四种等概率样本抽样类型的详细介绍

1.简单随机抽样

在简单随机抽样样本中，每个固定大小的样本与其他相同大小的样本有相同的机会。简单随机抽样是最基本的随机抽样方法，也是其他随机抽样方法的基础。在简单随机抽样中，n代表样本量，n代表样本盒大小，而不是总体大小。每个取样盒中的个体依次用I到N标记。框架中的任何成员在第一次抽取中被抽取的机会是1/n

用随机数从抽样箱中选取项目，可以消除偏差，将不确定性控制在已知范围内。

天行健管理咨询公司在此提醒大家，需要牢记重要的两点:不同的样本量n会导致不同的样本统计量，不同的测量方法也会产生不同的样本统计量。当然，随机样本没有平均偏差，通过增加样本数量可以将样本误差控制在已知范围内。这就是等概率采样相对于非等概率采样的优势。

2.分层抽样

在分层抽样样本中，抽样框中的N个项目可以根据某些共同特征分成若干组或若干层。从每一层选取一组简单随机样本，最后将独立的简单随机样本的结果进行组合。分层可以减少总体样本，因此可以降低抽样成本。如果同一层的个体相似(称为同质)，不同层的个体不同(称为异质)，则分层抽样的样本量小于简单随机抽样的样本量。

以分层抽样为例:假设某公司在某地区的几个不同地点都有员工。就所研究的特点来说，同一个地方的员工都差不多，但是不同地方的员工就不一样了。相对于对所有员工进行简单的随机抽样，根据员工所在地进行分层抽样，然后将结果合成为所研究特征的单一估计值，更为有效。

3.系统抽样

在系统抽样中，我们首先将抽样框的大小n除以期望样本大小n得到一个k值，然后将抽样框中的n个个体或每k个项目分成一组。为了选择一个系统样本，你必须首先从取样盒中的第一组K个个体或项目中随机选择一个个体，然后在整个取样盒中每隔K个个体或项目选择另一个个体，最后选择样本。

如果采样盒是一系列连续的项目，包括预先编号的支票、销售收据、发票或从装配线上下来的预设编号，那么选择系统样本比简单的随机样本更快、更容易。如果取样盒有一致的图案，系统取样的缺点就会出现。举个例子，如果每五栋房子都是角屋，随机数是5，那么整个样本只包括角屋。角屋比其他房子贵，所以这个样本的平均房屋估价会因为角屋现象而提高。

4.巢式抽样法

在整群抽样样本中，您将N个人或项目分成许多组。组是抽样框架的自然划分，如县、选区、城市街区、公寓楼、工厂或家庭。您随机抽样一个集群，获得整个集群样本，并研究该集群中的所有个体或项目。这被称为单阶段整群抽样。

如果人口分布在广泛的地理区域，整群抽样方法比简单的随机抽样方法更有效。整群抽样在减少旅行时间方面非常有效。但是，与简单的随机抽样和分层抽样相比，整群抽样的效率并不高。此外，整群抽样方法在建立抽样框架以降低成本方面非常有用。这是因为:首先，采样帧是由簇组成的；其次，采样盒由所选组中的单个单元组成。如果获得的结果与从更有效的方法获得的结果一样准确，则整群抽样通常需要更大的总体样本量。