总体单位之间差异程度较小和数目较少
时，才采纳这种方法。
简单随机抽样常用的方法：①抽签法;②随机数表法;③计算机
模拟法;④使用统计软件直接抽取。在简单随机抽样的样本容量
〔制定〕中，主要合计：①总体变异状况;②同意误差范围;③概
率确保程度。抽签法:①给调查对象群体中的每一个对象编号;②
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准备抽签的工具，实施抽签;③对样本中的每一个个体进行测量或
调查。
3方法二：分层抽样
是把调查总体分为同质的、互不交叉的层(或类型)，然后在各
层(或类型)中独立抽取样本。例如：调查零售店时，按照其规模
大小或库存额大小分层，然后在每层中按简单随机方法抽取大型
零售店假设干、中型假设干、小型假设干;调查城市时，按城市总
人口或工业生产额分出超大型城市、中型城市、小型城市等，再
抽出具体的各类型城市假设干。
优点： 适用于层间有较大的异质性，而每层内的个体具有同质
性的总体，能提升总体估计的准确度，在样本量相同的状况下，
其精度高于简单抽样和系统抽样;能确保"层'的代表性，避免抽到
"差'的样本;同时，不同层可以依据状况采纳不同的抽样框和抽样
方法。缺点：要求有高质量的、能用于分层的辅助信息;由于必须
要辅助信息，抽样框的创建必须要更多的费用，更为复杂;抽样误
差估计比简单抽样和系统抽样更复杂。
4方法三：多级抽样
也叫多阶段抽样或阶段抽样，以二级抽样为例，二级抽样就是
先将总分组，然后在第一级和第二中分别随机地抽取部分一级单
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位和部分二级单位。例如：以全国性调查为例，当抽样单元为各
级行政单位时，按社会发展水平分层后(或按经济发展水平，或按
地理位置分层)，从每层中先抽几个地区，再从抽中的地区抽市、
县、村，最后再抽至户或个人。
优点：具体整体抽样的简单易行的优点，同时，在样本量相同
的状况下又整群抽样的精度高。缺点： 计算复杂。
以上就是一些数学抽样方法的选择的相关建议了，希望对大家有
所帮助!
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