常用概率抽樣方法包括

Ⅰ 常用的概率抽樣方法有哪些各自的含義是什麼

（1）簡單隨機抽樣：從總體
N
個單位中隨機地抽取
n
個單位作為樣本，使得每一個總體單
位都有相同的機會(概率)被抽中，這樣的抽樣方式稱為簡單隨機抽樣。
（2）分層抽樣：在抽樣之前先將總體的單位按某種特徵或某種規則劃分為不同的層，然後
從不同的層中抽取一定數量的單位組成一個樣本，這樣的抽樣方式稱為分層抽樣。
（3）系統抽樣：在抽樣中先將總體各單位按某種順序排列，並按某種規則確定一個隨機起
點，每隔一定的間隔抽取一個單位，直至抽取
n
個單位形成一個樣本。
（4）整群抽樣：調查時先將總體劃分成若干群，然後再以群作為調查單位從中抽取部分群，
進而對抽中的各個群中所包含的所有個體單位進行調查或觀察。
（5）多階段抽樣：先抽取群，但並不是調查群內的所有單位，而是再進行一步抽樣，從選
中的群中抽取出若干個單位進行調查。
群是初級抽樣單位，第二階段抽取的是最終抽樣單位。將該方法推廣，使抽樣的段數增多，
就稱為多階段抽樣。

Ⅱ 概率抽樣有哪些主要的抽樣方式

簡單隨機抽樣：若總體中每個個體被抽到的機會是均等的（即抽樣的隨機性），且在抽樣取走一個個體之後總體內成分不變（即抽樣的獨立性），這種抽樣方式稱為簡單隨機抽樣。

簡單隨機抽樣一般用下述三種方法：

（1）抽簽法：把總體中的每一個個體都編上號碼，並做成簽，充分混合後從中隨機抽取一部分，這部分所對應的個體就組成一個樣本。

（2）查表法：查隨機數表，確定從總體中所抽取個體的號碼，則號碼所對應的個體就進入樣本。隨機數表可隨意從任何一區、任何一個數目開始，依次向各個方向順序進行。

（3）計算機造數法：用電子計算機編造隨機數程序，把隨機數作為總體中抽出個體進入樣本的號碼。

原則

概率抽樣的基本原則是：樣本量越大，抽樣誤差就越小，而樣本量越大，則成本就越高。根據數理統計規律，樣本量增加呈直線遞增的情況下（樣本量增加一倍，成本也增加一倍），而抽樣誤差只是樣本量相對增長速度的平方根遞減。因此，樣本量的設計並不是越大越好，通常會受到經濟條件的制約。

以上內容參考：網路-概率抽樣

Ⅲ 概率抽樣的方法

概率抽樣包括有簡單隨機抽樣、系統抽樣（等距抽樣）、分層抽樣（類型抽樣）、整群抽樣、多段抽樣、PPS抽樣和戶內抽樣。例如：
簡單隨機抽樣是一種廣為使用的概率抽樣方法。是最完全的概率抽樣。如前面提到的，隨機抽樣就是總體中每個單位在抽選時有相等的被抽中的機會。
在簡單隨機抽樣條件下，抽樣概率公式為：
抽樣概率=樣本單位數∕總體單位數
例如，如果總體單位數為 10000 ，樣本單位數為 400 ，那麼抽樣概率為 4 %。
簡單隨機抽樣的優點在於，它看起來簡單，並且滿足概率抽樣的一切必要的要求，保證每個總體單位在抽選時都有相等的被抽中的機會。簡單隨機抽樣可以通過電話隨機撥號功能完成這個步驟，可以從電腦檔案中挑選調查對象。
同樣，簡單隨機抽樣會遇到「樣本可能分布不均勻」以及「沒有好的抽樣框」等問題。
友邦顧問在簡單隨機抽樣過程中常使用的技巧為「抽簽法」和「隨機表」法。 在定量抽樣調查中，等距抽樣常常代替簡單隨機抽樣。由於該抽樣方法簡單實用，所以應用普遍。等距抽樣得到的樣本幾乎與簡單隨機抽樣得到的樣本是相同的。
等距抽樣的基本做法是，將總體中的各單元先按一定的順序排列、編號，然後決定一個間隔，並在此間隔基礎上選擇被調查的單位個體。
樣本距離可通過下面公式確定：
樣本距離 =總體單位數∕樣本單位數
例如，假設你使用本地電話本並確定樣本距離為 100 ，那麼 100 個中取 1 個組成樣本。這個公式保證了整個列表的完整性。
等距抽樣方式隨意用一個起點，例如，如果你把一本電話本作為抽樣框，必須隨意取出一個號碼決定從該頁開始翻閱。假設從第 5 頁開始，在該頁上再另選一個數決定從該行開始。假定選擇從第 3 行開始，這就決定了實際開始的位置。
等距抽樣方式相對於簡單隨機抽樣方式最主要的優勢就是經濟性。等距抽樣方式比簡單隨機抽樣更為簡單，花的時間更少，並且花費也少。使用等距抽樣方式最大的缺陷在於總體單位的排列上。一些總體單位數可能包含隱蔽的形態或者是「不合格樣本」，調查者可能疏忽，把它們抽選為樣本。 定量調查中的分層抽樣是一種卓越的概率抽樣方式，在友邦公司以往的調查中經常被使用。
分層抽樣的具體程序是：把總體各單位分成兩個或兩個以上的相互獨立的完全的組（如男性和女性），從兩個或兩個以上的組中進行簡單隨機抽樣，樣本相互獨立。
總體各單位按主要標志加以分組，分組的標志與我們關心的總體特徵相關。例如，我們正在進行有關啤酒品牌知名度方面的調查，初步判別，在啤酒方面男性的知識與和女性不相同，那麼性別應是劃分層次的適當標志。如果不以這種方式進行分層抽樣，分層抽樣就得不到什麼效果，花再多時間、精力和物資也是白費。
分層抽樣與簡單隨機抽樣相比，我們往往選擇分層抽樣，因為它有顯著的潛在統計效果。也就是說，如果我們從相同的總體中抽取兩個樣本，一個是分層樣本，另一個是簡單隨機抽樣樣本，那麼相對來說，分層樣本的誤差更小些。另一方面，如果目標是獲得一個確定的抽樣誤差水平，那麼更小的分層樣本將達到這一目標。
在調查實踐中，為提高分層樣本的精確度實際上要付出一些代價。通常，我們現實正確的分層抽樣一般有三個步驟：
首先，辯明突出的（重要的）人口統計特徵和分類特徵，這些特徵與所研究的行為相關。例如，研究某種產品的消費率時，按常理認為男性和女性有不同的平均消費比率。為了把性別作為有意義的分層標志，調查者肯定能夠拿出資料證明男性與女性的消費水平明顯不同。用這種方式可識別出各種不同的顯著特徵。調查表明，一般來說，識別出 6 個重要的顯著特徵後，再增加顯著特徵的辨別對於提高樣本代表性就沒有多大幫助了。
第二，確定在每個層次上總體的比例（如性別已被確定為一個顯著的特徵，那麼總體中男性佔多少比例，女性佔多少比例呢？）。利用這個比例，可計算出樣本中每組（層）應調查的人數。
最後，調查者必須從每層中抽取獨立簡單隨機樣本。 以上各種抽樣類型全部是按單位抽取的，即按樣本單位數，分別一個單位一個單位地抽取。在整群抽樣中，樣本是一組單位一組單位地抽取。
整群抽樣有兩個關鍵步驟：
－同質總體被分為相互獨立的完全的較小子集。
－隨機抽選子集構成樣本。
如果調查者在抽中的子集中觀察全部單位，我們就有了一級整群樣本。如果在抽中的子集中再以概率方式抽取部分單位觀察，我們就有了二級整群樣本。分層和整群抽樣都要將總體分為相互獨立的完全子集。它們的區別是，分層抽樣的樣本是從每個子集中抽取，而整群抽樣則是抽取部分子集。
地理區域抽樣是整群抽樣的典型方式。挨門挨戶去調查一個特定城市的調查者也許會隨機抽選一些區域，較集中地訪查一些群體，大量減少訪問時間和經費。整群抽樣被認為是概率抽樣技術，因為它隨機抽出群和隨機抽出單位。值得注意的是，在整群抽樣下，我們假定群中單位與總體一樣存在異質性。如果一群中單位的特徵非常相似，如果由於共同環境使群內差異小而群與群之間差異大。一般來說，要解決這個問題可以擴大群數，然後從各群中抽取少量單位數，以保證樣本的代表性。

Ⅳ 調查研究中常見的概率抽樣方法有哪些

概率抽樣包括有簡單隨機抽樣、系統抽樣、分層抽樣、整群抽樣、多段抽樣、PPS抽樣和戶內抽樣。具體如下：

1、簡單隨機抽樣

簡單隨機抽樣是一種廣為使用的概率抽樣方法。是最完全的概率抽樣。如前面提到的，隨機抽樣就是總體中每個單位在抽選時有相等的被抽中的機會。

在簡單隨機抽樣條件下，抽樣概率公式為：抽樣概率=樣本單位數∕總體單位數。

2、等距抽樣

在定量抽樣調查中，等距抽樣常常代替簡單隨機抽樣。由於該抽樣方法簡單實用，所以應用普遍。等距抽樣得到的樣本幾乎與簡單隨機抽樣得到的樣本是相同的。

等距抽樣的基本做法是，將總體中的各單元先按一定的順序排列、編號，然後決定一個間隔，並在此間隔基礎上選擇被調查的單位個體。

樣本距離可通過下面公式確定：樣本距離 =總體單位數∕樣本單位數。

3、分層抽樣

定量調查中的分層抽樣是一種卓越的概率抽樣方式，在友邦公司以往的調查中經常被使用。又稱分類抽樣或類型抽樣。

分層抽樣是先將總體的單位按某種特徵分為若干次級總體（層），然後再從每一層內進行簡單隨機抽樣，組成一個樣本。分組減小了各抽樣層變異性的影響，抽樣保證了所抽取的樣本具有足夠的代表性。可以提高總體指標估計值的精確度。

4、整群抽樣

以上各種抽樣類型全部是按單位抽取的，即按樣本單位數，分別一個單位一個單位地抽取。在整群抽樣中，樣本是一組單位一組單位地抽取。

整群抽樣有兩個關鍵步驟：

同質總體被分為相互獨立的完全的較小子集。

隨機抽選子集構成樣本。

5、系統抽樣

使用系統抽樣時，調研人員首先選取一個隨機的起點，然後連續地在抽樣框架中每隔i個個體就選出一個樣本。其選取樣本的間隔i被稱作抽樣間距。它是由總體大小N除以樣本量聹的結果四舍五人後得出的。

例如，假設總體中共有100 000個個體，樣本量大小為l 000。在這一情況下，抽樣間距為100，即從1至100之間隨機選擇一個數字。如果選取的是數字23，那麼樣本就包括個體23、123、223、323、423、523等。