第三节　关于抽样

研究者进行抽样的方法有以下几种。

随机抽样是最有用、最难实施的一种抽样方法。在统计学中，随机这个概念有着严格的界定。它被定义为：总体中任意一个个体被选中的概率相同。随机抽样最大的优势在于完全随机，没有人为因素的干扰，可以避免产生偏差。

配额抽样是另一种抽样方法。这种方法是研究者有目的地抽取一部分个体，用来体现样本背后代表的总体的某些特征，为研究目的服务。例如，如果我想了解北京市的成年人口的平均年收入，那么我们首先把研究总体定义为北京市的所有成年人口。这个总体包括很多个子群体（例如，不同种族和民族的人群、男人和女人、退休人士、残疾人士、父母和独生子女等），这些不同的子群体被认为是收入存在差异的群体。为了得到北京市成年人口平均收入的准确值，我希望抽中的样本对总体有很好的代表性。因此，需要按照不同子群体在总体中的比例去分配这些子群体的样本数量。例如，如果北京市成年人中，有15%的人为退休人员，那么，在抽取的样本中，也应该有15%的人是退休人员。又如，如果北京市成年人中有55%的人为男性，那么我们抽中的样本中也应该有55%的男性。这种类型的抽样通常很耗时费钱，但是有利于增加我们抽中样本的代表性，以得到更可靠的结论。

方便抽样是另一种常用的抽样方法。这种方法是研究者基于方便获取、自愿参与的原则，获取样本的方法。例如，如果我们要研究某初中学生们的学业表现，就需要从附近中学里挑选200个学生到我的样本中。或许我们需要邀请200个初中学生的家长参与我的研究，征得这些学生家长的同意，然后收集200名学生在校表现调查问卷反馈的数据，以上就是一种方便抽样。尽管这种方法相比选择一个随机样本或者代表性样本来说，技术性比较低，但并不妨碍它作为一种选择样本的好方法来使用。如果我们的方便抽样样本特征对研究结果的影响模式与总体特征一致，那么这种抽样方法就是可接受的。