在本文中，我们解释什么是有目的抽样。我们还向您展示了有意抽样的几个示例以及现有的有意抽样的不同子类型。

目的抽样是一种选择个人作为统计研究样本的方法。目的抽样的主要特点是它仅与研究人员选择研究样本的标准有关。

因此，有目的抽样是非概率抽样的一种，因为它不是随机的。调查负责人决定谁纳入统计样本、谁不纳入统计样本。

从逻辑上讲，在目的抽样中，负责选择样本的人是研究领域的专家非常重要，这样才能获得具有代表性的样本。这有优点也有缺点，我们将在下面看到。

有目的抽样也称为有目的、判断、关键或有目的抽样。

一旦我们知道了有目的抽样的定义，我们将看到此类抽样的示例来完成对概念的理解。

有意抽样的一个例子是对一个国家的人口进行统计研究，其中使用一个人的知识来选择哪些地区将参与该研究。

这样，专家将负责选择应包含在样本中的总体部分，从而代表对进行统计分析很重要的总体特征。

根据其目的和进行方式，有目的的抽样可以分为几种类型。下面解释了不同类型的有目的抽样。

有目的抽样被认为是典型情况，其中选择作为样本的项目是总体中最“常见”或“平均”的。

例如，如果你想研究某些学校措施对普通学生的影响，则会选择成绩正常的学生进行统计分析，而不是那些经常不及格或成绩非常好的学生。

这与前一种情况相反。作为极端案例有目的抽样的一部分，选择“稀有”或“不寻常”的个体来进行研究。

照着前面的例子，也可以分析一些学生学业失败的原因。在这种情况下，只有成绩低于平均水平的学生才会被选择进行调查。

故意关键案例侧重于研究非常具体、戏剧性或非常不寻常的案例。它不像危急案例那样研究样本中出现频率最低的案例，而是分析完全非典型的案例。

使用与之前相同的例子，在对关键案例的有意抽样中，只有那些在所有科目上都取得最高成绩的学生才会被研究。

有目的同质抽样分析所有成员都具有相似属性的子组。

有意同质抽样的一个例子是仅研究在国家公共行政部门工作的人员。在这种情况下，样本中的所有人员都有一个共同特征，即为同一组织工作。

在异质有意抽样中，也称为最大变异，选择非常不同的个体来形成样本，这样就获得了包含更多信息的更大样本。换句话说，这种类型的抽样与有目的的同质抽样相反。

使用与上面相同的例子，我们可以进行异质有目的抽样，选择在所有部门工作的人员。

在有目的的专家抽样中，仅将研究领域的专家纳入样本中。

例如，您可以对气候变化领域的顶尖科学家进行民意调查，询问他们政府打算采取的环境措施的效果，并根据收集到的数据对答案进行统计分析。

目的抽样有以下优点和缺点：优势缺点在有目的的抽样中，比其他类型的抽样更容易做出概括。研究人员必须在研究领域拥有深入的知识。这需要更少的采样时间。研究人员有目的的抽样往往会产生偏见。它允许您直接研究目标市场。随机性并不存在于所有抽样中。有目的的抽样通常成本低廉。很难让其他人相信所获得的结果。

立意抽样的一大优点是，如果选择了具有某些特征的样本，则很容易对具有相同特征的总体进行概括。

但有目的抽样的主要优点是花费的时间少得多，因为不需要模拟机会，而是可以直接选择样本元素。因此，有目的的抽样通常比其他类型的抽样更便宜。

有目的抽样的一个明显缺点是它需要研究领域的专家，或者换句话说，抽样不能由任何人来完成。

同样，有目的的抽样也会由于抽样者的偏见而产生不可靠的结果，也就是说，由于研究人员的偏见，所获得的结果很容易是错误的。

最后，如果使用有目的抽样，可能很难让其他人相信所获得的结论，因为样本是手工挑选的，因此可能不具有代表性。

术语“有目的抽样”和“便利抽样”有时作为同义词使用。然而，重要的是您要知道，这两个概念并不意味着同一件事，而是两种不同类型的采样。

立意抽样和便利抽样的区别在于，在立意抽样中，你选择你想要的样本，并且每个个体都是有意识地选择的。然而，在便利抽样中，样本中的个体是那些需要尽可能最小的努力才能进入样本的个体。 。

例如，便利样本中的个人可能是地理位置最接近进行统计研究的地点的人。

总之，目的抽样和便利抽样是非概率抽样的两种类型，因为样本中的个体不是随机选择的，但它们仍然是两种不同类型的抽样，因为样本是根据不同的标准选择的。

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