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波恩茅斯大学抽样技术课程辅导

在调查研究中，抽样是使用总体的一部分来代表整个总体的过程。为了进一步说明这一点，让我们通过下面的例子来看一下数据抽样方法。点击蓝字咨询专业的统计学课程辅导相关信息！

假设你想对北美的每一个人进行一些研究。询问每一个人几乎是不可能的。即使每个人都说 “可以”，在不同的州、用不同的语言和时区进行调查，然后收集和处理所有的结果，也会花费很长时间并且成本很高。

一、什么是抽样?

抽样允许在更现实的成本和时间框架内进行大规模研究，因为它使用具有代表性特征的总体中的较少数量的个体来代表整体。

然而，当你决定进行抽样时，你承担了一项新任务。你必须决定谁在你的样本列表中，以及如何选择最能代表整体的人。你如何进行这件事就是抽样实践的全部内容。

二、抽样类型

不同学科和研究领域以及不同的研究中，抽样策略差异很大。

有两种主要的抽样方法：概率抽样和非概率抽样。

概率抽样，也称为随机抽样，是一种样本选择方法，其中使用随机化而不是刻意选择。总体中的每个成员都有一个已知的、非零的被选中的机会。

非概率抽样技术是研究人员根据非随机因素，如便利性、地理可及性或成本，刻意为样本选择项目或个体。

当我们深入研究这些类别时，理解每种方法的细微差别和应用是至关重要的，以确保所选择的抽样策略与研究目标一致。

三、为什么抽样很重要?

虽然当你考虑一个非常大的总体时，抽样的概念最容易理解，但在各种类型和规模的研究中使用抽样方法是有意义的。毕竟，如果你可以减少进行一项研究的努力和成本，为什么不呢?而且因为抽样允许你使用与较小目标总体相同的资源来研究较大的目标总体，它极大地拓宽了研究的可能性。

抽样有点像汽车或自行车上的齿轮。与其总是转动一组特定大小的轮子并受到它们的物理特性的限制，它允许你通过不同的齿轮将你的努力转化为轮子的转动，所以你实际上是根据你所处的地形和你能够做的工作量来选择更大或更小的轮子。

抽样允许你 “调整” 你的研究，这样你就较少受到不同人口规模带来的成本、时间和复杂性的限制。

它使我们能够做一些事情，比如在选举期间进行出口民调，绘制流行病在不同地理区域的传播和影响率，以及进行全国性的人口普查研究，提供社会和文化的快照。

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