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1.抽样的概念

单纯随机抽样（simplerandomsampling）

将调查总体全部观察单位编号,再用抽签法或随机数字表随机抽取部分观察单位

组成样本.

优点：操作简单,均数、率及相应的标准误计算简单.

缺点：总体较大时,难以一一编号.

系统抽样（systematicsampling）

又称机械抽样、等距抽样,即先将总体的观察单位按某一顺序号分成n个部分,再

从第一部分随机抽取第k号观察单位,依次用相等间距,从每一部分各抽取一个观

察单位组成样本.

优点：易于理解、简便易行.

缺点：总体有周期或增减趋势时,易产生偏性.

分层抽样（stratifiedsampling）

先按对观察指标影响较大的某种特征,将总体分为若干个类别,再从每一层内随机

抽取一定数量的观察单位,合起来组成样本.有按比例分配和最优分配两种方案.

优点：样本代表性好,抽样误差减少.

以上四种基本抽样方法都属单阶段抽样,实际应用中常根据实际情况将整个抽样

过程分为若干阶段来进行,称为多阶段抽样.

各种抽样方法的抽样误差一般是：整群抽样≥单纯随机抽样≥系统抽样≥分层抽样.

多级抽样（Multistagesampling）

也叫多阶段抽样或阶段抽样，以二级抽样为例，二级抽样就是先将总分组，然后

在第一级和第二中分别随机地抽取部分一级单位和部分二级单位。例如：以全国

性调查为例，当抽样单元为各级行政单位时，按社会发展水平分层后（或按经济

发展水平，或按地理位置分层），从每层中先抽几个地区，再从抽中的地区抽市、

县、村，最后再抽至户或个人。

优点：具体整体抽样的简单易行的优点，同时，在样本量相同的情况下又整群抽

样的精度高。

缺点：计算复杂。

整群抽样(clustersampling)

是先将调查总体分为群，然后从中抽取群，对被抽中群的全部单元进行调查。

例如：入户调查，按地块或居委会抽样，以地块或居委会等有地域边界的群体为

第一抽样单位，在选出的地块或居委会实施逐户抽样；市场调查中，最后一级抽

样时，从居委会中抽取若干户，然后调查抽中户家中所有18岁以上成年人。

优点：适用于群间差异小、群内各个体差异大、可以依据外观的或地域的差异

来划分的群体。便于组织、节省经费.

缺点：群内单位有趋同性，抽样误差大于单纯随机抽样。

配额抽样（Quotasampling）

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