概率抽样

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概率抽样方法 (Probability Sampling)

　　概率抽样又称几率抽样、可能率抽样，在实践中受到人们的普遍重视和广泛应用。

　　概率抽样是以概率论与数理统计为基础，首先按照随机的原则选取调查样本，使调查母体中每一个子体均有被选中的可能性，即具有同等被选为样本的可能率，机遇均等。

　　定量市场调查中的概率抽样是指在调查总体样本中的每个单位都具有同等可能性被抽中的机会。

　　概率抽样的基本原则是：样本量越大，抽样误差就越小，而样本量越大，则成本就越高。根据数理统计规律，样本量增加呈直线递增的情况下（样本量增加一倍，成本也增加一倍），而抽样误差只是样本量相对增长速度的平方根递减。因此，样本量的设计并不是越大越好，通常会受到经济条件的制约。

　　概率抽样之所以能够保证样本对总体的代表性，其原理就在于它能够很好的按总体内在结构中所蕴含的各种随机事件的概率来构成样本，使样本成为总体的缩影。

　　⑴ 概率抽样包括以下几个方面的优点：

• 调查者可获得被抽取的不同年龄、不同层次的人们的信息；

• 能估算出抽样误差；

• 调查结果可以用来推断总体。

例如，在一项使用概率抽样法的调查中，如果有 5 ％的被访者给出了某种特定回答，那么，调查者就可以以此百分比再结合抽样误差，推及总体情况。

　　⑵ 另一方面，概率抽样也有一些弊病：

• 在大多数案例中，同样规模的概率抽样的费用要比非概率抽样高；

• 概率抽样比非概率抽样需要更多时间策划和实施；

• 必须遵守的抽样计划执行程序会大量增加收集资料的时间。

　　概率抽样应满足的要求是：

　　随机性——总体中的所有个体都有同样被抽出的机会。

　　可行性——抽样的方法在实际中是可实施的。

　　信息性——抽得的样本尽可能反映出分析时所期望的各种信息。

　　概率抽样包括有简单随机抽样(又称：单纯随机抽样)、系统抽样（等距抽样）、分层随机抽样（类型抽样）和分群随机抽样等方法。

　　抽样分为概率抽样和非概率抽样，二者在抽样调查中都是不可缺少的。

　　概率抽样也称随机抽样，概率抽样就是使总体中的每一个单位都有一个已知的、不为零的概率进入样本的抽样方法。

　　具体说来，概率抽样具有以下一些特点：(1)概率抽样是以随机原则为基础的；(2)概率抽样必须通过一定的随机化程序来实现．关于概率抽样的程序和方法，我们稍后即要讲到；(3)概率抽样的抽样误差是可计算和可控制的。因此，概率抽样可以排除调查者的主观影响，抽选出较其他方法更具代表性的样本。

　　概率抽样是以概率论的大数定律作为其理论基础的。一个随机事件的发生是随机的、偶然的，事先无法预料其结果，但随机现象并不是绝对无规律的，大量的重复的随机现象就会呈现出一定的规律性。例如，上抛一枚硬币，数字面可能朝上，也可能朝下，但如果千百次抛掷它，就会发现朝上和朝下的次数几乎相等，而且抛掷次数越多，朝上和朝下的次数越接近。

　　非概率抽样是指抽样时不遵循随机原则，而是按照研究人员的主观经验或其他条件来抽取样本的一种抽样方法，也就是说在抽样时，总体单元的入样概率事先未知，入样与否与研究人员的经验和主观意志有很大关系。因此，非概率抽样在应用时更需研究人员具备深厚的背景知识与相关经验。

　　非概率抽样与概率抽样最大的区别，在于前者不是按照一定的随机原则抽取样本，而后者则是遵循一定的随机原则，因此理论上概率抽样要比非概率抽样更为严谨，概率抽样的结果明显优于非概率抽样。但是二者之间也存在着一些联系，如便利抽样同简单随机抽样、判断抽样同不等概率抽样等，在抽样方法实施上有一定的相似性。由于实际中的调查没有一个能严格匹配于经典教科书的概率抽样方法，因此实际应用中通常将两者结合使用，非概率抽样是对概率抽样的一个很好的补充。另外，除了上面的两种方法外，还有配额调查，它主要是选取一群特定数目的满足特定条件的被调查者的抽样方法。在实际应用中，以上方法常常混合使用。^[1]

　　非概率抽样的优缺点：

　　非概率抽样具有以下几个优点：

　　(1)非概率抽样比概率抽样的费用低。非概率抽样的这一特点对那些精确性要求不高，只注重方向性的调查有相当大的吸引力，如试探性调查。

　　(2)一般来讲，非概率抽样实施起来要比概率抽样用的时间少。

　　(3)如果合理运用非概率抽样，也能产生极具代表性的抽样结果。

　　但是，非概率抽样也有缺点：

　　(1)不能估计出抽样误差。

　　(2)调查者不知道抽样指标代表总体指标的程度。

　　(3)非概率抽样的结果不能用来推断总体指标。^[2]