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在簡單隨機抽樣樣本中，每個固定大小的樣本與其他相同大小的樣本有相同的機會。簡單隨機抽樣是最基本的隨機抽樣方法，也是其他隨機抽樣方法的基礎(chǔ)。在簡單隨機抽樣中，n代表樣本量，n代表樣本盒大小，而不是總體大小。每個取樣盒中的個體依次用I到N標記。框架中的任何成員在第一次抽取中被抽取的機會是1/n

用隨機數(shù)從抽樣箱中選取項目，可以消除偏差，將不確定性控制在已知范圍內(nèi)。

天行健管理咨詢公司在此提醒大家，需要牢記重要的兩點:不同的樣本量n會導致不同的樣本統(tǒng)計量，不同的測量方法也會產(chǎn)生不同的樣本統(tǒng)計量。當然，隨機樣本沒有平均偏差，通過增加樣本數(shù)量可以將樣本誤差控制在已知范圍內(nèi)。這就是等概率采樣相對于非等概率采樣的優(yōu)勢。

2.分層抽樣

在分層抽樣樣本中，抽樣框中的N個項目可以根據(jù)某些共同特征分成若干組或若干層。從每一層選取一組簡單隨機樣本，最后將獨立的簡單隨機樣本的結(jié)果進行組合。分層可以減少總體樣本，因此可以降低抽樣成本。如果同一層的個體相似(稱為同質(zhì))，不同層的個體不同(稱為異質(zhì))，則分層抽樣的樣本量小于簡單隨機抽樣的樣本量。

以分層抽樣為例:假設某公司在某地區(qū)的幾個不同地點都有員工。就所研究的特點來說，同一個地方的員工都差不多，但是不同地方的員工就不一樣了。相對于對所有員工進行簡單的隨機抽樣，根據(jù)員工所在地進行分層抽樣，然后將結(jié)果合成為所研究特征的單一估計值，更為有效。

3.系統(tǒng)抽樣

在系統(tǒng)抽樣中，我們首先將抽樣框的大小n除以期望樣本大小n得到一個k值，然后將抽樣框中的n個個體或每k個項目分成一組。為了選擇一個系統(tǒng)樣本，你必須首先從取樣盒中的第一組K個個體或項目中隨機選擇一個個體，然后在整個取樣盒中每隔K個個體或項目選擇另一個個體，最后選擇樣本。

如果采樣盒是一系列連續(xù)的項目，包括預先編號的支票、銷售收據(jù)、發(fā)票或從裝配線上下來的預設編號，那么選擇系統(tǒng)樣本比簡單的隨機樣本更快、更容易。如果取樣盒有一致的圖案，系統(tǒng)取樣的缺點就會出現(xiàn)。舉個例子，如果每五棟房子都是角屋，隨機數(shù)是5，那么整個樣本只包括角屋。角屋比其他房子貴，所以這個樣本的平均房屋估價會因為角屋現(xiàn)象而提高。

4.巢式抽樣法

在整群抽樣樣本中，您將N個人或項目分成許多組。組是抽樣框架的自然劃分，如縣、選區(qū)、城市街區(qū)、公寓樓、工廠或家庭。您隨機抽樣一個集群，獲得整個集群樣本，并研究該集群中的所有個體或項目。這被稱為單階段整群抽樣。

如果人口分布在廣泛的地理區(qū)域，整群抽樣方法比簡單的隨機抽樣方法更有效。整群抽樣在減少旅行時間方面非常有效。但是，與簡單的隨機抽樣和分層抽樣相比，整群抽樣的效率并不高。此外，整群抽樣方法在建立抽樣框架以降低成本方面非常有用。這是因為:首先，采樣幀是由簇組成的；其次，采樣盒由所選組中的單個單元組成。如果獲得的結(jié)果與從更有效的方法獲得的結(jié)果一樣準確，則整群抽樣通常需要更大的總體樣本量。