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。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。
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計量，不同的測量方法也會產生不同的樣本統計量。當然，隨機樣本沒有平均偏差，通過增加樣本數量可以將樣本誤差控制在已知范圍內。這就是等概率采樣相對于非等概率采樣的優勢。
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)，不同層的個體不同(稱為異質)，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，根據員工所在地進行分層抽樣，然后將結果合成為所研究特征的單一估計值，更為有效。
3.系統抽樣
在系統抽樣中，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的項目，包括預先編號的支票、銷售收據、發票或從裝配線上下來的預設編號，那么選擇系統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，系統取樣的缺點就會出現。舉個例子，如果每五棟房子都是角屋，隨機數是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、城市街區、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。如果獲得的結果與從更有效的方法獲得的結果一樣準確，則整群抽樣通常需要更大的總體樣本量。
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