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目的性抽样是一种研究策略，允许研究人员制定抽样框架。目的性一词来源于这样一个概念，即对样本强加一个目标或目的，它反映了一种使样本密切符合某些人群特征的愿望。在大多数情况下，研究人员将目的性抽样与访谈或焦点小组等非概率数据收集方法结合使用。在这些情况下，样本的选择基于特定的标准，而不是从特定群体中随机抽取。这篇文章为大家带来迪肯大学统计专业抽样课程预习讲解。
一、目的性抽样类型
当进行描述性研究的研究人员需要定性和解释性的见解，并认为无法通过统计或定量手段实现这一目标时，最常采用目的性抽样。这并不意味着目的性抽样最适合此类目的;相反，它只是承认，鉴于这些目的，此类应用非常普遍。关于在此类研究中使用目的性抽样是否合适，存在很多争论，因为依赖此类抽样可能会带来偏差，降低研究的外部有效性。
目的性抽样有许多不同类型，包括"方便"、"滚雪球 "和 "机会"。下面将解释每种类型及其相对优缺点：
1.便利抽样
"便利 "抽样是指使用当时方便可用的人或物。这种方法可能导致样本具有同质化特征，因为到手的样本往往具有相似的特征，如年龄、种族、宗教等。在进行研究时，您应自问以下问题是否有足够的目标人群愿意和/或能够参与研究?样本是否过于单一?
2.滚雪球
"滚雪球 "样本是通过要求参与者推荐其他潜在受访者来建立的。如果您的目标人群难以界定或难以接近，并且/或者有很多隐藏的成员，无法通过标准的研究方法揭示出来，那么这种方法就非常有用。例如，如果您正在研究青年文化，那么通过该群体中的已知联系人(即朋友)来接触难以接触到的群体(如 "滑冰者")要比自己去寻找他们容易得多。重要的是，要谨慎对待 "滚雪球 "样本。然而，由于雪球抽样缺乏普遍性，而且会增加抽样偏差的可能性，因此绝不能用雪球抽样取代其他抽样形式。
3.机会
"机会 "抽样是指由于参与者容易接近、易于操作或招募成本低廉而被选中的抽样。例如，如果您希望对社交媒体用户进行市场调研，那么将Facebook作为您的初始目的性样本是合理的，因为这是大多数社交媒体用户的居住地--由于Facebook可以根据潜在参与者的人口统计信息为您提供一份潜在参与者名单，因此获取机会是廉价/容易的。同样，如果您要调查那些刚刚开始职业生涯的大学毕业生，那么通过LinkedIn找到他们要比找到他们本人要容易得多。
二、与该方法相关的问题
与目的性抽样相关的问题有很多，包括：
√自选偏差
√响应误差
√样本不均匀性
√缺乏普遍性
当被调查者对样本特征有影响时，就会出现自选偏差。这可能会导致观察到的任何关系因选择参与研究者与未选择参与研究者之间的系统性差异而产生偏差。例如，假设您正在对大学本科生的饮酒行为进行研究。在这种情况下，很可能只有 "饮酒者 "愿意参与您的研究--这意味着观察到的任何关系可能是由于饮酒者比不饮酒者更有可能参与此类研究，而不是由于这两个变量之间的因果关系。
响应误差 当抽样人群未能准确代表选择参与研究的人群时，就会出现响应误差。例如，假设您正在研究社交媒体用户，但只从Facebook上招募到了用户(便利样本)。被招募的参与者很可能是Facebook的忠实用户;这一群体可能与那些选择完全不使用Facebook的人有很大不同--这意味着您所得到的样本不太可能同时代表这两个群体的观点和行为，而且这些群体之间的任何观察到的差异都可能是由于他们对社交媒体的参与程度不同而造成的，而不是一种因果关系。
大多数一流的人文学科作业指导老师都说，如果不收集潜在参与者的信息，就可能出现同质性，而这些信息可能有助于确定个人是否适合被纳入某项研究。例如，如果您希望对大学生的饮食偏好/行为进行研究，那么了解这些学生是素食者还是肉食者将非常有用。只询问参与者的饮食偏好可能会导致样本非常单一，因为参与者都有相同的兴趣--这意味着您所观察到的相关变量之间的任何关系都可能是由于缺乏异质性而非因果关系造成的。
目的性抽样的一个主要问题是其有限的普遍性;由于您的样本是专门为您的研究项目构建的，因此不能假定抽样结果将反映更广泛人群的观点和行为(除非这一点作为您研究的一部分进行了说明和沟通)。
同样重要的是要了解，在给定特定样本量N的情况下，从无限人口中抽取样本的可能性要大于从有限人口中抽取样本的可能性。这意味着，如果您用于开展研究的资源/时间/资金有限，目的性抽样可能不是获得代表性样本的最有效方法，因为其普遍性较低。另一种能够提供更好代表性的方法是使用随机抽样方法，如简单随机抽样或系统抽样--这些方法涉及从包含人口所有成员的名单中随机抽取参与者。
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