抽样方法

目前，在流行病学调查中使用的抽样方法包括单纯随机抽样、系统抽样、分层抽样和整群抽样。在现况调查中，以后两种方法较常用。（1）单纯随机抽样这是最基本的抽样方法。在个体差异较大的研究中，利用此法抽样，样本的数量要足够大，才能较好地代表研究人群。（2）系统抽样这种抽样方法在总体很大时较方便。样本在整个人群内的分布比较均匀，代表性较好。（3）分层抽样先将欲调查的总体按不同特征，例如年龄、性别或疾病严重程度分成不同的层，在各层再做随机抽样。分层抽样可以减少由各层特征不同而引起的抽样误差。（4）整群抽样从要调查的总体中抽出部分群体，如城市的某些街道、学校的某些班级，然后对这些群体中的每个个体进行调查。当从总体中抽出一些群体并对这些群体中的所有对象进行调查时称整群一级抽样。有时还需要做整群二级抽样，即对整群一级抽样抽出的群体再进行随机抽样。分级抽样还可以是二级以上，称多级整群抽样。

一、研究背景　　有研究表明，流动人口家庭化是近年来人口流动的一个突出特点，约1/4的流动人口是举家迁移。而且有近1/3的流动人口带有“移民”性质，他们在城市居住的时间超过5年，并且没有返乡的意向。在这些流动人口中，儿童的数量也达到了不容忽视的规模。据1997年11月1日北京市首次外来人口普查资料表明，北京地区外来流动人口已达285.9万人，其中在京居住的外来人口229.9万，占全市户籍人口总数的21.18%。其中0-15岁儿童162,030人，占外来人口总数7.05%（注：北京市外来人口普查办公室；《1997北京外来人口普查资料》，中国商业出版社1998年。）。全国第五次普查数据显示，截至2000年11月，流动儿童的数量为14,096,842人，占流动人口数量的13.78%。　　有研究者对20世纪90年代上海流动人口的研究发现，外来流动人口从事的大多是体力劳动或服务工作，72.2%的流动人口年收入在4000元以下（注：宁越敏：《90年代上海流动人口分析》，《人口与经济》1997年第2期。）。有人对苏南、温州和广东省珠江三角洲地区流动人口的调查也发现，流动人口的月平均收入在780元以下（注：栾敬东：《流动人口的社会特征及其收入影响因素分析》，《中国人口科学》2003年第2期。）。1993年—1995年，四川省雅安市的调查显示，流动儿童免疫空白率达24.7%，存在免疫率低的问题（注：冯静俐、曹文忠：《雅安市1993～1995年城区流动儿童的调查报告》，《疾病监测》1997年第6期。）。由于流动儿童的父母文化水平和收入偏低，在消费水平较高的城市，他们难以给孩子的生活和发展提供很好的条件。今天的流动儿童也许就是城市将来的主人，从长远来看，这些儿童和谐地融入本地生活，认同主流文化和价值观，对于流入地经济的持续发展和社会的长期稳定都具有不可忽视的作用。从20世纪90年代开始，一些社会工作者就呼吁政府和社会，关注流动儿童问题。目前，有关流动儿童受教育问题的研究已经有很多（注：韩嘉玲：《北京市流动儿童少年义务教育状况调查报告（上、下）》，《青年研究》2001年第8期、第9期。）（注：段成荣：《要重视流动儿童少年的教育问题》，《人口学刊》2001年第1期。），但是对于流动儿童基本生活状况和受保护情况的调查还未见报道。　　从20世纪80年代末《儿童权利公约》通过以来，儿童权利保护已经成为国际社会和各国政府普遍关注的问题之一。中国作为《儿童权利公约》的提案国之一，一贯坚持儿童优先的原则，充分保障所有儿童的生存、受保护、发展和参与的权利（注：冯锐：《论儿童权利保护与少年犯罪》，《福建公安专科学校学报》2001年第4期。）（注：中国儿童中心编制：《联合国儿童权利公约—参与培训手册》，1999年。），这其中也包括流动儿童。保护流动儿童的权利、促进流动儿童的发展，首先应该关注他们基本的生活状况和受保护情况，这是保障流动儿童享有发展权和参与权的基础。因此，本研究期望通过对流动儿童生活和受保护现状的考察，描绘出一幅流动儿童生活的全景图，让社会更加了解这一群体，为促进流动儿童的健康发展提供建议和支持。　　　　二、研究方法　　本研究采用问卷法和访谈法收集数据。问卷调查对象是户口登记地为县城以下的农村或乡镇，在调查市区居住半年以上，并随带有18周岁以下儿童的流动人口家庭。　　抽样方法：(1)根据东部、中部、西部地区分配和大中小城市规模确定9个调查城市，并根据城市人口规模，适当考虑调查成本效率因素，将样本量分配到9个城市。(2)在所调查的城市内，根据流动人口的规模，按比例将调查样本分配到各个城区，在流动人口比较集中的街道内，随机抽选调查户。最终获得有效样本的分布（见表1）。　　　　　表1　问卷调查样本的分布情况城市名称　城市特征　　 市区数　　街道数　调查样本量（户）北京　　 东部　大城市 　　7　　 30 　　 1201武汉　　 中部　大城市　 　7　　 18　　 1200成都　　 西部　大城市　　 6　　 35　 　 1200深圳　　 东部　中等城市　　 6　 　13　　 843吉林　　 中部　中等城市　　 4　　 13　 　 500咸阳　　 西部　中等城市　　 2　 　4　　 500绍兴　　 东部　小城市　　 1　　 3　　 300株洲　　 中部　小城市　　 2　　 5　　 300伊宁　　 西部　小城市　　 1　　 4　　 300合计　　 36　 　125　　 6344　　访谈对象主要在北京（代表大城市）、深圳（沿海经济发达的开放地区）、绍兴（南方小城市）、咸阳（西北地区中等城市）4城市选取。包括10所学校，120余名学生，近100名家长。形式以团体半结构式座谈为主。被访学生所在的学校包括私人办学的打工子弟学校、接收流动儿童的公立学校和公办打工子弟学校三类。学生、家长访谈分开进行，每组10-12人。问卷调查由国家统计局城市调查大队执行。座谈会由北京师范大学心理学院和中国儿童中心的老师主持。问卷数据采用SPSS10.0进行分析。　　　　三、结果与分析　　（一）流动儿童的生活状况及主观感受　　1.流动儿童生活的基本条件　　住房条件90.47%的流动家庭租用住房，2.79%借房，在所在市已购房的家庭仅占6.63%。79.24%的儿童没有自己的房间，与大人同住。没有独立厕所和厨房的家庭分别占到45.24%和36.47%。在有厕所和厨房的家庭中，约1/3为合用。有1/3的家庭完全没有厕所和厨房。我国2001年城市居民生活调查发现，有浴室或厕所的家庭占75%（注：国家统计局城市社会经济调查总队编制：《2002中国城市发展报告》，中国统计出版社2003年月。）。这表明在住房条件上，流动人口与户籍人口有较大差距。　　耐用消费品占有情况拥有电冰箱、彩电、洗衣机和家用电脑的流动家庭的比重分别为39.99%、75.01%、37.21%和6.74%。城市户籍人口中电冰箱、彩电、洗衣机的家庭占有率已基本饱和，家用电脑拥有率为13%（注：郭虹：《从“外来人口”到“流动人口”—城市化中一个亟待转变的观念》，《经济体制改革》2000年第5期）。可见流动儿童家庭的物质条件明显低于城市户籍人口家庭。　　访谈中也发现，绝大多数流动儿童没有自己的房间，没有家用电脑。从以上两方面的指标来看，流动儿童的生活条件要比城市户籍儿童差。　　2.流动儿童对城市生活的主观感受　　虽然流动儿童的生活条件比城市儿童差，但是，总体上看，“非常喜欢”和“有点喜欢”周围生活环境的流动儿童比例分别为26.4%和42.6%，“部分喜欢、部分不喜欢”的比例为18.3%，只有9.6%的儿童“有点不喜欢”，3.1%的儿童“非常不喜欢”周围的环境。调查的结果显示，有1/3以上的儿童认为周围的环境比老家差，却只有1/10的儿童选择“不太喜欢周围的环境。”这一结果说明，孩子喜欢周围的环境并不能说他们的生活环境就好，流动人口要求较低和儿童无忧无虑的特点可能掩盖了他们对自己生活环境的不满意。　　儿童对周围环境的喜欢程度因经济条件的不同而有显著差异，家庭经济条件好的儿童不喜欢周围环境的比例明显低于经济条件不好的儿童。不同经济条件和城市规模的交叉分析发现，家庭经济条件“好”和“一般”的儿童，在大中城市生活的比在小城市的更加喜欢周围的环境。家庭经济条件“差”的儿童，在大城市生活的不喜欢周围环境的明显多于小城市。　　为了更细致地了解流动儿童对城市生活的感受，我们让儿童对城市的生活和老家的生活进行了比较。结果表明，大多数儿童认为来到城市后，吃的穿的、学校条件和老师的教学方法比老家的要好；普遍认为城市的住房条件要比老家的差。这说明，来到城市后家庭的生活水平有了普遍的提高，城市的教育条件要好于农村。访谈中，流动儿童和家长普遍认为，与他们家乡学校的老师相比，城市学校的教师（包括公立学校和打工子弟学校）教学方法更为恰当，对学生更负责，学校的管理也比较规范。由于城市的住房消费要远远高于农村，所以大多数流动人口来到城市后，住房条件会有比较明显的下降。　　在生活满意度上，儿童对生活完全满意的为22.7%，比较满意的为31.8%，一般的为27.2%，不太满意的为13%，非常不满意的为5.3%。家庭经济条件、城市规模不同，儿童对生活的满意度也有显著差异。经济条件好的家庭儿童的生活满意度高于家庭经济条件中等的儿童，大城市儿童的生活满意度显著高于中等城市。　　3.歧视　　在孩子是否向家长抱怨受到过歧视方面，75.3%的孩子没有抱怨过城里人看不起他们，24.7%的孩子抱怨过城里人看不起他们。儿童是否抱怨受过歧视不因儿童的年龄、他们来所在市时间长短和父母职业的变化而变化。但是跟家庭经济条件有关系，家庭经济条件好的孩子抱怨受过歧视的比例比较低。　　在歧视问题上，当问孩子“你是否担心城里的孩子看不起你”时，53.9%的没有这种担心，29.3%的有点担心，9.5%的回答不知道，5.0%的比较担心，2.3%的非常担心。但是，歧视与家庭经济状况有一定的关联，不同经济状况的家庭，儿童的担心程度有显著的差异。经济条件差的家庭，儿童更加担心受歧视。此外，儿童对歧视的担心与监护人的职业有关，在监护人从事体力劳动为主的家庭，儿童更加担心受到歧视。性别和来城市时间长短不同的儿童，对歧视的担心没有差异。不同类型学校的孩子对歧视的担心有非常显著的差异。普通学校的儿童不太担心受到歧视，而打工子弟学校的儿童更担心受到歧视。因为他们所上的学校本身已经告诉他们“是受歧视的一个群体”。调查发现，在非打工子弟学校的儿童普遍更加喜欢所在的学校。　　访谈中也发现，歧视是家长和儿童都深有感触的。比如，有家长说：“当地人看到不好的事情都说是外地人干的。”有的儿童这样描述自己的遭遇：“他们（城市孩子）有时瞧不起我们，给我们白眼，不和我们玩”。“他们看我们没有他们穿的好，他们住楼房我们住平房，他们能看出来我们是外地的，所以他们不和我们玩”。“一开始他们还和我玩，但是我领他们到家里一看我们家住的房子那么破，他们出来后就不和我们玩了”。　　（二）儿童受保护的状况　　有关儿童受保护的情况，主要是从意外伤害、监护照料和儿童自我保护等方面来考察的。总体看来，流动儿童都受到了基本的监护，其发生意外伤害的比例很低。但是，对儿童保护的观念还有待提高或改善。比如，很少有家长会为孩子买保险，而且对儿童监护的质量也有待提高。　　1.儿童的监护状况　　在0-6岁儿童的照料人员方面，33.1%的是由母亲专职照料，24.5%的是由托幼机构照料，22%的是母亲边工作边照料，15.7%的是由家里的其他人照料，请人照料的为1.7%，无人照料的为1.1%。不同经济条件的家庭，儿童照料方式有显著差异。“母亲边工作边照料”、“母亲专门照料”和“无人照料”的比例，在经济条件差的家庭高于经济条件好的家庭。其实，“边工作边照料”往往只是把儿童放在母亲的身边，母亲干自己的活让孩子一个人玩。这一结果还说明，在经济条件差的家庭，母亲更多是没有工作的或者是从事个体经营的，因为在国内很少有单位允许母亲带孩子上班。　　　　　　表4　不同经济条件的家庭儿童照料方式的分布(%)经济条件　　 好 　　中　 　差　 　总体托幼机构　　 25.8　　 25.6　 　22.0　 　24.5母亲边工作边照料　　 18.7　　 21.3　　 26.2　　 22.0母亲专职照料　 　29.0 　　34.6　 　35.1　 　33.1家里其他人　 　21.3　　 14.3　　 　12.1　 　15.7请人照料　　 2.7　　 1.5　　 0.8　 　1.7无人照料 　　0.6　 　1.0　 　1.7　　 1.1其他　　 1.2　 　1.4 　　1.5 　　1.4不适用　 　0.8　 　0.3　 　0.6　 　0.5　　2.流动儿童的受侵害状况　　在意外伤害方面，96.2%的儿童一年内没有发生过意外伤害，只有3.8%的儿童发生了意外伤害。其中，男孩发生意外伤害的比例为4.5%，显著大于女孩的比例(2%)。说明意外伤害在流动儿童当中发生的概率很小。但是，由于目前缺乏户籍儿童发生意外伤害的可比性研究结果，所以无法判断这一比率是否高于户籍儿童。　　从意外伤害的类型来看，在发生过意外伤害的281人中，儿童发生意外伤害的主要类型是摔伤、烧伤或烫伤、车祸等。45%的是跌伤，15%的是烧伤或烫伤，9%的是车祸，8%的是动物伤害。　　从意外伤害后的处理来看，有38.7%的会到市级医院处理，15.2%的会到私人诊所，12.8%的会到区级医院，11.8%的会进行家庭处理。男女儿童受到意外伤害后进行处理的方式没有显著差异。说明大部分流动儿童家长对儿童身体的保护是比较周到的。　　　　　　　表5　意外伤害处理方式的性别分布(%)　 　 市级医院 区级医院 街道医院 私人诊所 家庭处理 未处理 合计男 　　 44.3　　13.8　　 11.4　 　16.2　　10.2　　4.2　　67.1女 　　 36.6　　13.4　　 8.5　 　17.1　　15.9　　8.5　　32.9合计 　 31.8　　13.7　　 10.4　 　16.5　　12.0　　5.6　　 100　　从性侵害方面看，成人当着流动儿童的面说下流话的比率接近30%，其它各种性骚扰行为比较少，发生率低于5%，但还是存在，值得关注。在流动儿童中，男孩和女孩对于绝大多数性骚扰行为的经历均无显著性差异。但是，在看色情图片、小说或录像上有年龄差异，年龄越大，看的、接触的次数越多。　　3.童工问题　　童工的比例虽然较小，但是依然存在。12到18周岁的儿童中从事有报酬劳动时间在1小时以上的为13.8%，6小时以上的为9.6%。12到16周岁的儿童每天从事有报酬的劳动在1小时以上的为5.5%，6小时以上的为2.3%。另外，从各地查处童工的调查报告可以看出，童工现象虽然不很严重，但各地普遍存在。　　访谈发现，虽然专门辍学打工的儿童不多，但课余帮工的儿童比例却比较大。在从事个体经营的家庭里，很多儿童下课后要帮父母干活，比如出早市、卖盒饭等。辍学打工儿童从事的工作类型很多，比如当保姆／服务员、卖花、理发等，这些绝大多数是体力劳动。辍学打工的会得到少量的报酬，在家里帮工的是没有报酬的，而且在家长的观念中后者不是做工。　　　　四、讨论与建议　　此次调查发现，与原来在农村相比，流动给儿童的生存和受保护带来一定的有利条件。城市的生活水平高于农村，给儿童的身体发展提供了更有力的保障。农村劳动力向城市流动的最主要的目的是赚钱。能把孩子带来或者能在城市养孩子的家庭，大多都具备了养育子女的物质条件。这一结果，在问卷调查和访谈中都得到了验证。绝大多数儿童都认为，到城市后吃的、穿的比原来好了，他们对在城市的生活基本满意。但是仍然存在一些问题。　　（一）流动儿童住房条件需要改善　　尽管与在农村相比，流动人口的收入水平提高了，但是，城市的各项消费远比农村高得多。子女的教育、医疗等各项消费都高于农村。而且，他们多从事个体经营，没有任何医疗保险、住房公积金等福利待遇。对大多数流动人口来说，城市的住房消费更是高不可攀。即使有少数家庭能够负担得起买房子的费用，由于职业的不稳定或没有留下来的长远打算，他们也不会像城市人口一样采取各种方式去买房子。因此流动人口的住房条件一般都较差。　　调查和访谈的结果都表明，住房问题是困扰流动儿童生活的一个突出问题。流动人口中，有一部分家庭居住的卫生环境、社区环境都不太好，甚至有一些家庭居住的是危旧房屋。这样的环境，会给孩子的人身安全带来隐患。调查中发现，2/3的家庭没有独立的厕所和厨房。这一比例正好与城市户籍人口相反，城市人口有75%的家庭有独立的卫生间或浴室。大多数儿童没有自己的房间，甚至有很多青春期的儿童仍然与父母挤在一间房里。超过10岁的儿童大多开始进入青春期了，这个时候儿童仍与父母同居一室，或者兄弟姐妹挤在一起是不利于儿童的发展。首先，给儿童的安全带来隐患，可能会导致家庭内部对儿童的侵害行为上升；其次，一些父母之间的冲突或性行为经常暴露于儿童面前，会给儿童的心理发展带来不良的影响。另外，进入青春期后的儿童在情感上的波动很大，这个时期的儿童又开始关注自己，他们往往需要一个自己的独立空间来自我欣赏、自我表露。但是没有自己的空间，甚至与父母住在一起，使孩子的心理空间变小，甚至会缺乏安全感。因此，这种状况下的孩子往往更愿意隐藏自己的心事，不利于儿童的发展。本次调查的结果也表明，16-18周岁的儿童，家庭经济条件差的比家庭经济条件好的更不愿意向父母倾诉自己的烦恼。这些经济条件差的家庭，孩子都没有自己的房间、没有独立的卫生间。孩子不和家长交流思想，家长就无法了解儿童的思想，就难以把握儿童的思想和行为变化，儿童往往容易出现问题。　　（二）可能对流动儿童造成伤害的观念和现象不容忽视　　1、歧视问题较为严重。本次调查发现，有25%以上的家长反映，儿童抱怨受过歧视。打工子弟学校的儿童比普通公立学校的儿童更加担心被人看不起。深圳规定“考重点高中，外地户口的儿童要比本地儿童高20分”，家长和儿童对此反应极为强烈，说“这是最大的歧视和不公平”。绍兴有家长说“孩子原来在普通学校的时候，总是说老师和同学看不起他，所以就把他转到这里了（打工子弟学校）”。　　从儿童心理发展的角度来看，歧视是对儿童最大的隐性伤害。歧视可能会带来两种不利的结果：第一，使儿童变得退缩、不敢与人交往、不自信。心理学研究已经表明，被忽视、被看不起的儿童往往有更多的退缩行为；第二，更容易出现问题行为。受歧视的儿童往往会对周围的人甚至社会产生敌意，从而导致问题行为的出现。如果流动儿童在城市不能被平等对待，经常遭受歧视，那么从长远来看，不仅会对流动儿童本人造成心理伤害，而且也会给社会的稳定带来隐患。　　2、童工现象依然存在。童工问题是一个令各地政府和管理机构都很头疼的问题，可以说是屡禁不止。调查表明，各地都有少量童工存在。这些儿童过早从事有报酬的专业劳动，无法接受完整的义务教育。另外，还有一些儿童是在家里帮工。这种在很多家长看来很自然的行为，其实占用了学龄儿童大量的学习和娱乐时间。访谈还发现，有的流动儿童经常起早贪黑帮家长干活或者做生意，如有的孩子在早上3点就要跟家长去出早市，还有的儿童每天都要帮家里看商店到很晚。儿童帮家里干一些力所能及的家务，是很正常的。但对于这些未成年儿童来说，这种长时间、超负荷的劳动，必然对他们的身心发展带来一些不利的影响。而且有些劳动存在安全隐患，还会给儿童的安全带来威胁。童工现象屡禁不止的原因也很复杂，主要有：　　(1)童工源头难以禁绝。他们大多来自贫困地区，当地生活状况较差，家庭贫困，儿童打工可以减轻家庭经济负担。比如，卖花童的老板每个月会把报酬的一部分（70-100元）寄给儿童的家长。对于贫困家庭来说，这笔钱可以起到很大的作用。所以，很多家长愿意让别人把孩子带出来。而且，打工儿童往往因家庭贫困，子女多，无力支付学费，或者因自己学业失败，而无法继续学业。　　(2)业主法律意识淡漠。由于童工工资一般很低，城市的一些劳动密集型行业或服务性行业愿意雇佣他们。虽然一些业主明明知道儿童不到16周岁，但依然置法规于不顾，招他们做工。　　(3)社会监管机制不健全。很多管理机构对童工现象没有严格的管理和监督机制。甚至有些地方机构还组织一些不满16岁的儿童外出务工，有意指使儿童隐瞒年龄。　　（三）综合建议　　需要对城市容纳能力进行科学的计算和预测。有研究认为，目前大城市的容纳能力并没有饱和，完全有能力接纳更多的流动人口。但是，一方面由于一些管理者认为流动人口压力大、难管理，首先从主观上拒绝人口流入，所以在制定政策时表现出较多的排斥性和歧视性。另一方面，由于对流动人口数量迅速增加的形势及流动人口举家迁移的特点认识不足，而导致政策制定相对滞后，城市建设缺乏足够的预见性。　　应对流动人口实行分层管理。根据流动人口的工作性质、稳定情况和聚居地特征，制定有针对性的管理办法。用市场和政府两个层面的行为引导流动人口的流向。在对城市容纳能力的正确分析和评估的基础上，对区县、社区进行分层规划和布署，切实安排好流入人口的社区生活，包括居住、医疗、教育等工作。在流动人口相对集中的社区，要主动邀请流动人口参与社区管理。这样一方面可以发挥其积极主动性，增强主人翁意识；另一方面可以使社区服务更加符合流动人口的需求。　　应加强对流动人口住房的监控管理。一部分流动人口居住的条件比较差，建筑物的坚固程度、防火设施及卫生环境都未能够达标。因此，应加强对这些住房进行监管，拆除危房，消除可能造成流动儿童安全和健康的隐患。　　建立流动儿童的应急救助制度。对于无法履行监护义务家庭的儿童、在家庭受到人身伤害的儿童、家庭强迫其从事不适宜劳动的儿童等给予应急救助。　　提高流动儿童在公立学校就读的比例，争取做到与本地儿童同校、同班。本次的调查发现，儿童在非公立学校就读的更加担心被歧视。其实，这种担心完全是有道理的，因为他们所上的学校本身就标明了对他们身份的“歧视”。因此，义务教育的政策规定应考虑去掉“流动儿童借读”、“原籍有监护条件的应在原籍就读”等条目。以公民的待遇对待每一个儿童，不管是户籍儿童还是流动儿童。享受相对平等的教育，是每个在城市生活的儿童应该享有的权利。

审计抽样可以在合理审计风险系数下，提高审计的效率。在央行内部审计中，无论是全面审计还是专项审计都具有时间紧、业务量大的特点。如何通过抽样提高审计效率，同时又要将审计风险控制在合理的水平，是一个值得探讨的课题。 1、在确定审计项目和审计对象时，首先应从审计目的出发，要充分考虑抽样风险和非抽样风险。平时要注意积累被审计对象的基本情况，比如内控制度的建立和执行。对可信赖程度要求越高，可容忍误差越小，则抽样的样本量就应该越大。正确区分审计抽样与审计抽查，要根据不同的审计目的及审计环境的要求，作出较为科学的抽样决策。 2、明确抽样方法的使用范围，提高对审计风险的认识水平。抽样方法在审计中确实能够提高效率，节约时间，运用得当还能降低审计风险（审计中固有的不确定性统称为审计风险，而审计抽样只与其中的控制风险和检查风险相关），但并不意味抽样方法可以随意使用。审计抽样并不适用于测试所有程序，审计抽样常用于逆查、顺查和函证，但通常不用于询问、观察和分析性复核程序。比如：对于符合性测试，其开展的前提是相关内控评价已经结束，而且内部控制基本是健全、有效的，如果内部控制无效，则不能采取抽样，而应该采取详细检查。在审计抽样中应该注意对抽样风险的控制，只有本着降低风险和提高效率两个原则，才不至于滥用抽样方法。 3、提高判断抽样的运用水平。判断抽样在央行内部审计今后很长的时间内必将得到广泛的应用，但能否得到有效应用必须有两个重要前提：一是抽样人员扎实的经济理论和会计理论以及丰富的会计实践经验；二是被审计单位应具备良好的会计基础工作和较健全的内部控制制度。其中审计人员的理论功底和实践经验非常重要，其经验有时甚至决定了抽样的合理性。比如：由于央行会计工作的特点，每年年终业务比较多，也比较容易出现漏洞，利息收支、手续费列支等时间相对固定等，所以在财务专项审计和会计年终决算审计时，抽取的主要是每年6月、12月以及11月试决算的样本。同时抽取样本时应注意样本的连续性，以保证抽样的质量。通过共享这些经验可以提高判断抽样的科学性，能有效降低审计风险和节约审计资源。 4、运用统计抽样方法，控制审计风险。在审计中常用的统计抽样方法有属性抽样法和变量抽样法，分别适用于符合性测试与实质性测试。属性是指审计对象总体的质量特征，即被审计业务或被审计内部控制是否遵循了既定的标准以及其存在的误差水平。属性抽样中，抽样的结果只有两种：“对”与“错”，或“是”与“不是”。总体特征反映为遵循制度规定或要求的相应水平。在央行内部审计中属性抽样法不仅适用于符合性测试，而且适用于考查职能部门是否有效履行相应职能（通常称为履职审计），包括离任（经济责任）审计以及今后将开展的效益审计等。属性抽样通常与可接受信赖程度（风险）以及可容忍误差联系在一起。属性抽样主要有固定样本量抽样、停-走抽样、发现抽样三种抽样方法。 符合性测试的抽样中有一些经验数据可以借鉴：（1）具体会计领域被确认存在风险时，所需内部控制置信度为95%，保证系数为3，抽样规模为45。如果样本中存在一个错误，将停止抽样测试，改为详细检查。（2）具体会计领域未被确认存在固有风险时，所需内部控制置信度为60%，保证系数为2，当样本规模为45时，若样本中存在1个错误时，可以继续进行抽样测试；如果样本中存在2个错误时，将停止抽样测试，改为详细测试。当样本规模为25时，如果样本存在1个错误，将停止抽样测试，改为详细检查。 变量抽样适用于符合或近似于正态分布的现象，变量抽样方法主要有：单位平均估计抽样、比率估计抽样和差额估计抽样三种抽样方法。单位平均估计抽样是通过抽样检查样本的平均值，再根据样本平均值推断样本总体的平均值和总值的方法，在实质性测试中一般采用单位平均估计抽样。 变量抽样是采用随机抽样，抽样后对抽样的结果进行评价。变量抽样通常在会计年终决算和财务检查时运用，主要是检查费用的使用情况以及管理费用水平等。 5、针对央行不同的业务种类采用相应的抽样方法。央行的主要业务存在较大的差异，所以在内部审计时应该选择不同的抽样方法。对于货币政策执行情况审计，主要是审计相关部门是否正确履行相应职能的履职审计。对于此类审计一般采用属性抽样。金融服务类业务主要包括外汇管理、货币发行、结算、国库等，主要是对内部控制执行情况进行评价，符合性测试是主要的手段，通常也采用属性抽样来控制审计风险。对内部管理部门的审计（如财务审计、会计年终决算审计等），不但要进行符合性测试，而且要进行实质性测试，所以属性抽样和变量抽样都应得到应用。 6、认真进行抽样结果评价，形成正确的审计结论。通过审计抽样方法得出的抽样结果，审计人员要进行彻底和全面的分析、评价、检测样本偏差、推断总体误差和重估抽样风险，并考虑是否增加样本量。只有通过认真的分析评价，才能形成正确的审计结论。 在央行内部审计中，无论是判断抽样还是统计抽样都对审计人员提出很高的要求，审计人员只有不断努力，加强理论学习，积累审计工作经验，提高自身素质，才能合理地利用抽样方法，有效地降低审计风险，才能适应央行内部审计工作发展的需要。

常用的非概率抽样方法有以下四类：1、方便抽样（Convenience sampling）指根据调查者的方便选取的样本，以无目标、随意的方式进行。例如：街头拦截访问（看到谁就访问谁）；个别入户项目谁开门就访问谁。优点：适用于总体中每个个体都是“同质”的，最方便、最省钱；可以在探索性研究中使用，另外还可用于小组座谈会、预测问卷等方面的样本选取工作。缺点：抽样偏差较大，不适用于要做总体推断的任何民意项目，对描述性或因果性研究最好不要采用方便抽样。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：社会学家研究某国家的一般家庭情况时，常以专家判断方法挑选“中型城镇”进行。也有家庭研究专家选取某类家庭进行研究，如选三口之家（子女正在上学的）；在探索性研究中，如抽取深度访问的样本时，可以使用这种方法。优点：适用于总体的构成单位极不相同而样本数很小，同时设计调查者对总体的有关特征具有相当的了解（明白研究的具体指向）的情况下，适合特殊类型的研究（如产品口味测试等）；操作成本低，方便快捷，在商业性调研中较多用。缺点：该类抽样结果受研究人员的倾向性影响大，一旦主观判断偏差，则根易引起抽样偏差；不能直接对研究总体进行推断。3、配额抽样（Quota sampling）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。在第一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，通过第一步的配额，保证了在这些特征上样本的组成与总体的组成是一致的。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。优点：适用于设计调查者对总体的有关特征具有一定的了解而样本数较多的情况下，实际上，配额抽样属于先“分层”（事先确定每层的样本量）再“判断”（在每层中以判断抽样的方法选取抽样个体）；费用不高，易于实施，能满足总体比例的要求。缺点：容易掩盖不可忽略的偏差。4、滚雪球抽样（Snowball sampling）指先随机选择一些被访者并对其实施访问，再请他们提供另外一些属于所研究目标总体的调查对象，根据所形成的线索选择此后的调查对象。第一批被访者是采用概率抽样得来的，之后的被访者都属于非概率抽样，此类被访者彼此之间较为相似。例如：如在目前中国的小轿车车主等。优点：可以根据某些样本特征对样本进行控制，适用寻找一些在总体中十分稀少的人物。缺点：有选择偏差，不能保证代表性。扩展资料抽样是有一定规则的，抽样的基本要求是：1、总体范围的确定抽样首先要明确规定抽样的总体范围，一般来说，研究课题和研究目的决定了总体的范围。如，“上海市区初中学生身体素质的调查”这个课题的总体就是上海市区全体初一至初三的中学生，不包括郊县的初中生。如果总体范围不很清楚，在抽样前应对总体做出明确的规定。否则，会对抽取样本和研究结果的推断造成麻烦。通常研究课题的确立就已基本框定了总体范围，研究者要考虑的是为什么要确定该总体的理由，以及研究的预期效果和可行性问题。2、抽样的随机化抽样要尽可能做到随机化（random）。随机化是指总体中的每个个体被选入样本的概率（probability）不为零。也就是说，总体中的每一个个体入选的机会均等。随机是科学研究的基本原则。抽样的随机化是一种精确而科学的过程，是科学研究结果可靠性的保证，可以避免研究者自觉或不自觉的偏见。抽签、摇奖就是根据抽样的随机化原理设计的。严格的抽样必须是随机的，这样可避免研究者的主观倾向或人为因素造成的抽样偏差（sampling bias）3、样本的代表性样本的代表性指样本应具备总体的性质或特征，样本能在较大程度上代表总体。样本研究的关键在于抽样和推论，抽样是推论的先决条件，样本的代表性会影响研究结论的可靠性和研究结论的推断程度。代表性越高的样本，其研究结果的普遍性就越大。反之，如果样本没有代表性往往会导致研究的失败。常为人引用的一个例子是：1936年美国的总统大选，当时美国的《文学文摘》杂志曾做了一次关于总统大选的民意调查，调查结果预测兰登将在总统选举中获胜，罗斯福落选。但事实正好相反，选举结果是罗斯福当选总统。虽然《文学文摘》杂志的民意调查样本数很大，但调查者的样本是从电话号簿和汽车登记册中抽取的。1936年正是美国经济大萧条过后，有汽车有电话的人仅代表了美国选民中的某个特定阶层，对于选民总体来说不具备代表性。这次民意调查的失败主要在于抽样偏差，样本没有代表性，抽取的样本在质上与总体特征不相吻合。与此同时，盖洛普民意调查所也作了总统大选的调查，只发了2000份问卷，结果预测成功，罗斯福当选总统。4、合理的样本容量样本容量又称样本大小，是指抽取样本的具体数量。样本数量的多少是研究无法回避的问题，是研究设计中重要的一环，也是比较困难的一件事。它既要符合研究目的、内容，满足教育统计的要求，又要考虑抽样的可能性，并使误差减少到最低限度。一般来说，样本数越多，代表性越好，但是增大样本，势必增加研究的人力、物力、财力，增加研究的难度，造成不必要的浪费。如果样本数太小，则抽样误差较大，样本不能代表总体，不利于统计分析，影响研究效果。样本数量究竟多少为宜，这是一个复杂的问题。我们很难说出一个确定的数字，样本数量要从多个方面综合起来考虑。抽样是以概率论为理论基础。抽样的作用是为了合理地减少研究对象，既可以节约人力、物力、时间，又可使研究力量相对集中，使研究工作深入、细致，从而提高研究的准确性和可靠性。一般来说，定性研究中抽取的样本很小，样本有时仅仅是一个案例或一个个体，研究目的是为了对所研究对象进行更深入的了解。而定量研究的样本数较大，样本可以是一群个体，并要考虑样本能否准确代表总体，能否对总体作出推断。参考资料来源：百度百科-非概率抽样

简单随机抽样方法 按照随机原则，从总体中不加任何分组、划类、排序等工作，一般才欧诺个抽签，查随机数表、掷骰子、掷硬币等方法。 1）抽签法 将调查总体单位的名称或号码，逐个写在签条或卡片上，放在箱中，打乱次序，搅合均匀，然后按抽签办法，不加任何选择地在全部签条或卡片中随机抽取。 2）随机数表法 又称乱数表，就是把0到9的数字随机排列成的位数相同的一张数表。研究者要根据总体单位的数目，确定使用几位数的随机数表，然后为总体编号，选择样本时从随机数字表中任何一列的任何一行开始，可以闭着眼睛指数字，如果是不重复抽样，凡使用过的数字都不再使用，直到抽到预定的样本单位数目为止。 分层抽样法 也叫分类随机抽样，先将总体单位按其属性特征分成若干类或若干层，然后在各类型或层中随机抽取样本。分层时应当注意以下几个点： ①层与层之间要有清楚的界限，分层的结果必须是每一个单位都归属于一层，不允许同一单位既属于这层又属于那一层。 ②要清楚各层中的单位数目，以及各层占总体的比重。 ③所分层数不宜过多，否则会失去层的特性。 例如常见的年龄标签，是一个具体的可分层的数据指标。分层抽样的目的是为了提高样本的代表性，避免随机抽样时可能出现样本过于集中于某种特性或者完全无某种特性的现象，通过分层，使各层单位之间的共同性增大了，差异程度缩小了，比较容易抽出有代表性的样本。 1）分层比例抽样法 按照各层单位数量占总体单位数量的比例抽取样本单位的方法。 例如总体单位为1000户居民，家庭收入分为高中低三层，确定样本量为200户。其中高收入家庭为500户，低收入家庭为500户，中等收入家庭为1000户，则采取分层抽样比例抽样法，则分别抽样200*25%=50人，低收入家庭为200*50%=100人。 2）分层最佳抽样法，根据各层单位数量占总体单位数量的比例和各层样本标准差的大小，抽取样本单位的方法。 此方法一般用标志知道标准差再根据样本量计算。

产品质量检验通常可分成全数检验和抽样检验两种方法全数检验是对一批产品中的每一件产品逐一进行检验，挑出不合格品后， 认为其余全都是合格品。这种质量检验方法虽然适用于生产批量很少的大型机电设备产品，但大多数生产批量较大的产品，如电子元器件产品就很不适用。产品产量大，检验项目多或检验较复杂时，进行全数检验势必要花费大量的人力和物力，同时，仍难免出现错检和漏检现象。而当质量捡验具有破坏性时，例如电视机的寿命试验、材料产品的强度试验等，全数检验更是不可能的。抽样检验是从一批交验的产品(总体)中，随机抽取适量的产品样本进行质量检验，然后把检验结果与判定标准进行比较，从而确定该产品是否合格或需再进行抽检后裁决的一种质量检验方法。过去，一般采用百分比抽样检验方法。我国也一直沿用原苏联 40 年代采用的百分比抽样检验方法。这种检验方法认为样本与总体一直是成比例的，因此，把抽查样本数与检查批总体数保持一个固定的比值如 5%，0.5%等。可是，实际上却存在着 大批严、小批宽的不合理性，也就是说，即使质量相同的产品，因检查批数量多少不同却受到不同的处理，而且随着检查批总体数量的增多，即使按一定的百分比抽样，样本数也是相当大的，不能体现抽样检验在经济性方面的优点。因此，这种抽样检验方法已被逐步淘汰。法律依据：《中华人民共和国产品质量法》第一条 为了加强对产品质量的监督管理，提高产品质量水平，明确产品质量责任，保护消费者的合法权益，维护社会经济秩序，制定本法。第二条 在中华人民共和国境内从事产品生产、销售活动，必须遵守本法。本法所称产品是指经过加工、制作，用于销售的产品。建设工程不适用本法规定；但是，建设工程使用的建筑材料、建筑构配件和设备，属于前款规定的产品范围的，适用本法规定。第十二条 产品质量应当检验合格，不得以不合格产品冒充合格产品。第十三条 可能危及人体健康和人身、财产安全的工业产品，必须符合保障人体健康和人身、财产安全的国家标准、行业标准；未制定国家标准、行业标准的，必须符合保障人体健康和人身、财产安全的要求。禁止生产、销售不符合保障人体健康和人身、财产安全的标准和要求的工业产品。具体管理办法由国务院规定。第十四条 国家根据国际通用的质量管理标准，推行企业质量体系认证制度。企业根据自愿原则可以向国务院产品质量监督部门认可的或者国务院产品质量监督部门授权的部门认可的认证机构申请企业质量体系认证。经认证合格的，由认证机构颁发企业质量体系认证证书。国家参照国际先进的产品标准和技术要求，推行产品质量认证制度。企业根据自愿原则可以向国务院产品质量监督部门认可的或者国务院产品质量监督部门授权的部门认可的认证机构申请产品质量认证。经认证合格的，由认证机构颁发产品质量认证证书，准许企业在产品或者其包装上使用产品质量认证标志。

一、单纯随机抽样（simple random sampling）将调查总体全部观察单位编号，再用抽签法或随机数字表随机抽取部分观察单位组成样本。优点：操作简单，均数、率及相应的标准误计算简单。 缺点：总体较大时，难以一一编号。二、系统抽样（systematic sampling）又称机械抽样、等距抽样，即先将总体的观察单位按某一顺序号分成n个部分，再从第一部分随机抽取第k号观察单位，依次用相等间距，从每一部分各抽取一个观察单位组成样本。优点：易于理解、简便易行。缺点：总体有周期或增减趋势时，易产生偏性。三、整群抽样(cluster sampling)总体分群，再随机抽取几个群组成样本，群内全部调查。优点：便于组织、节省经费。缺点：抽样误差大于单纯随机抽样。四、分层抽样（stratified sampling）先按对观察指标影响较大的某种特征，将总体分为若干个类别，再从每一层内随机抽取一定数量的观察单位，合起来组成样本。有按比例分配和最优分配两种方案。优点：样本代表性好，抽样误差减少。以上四种基本抽样方法都属单阶段抽样，实际应用中常根据实际情况将整个抽样过程分为若干阶段来进行，称为多阶段抽样。各种抽样方法的抽样误差一般是：整群抽样≥单纯随机抽样≥系统抽样≥分层抽样。

例如，一个产品抽样检验方案规定按批抽样品20件，若其中不合格品件数不超过 3，则接收该批，否则拒收。在此，抽样个数20是预定的，是固定抽样。若方案规定为：第一批抽出3个，若全为不合格品，拒收该批,若其中不合格品件数为x1<3，则第二批再抽3-x1个,若全为不合格品，则拒收该批，若其中不合格品数为 x2<3-x1,则第三批再抽3-x1-x2个,这样下去,直到抽满20件或抽得 3个不合格品为止。这是一个序贯抽样方案，其效果与前述固定抽样方案相同，但抽样个数平均讲要节省些。此例中，抽样个数是随机的，但有一个不能超过的上限20。有的序贯抽样方案，其可能抽样个数无上限，例如，序贯概率比检验的抽样个数就没有上限。H.F.道奇和 H.G.罗米格的二次抽样方案(见抽样检验)是较早的一个序贯抽样方案。1945年,C.施坦针对方差未知时估计和检验正态分布的均值 μ(见数学期望)的问题,提出了一个二次抽样方案。依此方案,在事先给定了l>0和0<α<1后，可作出均值μ的一个置信区间,其置信系数（见区间估计）为1-α ，而长度不超过l。可以证明：当方差未知时，具有这种性质的置信区间在固定样本的情况下不可能找到。由此可以看出序贯抽样方案除了可节省抽样量之外,还有一种作用,即为了达到预定的推断可靠程度(这里为置信系数)及精确程度（这里是以区间长度来刻画），有时必须使用序贯抽样。例如，估计一事件A的概率p(0<p<1)，给定ε>0及0<α<1，要找到这样的估计孨,使能以不小于1-α 的概率保证估计的相对误差|(孨-p)/p|≤ε。可以证明,若用固定抽样方案,事先指定自然数n,做n次试验,每次观察A是否发生,则不论n多么大,具有上述性质的孨不存在。但用下述序贯抽样方案可得到这样的孨:作试验,观察A是否发生,设到A第一次发生时已作了n1次试验,计算出。取其整数部分n2,再作n2次试验,记n2次试验中A出现的次数为m,令孨=m/n2，则有p(|孨-p|/p≤ε)≥1-α ，而估计孨具有所指定的性质。为样本x1, x2,…, xn的概率比。在固定抽样方案之下，是先给定自然数n,对x进行n次观测得x1,x2,…,xn，计算。定出一常数C（其值取决于检验水平α）,当λn≤C时,接受原假设H0,否则拒绝H0。这样,在λn的值与C很接近时,H0是否被接受的界限过于断然,不大合理。瓦尔德将此修改为:指定两个数A,B,A<B，根据各次观测得的样本x1,x2,…的值,依次计算概率比λ1,λ2,…。每次抽样完毕,即算出λn，再与A,B比较,若λn≤A,则接受H0；若λn≥B,则接收H1（拒绝H0）；若A<λn<B,则继续抽样一次得xn+1,计算出xn+1再作上述比较，直到作出决定为止。这就是序贯概率比检验。至于A,B的定法,则取决于指定的两种错误概率α和β（α,β都大于0，但很小）。瓦尔德提供的近似公式是A=β/(1-α)，B=(1-β)/ α。他也给出了这种检验法的平均抽样次数和功效函数（见假设检验），并在1948年与美国统计学家J.沃尔弗维茨一起，证明了在一切两种错误概率分别不超过α和β的检验类中，上述序贯概率比检验所需平均抽样次数最少。瓦尔德在其著作中也考虑了复合检验的问题，有许多统计学者研究了这种检验。瓦尔德的上述开创性工作，引起了许多统计学者对序贯方法的注意，并继续进行工作，从而使序贯分析形成为数理统计学的一个分支。

简单随机抽样一般可采用抽签法、摇码或查随机数表等方法抽取样本。下面具体介绍一下简单随机抽样法的抽样方法。首先，确定样本容量和总体。在进行简单随机抽样时，需要事先确定抽样的样本容量和总体，这有助于制定抽样方案和分配样本所需的资源。其次，对抽样总体进行编号。将抽样总体编号，编号可以是任何形式，包括字母、数字或符号等。确保编号是唯一且不会重复的，以保证每一个样本都有机会被抽中。第三，使用随机数表或随机抽样软件进行抽样。从随机数表或随机抽样软件中产生随机数，以确定要抽取的样本编号。通常情况下，需要在随机数表中选取一定数量的随机数（等于样本容量），以确定要抽取的样本。第四，依据随机数所对应的编号，在总体中选择样本。根据随机数所对应的编号在样本总体中选择相应的样本，确保每个样本选取的机会相同，并没有任何偏差。在进行抽样时，需要确保每个样本都有被抽中的可能性，以保证样本能够代表整个总体。最后，分析样本数据。在进行抽样后，需要对样本数据进行分析，以确定样本是否具有与总体相同的性质、分布和规律性。如果样本具有这些特征，那么样本数据可以用来推断总体的一些特征，从而为进一步的研究和分析提供有价值的依据。

抽样方法包括如下：1、定义计数型抽样：抽取样本的连续尺度定量地衡量一批产品质量的方法。计量型抽样：对单位产品的质量采取计数的方法来衡量，把抽取样本后通过离散尺度衡量的方法。2、属性计数型抽样：有些产品的质量特性，如灯管寿命、棉纱拉力、炮弹的射程等，是连续变化的，适合用技术型抽样。计量型抽样：对整批产品的质量，一般采用平均质量来衡量。计数抽样检验方案又可分为：标准计数一次抽检方案、计数挑选型一次抽检方案、计数调整型一次抽检方案、计数连续生产型抽检方案、二次抽检、多次抽检等。扩展资料：抽样的方法包括：1、随机抽样一批产品共有N件，如其中任意n件产品都有同样的可能性被抽到，如抽奖时摇奖的方法，简单随机抽样时必须注意不能有意识抽好的或差的，也不能为了方便只抽表面摆放的或容易抽到的。2、系统抽样每隔一定时间或一定编号进行，而每一次又是从一定时间间隔内生产出的产品或一段编号产品中任意抽取一个或几个样本的方法，这种方法主要用于无法知道总体的确切数量的场合，如每个班的确切产量，多见于流水生产线的产品抽样。3、分层抽样针对不同类产品有不同的加工设备、不同的操作者、不同的操作方法时对其质量进行评估时，在质量管理过程中，逐批验收抽样检验方案是最常见的抽样方案。

第七次人口普查的抽样方法及抽样过程大致如下：1. 抽样方法第七次人口普查采用了多阶段分层随机抽样的方法。具体而言，先按照地理区域（省、市、区、县）和城乡划分，再按照不同的居住区域（如城市住宅区、村庄等）和不同的经济类型（如城市工矿、商贸、服务业等）进一步划分。最后在每个层次上，采用随机抽样的方法得到样本。2. 抽样过程（1）制定抽样方案和样本量在制定抽样方案时，需要考虑到各个层次的分布情况以及不同分类抽样的比例。同时，根据统计学原理确定样本容量。（2）确定符合要求的样本根据抽样方案对各个抽样单元进行抽样，得到符合要求的样本。（3）组织实施对抽样过程中出现的问题及时修正，并对所抽的样本进行分类、整理、编号及标签。（4）抽样汇总统计分析所得到的样本数据，计算抽样误差等指标，用于整体的人口普查数据估算。总之，第七次人口普查严格按照抽样方法进行，保证了样本的代表性和可靠性，是人口数据的重要来源之一。

　　（1）简单随机抽样：从总体 N 个单位中随机地抽取 n 个单位作为样本，使得每一个总体单 位都有相同的机会(概率)被抽中，这样的抽样方式称为简单随机抽样。　　（2）分层抽样：在抽样之前先将总体的单位按某种特征或某种规则划分为不同的层，然后 从不同的层中抽取一定数量的单位组成一个样本，这样的抽样方式称为分层抽样。　　（3）系统抽样：在抽样中先将总体各单位按某种顺序排列，并按某种规则确定一个随机起 点，每隔一定的间隔抽取一个单位，直至抽取 n 个单位形成一个样本。　　（4）整群抽样：调查时先将总体划分成若干群，然后再以群作为调查单位从中抽取部分群， 进而对抽中的各个群中所包含的所有个体单位进行调查或观察。　　（5）多阶段抽样：先抽取群，但并不是调查群内的所有单位，而是再进行一步抽样，从选 中的群中抽取出若干个单位进行调查。 群是初级抽样单位，第二阶段抽取的是最终抽样单位。将该方法推广，使抽样的段数增多， 就称为多阶段抽样。

抽样调查可以分为两类，即概率抽样和非概率抽样。概率抽样是按照随机原则进行抽样，不加主观因素，组成总体的每个单位都有被抽中的概率（非零概率），可以避免样本出现偏差，样本对总体有很强的代表性。非概率抽样是按主观意向进行的抽样（非随机的），组成总体的很大部分单位没有被抽中的机会（零概率），使调查很容易出现倾向性偏差。 　　现代被广泛应用的抽样调查是概率抽样。因此，现代的抽样调查是指概率抽样，其定义为：抽样调查，又称抽样推断，是一种重要的、科学的非全面调查方法。它根据调查的目的和任务要求，按照随机原则，从若干单位组成的事物总体中，抽取部分样本单位来进行调查、观察，用所得到的调查标志的数据来推断总体。抽样调查按抽样的组织形式划分，有以下几种主要方法： 　　（1）简单随机抽样（也叫纯随机抽样，SPS抽样）。也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概率相等，样本的每个单位完全独立，彼此之间无一定的关联性和排斥性。简单随机抽样是其他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，才采用这种方法。 　　（2）等距抽样（也叫机械抽样或系统抽样，SYS抽样）。是将总体各单位按一定标志或次序排列成为图形或一览表式（也就是通常所说的排队），然后按相等的距离或间隔抽取样本单位。特点是：抽出的单位在总体中是均匀分布的，而且抽取的样本可少于纯随机抽样。等距抽样既可以用同调查项目相关的标志排队，也可以用同调查项目无关的标志排队。等距抽样是实际工作中应用较多的方法，目前我国城乡居民收支等调查，都是采用这种方式。 　　（3）类型抽样（也叫分层抽样，STR抽样）。就是将总体单位按其属性特征分成若干类型或层，然后在类型或层中随机抽取样本单位。特点是：由于通过划类分层，增大了各类型中单位间的共同性，容易抽出具有代表性的调查样本。该方法适用于总体情况复杂，各单位之间差异较大，单位较多的情况。 　　（4）整群抽样（又称集团抽样）。就是从总体中成群成组地抽取调查单位，而不是一个一个地抽取调查样本。特点是：调查单位比较集中，调查工作的组织和进行比较方便。但调查单位在总体中的分布不均匀，准确性要差些。因此，在群间差异性不大或者不适宜单个地抽选调查样本的情况下，可采用这种方式。 　　（5）多阶抽样（又称多级抽样）。就是将调查分成两个或两个以上的阶段进行抽样。第一阶段先将总体按照一定的规范分成若干抽样单位，称之为一级抽样单位（或称初级抽样单位），再把抽中的一级抽样单位分成若干更小的二级抽样单位，从抽中的二级抽样单位再分三级抽样单位等等，这样就形成一个多阶段抽样过程。特点是，在对超大而又复杂总体调查的抽样中实施和管理更加方便，且不需要对每级抽样单位编制完全的抽样框。 　　（6）二重抽样（又称两相抽样）。就是先抽取一个容量比较大的初始样本，用初始样本估计总体的某些参数或某些必要的信息作为分层的比例或再次抽样的标志，然后将抽出的初始大样本作为"总体"，从中抽取容量合适的样本进行比较详细的调查。特点是，适合用于对总体信息了解比较少的调查。 　　（7）比率抽样（PPS抽样）。就是将总体按一种准确的标准划分出容量不等的具有相同标志的单位在总体中不同比率分配的样本量进行的抽样。特点是总体中含量大的部分被抽中的概率也大，可以提高样本的代表性。 　　在抽样调查的实际工作中，经常是要将几种抽样方法结合起来应用。比如，城市居民的收支调查，是将二重抽样、多阶段抽样、分层抽样、机械抽样等多种方法结合起来使用。 　　在现实的商业性的市场调查中也有非概率抽样的应用。如，配额抽样、随意抽样、志愿者抽样、判断抽样、修正的概率抽样和滚雪球抽样等等，由于这些抽样方法容易出现偏差，所以只在对共性特别强的群体的商业性调查中应用。

问题一：常用的抽样方法有哪些 1、简单随机抽样 优点：当总体内观察单位数与样本例数都不大时拥有实施，均数及其标 准误的计算也比较简单。 2、分层抽样 优点：易于理解、简单易行。容易得到一个按比例分配的样本。 3、系统抽样 优点：由于分层后各层内的个体同质性质增强，使得抽样误差比较小。 4、整群抽样 优点：便于组织，节省人力、物力、时间，容易控制调查质量。 问题二：抽样方式有哪三种 随机抽样，系统抽样，分层抽样 问题三：抽样检验的方法有哪些？ 一．品质控制的演变 1.操作者控制阶段：产品质量的优劣由操作者一个人负责控制。 2.班组长控制阶段：由班组长负责整个班组的产品质量控制。 3.检验员控制阶段：设置专职品质检验员，专门负责产品质量控制。 4.统计控制阶段：采用统计方法控制产品质量，是品质控制技术的重大突破，开创了品质控制的全新局面。 5.全面质量管理（TQC）：全过程的品质控制。 6.全员品质管理（CWQC）:全员品管，全员参与。 二，品质检验方法 1、全数检验：将送检批的产品或物料全部加以检验而不遗漏的检验方法。 适用于以下情形： ①批量较小，检验简单且费用较低； ②产品必须是合格； ③产品中如有少量的不合格，可能导致该产品产生致命性影响。 2、抽样检验：从一批产品的所有个体中抽取部分个体进行检验，并根据样本的检验结果来判断整批产品是否合格的活动，是一种典型的统计推断工作。 ①适用于以下情形：a. 对产品性能检验需进行破坏性试验； b. 批量太大，无法进行全数检验； c. 需较长的检验时间和较高的检验费用； d. 允许有一定程度的不良品存在。 ②抽样检验中的有关术语： a.检验批：同样产品集中在一起作为抽验对象；一般来说，一个生产批即为一个检验批。可以将一个生产批分成若干检验批，但一个检验批不能包含多个生产批，也不能随意组合检验批。 b.批量：批中所含单位数量； c.抽样数：从批中抽取的产品数量； d.不合格判定数（Re）：Refuse的缩写即拒收； e.合格判定数（Ac）：Accept的缩写即接收； f.合格质量水平（AQL）：Acceptable Quality Level的缩写。通俗地讲即是可接收的不合格品率。 3、抽样方案的确定： 我厂采用的抽样方案是根据国家标准GB2828《逐批检验计数抽样程序及抽样表》来设计的。具体应用步骤如下： ①确定产品的质量判定标准： ②选择检查水平：一般检查水平分Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ；特殊检查水平分S-1、S-2、S-3、S-4，一般情况下，采用一般水平Ⅱ。 ③选择合格质量水平（AQL）：AQL是选择抽样方案的主要依据，应由生产方和使用方共同商定。 ④确定样本量字码，即抽样数。 ⑤选择抽样方案类型：如一次正常抽样方案，加严抽样方案，还是多次抽样方案。 ⑥查表确定合格判定数（AC）和不合格判定数（Re）。 三、检验作业控制 1、进料（货）检验（IQC）：是工厂制止不合格物料进入生产环节的首要控制点。（Ining Quality Control） ①进料检验项目及方法 ： a 外观：一般用目视、手感、对比样品进行验证； b尺寸：一般用卡尺、千分尺等量具验证； c特性：如物理的、化学的、机械的特性，一般用检测仪器和特定方法来验证。 ②进料检验方法：a 全检, b抽检 ③检验结果的处理：a 接收; b拒收（即退货）; c 让步接收; d全检（挑出不合格品退货） e 返工后重检 ④依据的标准：《原材料、外购件技术标准》、《进货检验和试验控制程序》、《理化检验规程》等等。 2、生产过程检验（IPQC）：一般是指对物料入仓后到成品入库前各阶段的生产活动的品质控制，即Inprocess Quality Control。而相对于该阶段的品质检验，则称为FQC（Final Quality Control）。 ①过程检验的方式主要有： a. 首件自检、互检、专检相结合；b. 过程控制与抽检......>> 问题四：抽样的形式有哪些，各有什么性质 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（即抽样的独立性）,这种抽样方式称为简单随机抽样. 简单随机抽样一般用下述三种方法： （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.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,第一个样本一经确定,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,则会造成偏差.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）最优分配.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. 问题五：简述抽样的方法有哪些 随机抽样 系统抽样 分层抽样 问题六：什么是抽样法？有哪些抽样技术 (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。 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

第二个为分层抽样

简单随机抽样简单随机抽样(simple random sampling)又称纯随机抽样，是概率抽样的最基本形式。它是按等概率原则直接从含有N个元素的总体中随机抽取n个元素组成样本(N>n)。常用的办法类似于抽签，即把总体的每一个单位都编号，将这些号码写在一张张小纸条上，然后放入一容器（如纸盒、口袋）中，搅拌均匀后，从中任意抽取，直到抽够预定的样本数目。这样，由抽中的号码所代表的元素组成的就是一个简单随机样本。比如，某系共有学生300人，系学生会打算采用简单随机抽样的办法，从中抽取出60人进行调查。为了保证抽样的科学性，他们先从系办公室得到一份全系学生的名单，然后给名单中的每个学生都编上一个号(从001到300)。抽样框编好后，他们又用300张小纸条分别写上001，002，…，300。他们把这300张写好不同号码的小纸条放在一个盒子里，搅乱后，随便摸出60张小纸条。然后，他们按这60张小纸条上的号码找到总体名单上所对应的60位同学。这60位同学就构成了他们本次的样本。这种方法简便易学。但当总体元素很多时，写号码的工作量就很大，搅拌均匀也不容易，因而此法往往在总体元素较少时使用。对于总体元素很多的情形，我们则采用随机数表来抽样。本书后就附有一张随机数表，表中的数码和排列都是随机形成的，没有任何规律性(故也称为乱数表)。利用随机数表进行抽样的具体步骤是：(1)先取得一份总体所有元素的名单(即抽样框)；(2)将总体中所有元素一一按顺序编号；(3)根据总体规模是几位数来确定从随机数表中选几位数码；(4)以总体的规模为标准，对随机数表中的数码逐一进行衡量并决定取舍；(5)根据样本规模的要求选择出足够的数码个数；(6)依据从随机数表中选出的数码，到抽样框中去找出它所对应的元素。按上述步骤选择出来的元素的集合，就是所需要的样本。举例来说，某总体共3 000人(四位数)，需要从中抽取100人作为样本进行调查。首先，我们要得到一份总体成员的名单；然后对总体中的每一个人从1到3 000进行编号；再根据总体的规模，确定从随机数表中选择四位数。具体的选法是从随机数表的任意一行和任意一列的某一个四位数开始，按照从上到下的顺序，或者从左到右的顺序，以3 000为标准，对随机数表中依次出现的每个四位数进行取舍：凡小于或等于3 000的数码就选出来，凡大于3 000的数码以及已经选出的数码则不要，直到选够100个数码为止；最后按照所抽取的数码，从总体名单中找到它们所对应的100个成员。这100个成员就构成一个随机样本。表6—2就是对3 000人的总体进行抽样时，我们采用随机数表对四位数码进行取舍的例子(采用后四位数，并按从上往下的顺序)。表6—2随机数表抽样例随机数表中的数码选用的数码不选用的原因843299090609061053873020后面四位数大于300094274100410041013902250725079361404310后面四位数大于30001359866042后面四位数大于3 000632191268326839420582507与所选的第三个数码重复27256511761176如果采用前四位数字，仍按从上往下的顺序，那么从表6—2中我们又可以抽取出1 053、0 139、1 359、2 725这四个号码；如果取中间的四位数字，所得到的则是2 990、1 404、1 912和0 582这四个号码了。二、系统抽样系统抽样(systematic sampling)又称等距抽样或间隔抽样。它是把总体的单位进行编号排序后，再计算出某种间隔，然后按这一固定的间隔抽取个体的号码来组成样本的方法。它和简单随机抽样一样，需要有完整的抽样框，样本的抽取也是直接从总体中抽取个体，而无其他中间环节。系统抽样的具体步骤是:(1)给总体中的每一个个体按顺序编号，即制定出抽样框。(2)计算出抽样间距。计算方法是用总体的规模除以样本的规模。假设总体规模为N，样本规模为n，那么抽样间距K就由下列公式求得：K(抽样间距)＝N(总体规模)n(样本规模)(3)在最前面的K个个体中，采用简单随机抽样的方法抽取一个个体，记下这个个体的编号(假设所抽取的这个个体的编号为A)，它称做随机的起点。(4)在抽样框中，自A开始，每隔K个个体抽取一个个体,即所抽取个体的编号分别为A，A+K，A+2K，…，A+(n-1)K。(5)将这n个个体合起来，就构成了该总体的一个样本。例如，要在某大学总共3 000名学生中，抽取一个容量为100的大学生样本。我们先将3 000名学生的名单依次编上号码，然后按上述公式可求得抽样间距为：K＝3 000／100＝30即每隔30人抽一名。为此，我们先在1～30的数码中，采用简单随机抽样的方法抽取一个数字，假如抽到的是12，那么就以12为第一个号码，每隔30名再抽一个。这样，我们便可得到12，42，72，…，2 982总共100个号码。我们再根据这100个号码，从总体名单中一一对应地找出100名学生，这100名学生就构成本次的一个样本。从上面的过程中我们不难看出，系统抽样较之于简单随机抽样来说，显然简便易行多了，尤其是当总体及样本的规模都较大时更是如此。这也正是社会研究较少采用简单随机抽样而较多采用系统抽样的原因。值得注意的是，系统抽样的一个十分重要的前提条件，是总体中个体的排列，相对于研究的变量来说，应是随机的，即不存在某种与研究变量相关的规则分布；否则，系统抽样的结果将会产生极大的偏差。因此，我们在使用系统抽样方法时，一定要注意抽样框的编制方法。特别要注意下列两种情况：一是总体名单中，个体的排列具有某种次序上的先后、等级上的高低的情况。比如，我们要抽取若干家庭的样本进行消费状况调查。而家庭户的名单是按每个家庭总收入的多少由高到低顺序排列的。这样，如果有两个研究者都采取系统抽样的方法从这个总体中进行抽样，假设抽样间距为40，一个抽到的随机起点号较靠前为3；而另一个抽到的随机起点号较靠后为38。那么，从前一个研究者所抽样本中算出的家庭平均收入，一定大大高于后者所抽样本中算出的家庭平均收入。因为第一个样本中的每一个家庭都要比第二个样本中的每一个家庭在收入等级中靠前35个位置，即前者中的每一个家庭都比后者中的每一个家庭在总收入上高出35户家庭。如果我们事先注意到这种情况，就可以采用抽取中间位置，即20号的方法。二是总体名单中，个体的排列上有与抽样间隔相对应的周期性分布的情况。比如，前面关于大学生一例中，我们计算出间距为30。如果此时总体名单是按教学班排列、每班也是30个左右的学生，并且每班的名单都是按学生学习成绩高低排列，或是按班干部、一般学生、较差学生的顺序排列的。那么，当所抽的随机起点号靠前时，样本就由各班上成绩优秀的学生组成，或是全由各班的班干部组成；

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。1、简单随机抽样，即先将总体中所有观察单位编号，再用随机数字表或抽签等方法随机抽取一定数量的观察单位组成样本。这是一种最简单最基本的抽样方法，也是其他抽样方法的基础。优点：简单直观、均数(或比率)及标准误的计算简便;缺点：总体大时，难以对总体中的个体一一编号，且抽到的样本分散，不易组织调查。适用于总体不太大的情形。2、系统抽样，按照某种顺序给总体中的个体编号，然后随机抽取一个号码作为第一个调查个体，其他的调查个体则按照某种确定的规则“系统”地抽取。最简单也最常用的系统抽样是等距抽样。3、分层抽样，将总体中全部个体按照某种特征分成若干“层”，再从每一层内随机抽取一定数目的观察单位，合并组成样本。优点：具有较好的代表性，抽样误差较小，各层可以根据调查对象的特征采取不同的抽样方法或资料收集方式;统计分析内容更丰富，可以对不同层进行独立分析，还可以比较不同层之间的差异。4、整群抽样，将总体划分成许多群(如按地区划分)，然后从中随机抽取部分群，将抽取的各个群的全部观察单位组成样本。优点：便于组织调查，节省经费，容易控制调查质量;缺点：样本量一定时，抽样误差一般大于单纯随机。主要用于群间差异较小的情形。5、多阶段抽样是将抽样过程分阶段进行，每阶段使用的抽样方法往往不同。先从总体中抽取范围较大的单元(一级单元)，再从每个一级单元中抽取范围更小的二级单元，以此类推。优点是可利用各抽样方法的优势，节省人力、物力;缺点为抽样前需要掌握各调查单位的人口资料及特点。适用于大型流行病学调查。抽样的定义1、抽样（Sampling），又称取样，指从研究的全部样品中抽取一部分样品单位。抽样的目的是从被抽取样品单位的分析、研究结果来估计和推断全部样品特性，其是科学实验、质量检验、社会调查普遍采用的一种经济有效的工作和研究方法。

随机抽样，系统抽样，分层抽样

什么场景下，选择哪种抽样方式呢？如果你要抽样的样本总量比较小，你对人群比较了解，人群构成也比较单一，你就可以直接使用简单抽样方法进行统计；如果针对某一些场景下且这些人群你接触概率基本相同，你就可以用系统抽样来做统计。例如，现在北京大街上看到做问卷的人，基本上都是针对逛街一族或者上班一族的系统抽样统计；如果你想要比较精确地统计，同时你的抽样动用的资源比较多时，你可以使用分层抽样，这样得到的结果会比较科学，但是动用的资源比较多；如果你的资源不够，可以通过各种方式把一些分层或者一些组织机构合并成群，针对群来抽样，当然代价就是降低了整体的准确度。

1、单纯随机抽样：单纯随机抽样是在总体中以完全随机的方法抽取一部分观察单位组成样本（即每个观察单位有同等的概率被选入样本）。常用的办法是先对总体中全部观察单位编号，然后用抽签、随机数字表或计算机产生随机数字等方法从中抽取一部分观察单位组成样本。 2、系统抽样：系统抽样又称等距抽样或机械抽样，即先将总体中的全部个体按与研究现象无关的特征排序编号；然后根据样本含量大小，规定抽样间隔k；随机选定第i（i＜k）号个体开始，每隔一个k，抽取一个个体，组成样本。 3、整群抽样：整群抽样是先将总体划分为K个“群”，每个群包含若干个观察单医学教|育网搜集整理位，再随机抽取k个群（k＜K），由抽中的各群的全部观察单位组成样本。 4、分层抽样：分层抽样是先将总体中全部个体按对主要研究指标影响较大的某种特征分成若干“层”，再从每一层内随机抽取一定数量的观察单位组成样本。

注，常用的抽样的方法有哪些，我觉得你可以在百度当中搜索有完整答案

抽样方法：1、简单随机抽样这是你一定要遇到的一种抽样技术。在这里，每个人都是完全由随机选择的，人口中的每个成员都有被选择的机会。这种技术的一大优点是它是最直接的概率抽样方法。但它有一个缺点，它可能不会选择特别多我们真正感兴趣的个体元素。蒙特卡罗方法采用重复随机抽样的方法对未知参数进行估计。2、系统抽样在这种类型的抽样中，第一个个体是随机选择的，其他个体是使用固定的“抽样间隔”选择的。系统抽样比简单随机抽样更方便。然而，如果我们在人群中选择项目时存在一种潜在的模式，这也可能导致偏差（尽管这种情况发生的几率非常低）。3、分层抽样在这种类型的抽样中，根据不同的特征，如性别、类别等，把人口分成子组（称为层）。然后从这些子组中选择样本。分层抽样需要适当的人口特征的知识。4、整群抽样在整群抽样中，我们使用总体的子组作为抽样单位，而不是个体。全体样本被分为子组，称为群，并随机选择一个完整的群作为抽样样本。5、便利抽样这可能是最简单的抽样方法，因为个人的选择是基于他们的可用性和参与意愿。这里，假设编号为4、7、12、15和20的个体想要成为样本的一部分，因此，我们将把它们包含在样本中。

(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。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。

常用的非概率抽样方法有以下四类：1、方便抽样（Convenience sampling）指根据调查者的方便选取的样本，以无目标、随意的方式进行。例如：街头拦截访问（看到谁就访问谁）；个别入户项目谁开门就访问谁。优点：适用于总体中每个个体都是“同质”的，最方便、最省钱；可以在探索性研究中使用，另外还可用于小组座谈会、预测问卷等方面的样本选取工作。缺点：抽样偏差较大，不适用于要做总体推断的任何民意项目，对描述性或因果性研究最好不要采用方便抽样。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：社会学家研究某国家的一般家庭情况时，常以专家判断方法挑选“中型城镇”进行。也有家庭研究专家选取某类家庭进行研究，如选三口之家（子女正在上学的）；在探索性研究中，如抽取深度访问的样本时，可以使用这种方法。优点：适用于总体的构成单位极不相同而样本数很小，同时设计调查者对总体的有关特征具有相当的了解（明白研究的具体指向）的情况下，适合特殊类型的研究（如产品口味测试等）；操作成本低，方便快捷，在商业性调研中较多用。缺点：该类抽样结果受研究人员的倾向性影响大，一旦主观判断偏差，则根易引起抽样偏差；不能直接对研究总体进行推断。3、配额抽样（Quota sampling）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。在第一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，通过第一步的配额，保证了在这些特征上样本的组成与总体的组成是一致的。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。优点：适用于设计调查者对总体的有关特征具有一定的了解而样本数较多的情况下，实际上，配额抽样属于先“分层”（事先确定每层的样本量）再“判断”（在每层中以判断抽样的方法选取抽样个体）；费用不高，易于实施，能满足总体比例的要求。缺点：容易掩盖不可忽略的偏差。4、滚雪球抽样（Snowball sampling）指先随机选择一些被访者并对其实施访问，再请他们提供另外一些属于所研究目标总体的调查对象，根据所形成的线索选择此后的调查对象。第一批被访者是采用概率抽样得来的，之后的被访者都属于非概率抽样，此类被访者彼此之间较为相似。例如：如在目前中国的小轿车车主等。优点：可以根据某些样本特征对样本进行控制，适用寻找一些在总体中十分稀少的人物。缺点：有选择偏差，不能保证代表性。扩展资料抽样是有一定规则的，抽样的基本要求是：1、总体范围的确定抽样首先要明确规定抽样的总体范围，一般来说，研究课题和研究目的决定了总体的范围。如，“上海市区初中学生身体素质的调查”这个课题的总体就是上海市区全体初一至初三的中学生，不包括郊县的初中生。如果总体范围不很清楚，在抽样前应对总体做出明确的规定。否则，会对抽取样本和研究结果的推断造成麻烦。通常研究课题的确立就已基本框定了总体范围，研究者要考虑的是为什么要确定该总体的理由，以及研究的预期效果和可行性问题。2、抽样的随机化抽样要尽可能做到随机化（random）。随机化是指总体中的每个个体被选入样本的概率（probability）不为零。也就是说，总体中的每一个个体入选的机会均等。随机是科学研究的基本原则。抽样的随机化是一种精确而科学的过程，是科学研究结果可靠性的保证，可以避免研究者自觉或不自觉的偏见。抽签、摇奖就是根据抽样的随机化原理设计的。严格的抽样必须是随机的，这样可避免研究者的主观倾向或人为因素造成的抽样偏差（sampling bias）3、样本的代表性样本的代表性指样本应具备总体的性质或特征，样本能在较大程度上代表总体。样本研究的关键在于抽样和推论，抽样是推论的先决条件，样本的代表性会影响研究结论的可靠性和研究结论的推断程度。代表性越高的样本，其研究结果的普遍性就越大。反之，如果样本没有代表性往往会导致研究的失败。常为人引用的一个例子是：1936年美国的总统大选，当时美国的《文学文摘》杂志曾做了一次关于总统大选的民意调查，调查结果预测兰登将在总统选举中获胜，罗斯福落选。但事实正好相反，选举结果是罗斯福当选总统。虽然《文学文摘》杂志的民意调查样本数很大，但调查者的样本是从电话号簿和汽车登记册中抽取的。1936年正是美国经济大萧条过后，有汽车有电话的人仅代表了美国选民中的某个特定阶层，对于选民总体来说不具备代表性。这次民意调查的失败主要在于抽样偏差，样本没有代表性，抽取的样本在质上与总体特征不相吻合。与此同时，盖洛普民意调查所也作了总统大选的调查，只发了2000份问卷，结果预测成功，罗斯福当选总统。4、合理的样本容量样本容量又称样本大小，是指抽取样本的具体数量。样本数量的多少是研究无法回避的问题，是研究设计中重要的一环，也是比较困难的一件事。它既要符合研究目的、内容，满足教育统计的要求，又要考虑抽样的可能性，并使误差减少到最低限度。一般来说，样本数越多，代表性越好，但是增大样本，势必增加研究的人力、物力、财力，增加研究的难度，造成不必要的浪费。如果样本数太小，则抽样误差较大，样本不能代表总体，不利于统计分析，影响研究效果。样本数量究竟多少为宜，这是一个复杂的问题。我们很难说出一个确定的数字，样本数量要从多个方面综合起来考虑。抽样是以概率论为理论基础。抽样的作用是为了合理地减少研究对象，既可以节约人力、物力、时间，又可使研究力量相对集中，使研究工作深入、细致，从而提高研究的准确性和可靠性。一般来说，定性研究中抽取的样本很小，样本有时仅仅是一个案例或一个个体，研究目的是为了对所研究对象进行更深入的了解。而定量研究的样本数较大，样本可以是一群个体，并要考虑样本能否准确代表总体，能否对总体作出推断。参考资料来源：百度百科-非概率抽样

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。

1）简单随机抽样：按等概率原则直接从总中抽取N个样本优点：易于操作；缺点：不能保证样本能完美代表总体；适用：个体分布均匀的场景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：易于操作；缺点：再明显的分布规律时容易产生偏差；适用：个体分布均匀的场景，呈现明显的均匀分布规律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：降低抽样误差，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：易于操作；缺点：分布受限于小群体集的划分，抽样误差较大；适用：小群体集的特征差异比较小，并且对划分小群体集有更高的要求

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差，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。

抽样调研适用的范围是广泛的。选择抽样调研的情形主要有以下几种：(1)不可能进行全面调研，但又需要了解全面情况，如灯泡的耐用时间试验等；(2)虽然可以进行全面调研，但调研范围大、单位数目多，又缺乏原始记录作为依据，并要求资料信息及时性很强，如城市居民出行情况；(3)对普查资料的质量进行检查和修正；(4)用于工业生产过程中的质量控制；(5)对某些总体的假设进行检验。

抽样方法有哪些 （1）简单随即抽样：包括直接抽选法、抽签法、随机数字表法。 （2）分类抽样：也叫类型抽样或分层抽样，先将总体中所有的单位按照某个标志分成若干类（组）然后在各个类中分别随机抽取样本。 （3）机械抽样：先将抽样总体单位按照一定顺序排队，根据总体单位数和样本单位数计算出抽选间隔（抽选距离），然后按照一定的间隔抽选样本单位。由于抽选间隔相等，所以也叫等距抽样。 （4）整群抽样：先将总体分为若干群或组，然后一群一群地抽选，每一群中包含若干个样本单位抽样估计的方法有哪两种 随机抽样和分层抽样 根据取样的方式不同，抽样方式有哪两种 根据取样的方式不同，抽样方式有哪两种 统计学的中心问题就是如何根据样本去探求有关总体的真实情况。因此，如何从一个总体中抽取一些元素组成样本，什么样的样本最能代表总体，这直接影响着统计的准确性。如果抽取元素的方法是使总体中的元素成分不改，所观测到的数值是互相独立的随机变量，并有着和总体一样的分布，这样的样本是一个简单的随机样本，它是总体的最好代表，而取得简单随机样本的过程叫做简单随机取样。 简单随机取样就是重复进行同一随机试验，也就是指每次试验都在同一组条件下进行，因而每次试验得到什么结果，其可能程度都是固定不变的。对于有限总体，简单随机抽样意味着每次抽出一个元素后，放还再抽，若不放还，总体的成分将有所改变，那么再抽时，出现各种结果的可能程度就相对地改变了。至于无限总体则没有区分“放回”或“不放回”的必要。 除上述原则外，另一方面，获得样本的具体方法能否保证观察值是独立的，这是问题的关键，因此，一样本的随机与否还取决于获得样本的具体方法。 在具体进行取样时，必须根据研究目的的不同，选择不同的取样方法。 ①单纯随机取样法先把每个个体编号，然后用抽签的方式从总体中抽取样本。这种方法适用于个体间差异较小、所需抽选的个体数较少或个体的分布比较集中的研究对象。 ②分区随机取样法将总体随机地分成若干部分，然后再从每一部分随机抽选若干个体组成样本。这种抽样法可以更有组织地进行，而且中选的个体在总体的分布比单纯随机取样更均匀。 ③系统取样法先有系统地将总体分成若干组，然后随机地从第一组决定一个起点，如每组15个元素，决定从第一组的第13个元素选起，那么以后选定的单位即28，43，58，73等等。 ④分层取样法根据对总体特性的了解，把总体分成若干层次或类型组，然后从各个层次中按一定比例随机抽选。这种方法的代表性好，但若层次划分得不正确，也不能获得有高度代表性的样本。 抽样的基本方法为什么和什么两大类 抽样方法可分为两大类： 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。 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。 常用的抽样方法有哪些 1、简单随机抽样 优点：当总体内观察单位数与样本例数都不大时拥有实施，均数及其标 准误的计算也比较简单。 2、分层抽样 优点：易于理解、简单易行。容易得到一个按比例分配的样本。 3、系统抽样 优点：由于分层后各层内的个体同质性质增强，使得抽样误差比较小。 4、整群抽样 优点：便于组织，节省人力、物力、时间，容易控制调查质量。

　　1、抽样方法主要有四类：随机抽样、分层抽样、整体抽样、系统抽样； 　　2、分层抽样定义：分层抽样就是将总体单位按其属性特征分成若干类型或层，然后在类型或层中随机抽取样本单位。特点是：由于通过划类分层，增大了各类型中单位间的共同性，容易抽出具有代表性的调查样本。该方法适用于总体情况复杂，各单位之间差异较大，单位较多的情况。 　　3、随机抽样定义：随机抽样要求严格遵循概率原则，每个抽样单元被抽中的概率相同，并且可以重现。随机抽样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。 随机抽样可以分为单纯随机抽样、系统抽样、分层抽样以及整群抽样。 　　4、整群抽样定义：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。 　　5、系统抽样定义：系统抽样亦称为机械抽样、等距抽样。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。

六种抽样方法举例如下：1、简单随机抽样：在简单随机抽样中，每个个体都有同等的机会被选中。例如，一家公司要进行员工满意度调查，他们可以通过给每位员工编号然后使用随机数字生成器来随机地选择样本。2、分层抽样：在分层抽样中，总体被划分为若干个层次或层次组，同一个层次或层次组内个体具有相似的属性或特征。例如，一家企业要进行薪酬调查，他们将员工按职位划分为不同的层次，然后在每个层次内进行随机抽样。3、系统抽样：在系统抽样中，从总体中根据一定的规律选取样本。例如，在一家学校进行学生满意度调查时，可以按照一定的规律从学生名单中选出一定数量的样本，例如每隔20个学生选择一个样本。4、整群抽样：在整群抽样中，将总体分为若干个群体，并从中随机选取一部分群体进行抽样。例如，在对某个城市的居民进行调查时，可以将城市分为若干个区，然后从中随机选取一部分区进行抽样。5、方便抽样：在方便抽样中，样本是根据研究者的方便或直觉选取的，而不是根据一定的随机规则。例如，在一场街头问卷调查中，调查员可能会选择他们认为比较容易回答问题的人进行采访。6、效应抽样：在效应抽样中，将样本定义为应该呈现某种特定的效应或结果。例如，在进行心理偏见实验中，受试者会按照某些标准被选入样本，以检测实验假设中的效应。抽样时的注意事项1、抽样大小要足够。抽样大小应该足够大，以确保样本在一定误差范围内代表总体，且误差足够小。抽样大小的决定需要综合考虑样本的特征和研究的目的。2、抽样应该随机进行。随机抽样可以消除个人主观偏差和选择性偏见，并使样本更具代表性。如果不是随机抽样，就不能保证结果的可靠性和可比性。3、抽样时应该考虑样本的异质性。样本应该在一定的范围内具有特定的异质性，以确保样本在误差范围内代表总体的属性和特征。如果样本过于同质，那么抽样结果可能无法反映总体的整体情况。4、抽样的方案应该事先确定并严格执行。抽样方案应该在研究开始前事先确定，并在整个研究过程中严格执行。这可以保持抽样过程的透明性、可比性和可重复性，以及确保结果的有效性和可靠性。在进行研究时，抽样方法对于样本的代表性和结果的可靠性至关重要。需要根据实际情况和研究目的选择合适的抽样方法，并遵循一些基本的抽样规则，以确保研究的准确性和可靠性。