每当你试图对任何群体进行研究时，你很少可能从该群体的每一个人身上收集数据。相反，你将尝试选择一个特定的样本。这组人的样本将有助于参与研究。这篇文章为大家带来美国纽约大学
统计学抽样方法课程辅导。
概率抽样--这种抽样涉及随机选择，这将使你能够对整个群体进行统计推断。
非概率抽样--这种抽样方法涉及非随机选择，它将基于便利性或其他标准，这将使你能够轻松地收集初始数据。
一、人口与样本
你需要了解的第一件事是人口和样本之间的区别，然后确定你研究论文的目标人群。
众所周知，人口是你想得出结论的整个群体，而样本则是你要收集数据的特定个体群体。人口也可以根据地理位置、收入、年龄和许多其他类型的特征来定义。
这个话题可以很宽泛，也可以很狭窄。当你想对整个国家的成年人口进行推断时，或者研究的重点是某个公司的消费者，有特定健康状况的病人，或者是一个学校的学生。
根据研究论文的目的和实际情况，仔细界定你的目标人群是非常重要的。如果人口众多，人口结构混杂，而且地理上也很分散，那么要想获得有代表性的样本可能会变得非常困难。
二、抽样框架
抽样框架被称为个人表格的实际清单，整个样本将从这里抽取。理想情况下，它必须涉及到整个目标人群和不属于该人群的任何人。
例如，假设你正在对X公司的工作条件进行研究，你选择了1000人的群体，他们都是该公司的雇员。你的抽样框架是公司的人力资源数据库，其中包含了每个员工的名字和他们的联系信息。
三、抽样规模
你所选择的样本数量将取决于人口的大小，也取决于你如何精确地制定代表整个人口的结果。在这里，你也可以使用样本大小计算器来确定你选择的样本应该有多大。一般来说，你的研究论文的准确性和可信度将取决于所选样本的整个人口的规模，如果它是大的，那么它将提供更好的和准确的结果。
四、概率抽样方法
概率抽样法指出，人口中的每个成员都有平等的机会被选中。这种抽样方法主要用于定量研究。如果你想得到能代表整个人口的结果，那么你需要利用概率抽样技术。
基本上有四种类型的概率抽样，它们是：
简单随机抽样--在这种类型的抽样中，整个人口中的每个成员都有相同的机会被选中。这里的抽样框架只涉及整个人口。为了进行这种类型的抽样，你可以利用像随机数生成器这样的工具或其他任何完全基于机会的技术。
系统抽样--这种类型的抽样也与简单的随机抽样非常相似，但这通常是研究者比较容易进行的。整个人口中的每一个成员都被列在一个数字的帮助下，但不是随机产生的数字，而是以一定的间隔来选择个人。
如果选择了这种技术，那么非常重要的是，你要确保这个名单中没有隐藏的模式，这可能会使整个样本出现偏差。例如，如果人力资源数据库按团队对员工进行分组，而团队成员则按其资历顺序排列。
那么就会有很大的风险，区间可能会跳过许多初级角色的人，最终导致样本只向高级员工倾斜。
分层抽样--这种类型的抽样方法非常适用于人口具有混合特征的情况，同时你要确保每个特征与样本的比例非常接近。
在这里，你将把整个人口划分为子组，也就是所谓的阶层，它将基于相关的特征，如性别、年龄组、工作角色和收入档次。从整个人口的比例来看，你也可以计算出有多少人需要参与到一个子组的样本中。
集群抽样--这种类型的抽样方法涉及划分人口子群。然而，每一个子组都应该包括与整个样本相同的特征。除了从子组中只抽取一个人之外，你还可以随机抽取子组中的人。
如果这实际上是可能的，那么你就可以让每个被抽样的群组中的每个人都参与进来。如果群组很大，那么你可以使用上述技术之一对每个群组的个体进行简单抽样。这种方法更适合于处理大型人群。
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