非随机抽样的常用方法有哪些

Ⅰ 常用的抽样方法有哪四种

常见的四种抽样方法是2020年乡村全科执业助理医师考试的考点之一，为了帮助广大考生更好的掌握这一内容，医学教育网小编为大家整理了如下的内容，希望可以帮助大家在笔试考试中取得好成绩！

目前最常用的应该以下几种吧：

（1）简单随即抽样：包括直接抽选法、抽签法、法。

（2）分类抽样：也叫或，先将总体中所有的单位按照某个标志分成若干类（组）然后在各个类中分别随机抽取样本。

（3）机械抽样：先将抽样按照一定顺序排队，根据总体单位数和样本单位数计算出抽选间隔（抽选距离），然后按照一定的间隔抽选样本单位。由于抽选间隔相等，所以也叫。

（4）：先将总体分为若干群或组，然后一群一群地抽选，每一群中包含若干个样本单位。

Ⅱ 非随机抽样法有哪几种

非随机抽样是指抽样时不是遵循随机原则，而是按照研究人员的主观经验或其他条件来抽取样本的一种抽样方法。

(1)重点抽样。重点抽样只对总体中为数不多但影响颇大(标志值在总体中所占比重颇大)的重点单位调查。

(2)典型抽样。

典型抽样是挑选若干有代表性的单位进行研究。

(3)任意抽样。

任意抽样是随意抽取调查单位进行调查(与随机抽样不同，不保证每个单位相等的入选机会)，如柜台访客调查、街头路边拦人调查。

(4)配额抽样。配额抽样是对总体作若干分类，在样本容量既定的情况下，按照配额从总体各部分抽取调查单位。

Ⅲ 非概率抽样一般包括哪些具体的抽样方法

常用的非概率抽样方法有以下四类：

1、方便抽样（Convenience sampling）

指根据调查者的方便选取的样本，以无目标、随意的方式进行。例如：街头拦截访问（看到谁就访问谁）；个别入户项目谁开门就访问谁。

优点：适用于总体中每个个体都是“同质”的，最方便、最省钱；可以在探索性研究中使用，另外还可用于小组座谈会、预测问卷等方面的样本选取工作。

缺点：抽样偏差较大，不适用于要做总体推断的任何民意项目，对描述性或因果性研究最好不要采用方便抽样。

2、判断抽样（Judgment sampling）

指由专家判断而有目的地抽取他认为“有代表性的样本”。例如：社会学家研究某国家的一般家庭情况时，常以专家判断方法挑选“中型城镇”进行。

也有家庭研究专家选取某类家庭进行研究，如选三口之家（子女正在上学的）；在探索性研究中，如抽取深度访问的样本时，可以使用这种方法。

优点：适用于总体的构成单位极不相同而样本数很小，同时设计调查者对总体的有关特征具有相当的了解（明白研究的具体指向）的情况下，适合特殊类型的研究（如产品口味测试等）；操作成本低，方便快捷，在商业性调研中较多用。

缺点：该类抽样结果受研究人员的倾向性影响大，一旦主观判断偏差，则根易引起抽样偏差；不能直接对研究总体进行推断。

3、配额抽样（Quota sampling）

指先将总体元素按某些控制的指标或特性分类，然后按方便抽样或判断抽样选取样本元素。

相当于包括两个阶段的加限制的判断抽样。在第一阶段需要确定总体中的特性分布（控制特征），通常，样本中具备这些控制特征的元素的比例与总体中有这些特征的元素的比例是相同的，通过第一步的配额，保证了在这些特征上样本的组成与总体的组成是一致的。

在第二阶段，按照配额来控制样本的抽取工作，要求所选出的元素要适合所控制的特性。例如：定点街访中的配额抽样。

优点：适用于设计调查者对总体的有关特征具有一定的了解而样本数较多的情况下，实际上，配额抽样属于先“分层”（事先确定每层的样本量）再“判断”（在每层中以判断抽样的方法选取抽样个体）；费用不高，易于实施，能满足总体比例的要求。

缺点：容易掩盖不可忽略的偏差。

4、滚雪球抽样（Snowball sampling）

指先随机选择一些被访者并对其实施访问，再请他们提供另外一些属于所研究目标总体的调查对象，根据所形成的线索选择此后的调查对象。

第一批被访者是采用概率抽样得来的，之后的被访者都属于非概率抽样，此类被访者彼此之间较为相似。例如：如在目前中国的小轿车车主等。

优点：可以根据某些样本特征对样本进行控制，适用寻找一些在总体中十分稀少的人物。

缺点：有选择偏差，不能保证代表性。

(3)非随机抽样的常用方法有哪些扩展阅读

抽样是有一定规则的，抽样的基本要求是：

1、总体范围的确定

抽样首先要明确规定抽样的总体范围，一般来说，研究课题和研究目的决定了总体的范围。如，“上海市区初中学生身体素质的调查”这个课题的总体就是上海市区全体初一至初三的中学生，不包括郊县的初中生。如果总体范围不很清楚，在抽样前应对总体做出明确的规定。

否则，会对抽取样本和研究结果的推断造成麻烦。通常研究课题的确立就已基本框定了总体范围，研究者要考虑的是为什么要确定该总体的理由，以及研究的预期效果和可行性问题。

2、抽样的随机化

抽样要尽可能做到随机化（random）。随机化是指总体中的每个个体被选入样本的概率（probability）不为零。也就是说，总体中的每一个个体入选的机会均等。

随机是科学研究的基本原则。抽样的随机化是一种精确而科学的过程，是科学研究结果可靠性的保证，可以避免研究者自觉或不自觉的偏见。抽签、摇奖就是根据抽样的随机化原理设计的。严格的抽样必须是随机的，这样可避免研究者的主观倾向或人为因素造成的抽样偏差（sampling bias）

3、样本的代表性

样本的代表性指样本应具备总体的性质或特征，样本能在较大程度上代表总体。样本研究的关键在于抽样和推论，抽样是推论的先决条件，样本的代表性会影响研究结论的可靠性和研究结论的推断程度。代表性越高的样本，其研究结果的普遍性就越大。

反之，如果样本没有代表性往往会导致研究的失败。常为人引用的一个例子是：1936年美国的总统大选，当时美国的《文学文摘》杂志曾做了一次关于总统大选的民意调查，调查结果预测兰登将在总统选举中获胜，罗斯福落选。但事实正好相反，选举结果是罗斯福当选总统。

虽然《文学文摘》杂志的民意调查样本数很大，但调查者的样本是从电话号簿和汽车登记册中抽取的。1936年正是美国经济大萧条过后，有汽车有电话的人仅代表了美国选民中的某个特定阶层，对于选民总体来说不具备代表性。

这次民意调查的失败主要在于抽样偏差，样本没有代表性，抽取的样本在质上与总体特征不相吻合。与此同时，盖洛普民意调查所也作了总统大选的调查，只发了2000份问卷，结果预测成功，罗斯福当选总统。

4、合理的样本容量

样本容量又称样本大小，是指抽取样本的具体数量。样本数量的多少是研究无法回避的问题，是研究设计中重要的一环，也是比较困难的一件事。它既要符合研究目的、内容，满足教育统计的要求，又要考虑抽样的可能性，并使误差减少到最低限度。

一般来说，样本数越多，代表性越好，但是增大样本，势必增加研究的人力、物力、财力，增加研究的难度，造成不必要的浪费。如果样本数太小，则抽样误差较大，样本不能代表总体，不利于统计分析，影响研究效果。

样本数量究竟多少为宜，这是一个复杂的问题。我们很难说出一个确定的数字，样本数量要从多个方面综合起来考虑。

抽样是以概率论为理论基础。抽样的作用是为了合理地减少研究对象，既可以节约人力、物力、时间，又可使研究力量相对集中，使研究工作深入、细致，从而提高研究的准确性和可靠性。

一般来说，定性研究中抽取的样本很小，样本有时仅仅是一个案例或一个个体，研究目的是为了对所研究对象进行更深入的了解。而定量研究的样本数较大，样本可以是一群个体，并要考虑样本能否准确代表总体，能否对总体作出推断。

Ⅳ 非随机抽样方式是什么

非随机抽样方式,一种主观抽样方法,在选择样本时,加入人的主观因素,使总体中,每一个体被抽取的机会,是不均等的
非随机抽样方式分类,1方便,2判断,3配额,4固定样本连续调查,5滚雪球

Ⅳ 简答常用的非随机抽样方法都有哪些

①抽签法。将总体的全部单位逐一作签，搅拌均匀后进行抽取。
②随机数字表法。将总体所有单位编号，然后从随机数字表中一个随机起点(任一排或一列)，开始从左向右或从右向左、向上或向下抽取，直到达到所需的样本容量为止。

Ⅵ 非随机抽样的方式有

全体样本

Ⅶ 抽样方法主要有哪三种

1.简单随机抽样。其特点是不对调查对象的特征进行规定，采用随机的方法提取样本，保证总体中每一单位都有同等的和可计算的被抽中机率，并能计算样本的代表性程度。
2.分层随机抽样。又叫类型随机抽样法，即首先将总体各单位按一定标准分成若干层，然后在各层中随机抽样。
3.分区多级抽样。在需要对广大地理区域进行公众当面访问时，调查人员需要采用这种方法。就是把从总体中抽取样本的过程分成两个或两个以上的阶段分步进行。抽样的过程是将广大的地理区域划分成若干群，分阶段渐次缩小选样的地区范围，直至家庭或小组。

Ⅷ 非随机抽样方法主要有

简单随机抽样（ Simple random sampling）
简单随机抽样，也叫纯随机抽样。就是从总体中不加任何分组、划类、排队等，完全随机地抽取调查单位。特点是：每个样本单位被抽中的概率相等，样本的每个单位完全独立，彼此间无一定的关联性和排斥性。简单随机抽样是其它各种抽样形式的基础。通常只是在总体单位之间差异程度较小和数目较少时，才采用这种方法。

by far the most common one used

特点：
简单随机抽样的特点是：每个样本单位被抽中的概率相等，样本的每个单位完全独立，彼此间无一定的关联性和排斥性。

抽样方法：
简单随机抽样最基本的抽样方法。分为重复抽样和不重复抽样。在重复抽样中，每次抽中的单位仍放回总体，样本中的单位可能不止一次被抽中。不重复抽样中，抽中的单位不再放回总体，样本中的单位只能抽中一次。社会调查采用不重复抽样。

简单随机抽样的具体作法有：
①抽签法。将总体的全部单位逐一作签，搅拌均匀后进行抽取。

②随机数字表法。将总体所有单位编号，然后从随机数字表中一个随机起点(任一排或一列)，开始从左向右或从右向左、向上或向下抽取，直到达到所需的样本容量为止。

注意
简单随机抽样的必须有一个完整的抽样框，即总体各单位的清单。总体太大时，制作这样的抽样框工作量巨大，加之有许多情况，使总体名单根本无法得到。故在大规模社会调查中很少采用纯随机抽样。

系统随机采样（Systematic random sampling）
系统抽样是将总体的观察单位，按一定顺序号平均分成n个部分，每一部分抽取第k号观察单位组成样本，这里的k是随机确定的，其体现了系统抽样中的随机性。

优点
1)易于理解，简便易行；

2)容易得到一个按比例分配的样本；

3)一般情况下样本的观察单位在总体中分布均匀，其抽样误差小于单纯随机抽样

缺点
如果总体中观察单位按顺序有周期趋势或单调递增（减）趋势时，采用系统抽样可能产生明显的系统误差。