常用概率抽样方法包括

Ⅰ 常用的概率抽样方法有哪些各自的含义是什么

（1）简单随机抽样：从总体
N
个单位中随机地抽取
n
个单位作为样本，使得每一个总体单
位都有相同的机会(概率)被抽中，这样的抽样方式称为简单随机抽样。
（2）分层抽样：在抽样之前先将总体的单位按某种特征或某种规则划分为不同的层，然后
从不同的层中抽取一定数量的单位组成一个样本，这样的抽样方式称为分层抽样。
（3）系统抽样：在抽样中先将总体各单位按某种顺序排列，并按某种规则确定一个随机起
点，每隔一定的间隔抽取一个单位，直至抽取
n
个单位形成一个样本。
（4）整群抽样：调查时先将总体划分成若干群，然后再以群作为调查单位从中抽取部分群，
进而对抽中的各个群中所包含的所有个体单位进行调查或观察。
（5）多阶段抽样：先抽取群，但并不是调查群内的所有单位，而是再进行一步抽样，从选
中的群中抽取出若干个单位进行调查。
群是初级抽样单位，第二阶段抽取的是最终抽样单位。将该方法推广，使抽样的段数增多，
就称为多阶段抽样。

Ⅱ 概率抽样有哪些主要的抽样方式

简单随机抽样：若总体中每个个体被抽到的机会是均等的（即抽样的随机性），且在抽样取走一个个体之后总体内成分不变（即抽样的独立性），这种抽样方式称为简单随机抽样。

简单随机抽样一般用下述三种方法：

（1）抽签法：把总体中的每一个个体都编上号码，并做成签，充分混合后从中随机抽取一部分，这部分所对应的个体就组成一个样本。

（2）查表法：查随机数表，确定从总体中所抽取个体的号码，则号码所对应的个体就进入样本。随机数表可随意从任何一区、任何一个数目开始，依次向各个方向顺序进行。

（3）计算机造数法：用电子计算机编造随机数程序，把随机数作为总体中抽出个体进入样本的号码。

原则

概率抽样的基本原则是：样本量越大，抽样误差就越小，而样本量越大，则成本就越高。根据数理统计规律，样本量增加呈直线递增的情况下（样本量增加一倍，成本也增加一倍），而抽样误差只是样本量相对增长速度的平方根递减。因此，样本量的设计并不是越大越好，通常会受到经济条件的制约。

以上内容参考：网络-概率抽样

Ⅲ 概率抽样的方法

概率抽样包括有简单随机抽样、系统抽样（等距抽样）、分层抽样（类型抽样）、整群抽样、多段抽样、PPS抽样和户内抽样。例如：
简单随机抽样是一种广为使用的概率抽样方法。是最完全的概率抽样。如前面提到的，随机抽样就是总体中每个单位在抽选时有相等的被抽中的机会。
在简单随机抽样条件下，抽样概率公式为：
抽样概率=样本单位数∕总体单位数
例如，如果总体单位数为 10000 ，样本单位数为 400 ，那么抽样概率为 4 %。
简单随机抽样的优点在于，它看起来简单，并且满足概率抽样的一切必要的要求，保证每个总体单位在抽选时都有相等的被抽中的机会。简单随机抽样可以通过电话随机拨号功能完成这个步骤，可以从电脑档案中挑选调查对象。
同样，简单随机抽样会遇到“样本可能分布不均匀”以及“没有好的抽样框”等问题。
友邦顾问在简单随机抽样过程中常使用的技巧为“抽签法”和“随机表”法。 在定量抽样调查中，等距抽样常常代替简单随机抽样。由于该抽样方法简单实用，所以应用普遍。等距抽样得到的样本几乎与简单随机抽样得到的样本是相同的。
等距抽样的基本做法是，将总体中的各单元先按一定的顺序排列、编号，然后决定一个间隔，并在此间隔基础上选择被调查的单位个体。
样本距离可通过下面公式确定：
样本距离 =总体单位数∕样本单位数
例如，假设你使用本地电话本并确定样本距离为 100 ，那么 100 个中取 1 个组成样本。这个公式保证了整个列表的完整性。
等距抽样方式随意用一个起点，例如，如果你把一本电话本作为抽样框，必须随意取出一个号码决定从该页开始翻阅。假设从第 5 页开始，在该页上再另选一个数决定从该行开始。假定选择从第 3 行开始，这就决定了实际开始的位置。
等距抽样方式相对于简单随机抽样方式最主要的优势就是经济性。等距抽样方式比简单随机抽样更为简单，花的时间更少，并且花费也少。使用等距抽样方式最大的缺陷在于总体单位的排列上。一些总体单位数可能包含隐蔽的形态或者是“不合格样本”，调查者可能疏忽，把它们抽选为样本。 定量调查中的分层抽样是一种卓越的概率抽样方式，在友邦公司以往的调查中经常被使用。
分层抽样的具体程序是：把总体各单位分成两个或两个以上的相互独立的完全的组（如男性和女性），从两个或两个以上的组中进行简单随机抽样，样本相互独立。
总体各单位按主要标志加以分组，分组的标志与我们关心的总体特征相关。例如，我们正在进行有关啤酒品牌知名度方面的调查，初步判别，在啤酒方面男性的知识与和女性不相同，那么性别应是划分层次的适当标志。如果不以这种方式进行分层抽样，分层抽样就得不到什么效果，花再多时间、精力和物资也是白费。
分层抽样与简单随机抽样相比，我们往往选择分层抽样，因为它有显着的潜在统计效果。也就是说，如果我们从相同的总体中抽取两个样本，一个是分层样本，另一个是简单随机抽样样本，那么相对来说，分层样本的误差更小些。另一方面，如果目标是获得一个确定的抽样误差水平，那么更小的分层样本将达到这一目标。
在调查实践中，为提高分层样本的精确度实际上要付出一些代价。通常，我们现实正确的分层抽样一般有三个步骤：
首先，辩明突出的（重要的）人口统计特征和分类特征，这些特征与所研究的行为相关。例如，研究某种产品的消费率时，按常理认为男性和女性有不同的平均消费比率。为了把性别作为有意义的分层标志，调查者肯定能够拿出资料证明男性与女性的消费水平明显不同。用这种方式可识别出各种不同的显着特征。调查表明，一般来说，识别出 6 个重要的显着特征后，再增加显着特征的辨别对于提高样本代表性就没有多大帮助了。
第二，确定在每个层次上总体的比例（如性别已被确定为一个显着的特征，那么总体中男性占多少比例，女性占多少比例呢？）。利用这个比例，可计算出样本中每组（层）应调查的人数。
最后，调查者必须从每层中抽取独立简单随机样本。 以上各种抽样类型全部是按单位抽取的，即按样本单位数，分别一个单位一个单位地抽取。在整群抽样中，样本是一组单位一组单位地抽取。
整群抽样有两个关键步骤：
－同质总体被分为相互独立的完全的较小子集。
－随机抽选子集构成样本。
如果调查者在抽中的子集中观察全部单位，我们就有了一级整群样本。如果在抽中的子集中再以概率方式抽取部分单位观察，我们就有了二级整群样本。分层和整群抽样都要将总体分为相互独立的完全子集。它们的区别是，分层抽样的样本是从每个子集中抽取，而整群抽样则是抽取部分子集。
地理区域抽样是整群抽样的典型方式。挨门挨户去调查一个特定城市的调查者也许会随机抽选一些区域，较集中地访查一些群体，大量减少访问时间和经费。整群抽样被认为是概率抽样技术，因为它随机抽出群和随机抽出单位。值得注意的是，在整群抽样下，我们假定群中单位与总体一样存在异质性。如果一群中单位的特征非常相似，如果由于共同环境使群内差异小而群与群之间差异大。一般来说，要解决这个问题可以扩大群数，然后从各群中抽取少量单位数，以保证样本的代表性。

Ⅳ 调查研究中常见的概率抽样方法有哪些

概率抽样包括有简单随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样、多段抽样、PPS抽样和户内抽样。具体如下：

1、简单随机抽样

简单随机抽样是一种广为使用的概率抽样方法。是最完全的概率抽样。如前面提到的，随机抽样就是总体中每个单位在抽选时有相等的被抽中的机会。

在简单随机抽样条件下，抽样概率公式为：抽样概率=样本单位数∕总体单位数。

2、等距抽样

在定量抽样调查中，等距抽样常常代替简单随机抽样。由于该抽样方法简单实用，所以应用普遍。等距抽样得到的样本几乎与简单随机抽样得到的样本是相同的。

等距抽样的基本做法是，将总体中的各单元先按一定的顺序排列、编号，然后决定一个间隔，并在此间隔基础上选择被调查的单位个体。

样本距离可通过下面公式确定：样本距离 =总体单位数∕样本单位数。

3、分层抽样

定量调查中的分层抽样是一种卓越的概率抽样方式，在友邦公司以往的调查中经常被使用。又称分类抽样或类型抽样。

分层抽样是先将总体的单位按某种特征分为若干次级总体（层），然后再从每一层内进行简单随机抽样，组成一个样本。分组减小了各抽样层变异性的影响，抽样保证了所抽取的样本具有足够的代表性。可以提高总体指标估计值的精确度。

4、整群抽样

以上各种抽样类型全部是按单位抽取的，即按样本单位数，分别一个单位一个单位地抽取。在整群抽样中，样本是一组单位一组单位地抽取。

整群抽样有两个关键步骤：

同质总体被分为相互独立的完全的较小子集。

随机抽选子集构成样本。

5、系统抽样

使用系统抽样时，调研人员首先选取一个随机的起点，然后连续地在抽样框架中每隔i个个体就选出一个样本。其选取样本的间隔i被称作抽样间距。它是由总体大小N除以样本量聍的结果四舍五人后得出的。

例如，假设总体中共有100 000个个体，样本量大小为l 000。在这一情况下，抽样间距为100，即从1至100之间随机选择一个数字。如果选取的是数字23，那么样本就包括个体23、123、223、323、423、523等。