所謂抽樣，就是從我們需要研究的所有目標群體中，按照某種原則，挑選出一定量的樣本，用他們的研究結果，代表目標群體整體結果。既然，抽樣的目的是通過對一部分被選擇的樣本來推斷總體，就要求我們抽取的樣本具有能夠代表總體質量特征的性質，也就是抽樣的代表性。舉個例子，如果我們要研究一個城市男性的平均身高，我們在抽樣的時候，可以去抽取這個城市所有男性籃球隊員來代表嗎？顯然是不可以的，因為籃球隊員的身高普遍較高，不具有隨機代表性。

為此，我們就要采用合適、合理的，能夠使樣本更具有代表性特征的抽樣方法來抽取樣本。

抽樣方法從理論上看，有以下這樣的分類方式：

隨機抽樣： 在隨機抽樣中，總體中的每個個體都有相等的被選中的機會，給了我們最好的機會去創造一個真正代表總體的樣本。

非隨機抽樣：在非隨機抽樣中，所有元素被選中的機會都不相等。因此，有一個顯著的風險，即最終得到一個不具代表性的樣本，它不會產生可推廣的結果。

在之前的文章《定量研究中的抽樣問題（1）- 隨機抽樣介紹》中，我們已經給大家介紹過了隨機抽樣的幾種常見方式。該篇文章里，我們重點來說非隨機抽樣的幾種方式：

1、任意抽樣：也可以叫做便利抽樣、方便抽樣或者偶遇抽樣。顧名思義，這個抽樣方法是以便利為原則的，所以帶有很大的偶然性和隨意性。任意抽樣是所有抽樣技術中花費最小的（包括經費和時間），常見的街頭隨訪或攔截式訪問、郵寄式調查、雜志內問卷調查等都屬于便利抽樣的方式。這種方法能及時獲得信息數據，省時省力，能為非正式的探索性研究提供很好的數據源。但是，任意抽樣容易產生顯著的偏見，因為抽樣可能不能代表諸如宗教或人口的性別等具體特征。同時，許多可能的選擇偏差都會存在，如被調查者的自我選擇、抽樣的主觀性偏差等。這種抽樣不能直接代表總體和推斷總體。

比如下圖，假設編號為4、7、12、15和20的個體想要成為樣本的一部分，因此，我們將把它們包含在樣本中。

2、配額抽樣：配額抽樣是非隨機抽樣中最為普遍運用的一種方式。在這種抽樣中，我們根據預先確定的總體特征來選擇樣本。跟隨機抽樣里的分層抽樣類似，它也需要先將總體按照一定的特性分成不同類別，然后在每個類別里選取樣本。例如根據人口的性別、年齡構成來給調查員規定不同性別、年齡的調查人數（即配額）。配額保證了在這些特征上樣本的組成與總體的組成是一致的。一旦配額分配好了，選擇樣本元素的自由度就很大了，唯一的要求就是所選的元素要適合所控制的特性。

這種抽樣方法的目的是使樣本對總體具有更好的代表性，但仍不一定能保證樣本就是有代表性的。如果與問題相關聯的某個特征未被考慮進配額，配額樣本可能就不具有代表性，但在實施中包括太多的控制特征是十分困難的。

比如，考慮到我們必須為我們的樣本選擇一個倍數為4的個體，因此，編號為4、8、12、16和20的個人已經為我們的樣本保留。

3、判斷抽樣：判斷抽樣是指基于調查人員的主觀意愿、經驗知識，依據對總體相關特征的了解，從目標總體中抽取有代表性的典型樣本的做法，也稱為選擇性抽樣。比如，從全體企業中選擇若干先進的、居中的、落后的企業作為樣本，來考察全體企業經營狀況。如果判斷準確，這個方法可能取得代表性較好的樣本，但這種方法受到主觀因素的影響較大。適用于總體規模不大，樣本量小，以及樣本不易分門別類挑選的情況，較多用于探索性研究。

假設，我們的專家認為，應該將編號為1、7、10、15和19的人作為我們的樣本，因為它們可以幫助我們更好地推斷人口。你可以想象，配額抽樣同樣也容易受到專家的偏見，不一定具有代表性。

4、滾雪球抽樣：這種方式，指的是以“滾雪球”似的方法，通過接觸少量樣本，再逐步通過這些少量樣本獲取大量樣本。它要求總體的樣本之間有一定的關聯性，才會產生這樣滾雪球的可能。比如要做寶媽樣本，調查人員先找到自己認識的幾個寶媽，然后通過這些寶媽，繼續尋找他們認識的寶媽。當抽樣框架難以識別時，這種采樣方法是有效的。

比如，我們隨機選擇了1個人作為樣本，然后他推薦了6個人，6個人推薦了11個人，依此類推：

滾雪球抽樣也有比較大的選擇偏見風險，因為被引用的個體將與推薦他們的個體具有比較共同的特征。

到這里為止，所有和抽樣有關的常見方法，就介紹完畢了。我們會在其它文章中，進一步介紹有關樣本量設計的話題。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的判断随机抽取代码_问卷调查:定量研究中的抽样问题（2）- 非随机抽样介绍的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。