研究人员经常想回答有关人群的某些问题，例如：

目标人群是研究人员感兴趣的一整套要素。

由于收集目标人群中每个人的数据通常过于耗时且昂贵，因此研究人员会取目标人群的样本，而目标人群只是人群的一个子集。

从中获取样本的项目列表称为抽样框。理想情况下，抽样框将完全等于目标总体，但实践中很少出现这种情况。

假设研究人员想要估算某个县 18 岁以上居民支持某项法律的比例。

目标人口包括所有 18 岁以上的城市居民。为简单起见，我们假设该城市有 100,000 名居民。

理想情况下，我们的抽样框应包含全部 100,000 名居民，以便我们可以获得目标人群的代表性样本。然而，实际上，由于一系列原因，我们的抽样框架通常与我们的目标人群并不完全匹配，包括：

因此，我们的抽样框架（我们能够获取其信息的 18 岁以上居民名单）可能与我们的目标人群不完全匹配。

因此，当我们随机收集居民样本进行调查时，我们的样本不太可能完全代表目标人群。这称为采样帧误差。

尽管通常不可能获得与目标人群完全匹配的抽样框，但研究人员经常尝试使抽样框与目标人群尽可能相似。

因此，当他们使用样本数据得出有关目标人群的结论时，他们可以有理由相信他们的结论是正确的。

什么是代表性样本？为什么它很重要？描述性统计或推论性统计：有什么区别？抽样方法的类型（附示例）

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