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抽样方法最新视觉报道_抽样方法包括哪五种(2024年11月全程跟踪)

内容来源：天津万源聚所属栏目：热点更新日期：2024-11-30

抽样方法

心理学方法论与哲学思考：从抽样到理论检验在前面的文章中，我介绍了五种心理学研究方法：实验法、观察法、调查法、个案研究法和相关法。今天，我们来探讨一下与方法论相关的其他问题。 𐟔 抽样方法在心理学研究中，选择合适的样本至关重要。我们无法直接测量整个人类群体，因此需要从群体中抽取样本。以下是三种常见的抽样方式：定额抽样：从特定群体中抽取固定数量的样本。例如，从三个不同年龄段的群体中各抽取20人。这种方法在国外民意调查中非常受欢迎。机会抽样：随机抽取愿意参与研究的人。这种方法虽然简单，但结果可能会有偏差。大多数心理学研究都采用大学生作为参与者。随机抽样：在目标群体中每个人被抽中的概率相等。例如，将一盒名片放入一个盒子中，打乱后从中抽取15张。这种方法能够提供典型的参与者。 𐟓Š 信度与效度信度是指测量的可重复性或一致性。当我们采用一个可信的测验时，在相似的情境下会得到相似的结果。例如，通过相关法比较两次研究结果的相似性来检验测验的信度。然而，一个测验或测量可信并不说明它有效。效度是指一个测验或测量能否准确测量研究者所欲测量的目标。例如，IQ测验能否准确测量智力（还存在争议）。 𐟌 哲学层面的探讨方法论包含两个层面：实际的层面和哲学的层面。今天我们来聊聊哲学层面的探讨。哲学层面会追问一些更为基本的问题，例如：我们怎么知道什么是正确的；哪个理论是正确的吗；我们可以证明什么吗；科学是什么等。在19世纪，研究者们沉迷于测量（有时候只是为了测量而测量），然而测量与理论之间没有联系。到了20世纪中晚期，随着大量的测量和理论的涌现，很多心理学家只是通过简单地收集证据去支持自己的理论，而没有真正地对理论进行检验。因此，人们必须要解决如何去检验理论这一问题。那么，究竟科学的理论和不科学的理论之间有什么区别呢？有一个人提供了一种判断方法，他就是卡尔ⷦ𓢦™”。

非概率抽样：四种方法及其优缺点解析昨天我们讨论了概率抽样，今天我们来聊聊非概率抽样𐟑‡𐟑‡ 非概率抽样主要依据研究者的个人意愿、判断或方便性来抽取样本，不遵循等概率原则，因此误差较大，难以保证样本的代表性。主要分为四种抽样方式： [一R] 偶遇抽样（Accidental Haphazard Sampling）/方便抽样研究者随机抽取遇到的个体作为样本，直到样本规模达到需求。这些被选中的个体离研究者最近，最容易找到，或者恰好出现在研究现场，接触成本最低。 [二R] 立意抽样（Purposive Sampling）/判断抽样研究者根据特定目的和主观判断来确定研究样本。这种方法需要确定抽样标准，由于主观性较大，结果往往与研究者的理论修养、经验以及对对象的熟悉程度有关。 [打卡R][打卡R]评价：优点𐟑‰𐟑‰充分发挥研究人员的主观能动性，特别是当研究者对情况熟悉，分析判断能力较强，比较方便。缺点𐟑‰𐟑‰代表性不能确定，可能存在较大误差 [三R] 配额抽样（Quota Sampling）研究者首先按某些控制变量对总体进行分类，然后确定每个类别在总体里所占比例，再通过偶遇抽样或立意抽样的手段，在每个类别里挑选一定数量的个体，使得每一类别的样本个体在样本里所占比例尽量接近于该类别在总体里所占的比例。 [四R] 滚雪球抽样（Snowball Sampling）/网络抽样研究者首先选择一些研究对象，然后请他们提供另外符合条件的研究对象，就像滚雪球一样，研究对象越来越多，当样本规模符合需要时，或者当研究对象无法提供新的研究对象时，就可以中止抽样过程。这种抽样方法适合总体规模不大且研究对象具有某些相同性质的情况。 [打卡R][打卡R][打卡R]美国著名抽样专家Kish在《抽样调查》中提出：一个优秀的抽样设计需满足如下标准：目的性原则：在进行抽样方案设计时，要以课题研究的总体方案和研究的目标为依据；可测性原则：抽样设计能够从样本自身计算出有效的估计值或者抽样变动的近似值，在研究中通常用标准误来表示；可行性原则：研究者所设计的抽样方案必须在实践中可行；经济性原则：抽样方案的设计要与资源相适应，主要包括经费、时间、人力等。

𐟓Š系统抽样的实际应用案例𐟌Ÿ 𐟔 系统抽样，也被称为等距抽样或有序抽样，是一种强大的抽样方法。它适用于大样本，能系统地在大范围内抽取样本，确保样本的代表性。𐟓ˆ 𐟎𘾤𘪤𞋥퐯𜌥‡设我们有一个包含1000个数据的总体，我们希望从中抽取100个样本。系统抽样就是将这1000个数据按顺序排列，然后每隔一定间隔选择一个数据，直到达到100个样本为止。𐟎𐟒ᠨ🙧獦–𙦳•特别适用于当总体数据量大且内部存在明显差异时。通过系统抽样，我们可以更有效地控制抽样过程，确保每个样本都有机会被选中。𐟒ኊ𐟓Œ 值得注意的是，如果总体的排列顺序与抽样间隔具有周期性特点，系统抽样可能会导致严重的抽样误差。因此，在使用这种方法时，我们需要特别注意这一点。𐟓Œ 𐟔젩€š过掌握系统抽样的原理和方法，我们可以更准确地理解和应用这一统计工具，为我们的研究提供更可靠的数据支持。𐟔쀀

如何选择问卷发放对象？全攻略在这里！家人们，问卷设计其实不难，但怎么保证问卷的信度呢？怎么选择问卷发放对象？去哪里发放问卷？别担心，今天我来给大家分享一下如何选择问卷发放对象的全攻略！抽样和调查的区别 𐟓Š 首先，咱们得搞清楚抽样和调查的区别。抽样是从总体中抽取一部分样本，而调查是对这些样本进行观测或调查，从而获得数据。简单来说，抽样是选人，调查是问问题。概率抽样和非概率抽样的区别 𐟎𒊊抽样方法分为概率抽样和非概率抽样。非概率抽样简单快捷，但不具备推断总体的能力。概率抽样虽然复杂、费时费力，但能得到总体未知目标量的可靠估计，还能估计抽样误差。我们写论文时一般用概率抽样。随机原则 𐟎𒊊随机不是随意，也不是等概率。随机要求总体中每个单元都有一个非零的概率被抽中。这样才能保证样本的代表性。总体与样本 𐟓ˆ 总体（population）就是你要调查的所有对象。在抽样调查中，总体通常是具体明确的。目标总体是你想研究的所有对象，而抽样总体是你实际抽到的对象。记住，依据调查结果得出的结论只适用于抽样总体哦。样本 𐟓‹ 样本是从总体中按一定程序抽得的那部分个体或抽样单元。样本量（sample size）就是样本中包含的抽样单元数。样本量与总体总单元数的比称为抽样比（sampling fraction）。在抽样调查中，获得的样本通常是复杂样本，不是独立同分布的“简单样本”。抽样方法 𐟎常见的抽样方法有：简单随机抽样（simple random sampling）分层抽样（stratified sampling）整群抽样（cluster sampling）多阶段抽样（multi-stage sampling）系统抽样（systematic sampling）不等概率抽样（sampling with unequal probability）选择合适的问卷发放对象 𐟓슊最后，根据你要研究的问题和资源情况，选择合适的问卷发放对象。比如，你要研究某个特定群体，可以选择分层抽样或者系统抽样。如果你资源有限，可以选择简单随机抽样。记住，不同的抽样方法有不同的优缺点，选择时要权衡利弊。希望这篇攻略能帮到你们！如果有任何问题，欢迎留言讨论哦！𐟓退

集成学习：让算法更强大的三大框架集成学习是一种将多个学习器组合在一起以获得更好预测性能的方法。常见的集成学习框架有三种：Bagging、Boosting 和 Stacking。它们在基学习器的产生和综合结果的方式上有所不同。下面我们来详细介绍一下这三种方法。 𐟎’ Bagging（自助聚合） Bagging，全名是Bootstrap aggregating，利用了Bootstrap抽样方法。每个基学习器都会对训练集进行有放回的抽样，得到一个子训练集。最流行的采样方法是0.632自助法。每个基学习器基于不同的子训练集进行训练，最后将所有基学习器的预测值综合起来得到最终的预测结果。Bagging常用的综合方法是投票法，即选择得票最多的类别作为最终的预测类别。𐟗𓯸 𐟚€ Boosting（提升） Boosting的训练过程是阶梯状的，基模型的训练是有顺序的。每个基模型都会在前一个基模型学习的基础上进行学习，最终将所有基模型的预测值综合起来产生最终的预测结果。通常使用的综合方式是加权法，每个模型的预测结果都有不同的权重。𐟏‹️‍♂️ 𐟓š Stacking（堆叠） Stacking的方法与Bagging和Boosting有所不同。首先，它会使用全部的训练数据来训练基模型。然后，每个基模型都会对每个训练样本进行预测，这些预测值将作为训练样本的新特征。接着，使用这些新特征来训练一个最终的模型，最终得到预测结果。为什么集成学习比单个学习器更好呢？有以下三个可能的原因： 1️⃣ 难以选择最佳学习器：由于难以确定哪个单个学习器最好，因此集成它们一起使用是一种明智的选择。 2️⃣ 算法局限性：即使找到了最佳学习器，由于算法的限制，可能无法找到全局最优解，只能找到次优解。集成学习可以通过组合多个学习器来弥补这种不足。 3️⃣ 接近最优解：有时候算法无法得到最优解，但集成学习可以得到接近最优解的结果。例如，最优解可能是一条对角线，而单个决策树只能得到坐标轴平行的结果，但集成学习可以逼近这条对角线。𐟓ˆ

10月14日，商务部贸易救济局发布关于相关乳制品反补贴案抽样有关情况的通知，决定自即日起对原产于欧盟的进口相关乳制品进行反补贴调查。相关乳制品反补贴案各利害关系方：2024年8月21日，中华人民共和国商务部发布2024年第34号公告，决定自即日起对原产于欧盟的进口相关乳制品进行反补贴调查。由于登记参加调查的公司数量众多，根据《中华人民共和国反补贴条例》有关规定，结合案件实际情况，调查机关决定采用抽样方法进行反补贴调查。调查机关于9月20日发放了反补贴案抽样调查问卷，在规定期限内收到欧盟驻华代表团及多家欧盟生产商（出口商）提交的反补贴案抽样调查问卷答卷。经对上述答卷进行审查，现将初步抽样结果及有关情况通知如下：一、抽样方案第一，以调查机关收到的反补贴案抽样问卷答卷为基础进行抽样；第二，考虑到反补贴调查的需要和本案的实际情况，综合考虑出口数量、产品结构、地域分布等多重因素，选取具有代表性的3家公司作为被抽样公司。二、初步抽样结果拟选取以下公司作为抽样公司：(一) 爱乐薇（法国）有限公司（ELVIR）及其关联公司；(二) 菲仕兰荷兰有限公司、菲仕兰比利时有限公司（FrieslandCampina Nederland B.V., FrieslandCampina Belgium N.V.）及其关联公司； (三) 斯嘉达股份有限公司（Sterilgarda Alimenti SPA）及其关联公司。各利害关系方对上述抽样情况如有评论意见，可于本通知发放之日起7日内向调查机关提交。各利害关系方应通过“贸易救济调查信息化平台”(网页链接)提交电子版本，并根据商务部的要求，同时提交书面版本。电子版本和书面版本内容应相同，格式应保持一致。调查机关将对各评论意见进行审查，最终确定抽样结果并发放反补贴案调查问卷。联系电话：0086-10-65198196、65198760

𐟓Š 样本数据的独立性与代表性解析 𐟓Š 1. 𐟤” 什么是数据的独立性？在抽样过程中，每个抽样值都是独立的，不受其他抽样值的影响。有放回抽样通常被认为是独立的，而无放回抽样则不是。在工业应用中，尽管大多数采用无放回抽样，但由于总体容量大甚至可能是无限总体，这种影响可以忽略不计。 𐟔 为什么需要数据独立性？数据独立性是统计分析方法的前提条件之一。例如，假设检验的前提条件包括独立、正态和方差一致性。因此，在进行t检验前，需要先验证数据的独立性和正态性。 𐟔 如何验证数据的独立性？可以使用游程检验。通过计算自相关系数来验证数据的独立性。 𐟚렦•𐦍独立的常见原因？算法原因：后续数据基于前序数据获得。试验没有随机化：没有随机抽取样本。 𐟓ˆ 什么是数据的代表性？数据的代表性是指样本对总体的代表程度，即样本结构与总体结构的相似性。狭义上，代表性要求总体中的每个样品都有相同被抽中的概率。 𐟓ˆ 为什么需要数据的代表性？代表性好的样本通常效率更高，可以显著降低抽样成本。 𐟓ˆ 如何实现样本的代表性？需要精心设计抽样方法，确保每个元素都有相同的概率被抽中——随机抽样。

𐟔 民族志与田野调查：准备工作与步骤详解在上一篇文章中，我们简要介绍了民族志和田野调查的基本概念及其包含的方法。今天，我们将深入探讨在进行田野调查前需要做的准备以及大致的步骤。虽然这些步骤可能不如人类学或社会学那样严谨，但在数据收集和逻辑分析上同样不容忽视。 𐟔 组建合适的团队：进行实地研究时，拥有一个合适的团队至关重要。团队成员需要分工明确，除了研究者本人外，还应确定其他参与者的角色和职责。 𐟑€ 寻找研究对象：田野调查的成功与否取决于研究对象的选择。通过抽样方法确定参与研究的对象非常重要，同时要考虑伦理和样本范围。 𐟓Š 数据收集的方法：实地研究的数据收集方法多种多样，包括调查、访谈、案例研究和观察等。所有这些方法都需要在一开始确定并记录下来，以便后续实施。 𐟏ž️ 实地考察：实地考察对于田野调查的成功至关重要。它通常在传统地点之外、受访者的实际自然环境中进行。因此，计划现场访问以及数据收集方法非常重要。需要考虑为什么选择这个地方以及如何去观察。 𐟓ˆ 数据分析：收集的数据分析对于验证田野调查的前提并决定研究结果非常重要。数据分析的方法有很多种，具体方法将在后续文章中详细介绍。 𐟓Š 传达结果：分析数据后，将结果传达给研究的利益相关者（或自己），以便采取下一步的行动。下一篇文章将详细介绍收集数据的一种常见方法——定性访谈（qualitative interview）。

概率抽样与非概率抽样的区别与选择 𐟎‰ 概率抽样概率抽样，也就是我们常说的随机抽样，它的核心思想是随机性。这意味着在抽样过程中，每个样本被选中的机会是均等的，不受人为因素的影响。简单来说，就是尽量让抽样过程看起来像“扔骰子”一样，完全随机。比如，我们想要调查某个地区的100名居民，如果通过随机抽样，就需要对这个地区的居民进行编号，然后通过某种随机化程序来选择样本。而如果我们在一个商场里随意找100名居民进行调查，这其实是一种方便抽样，因为那些不在商场的人根本没有机会被选中。 𐟎‰ 非概率抽样非概率抽样，顾名思义，就是那些不符合随机原则的抽样方法。由于它们没有完全遵循随机原则，每个个体被选中的概率是不可知的，因此样本统计量的分布也是不确定的。这意味着我们无法计算出抽样误差，也就无法用样本结果来推断总体的参数。不过，非概率抽样也有它的优点，比如操作简单、便捷，而且经济性更好。常见的非概率抽样方法有方便抽样、判断抽样、自愿样本、滚雪球抽样和配额抽样。 𐟎‰ 概率抽样与非概率抽样的区别概率抽样和非概率抽样在本质上是有区别的。概率抽样遵循随机原则，样本统计量的理论分布是存在的，我们可以用样本结果来估计总体的参数。因此，如果你的研究目的是对总体的数量特征进行研究，那么概率抽样是更好的选择。然而，概率抽样的要求也更高，需要更多的时间、经济成本和专业知识。非概率抽样则更加简单直接，虽然不能对总体参数进行推断，但在某些情况下，比如时间紧迫或者预算有限时，非概率抽样也是一个不错的选择。 𐟎‰ 选择建议在实际研究中，我们应该根据研究问题的性质、调查对象的特点以及调查时间等因素来选择合适的抽样方法。如果需要精确估计总体参数，那么概率抽样是更好的选择；如果只是需要一个大致的了解，非概率抽样可能就足够了。

万邦财经CPA ：审计中的审计抽样技术，如何提高审计效率和质量？ #万邦财经CPA# 审计抽样技术是一种在审计过程中通过选取部分样本进行审查以推断总体情况的方法。它可以提高审计效率和质量并降低审计成本。在使用审计抽样技术时，审计人员需要选择合适的抽样方法（如随机抽样、系统抽样等）和样本量，并根据实际情况制定适当的抽样计划。同时审计人员还需要对选取的样本进行认真细致的审查和分析，并根据审查结果推断总体的真实情况。通过合理运用审计抽样技术，审计人员可以在保证审计质量的前提下提高审计效率并降低审计成本。

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