统计学中的抽样调查的概念和特点

题库内容：抽样的解释[sample] 从统计总体中, 任意 抽出一部分单位作为样本,并以其 结果 推算总体的 相应 指标 详细解释 从大量制品或材料中抽取部分作为样品。如：抽样检验；抽样调查。 词语分解 抽的解释 抽 ō 把中间的取出：把信抽出。 从事物中提出一部分：抽签。抽调（刼 ）。抽查。抽头。抽薪止沸。 吸：抽烟。 抽水 。抽泣。抽咽。 概括：抽象。抽演。 减缩：抽缩。 引出，长出：抽青。抽芽。抽穗。抽纱。 样的解释 样 （样） à 形状：样子。模样。图样。同样。 装模作样 。 种类：花样。各种各样。 做 标准 的 东西 ：样板。样本。样品。 榜样 。 部首 ：木。

抽样调查是从所要调查的总体中，按一定方式抽取一部分个体作为样本，通过对样本进行调查的结果来推论总体状况的一种调查。抽样调查可以节省时间、人力和经费，可以迅速获得数据，可以收集到内容丰富的资料，其准确性高，应用范围广泛。但由于抽样调查是由部分来推论总体的，而部分与总体之间总会存在差别，所以抽样的结果只能近似总体而不能等于总体。

基本概念：所考察对象的某一数值指标的全体构成的集合看作总体，构成总体的每一个元素作为个体，从总体中抽取一部分的个体所组成的集合叫做样本，样本中的个体数目叫做样本数量抽样类型（1）简单随机抽样（2）系统抽样（3）分层抽样（4）整群抽样（5）多段抽样（6）PPS抽样（7）户内抽样（8）偶遇抽样（9）判断抽样（10）定额抽样（11）雪球抽样（12）图像抽样一般程序 1界定总体 2制定抽样框 3)决定抽样方案 4实际抽取样本 5评估样本质量抽样原则抽样设计在进行过程中要遵循四项原则，分别是：(1)目的性；(2)可测性；(3)可行性；(4)经济型原则。

抽样指的是从全部样品中抽取一部分样品单位，其目的是从被抽取的样品单位进行分析，研究结果来估计和推断全部样品的质量。因此，抽样的样品单位必须具有代表性。所以，取样很关键。

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。

　　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。

问题一：抽样调查法的名词解释 按规模大小成比例的概率抽样，简称为PPS抽样，它是一种使用辅助信息，从而使每个单位均有按其规模大小成比例的被抽中概率的一种抽样方式。其抽选样本的方法有汉森u30fb赫维茨方法、拉希里方法等。抽样是指按概率比例抽样，属于概率抽样中的一种。是指在多阶段抽样中，尤其是二阶段抽样中，初级抽样单位被抽中的机率取决于其初级抽样单位的规模大小，初级抽样单位规模越大，被抽中的机会就越大，初级抽样单位规模越小，被抽中的机率就越小。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。 问题二：抽样调查名词解释 相应解释抽样调查法：指从研究对象的全部单位中抽取一部分单位进行考察和分析，并用这部分单位的数量特征去推断总体的数量特征的一种调查方法。其中，被研究对象的全部单位称为“总体”；从总体中抽取出来，实际进行调查研究的那部分对象所构成的群体称为“样本”。在抽样调查中，样本数的确定是一个关键问题。 问题三：参数检验抽样 名词解释 参数检验抽样 是从一批产品中随机抽取少量产品（样本） 进行检验，据以判断该批产品是否合格的统计方法和理论。它与全面检验不同之处，在于后者需对整批产品逐个进行检验，把其中的不合格品拣出来，而抽样检验则根据样本中的产品的检验结果来推断整批产品的质量。如果推断结果认为该批产品符合预先规定的合格标准，就予以接收；否则就拒收。所以，经过抽样检验认为合格的一批产品中，还可能含有一些不合格品。 问题四：随机化抽样名词解释 类型抽样，也叫分层抽样，就是将总体各单位按其属性特征或主要标志分成若干类型或层，然后在各个类型或层中，采用随机抽样或机械抽样方式，确定所要抽取的单位。类型的划分，必须有清楚的化类界限，必须知道各类中的数目和比例，分类的数目不宜太多，否则将失去类型的特征，不便于在每类中抽样。 问题五：名词解释：抽样调查、概率抽样 抽样调查：从产品中抽取一部分检查罚品的质量；概率抽样：按照产品整批数量一定的比例来从中抽取来检查产品。 问题六：主观抽样名词解释 主观抽样又称判断抽样以及立意抽样，是指根据调查人员的主观经验从总体样本中选择那些被判断为最能代表总体的单位作样本的抽样方法。 问题七：抽样推断法名词解释 抽样推断是在抽样调查的基础上，利用样本的实际资料计算样本指标，并据以推算总体相应数量特征的一种统计分析方法。

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。

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。

主要的抽样方法包括1.简单随机抽样、2.系统抽样3.分层抽样抽样检验又称抽样检查，是从一批产品中随机抽取少量产品(样本) 进行检验，据以判断该批产品是否合格的统计方法和理论。它与全面检验不同之处，在于后者需对整批产品逐个进行检验，把其中的不合格品拣出来，而抽样检验则根据样本中的产品的检验结果来推断整批产品的质量。如果推断结果认为该批产品符合预先规定的合格标准，就予以接收，否则就拒收。所以，经过抽样检验认为合格的一批产品中，还可能含有一些不合格品。

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。

1、目的性；2、可测性；3、可行性；4、经济型原则。

随机抽样是在全部调查单位中按照随机原则抽取一部分单位进行调查，根据调查结果推断总体的一种调查方式。随机抽样具有以下几个基本特点。(1)按照随机原则抽选调查单位。所谓随机原则就是指样本单位的抽取不受任何主观因素及其他系统性因素的影响，总体的每个单位都有一定的机会被抽选为样本单位。(2)对部分单位调查的目的是为了推断总体指标。根据数理统计原理，抽样调查中的样本指标和对应的总体指标之间存在内在联系，而且两者的误差是可以计算出来的，因此提供了用实际调查部分信息对总体数量特征进行推断的科学方法。(3)抽样误差可以事先计算并加以控制。以样本资料对总体数量特征进行推断，不可避免会产生代表误差，但抽样调查的代表性误差是可以根据有关资料事先计算并进行控制，故可以保证推断结果达到预期的可靠程度。随机抽样最主要的优点是，由于每个样本单位都是随机抽取的，根据概率论不仅能够用样本统计量对总体参数进行估计，还能计算出抽样误差，从而得到对总体目标变量进行推断的可靠程度。但随机抽样比较复杂，对调查人员的专业技术要求高，调查中需要抽样框，而构建和维护一个高质量的抽样框费用很高，抽样单位可能非常分散，而且不能轻易更换样本单位，增加了调查费用。又称简单随机抽样。是最基本的抽样方法。分为重复抽样和不重复抽样。在重复抽样中，每次抽中的单位仍放回总体，样本中的单位可能不止一次被抽中。不重复抽样中，抽中的单位不再放回总体，样本中的单位只能抽中一次。社会调查采用不重复抽样。纯随机抽样的具体作法有：①抽签法。将总体的全部单位逐一作签，搅拌均匀后进行抽取。②随机数字表法。将总体所有单位编号，然后从随机数字表中一个随机起点(任一排或一列)，开始从左向右或从右向左、向上或向下抽取，直到达到所需的样本容量为止。纯随机抽样必须有一个完整的抽样框，即总体各单位的清单。总体太大时，制作这样的抽样框工作量巨大，加之有许多情况，使总体名单根本无法得到。故在大规模社会调查中很少采用纯随机抽样。

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

楼主你好分别有简单随机抽样等距抽样分层抽样整群抽样希望可以帮到你！！满意请采纳哦！！

相应解释抽样调查法：指从研究对象的全部单位中抽取一部分单位进行考察和分析，并用这部分单位的数量特征去推断总体的数量特征的一种调查方法。其中，被研究对象的全部单位称为“总体”；从总体中抽取出来，实际进行调查研究的那部分对象所构成的群体称为“样本”。在抽样调查中，样本数的确定是一个关键问题。

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、简单随机抽样法这是一种最简单的一步抽样法，它是从总体中选择出抽样单位，从总体中抽取的每个可能样本均有同等被抽中的概率。抽样时，处于抽样总体中的抽样单位被编排成 1～n编码，然后利用随机数码表或专用的计算机程序确定处于1～n间的随机数码，那些在总体中与随机数码吻合的单位便成为随机抽样的样本。这种抽样方法简单，误差分析较容易，但是需要样本容量较多，适用于各个体之间差异较小的情况。2、系统抽样法这种方法又称顺序抽样法，是从随机点开始在总体中按照一定的间隔（即“每隔第几”的方式）抽取样本。此法的优点是抽样样本分布比较好，有好的理论，总体估计值容易计算。3、分层抽样法它是根据某些特定的特征，将总体分为同质、不相互重叠的若干层，再从各层中独立抽取样本，是一种不等概率抽样。分层抽样利用辅助信息分层，各层内应该同质，各层间差异尽可能大。这样的分层抽样能够提高样本的代表性、总体估计值的精度和抽样方案的效率，抽样的操作、管理比较方便。但是抽样框较复杂，费用较高，误差分析也较为复杂。此法适用于母体复杂、个体之间差异较大、数量较多的情况。4、整群抽样法整群抽样是先将总体单元分群，可以按照自然分群或按照需要分群，在交通调查中可以按照地理特征进行分群，随机选择群体作为抽样样本，调查样本群中的所有单元。整群抽样样本比较集中，可以降低调查费用。例如，在进行居民出行调查中，可以采用这种方法，以住宅区的不同将住户分群，然后随机选择群体为抽取的样本。此法优点是组织简单，缺点是样本代表性差。5、多阶段抽样法多阶段抽样是采取两个或多个连续阶段抽取样本的一种不等概率抽样。对阶段抽样的单元是分级的，每个阶段的抽样单元在结构上也不同，多阶段抽样的样本分布集中，能够节省时间和经费。调查的组织复杂，总体估计值的计算复杂。扩展资料：抽样调查主要应用于以下几个方面：（1）某些总体本身的性质决定了不能对其进行全面调查而又要全面了解的情况，例如无限总体（连续生产产品的质量等）。（2）某些总体理论上虽然可以全面调查，但实际上不可能也不必要的情况，例如调查城市居民出行情况。（3）某些总体理论上虽然可以全面调查，但是实际上不可能的，例如破坏试验（灯泡寿命、炮弹的杀伤力等）。（4）某些特殊总体，要求具有相当资格的调查员才能进行，为此只能采用抽样调查，例如对科学技术方面总体的调查。（5）为了提高时效，要求在短时间内取得关于总体的情况。（6）利用抽样调查原理还可以对某总体的假设进行检验来判断这种假设的真伪，以决定行动取舍。参考资料来源：百度百科-抽样调查法

抽样调查的一般程序：抽样调查是由五个步骤组成的工作过程。1、确定调查总体：即明确调查的全部对象及其范围。这是抽样调查的前提和基础。2、抽样框架的确定和个体编号：抽样框架这是提供抽样所用被调查对象的详细名单。在没有现成名单的情况下，可由调查人员自己编制。个体编号：即对调查总体中的个体进行编号。3、选择调查样本：需首先确定抽样的技术（随机抽样还是非随机抽样），要确定具体的抽样方法（如分层抽样还是分群抽样）还要确定样本的数量。在上述问题确定后，按预定的要求选择调查的样本。4、实施调查：对选定的样本运用不同的调查方法逐个进行调查，从而取得第一手资料。5、测算结果：这是抽样调查的最后一个步骤，也是抽样调查的目的的所在。指用样本指标推断总体指标的结果。具体方法包括百分比推算法和平均推算法等。

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

(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。

整群抽样是指整群地抽选样本单位，对被抽选的各群进行全面调查的一种抽样组织方式。例如，检验某种零件的质量时，不是逐个抽取零件，而是随机抽若干盒 (每盒装有若干个零件)，对所抽各盒零件进行全面检验。如果全及总体划分为单位数目相等的R个群，用不重复抽样方法，从R群中抽取r群进行调查。扩展资料抽样过程可分为以下几个步骤：1、确定分群的标注2、总体（N）分成若干个互不重叠的部分，每个部分为一群。3、据各样本量，确定应该抽取的群数。4、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。

常见的有以下的一些例子：一、抽球游戏二、抽签游戏三、随机抽取补充：一、简单随机抽样的概念一般地，设一个总体含有N个个体，如果通过逐个抽取的方法从中抽取一个样本，且每次抽取时各个个体被抽到的概率相等，则这样的抽样方法叫做简单随机抽样。二、简单随机抽样的特点简单随机抽样的特点是：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，彼此间无一定的关联性和排斥性。（1）简单随机抽样要求被抽取的样本的总体个数N是有限的。（2）简单随机样本数n小于等于样本总体的个数N。（3）简单随机样本是从总体中逐个抽取的。（4）简单随机抽样是一种不放回的抽样。（5）系统抽样抽样的每个个体入样的可能性均为n/N。

抽样调查首先是找到样本，在样本中统计，求出比例而来推出总体，而随机抽样调查是直接在总体中调查，那么两者区别是有没有找出样本，是否在样本调查，还是在总体中调查，搞清楚这一点

重复抽样又称“回置抽样”，要从总体N个单位中，用重复抽样的方法，随机抽取一个容量为n的样本，每次从总体中抽取一个单位，并把它看作一次试验，连续进行n次试验构成一个样本。不重复抽样又称“不回置抽样”，要从总体N个单位中，用不重复抽样的方法，随机抽取一个容量为n的样本，抽出一个单位就不再放回参加下一次抽选，共可抽取N（N-1）（N-2）…（N-n+1) 个样本。注意：在相同的样本容量的要求下，重复抽样的样本个数总是大于不重复抽样的样本个数。扩展资料：重复抽样中每次抽选时，总体待抽选的单位数是不变的，前面被抽到的单位在后面的抽选中还有可能被抽中，这样每次抽选的概率都是相等的,n 次抽取就相当于n 次相互独立的试验。每次从总体中抽取的样本单位，经检验之后又重新放回总体，参加下次抽样，这种抽样的特点是总体中每个样本单位被抽中的概率是相等的。

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，彼此间无一定的关联性和排斥性。（1）简单随机抽样要求被抽取的样本的总体个数N是有限的。（2）简单随机样本数n小于等于样本总体的个数N。（3）简单随机样本是从总体中逐个抽取的。（4）简单随机抽样是一种不放回的抽样。（5）系统抽样抽样的每个个体入样的可能性均为n/N。

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。

样本分布有区别于总体分布，它是从总体中按一定的分组标志选出来的部分样本容量。抽样分布是一种概率分布，随机变量是样本统计量。就比如说调查100个学生的身高，从中随机抽取30个人，这30个人就组成一个样本分布。之后再抽取60人，接着90依次类推--从个人样本中得到的平均数就是抽样分布的变量了

　　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。（Incoming 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、巡检相结合；　　c. 多道工序集中检验； d. 逐道工序进行检验；　　e. 产品完成后检验； f. 抽样与全检相结合；　　②过程品质控制（IPQC）：是对生产过程做巡回检验。　　a. 首件检验； b. 材料核对；c. 巡检：保证合适的巡检时间和频率，严格按检验标准或作业指导书检验。包括对产品质量、工艺规程、机器运行参数、物料摆放、标识、环境等的检验; d检验记录，应如实填写。　　③过程产品品质检验（FQC）：是针对产品完工后的品质验证以确定该批产品可否流入下道工序，属定点　　检验或验收检验。a. 检验项目：外观、尺寸、理化特性等；b. 检验方式：一般采用抽样检验；c.不合格处理；d.记录；　　④依据的标准：《作业指导书》、《工序检验标准》、《过程检验和试验程序》等等。　　3、最终检验控制：即成品出货检验。（Outgoing Q.C）　　4、品质异常的反馈及处理：　　①自己可判定的，直接通知操作工或车间立即处理；　　②自己不能判定的，则持不良样板交主管确认，再通知纠正或处理；　　③应如实将异常情况进行记录；　　④对纠正或改善措施进行确认，并追踪处理效果；　　⑤对半成品、成品的检验应作好明确的状态标识，并监督相关部门进行隔离存放。　　5、质量记录：为已完成的品质作业活动和结果提供客观的证据。　　必须做到：准确、及时、字迹清晰、完整并加盖检验印章或签名。　　还要做到：及时整理和归档、并贮存在适宜的环境中。　　四、统计技术简介（参见《统计技术应用指南》）　　1、分层法：是运用统计方法作为管理的最基础工具，目的是把杂乱无序的资料加以分门别类的归纳和统计。　　2、调查表：在质量管理活动中常用调查表来收集数据。如不良项目调查表、不合格原因调查表等。　　3、排列图：找出影响产品质量主要问题的一种有效方法，它是根据“关键的少数、次要的多数”原理（即二八原理）制作而成的。排列图有两个纵坐标，一个横坐标，几个直方形和一条曲线。左边的纵坐标表示频数，右边的纵坐标表示频率（以百分比表示）横坐标表示影响质量的各个因素，按影响程度的大小从左至右依次排列。　　4、因果分析图：是用于分析质量问题产生原因的一种图表，一般从人、机、料、法、环、测等6个方面分析。　　5、直方图：（略）　　6、控制图：（略）　　五、质量管理常用的工作方法和分析方法　　1、PDCA管理循环　　PDCA管理循环是质量管理的基本工作方法（程序），把质量管理的全过程划为P（plan计划）、　　D（Do实施）、C（Check检查）、A（Action总结处理）四个阶段。　　第一为P（计划）阶段，其中分为四个步骤　　（1）分析现状，找出存在的主要质量问题　　（2）分析产生质量问题的各种影响因素　　（3）找出影响质量的主要因素　　（4）针对影响质量的主要因素制订措施，提出改进计划，定出目标　　第二为D（实施）阶段：按照制订计划目标加以执行　　第三为C（检查）阶段：检查实际执行结果看是否达到计划的预期效果。　　第四为A（总结处理）阶段，其中分二步：　　⑴总结成熟的经验，纳入标准制度和规定，以巩固成绩，防止失误　　⑵把本轮PDCA循环尚未解决的问题，纳入下一轮PDCA循环中去解决。　　2、5W2H法 ： Why： 为何----为什么要如此做？　　What： 何事----做什么？准备什么？　　Where： 何处----在何处进行最好？　　When： 何时----什么时候开始？什么时候完成？　　Who： 何人----谁去做？　　How： 如何----如何做？　　How much：成本如何？　　3、头脑风暴法　　头脑风暴法又称脑力激励法，可以有效地识别问题的可能解决办法和潜在的质量改进机会。一般应用在分析讨论会议中，特别是QC小组会议 、质量分析会等。　　在运用头脑风暴法时应注意以下几个问题：　　1.禁止批评：不准批评和反对他人的意见；　　2.自由奔放：尽情地想象，自由地发言，真正做到知无不言、言无不尽；　　3.欢迎多提观点：提出的观点越多越好；　　4.结合改善：与别人的意见相结合，不断启发和改善自己的想法；　　5.如实记录：对任何人的发言包括相反的意见都要如实记录下来。一是获得全面的信息，二是给人以重视感，从心理上感召他人多发表意见。　　六、如何开展QC小组活动　　1 QC小组的组建　　①QC小组的定义：QC小组（Quality Control的缩写）即质量管理小组。是指在生产现场或工作岗位上的职工自愿组织起来，运用质量管理的基本理论和方法，开展群众性的质量管理活动的小组，解决工作场所存在的问题，以达到质量改善的目的。QC小组是质量管理的一种有效的组织形式。　　②QC小组活动的作用：A. 有利于开发智力资源，提高人的素质；B. 预防质量问题，并不断地进行改进；　　C. 有利于改善人际关系，强化团队意识和质量意识，从而提高团队的工作效率。　　③组建QC小组的原则：A. 自愿参加，自愿结合是组建QC小组的基本原则； B. 由上而下，上下结合是组建QC小组的基础；C. 领导、技术人员和工人三结合是组建QC小组的好形式；D. 事实求是，结合实际。　　④QC小组的人数：QC小组人员不宜过多，一般3-10人为宜。　　⑤QC小组组长的职责：A. 组织小组成员制订活动计划，进行工作分工，并带头按计划开展活动；B. 负责联络协调工作，及时向上级主管部门汇报小组活动情况，争取支持和帮助；C.抓好质量教育，组织小组成员学习有关业务知识，不断提高小组成员的质量意识和业务水平；D. 团结小组成员，充分发扬民主，为小组成员创造宽松的环境，增强小组的凝聚力；E.经常组织召开小组会议，研究解决各种问题，做好小组活动记录，并负责整理成果和发表。　　2 QC小组活动步骤　　① 活动课题的选择：选题范围 ：提高改善产品质量的课题；降低损耗的课题；优化环境的课题；改善管理的课题；提高职工素质的课题。　　对选题的要求：坚持实事求是，先易后难；提倡大小课题相结合，以小课题为主；选题要具体明确；选题应选周期短，见效快的课题，一个课题一般应在3—6个月完成，最多不超过一年时间。　　② 现状的调查：通过调查表或其他形式，运用数据说话的方式明确所要解决的问题，并确定解决问题的主攻方向，为设定目标提供依据。　　③设定目标：制定的目标应是经过大家的努力可以达到的。　　④原因分析：运用恰当的工具，把现状调查的主要问题按人、机、料、法、环、测等六大因素，采用调查表、　　因果图、排列图等恰当的工具进行分析，从中找出造成质量问题的具体原因，并确定主要原因。注意：在原因分析时，应召开小组会议，运用头脑风暴法，发挥团队的智慧，尽可能将原因一一找出。　　⑤制定对策：一般以对策表的形式列出具体项目，在制定对策表时，应采用5W1H法，多问几个为什么。因此对　　策表应包括：为什么要制定对策（Why），达到什么目标(What)，在哪里执行(WHere)，谁去执行(Who)，什么时间完成(When)和如何执行(How)等。　　⑥实施对策:按制定的对策或计划执行。　　⑦效果检查验证。　　⑧巩固措施：根据检查的结果进行总结，并纳入有关的标准、作业指导书、制度和规定之中，以巩固已取得的成绩，同时防止类似问题再发生。

某车间工人加工一种轴100件，为了了解这种轴的直径，要从中抽取10件轴在同一条件下测量,采用简单随机抽样的方法抽取样本如下：抽签法: 将100件轴编号为1，2，…，100，并做好大小、形状相同的号签，分别写上这100个数，将这些号签放在一起，进行均匀搅拌，接着连续抽取10个号签，然后测量这个10个号签对应的轴的直径。随机数表法:将100件轴编号为00，01，…99，在随机数表中选定一个起始位置，如取第21行第1个数开始，选取10个为68，34，30，13，70，55，74，77，40，44，这10件即为所要抽取的样本。

抽样调查是按照随机原则从被研究的总体中抽取部分单位组成样本进行调查

概率抽样和随机抽样的区别：含义不同，推断不同。一、含义不同：随机抽样法就是调查对象总体中每个部分都有同等被抽中的可能，是一种完全依照机会均等的原则进行的抽样调查，被称为是一种“等概率”。在大多数案例中，同样规模的概率抽样的费用要比非概率抽样高；概率抽样比非概率抽样需要更多时间策划和实施；必须遵守的抽样计划执行程序会大量增加收集资料的时间。二、推断不同：随机抽样检验绝不等于随便、随意抽样。不懂随机的概念，就不能保证抽取的样本真正代表了产品总体，就不能保证检验的数据真正代表了生产过程。调查者可获得被抽取的不同年龄、不同层次的人们的信息； 能估算出抽样误差； 调查结果可以用来推断总体。原则概率抽样的基本原则是：样本量越大，抽样误差就越小，而样本量越大，则成本就越高。根据数理统计规律，样本量增加呈直线递增的情况下（样本量增加一倍，成本也增加一倍），而抽样误差只是样本量相对增长速度的平方根递减。因此，样本量的设计并不是越大越好，通常会受到经济条件的制约。

又称随机抽样，概率抽样以概率理论和随机原则为依据来抽取样本的抽样，是使总体中的每一个单位都有一个事先已知的非零概率被抽中的抽样。总体单位被抽中的概率可以通过样本设计来规定，通过某种随机化操作来实现，虽然随机样本一般不会与总体完全一致，但它所依据的是大数定律，亦称大数法则，而且能计算和控制抽样误差，因此可以正确地说明样本的统计值在多大程度上适合于总体，根据样本调查的结果可以从数量上推断总体，也可在一定程度上说明总体的性质，特征。概率抽样主要分为简单随机抽样，系统抽样，分类抽样，整群抽样，多阶段抽样等类型，现实生活中绝大多数抽样调查都采用概率抽样方法来抽取样本。

（1）统计抽样统计抽样是指按照数理统计知识进行样本设计和实施抽样的技术。（2）非统计抽样非统计抽样是指按照职业判断进行样本设计和实施抽样的技术。需要明确的是，统计抽样和非统计抽样的选用只会影响样本的选取，包括如何选以及选多少，而不会影响已被选出来的样本推断总体特征的可靠性，因此，只要运用得当，统计抽样和非统计抽样都可以获得充分、适当的证据。这里需要注意的是，如果运用不恰当，比如注册会计师通过分析性复核程序未能发现重点审计领域，导致职业判断发生偏差，进而在抽样测试时未能恰当运用抽样技术，这就会影响抽样结果推断的总体特征的可靠性。其次，需要明确的是，统计抽样是建立在科学的数理统计模型基础上，有助于衡量已获得证据的充分性，从而有助于提高依据样本结果推断的总体特征的可靠性；非统计抽样是主要依据职业判断进行的抽样，主观性较强，而且不能保证抽样具有完全随机性，通常注册会计师很难做到依据客观情况进行样本设计，从而最终影响其总体特征的可靠性。通常来说，统计抽样比非统计抽样更具有科学性，依据抽样结果推断的总体特征也具有可靠性。

又称取样。从欲研究的全部样品中抽取一部分样品单位。其基本要求是要保证所抽取的样品单位对全部样品具有充分的代表性。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，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。检验检疫机构接受报验后，须及时派员赴货物堆存地点进行现场检验、鉴定。其内容包括货物的数量、重量、包装、外观等项目。现场检验一般采取国际贸易中普遍使用的抽样法（个别特殊商品除外）。抽样时 ，要按照规定的方法和一定的比例，在货物的不同部位抽取一定数量的、能代表全批货物质量的样品（标本）供检验之用。 还可以抽血样。基本概念：所考察对象的某一数值指标的全体构成的集合看作总体，构成总体的每一个元素作为个体，从总体中抽取一部分的个体所组成的集合叫做样本，样本中的个体数目叫做样本数量 。

1.抽样的解释从统计总体中,任意抽出一部分单位作为样本,并以其结果推算总体的相应指标2.详细解释从大量制品或材料中抽取部分作为样品。如：抽样检验；抽样调查。3.词语分解抽的解释 抽 ō 把中间的取出：把信抽出。 从事物中提出一部分：抽签。抽调（刼 ）。抽查。抽头。抽薪止沸。 吸：抽烟。抽水。抽泣。抽咽。 概括：抽象。抽演。 减缩：抽缩。 引出，长出：抽青。抽芽。抽穗。抽纱。样的解释 样 （样） à 形状：样子，模样，图样，同样，装模作样。 种类：花样，各种各样。 做标准的东西：样板，样本，样品，榜样。

抽样又称取样。从研究的全部样品中抽取一部分样品单位。保证所抽取的样品单位对全部样品具有充分的代表性。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，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。下面，看看常见的抽样类型有哪些？简单随机抽样：相同数量的抽样单元组成的每种组合被选取的概率都相等，可以使用计算机或随机数表获取所需的随机数，选取匹配的随机样本。系统抽样：需要确定选样间隔，即用总体中抽样单元的总数量除以样本规模，得到样本间隔，然后再第一个间隔中确定一个随机起点，从这个随机起点开始，按照选样间隔，从总体中顺序选取样本。分层抽样：抽样时，将总体分成互不交叉的层，然后按照一定的比例，从各层中独立抽取一定数量的个体，得到所需样本，这样的抽样方法为分层抽样。PPS抽样：即“概率与元素的规模大小成比例的抽样”。其原理可以通俗的理解成以通过阶段性的不等概率抽样来换取最终的、总体的等概率抽样的方法。偶遇抽样：是指研究者根据现实情况，以自己方便的形式抽取偶然遇到的人，或者仅仅选择那些离得最近的、最容易找到的人作为调查对象的方法。判断抽样：调查者根据研究的目标和自己主观的分析来选择和确定调查对象的方法。定额抽样：依据那些有可能影响研究变量的各种因素对总体分层，并找出具有各种不同特征的元素在总体中所占的比例。然后依据这种划分以及各类成员的比例去选择符合要求的对象的方法。雪球抽样：当无法了解总体情况时，可以从总体中少数成员入手，向他们询问其他符合条件的人，再去找那些人并再询问他们知道的人。如同滚雪球一样。抽样设计在进行过程中要遵循四项原则，分别是：1、目的性；2、可测性；3、可行性；4、经济型原则。

抽样是指不能进行全面调研时，为了推测总体的倾向，抽取真实代表调研总体的调研对象。其目的是对总体的一些未知特征进行估计。抽样调研是根据样本调研结果来推断总体的一种统计调研方法，即从调研总体中选择若干个具有代表性的个体组成样本，对样本进行调研，然后根据调研结果推断总体特征的方法，属于非全面调研的范畴。按照样本抽取的方式，抽样调研分成两大类：随机抽样和非随机抽样。

抽样又称取样。从研究的全部样品中抽取一部分样品单位。保证所抽取的样品单位对全部样品具有充分的代表性。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，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。 下面，看看常见的抽样类型有哪些？ 简单随机抽样：相同数量的抽样单元组成的每种组合被选取的概率都相等，可以使用计算机或随机数表获取所需的随机数，选取匹配的随机样本。 系统抽样：需要确定选样间隔，即用总体中抽样单元的总数量除以样本规模，得到样本间隔，然后再第一个间隔中确定一个随机起点，从这个随机起点开始，按照选样间隔，从总体中顺序选取样本。 分层抽样：抽样时，将总体分成互不交叉的层，然后按照一定的比例，从各层中独立抽取一定数量的个体，得到所需样本，这样的抽样方法为分层抽样。 PPS抽样：即“概率与元素的规模大小成比例的抽样”。其原理可以通俗的理解成以通过阶段性的不等概率抽样来换取最终的、总体的等概率抽样的方法。 偶遇抽样：是指研究者根据现实情况，以自己方便的形式抽取偶然遇到的人，或者仅仅选择那些离得最近的、最容易找到的人作为调查对象的方法。 判断抽样：调查者根据研究的目标和自己主观的分析来选择和确定调查对象的方法。 定额抽样：依据那些有可能影响研究变量的各种因素对总体分层，并找出具有各种不同特征的元素在总体中所占的比例。然后依据这种划分以及各类成员的比例去选择符合要求的对象的方法。 雪球抽样：当无法了解总体情况时，可以从总体中少数成员入手，向他们询问其他符合条件的人，再去找那些人并再询问他们知道的人。如同滚雪球一样。 抽样设计在进行过程中要遵循四项原则，分别是： 1、目的性； 2、可测性； 3、可行性； 4、经济型原则。

从欲研究的全部样品中抽取一部分样品单位。其基本要求是要保证所抽取的样品单位对全部样品具有充分的代表性。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，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。

在统计学中，抽样（Sampling）是一种推论统计方法，它是指从目标总体（Population，或称为母体）中抽取一部分个体作为样本（Sample），通过观察样本的某一或某些属性，依据所获得的数据对总体的数量特征得出具有一定可靠性的估计判断，从而达到对总体的认识。

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

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。

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。

抽样检验又称抽样检查，是从一批产品中随机抽取少量产品（样本） 进行检验，据以判断该批产品是否合格的统计方法和理论。它与全面检验不同之处，在于后者需对整批产品逐个进行检验，把其中的不合格品拣出来，而抽样检验则根据样本中的产品的检验结果来推断整批产品的质量。如果推断结果认为该批产品符合预先规定的合格标准，就予以接收；否则就拒收。所以，经过抽样检验认为合格的一批产品中，还可能含有一些不合格品。扩展资料分类——按检验特性值的属性可以将抽样检验分为计数型抽样检验和计量型抽样检验两大类。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。用抽取样本的连续尺度定量地衡量一批产品质量的方法称为计量抽样检验方法。有些产品的质量特性，如焊点的不良数、测试坏品数以及合格与否，只能通过离散的尺度来衡量，把抽取样本后通过离散尺度衡量的方法称为计数抽样检验。计数抽样检验中对单位产品的质量采取计数的方法来衡量，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。

抽样检验名词解释：又称抽样检查，是从一批产品中随机抽取少量产品（样本）进行检验，据以判断该批产品是否合格的统计方法和理论。一、详细解释：它与全面检验不同之处，在于后者需对整批产品逐个进行检验，把其中的不合格品拣出来，而抽样检验则根据样本中的产品的检验结果来推断整批产品的质量。如果推断结果认为该批产品符合预先规定的合格标准，就予以接收，否则就拒收。所以，经过抽样检验认为合格的一批产品中，还可能含有一些不合格品。主要的抽样方法包括简单随机抽样、系统抽样和分层抽样三种。二、基本术语：1、批：相同条件下制造出来的一定数量的产品称为“批”。在5M1E（即人、机、料、法、测、环）基本相同的生产过程中连续生产的一系列批称为连续批；不能定为连续批的批称为孤立批。2、样本和样本单位：从检查批中抽取用于检查的单位产品称为样本单位。而样本单位的全体则称为样本。样本大小则是指样本中所包含的样本单位数量。抽样检验的方法：1、随机抽样：简单随机抽样是指一批产品共有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就是一种简单的随机抽样。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：系统抽样是指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：分层抽样是指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的一种抽样方法。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。无论是在企业内或在企业外，供求双方在进行交易时，对交付的产品验收时，多数情况下验收全数检验是不现实或者没有必要的，往往经常要进行抽样检验，以保证和确认产品的质量。验收抽样检验的具体做法通常是：从交验的每批产品中随机抽取预定样本容量的产品项目，对照标准逐个检验样本的性能。如果样本中所含不合格品数不大于抽样方案中规定的数目，则判定该批产品合格，即为合格批，予以接收；反之，则判定为不合格，拒绝接收。

1、概率抽样又称随机抽样，指在总体中排除人的主观因素，给予每一个体一定的抽取机会的抽样。其特点为，抽取样本具有一定的代表性，可以从调查结果推断总体；操作比较复杂，需要更多的时间，而且往往需要更多的费用。2、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“差”的样本，从而避免影响对总体的代表度。扩展资料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。参考资料来源：百度百科-概率抽样参考资料来源：百度百科-非概率抽样

随机抽样，系统抽样，分层抽样

抽样检测法是抽样检验，抽样检验又称抽样检查，是从一批产品中随机抽取少量产品（样本） 进行检验，据以判断该批产品是否合格的统计方法和理论。它与全面检验不同之处，在于后者需对整批产品逐个进行检验，把其中的不合格品拣出来，而抽样检验则根据样本中的产品的检验结果来推断整批产品的质量。如果推断结果认为该批产品符合预先规定的合格标准，就予以接收；否则就拒收。所以，经过抽样检验认为合格的一批产品中，还可能含有一些不合格品。抽样检测法的分类：按检验特性值的属性可以将抽样检验分为计数型抽样检验和计量型抽样检验两大类。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。用抽取样本的连续尺度定量地衡量一批产品质量的方法称为计量抽样检验方法。有些产品的质量特性，如焊点的不良数、测试坏品数以及合格与否，只能通过离散的尺度来衡量，把抽取样本后通过离散尺度衡量的方法称为计数抽样检验。计数抽样检验中对单位产品的质量采取计数的方法来衡量，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。

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