概率抽样的优缺点

研究人员使用基于概率论的方法，通过概率抽样方法从更广泛的总体中选择样本。参与者必须被随机选中，才能被视为概率样本。抽样技术最重要的要求是，您总体中的每个人都有公平且可预测的被选中的机会。通过从较大的总体中随机选择一小部分个体，概率抽样试图确保每个响应都能代表整个总体。存在各种概率抽样类型，它们不仅简化了我们的工作，而且使结果计算更加方便。

简单随机抽样

顾名思义，简单随机抽样是一种完全随机的选择样本的方法。通过自动化程序，通过为样本中的个体分配号码来随机选择它们，这种抽样技术就是这样工作的。被选中的号码构成了样本的组成部分。

简单随机抽样确实是一种简单的抽样技术，可以轻松地集成到更复杂的抽样技术中。每个样本都有相同的被选中机会，这是这种抽样技术的关键特征。

为了正确使用简单随机抽样，该抽样技术的样本量最好大于几百。他们声称，虽然这种策略在理论上很容易理解，但在实践中却很难实施。在处理大样本量时，选择合理的抽样框有时会很困难。

分层随机抽样

通过分层随机抽样，研究人员将较大的总体分成更易于管理的组，这些组通常不重叠，但又能准确地反映整个总体。在抽样之前，将样本分成这些类别，然后从每个类别中随机选择一个样本。

通常的做法是根据性别、年龄、种族和其他考虑因素对项目进行分组或分类。将研究对象放入互斥的类别中，然后从每个组中随机选择个体。为了确保群体中的每个成员都有使用简单概率被选中的公平机会，这些群体中的个体需要彼此区分开。这种抽样技术的另一个术语是“随机配额抽样”。

随机整群抽样

将目标受众细分为称为群组的群组的技术称为整群抽样。然后从这些类别中随机选择样本。整群抽样似乎是一种检查大范围地理分散的总体的一种有效方法。它通常涉及已经存在的、在某种程度上相似的群组（例如，学校中的部门）。

整群抽样

该方法经常在统计学中使用，因为研究人员不可能从全部总体中收集数据。对于进行研究的研究人员来说，这是最经济且合理的选择。

假设一位研究人员想了解德国人如何使用智能手机。在这种情况下，德国城市之间会出现群组。当战争和自然灾害等情况下难以从人口的每个成员那里获取信息时，这种抽样技术也用于推断社区的特征。

系统抽样

从目标总体中随机抽取样本，方法是从一个随机点开始，以预定的间隔选择单位。当您已经了解您的目标受众的信息时，此方法很有用，例如机构的客户列表、大学的学生注册列表或企业的员工数据。这些都可以用作模型框架。

系统抽样是众所周知的概率策略的一个扩展版本，它涉及定期从整个群体中选择一个代表性样本。该抽样方法允许群体中的每个人都有平等被选中的机会。

何时应使用概率抽样？

1. 在减少抽样偏差时

当必须将偏差降至最低时，采用这种抽样技术。从研究中得出的推断的可靠性很大程度上取决于样本选择。研究人员结论的质量主要取决于他们如何选择样本。由于概率抽样提供了总体的公平代表，因此结果质量更高。

2. 在人口多样的情况下

该技术被研究人员广泛使用，因为它使他们能够生成准确反映总体的样本。考虑一下有多少人选择在国外接受医疗保健而不是在国内接受。为了更准确地反映总体，这种抽样技术将有助于从不同的社会经济阶层、背景等中选择样本。

3. 用于创建准确的样本

概率抽样的使用有助于研究人员创建准确的总体样本。为了创建特定的样本量并收集明确定义的数据，研究人员采用了经过验证的统计技术。

4. 统计分析

定量研究的过程是收集和解释数值数据。它可以用于查找趋势和平均值，制定假设，调查原因，并将结果推断到更大的群体。

概率抽样的优点

1. 成本和时间效益

该方法节省了金钱和时间，并通过首先为测试分配数字然后从较大的样本中选择随机数据来允许选择更大的样本。

2. 它简单易懂。

概率抽样是一种简单的抽样方法，因为它不需要复杂的程序。它快速高效。因此，节省的时间可以用于数据分析和结论制定。

3. 它不专业

由于其简单性，这种抽样技术不需要任何专业知识。它不是很长，也不需要复杂的知识。

4. 缺乏偏见

概率抽样应消除任何偏差迹象。由于较大的数字子集是由随机选择的个体组成的，因此庞大总体群体中的每个成员都有相同的被选中的可能性。大多数情况下，这会产生一个均衡的子集，最有可能准确地反映整个更大的群体。

5. 较低的判断水平

在为总体项目分配数字时使用的随机趋势使得概率抽样的过程更有效和可靠。

概率抽样的缺点

1. 仅选择某一类样本的可能性

如果雇用研究人员收集有关任何与家庭相关的统计数据的信息，那么他或她很可能会从最年长到最年轻的成员开始计数，数字只会上升或下降。在这种情况下，只有最年长或最近的几代人将被用作样本。

2. 繁琐且乏味的工作

由于分配数字和收集数据所需的重复性任务，调查员有可能感到无聊，这将降低系统的效率。

3. 缺乏新信息的使用

它忽略了总体可能拥有的任何进一步信息。