在本文中，我们解释什么是概率抽样、存在的不同类型的概率抽样以及它们是如何进行的。此外，您还会发现几个概率抽样的示例。最后，我们向您展示概率抽样和非概率抽样之间的区别以及概率抽样的优点和缺点。

概率抽样是一种用于选择将纳入统计研究样本的个体的方法。概率抽样的主要特点是个体是随机选择的，即每个人被选择的概率相同。

这是抽样被认为是概率性的一个基本条件：统计总体的所有元素都必须能够被选择，而且，它们必须具有相同的被选择的可能性。

概率抽样用于减少参与统计研究的人数。通常，当我们想要对人口进行统计分析时，人口规模非常大，因此不可能采访每一个人。这就是为什么概率抽样允许您仅询问一个样本，然后将获得的结果外推到整个总体。

尽管我们将更详细地讨论概率抽样的所有特征，但这种类型的抽样通常最适合获得总体的代表性样本，因为整个过程中都存在随机性。

概率抽样的类型有：

接下来，您更详细地解释了每种类型的概率抽样。

简单随机抽样使统计总体的每个元素都具有相同的概率被纳入研究样本。因此，样本中的个体是简单随机选择的，而不使用任何其他标准。

随机模拟有多种方法，但目前通常使用Excel等计算机程序来完成，因为它们可以节省大量时间。

在系统抽样中，首先随机选择总体中的一个元素，然后使用固定间隔选择样本中的其余元素。

因此，在系统抽样中，一旦我们从样本中随机选择了第一个个体，我们就必须计算所需间隔的数量，以便从样本中抽取下一个个体。我们依次重复相同的过程，直到样本中的个体数量与我们希望获得的样本量一样多。

在分层抽样技术中，首先将总体划分为阶层（群体），然后从每个阶层中随机选择一些个体，形成整个研究样本。因此，样本中每个阶层至少有一名成员。

阶层必须是同质群体，即一个阶层中的个体有自己区别于其他阶层的特征。因此，一个人只能属于一个阶层。

整群抽样和分层抽样可能会混淆，因为它们非常相似，但如果仔细观察，它们是两种不同的概率抽样方法。

整群抽样利用群体中已经存在的自然簇（群体）这一事实，仅研究少数簇而不是群体中的所有个体。

与分层抽样不同，在这种方法中，不需要从集群中选择特定的个体，但一旦选择了要研究的群体，就必须分析其所有成员。

整群抽样又称整群抽样、整群抽样或区域抽样。

进行概率抽样的步骤如下：

进行概率抽样最重要的一步是选择合适的概率技术，这有助于适应目标人群并可以节省所用的时间和资源。

从逻辑上讲，要确定哪种方法适合每种情况，您需要知道其优点和缺点是什么，因此我们建议阅读上面链接的每种概率抽样解释中的文章。

考虑到概率抽样的定义和每种类型的解释，我们将看到一个示例，说明如何使用不同的概率抽样技术来选择研究样本。

概率抽样与非概率抽样的主要区别在于样本选择的方法。在概率抽样中，所有个体被选择的概率相同，而在非概率抽样中，个体被选择的可能性不同。

在非概率抽样中，样本元素的选择并不相同，因为它们通常是由研究人员做出的，这与随机选择个体的概率抽样不同。

这两种抽样的另一个不同特征在于所得结论的概括性。在概率抽样中，样本通常具有代表性，因此获得的结果可以推广到整个总体。相反，非概率抽样的样本通常不具有足够的代表性，从而得出的结论只能适用于所研究的个体。

概率抽样的优点和缺点是：优势缺点概率抽样通常在经济上是有利可图的。获得的结果可能难以解释。这是一种快速且简单的采样方法。有时抽样误差可能非常高。一般来说，负责抽样的人不需要对总体有太多了解。需要一份全部人口的名单。获得的样品具有代表性。小样本可能不具有代表性。

概率抽样的主要优点是它非常具有成本效益，这意味着应用这种抽样技术通常是具有成本效益的。

此外，概率抽样方法不需要研究人员具有该领域的知识和经验，因为样本元素的选择是随机完成的。此功能使概率抽样比非概率抽样容易得多。

然而，获得的结果有时可能不精确，特别是在小样本的情况下。这就是为什么选择合适的样本量很重要。

概率抽样技术的另一个缺点是需要总体中所有个体的列表来模拟机会。

大家好，我是本杰明，一位退休的统计学教授，后来成为 Statorials 的热心教师。 凭借在统计领域的丰富经验和专业知识，我渴望分享我的知识，通过 Statorials 增强学生的能力。了解更多