2024年3月15日发(作者：)

概率抽样各种技巧比较对照表

概率抽样是一种从总体中选择样本的方法，以便对总体进行统

计推断。本文档旨在比较和对照几种常用的概率抽样技巧，以帮助

研究人员选择合适的方法。

1. 简单随机抽样（Simple Random Sampling）

- 优点：每个个体被选中的概率相等，样本具有较好的代表性。

- 缺点：实施过程复杂，需要完整的总体名单。

2. 系统抽样（Systematic Sampling）

- 优点：简单易行，比简单随机抽样更容易实施。

- 缺点：若总体存在周期性模式，可能导致抽样偏倚。

3. 分层抽样（Stratified Sampling）

- 优点：保证各个层次的样本代表性更好。

- 缺点：需要了解总体的层次结构。

4. 整群抽样（Cluster Sampling）

- 优点：能够减少数据收集的成本和时间。

- 缺点：可能引入较大的抽样误差。

5. 效应抽样（Convenience Sampling）

- 优点：简单快捷，适用于小规模研究或难以获取全面样本的

情况。

- 缺点：样本的代表性不高，容易引入偏见。

6. 比例分配抽样（Proportional Allocation Sampling）

- 优点：能够确保各个层级的样本比例与总体相符。

- 缺点：需要知道总体各层级的分布信息。

7. 进化抽样（Evolutionary Sampling）

- 优点：样本会根据先前的抽样结果逐渐改变，从而适应总体

变化。

- 缺点：需要跟踪样本的演化情况。

请根据研究需求和条件，选择最适合的概率抽样技巧。记得在

使用抽样结果时，要考虑抽样误差和偏差，以保证具有较好的统计

推断效果。

(注意：以上内容仅为比较不同概率抽样技巧的基本特点，具

体应用需结合实际情况进行评估。)