概率抽样有哪几种常用的方法

㈠ 概率抽样的方法

概率抽样包括有简单随机抽样、系统抽样（等距抽样）、分层抽样（类型抽样）、整群抽样、多段抽样、PPS抽样和户内抽样。例如：
简单随机抽样是一种广为使用的概率抽样方法。是最完全的概率抽样。如前面提到的，随机抽样就是总体中每个单位在抽选时有相等的被抽中的机会。
在简单随机抽样条件下，抽样概率公式为：
抽样概率=样本单位数∕总体单位数
例如，如果总体单位数为 10000 ，样本单位数为 400 ，那么抽样概率为 4 %。
简单随机抽样的优点在于，它看起来简单，并且满足概率抽样的一切必要的要求，保证每个总体单位在抽选时都有相等的被抽中的机会。简单随机抽样可以通过电话随机拨号功能完成这个步骤，可以从电脑档案中挑选调查对象。
同样，简单随机抽样会遇到“样本可能分布不均匀”以及“没有好的抽样框”等问题。
友邦顾问在简单随机抽样过程中常使用的技巧为“抽签法”和“随机表”法。 在定量抽样调查中，等距抽样常常代替简单随机抽样。由于该抽样方法简单实用，所以应用普遍。等距抽样得到的样本几乎与简单随机抽样得到的样本是相同的。
等距抽样的基本做法是，将总体中的各单元先按一定的顺序排列、编号，然后决定一个间隔，并在此间隔基础上选择被调查的单位个体。
样本距离可通过下面公式确定：
样本距离 =总体单位数∕样本单位数
例如，假设你使用本地电话本并确定样本距离为 100 ，那么 100 个中取 1 个组成样本。这个公式保证了整个列表的完整性。
等距抽样方式随意用一个起点，例如，如果你把一本电话本作为抽样框，必须随意取出一个号码决定从该页开始翻阅。假设从第 5 页开始，在该页上再另选一个数决定从该行开始。假定选择从第 3 行开始，这就决定了实际开始的位置。
等距抽样方式相对于简单随机抽样方式最主要的优势就是经济性。等距抽样方式比简单随机抽样更为简单，花的时间更少，并且花费也少。使用等距抽样方式最大的缺陷在于总体单位的排列上。一些总体单位数可能包含隐蔽的形态或者是“不合格样本”，调查者可能疏忽，把它们抽选为样本。 定量调查中的分层抽样是一种卓越的概率抽样方式，在友邦公司以往的调查中经常被使用。
分层抽样的具体程序是：把总体各单位分成两个或两个以上的相互独立的完全的组（如男性和女性），从两个或两个以上的组中进行简单随机抽样，样本相互独立。
总体各单位按主要标志加以分组，分组的标志与我们关心的总体特征相关。例如，我们正在进行有关啤酒品牌知名度方面的调查，初步判别，在啤酒方面男性的知识与和女性不相同，那么性别应是划分层次的适当标志。如果不以这种方式进行分层抽样，分层抽样就得不到什么效果，花再多时间、精力和物资也是白费。
分层抽样与简单随机抽样相比，我们往往选择分层抽样，因为它有显着的潜在统计效果。也就是说，如果我们从相同的总体中抽取两个样本，一个是分层样本，另一个是简单随机抽样样本，那么相对来说，分层样本的误差更小些。另一方面，如果目标是获得一个确定的抽样误差水平，那么更小的分层样本将达到这一目标。
在调查实践中，为提高分层样本的精确度实际上要付出一些代价。通常，我们现实正确的分层抽样一般有三个步骤：
首先，辩明突出的（重要的）人口统计特征和分类特征，这些特征与所研究的行为相关。例如，研究某种产品的消费率时，按常理认为男性和女性有不同的平均消费比率。为了把性别作为有意义的分层标志，调查者肯定能够拿出资料证明男性与女性的消费水平明显不同。用这种方式可识别出各种不同的显着特征。调查表明，一般来说，识别出 6 个重要的显着特征后，再增加显着特征的辨别对于提高样本代表性就没有多大帮助了。
第二，确定在每个层次上总体的比例（如性别已被确定为一个显着的特征，那么总体中男性占多少比例，女性占多少比例呢？）。利用这个比例，可计算出样本中每组（层）应调查的人数。
最后，调查者必须从每层中抽取独立简单随机样本。 以上各种抽样类型全部是按单位抽取的，即按样本单位数，分别一个单位一个单位地抽取。在整群抽样中，样本是一组单位一组单位地抽取。
整群抽样有两个关键步骤：
－同质总体被分为相互独立的完全的较小子集。
－随机抽选子集构成样本。
如果调查者在抽中的子集中观察全部单位，我们就有了一级整群样本。如果在抽中的子集中再以概率方式抽取部分单位观察，我们就有了二级整群样本。分层和整群抽样都要将总体分为相互独立的完全子集。它们的区别是，分层抽样的样本是从每个子集中抽取，而整群抽样则是抽取部分子集。
地理区域抽样是整群抽样的典型方式。挨门挨户去调查一个特定城市的调查者也许会随机抽选一些区域，较集中地访查一些群体，大量减少访问时间和经费。整群抽样被认为是概率抽样技术，因为它随机抽出群和随机抽出单位。值得注意的是，在整群抽样下，我们假定群中单位与总体一样存在异质性。如果一群中单位的特征非常相似，如果由于共同环境使群内差异小而群与群之间差异大。一般来说，要解决这个问题可以扩大群数，然后从各群中抽取少量单位数，以保证样本的代表性。

㈡ 抽样调查的基本方法有几种

常用的抽样调查法包括以下几种：
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。
2.分层随机抽样。又叫类型随机抽样法，即首先将总体各单位按一定标准分成若干层，然后在各层中随机抽样。如：某企业要对自己的顾客公众进行调查，将消费者公众按职业分成工人、农民、干部、学生、个体户、企业家，然后从中选择被调查对象。
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。
4.配额抽样法。它是一种不完全随机抽样法。对于复杂的社会问题，配额抽样法是一种准确率高，但又省时、省力、省钱的好方法。配额抽样的具体方法是：在确定了调查对象的特征后，根据基础材料，按公众总体中具有规定特征的人口比例，确定样本中各种特征的人数，再把这些人数分配给调查员，请他们按照规定特征选择调查对象。配额抽样法一般要选择两项或两项以上的特征，有时特征相互独立，有时相互交叉。

㈢ 概率抽样有哪些

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；

㈣ 常用的抽样方法有哪几种分别简述他们的定义和优缺点

1、简单随机抽样 ：是指从总体中随机的抽取一定的样本，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。
优点：抽样误差小
缺点： 简单随机抽样只适应于样本量有限的情况；编号工作繁重。
2、分层抽样：按照某一标准，划分层次进行抽样。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。
优点：易于理解、简单易行
3、系统抽样：即先将总体按一定的标准进行排序，然后按照某一间距抽取一定的样本，抽出的样本在总体中是均匀分布的。
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。
缺点：准确性相比其他几种抽样要差一些。

㈤ 何为概率抽样，概率抽样的方法有哪些

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,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.

㈥ 概率抽样方法有哪些

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

㈦ 常用的概率抽样方法有哪些各自的含义是什么

1、简单随机抽样

有放回简单随机抽样从总体中随机抽出一个样本单位，记录观测结果后，将其放回到总体中去，再抽取第二个，如此类推，一直到抽满n个单位为止。

单位有被重复抽中的可能，容易造成信息重叠而影响估计的效率，较少采用。

2、不放回简单随机抽样

从包含N个单元的总体中逐个随机抽取单元并无放回，每次都在所有尚未被抽入样本的单元中等概率的抽取下一个单元，直到抽取n个单元为止。

每个单位最多只能被抽中一次，不会由于样本单位被重复抽中而提供重叠信息，比放回抽样有更低的抽样误差。

3、分层抽样

先按照某种规则把总体分为不同的层，然后在不同的层内独立、随机的抽取样本，这样所得到的样本称为分层样本。如果每层中的抽样都是简单随机抽样，则称为分层随机抽样。

4、系统抽样

系统抽样指先将总体中的所有单元按一定顺序排列，在规定范围内随机抽取一个初始单元，然后按事先规定的规则抽取其他样本单元。最简单的系统抽样是等距抽样。

5、整群抽样

整群抽样是将总体中所有的基本单位按照一定规则划分为互不重叠的群，抽样时直接抽取群，对抽中的群调查其全部的基本单位，对没有抽中的群则不进行调查。

(7)概率抽样有哪几种常用的方法扩展阅读

概率抽样包括以下几个方面的优点：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。

例如，在一项使用概率抽样法的调查中，如果有 5 %的被访者给出了某种特定回答，那么，调查者就可以以此百分比再结合抽样误差，推及总体情况。

另一方面，概率抽样也有一些弊病：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。

㈧ 概率抽样有哪些主要的抽样方式

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。

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。

以上内容参考：网络-概率抽样

㈨ 什么是概率抽样它有哪些种类

（一）抽样调查的概念
抽样调查是一种非全面调查，它是从全部调查研究对象中，抽选一部分单位进行调查，并据以对全部调查研究对象作出估计和推断的一种调查方法。显然，抽样调查虽然是非全面调查，但它的目的却在于取得反映总体情况的信息资料，因而，也可起到全面调查的作用。
根据抽选样本的方法，抽样调查可以分为概率抽样和非概率抽样两类。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差可以从概率意义上加以控制。在我国，习惯上将概率抽样称为抽样调查。
（二）抽样调查的特点
抽样调查有以下三个突出特点：
1、按随机原则抽选样本；
2、总体中每一个单位都有一定的概率被抽中；
3、可以用一定的概率来保证将误差控制在规定的范围之内。
（三）抽样调查的几个主要常用的名词
在抽样调查中，常用的名词主要有：
1、总体
总体是指所要研究对象的全体。它是根据一定研究目的而规定的所要调查对象的全体所作成的集合，组成总体的各研究对象称之为总体单位。
2、样本
样本是总体的一部分，它是由从总体中按一定程序抽选出来的那部分总体单位所作成的集合。
3、抽样框
抽样框是指用以代表总体，并从中抽选样本的一个框架，其具体表现形式主要有包括总体全部单位的名册、地图等。
抽样框在抽样调查中处于基础地位，是抽样调查必不可少的部分，其对于推断总体具有相当大的影响。
4、抽样比
抽样比是指在抽选样本时，所抽取的样本单位数与总体单位数之比。
对于抽样调查来说，样本的代表性如何，抽样调查最终推算的估计值真实性如何，首先取决于抽样框的质量。
5、置信度
置信度也称为可靠度，或置信水平、置信系数，即在抽样对总体参数作出估计时，由于样本的随机性，其结论总是不确定的。因此，采用一种概率的陈述方法，也就是数理统计中的区间估计法，即估计值与总体参数在一定允许的误差范围以内，其相应的概率有多大，这个相应的概率称作置信度。
6、抽样误差
在抽样调查中，通常以样本作出估计值对总体的某个特征进行估计，当二者不一致时，就会产生误差。因为由样本作出的估计值是随着抽选的样本不同而变化，即使观察完全正确，它和总体指标之间也往往存在差异，这种差异纯粹是抽样引起的，故称之为抽样误差。
7、偏差
所谓偏差，也称为偏误，通常是指在抽样调查中除抽样误差以外，由于各种原因而引起的一些偏差。
8、均方差
在抽样调查估计总体的某个指标时，需要采用一定的抽样方式和选择合适的估计量，当抽样方式与估计量确定后，所有可能样本的估计值与总体指标之间离差平方的均值即为均方差。

㈩ 常用的概率抽样方法有哪些各自的含义如何

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。