“正大杯”市调大赛

抽样调查是指从构成总体的所有个体中按照一定的程序选择一部分个体，并根 据这部分个体的特征估计或推断总体的特征。市场调研大赛中，选择合适的抽样方法可以有效提高样本的代表性和可信度。

总体与个体：总体与个体是抽样中最基本的一对概念，对于一次调查活动， 所有调查客体的集合称为调查总体，相应的构成总体的这些调查客体则被泛 称为个体

抽样与样本：从总体中选择部分个体的活动称为抽样，而抽样的结果，即从总体中所选取的部分个体，称为样本。

估计量：根据样本个体的变量值计算出的对总体特这个的估计。

按照抽样的过程与方法，可将抽样分为概率抽样和非概率抽样。

概率抽样：按照一定概率从构成总体的所以个体中随机选取一部分个体作为样本的抽样方法，包括简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样等。

非概率抽样：指样本不是按照一定的概率抽出，而是由研究者主观抽出或调查对象资源进入样本的抽样方法，包括便利抽样、判断抽样、滚雪球抽样、 配额抽样等。

1、简单随机抽样

将研究对象按照相同的概率随机抽取样本，是最基本、最简单的抽样方法。简单随机抽样适用于样本容量较小、样本的分布相对均匀的情况。

通俗的理解为：从一个个体数为N的总体中等概率逐个抽取个体并且无放回， 每次都在所有尚未进入样本的个体中等概率的抽取，直到抽完样本所需的n个个体

因为总体中的每个个体都有均等的机会被抽入样本，因此避免了任何会带来系统性或偏向性影响的认为干预。但如果总体N很大时（例如中国全部大学生），则很难获取包含全部个体信息的完整抽样框，这时候简单随机抽样就不适合了。

2、分层抽样

将研究对象按照一定的分类进行分层，然后在每一层中采用简单随机抽样或其他方法抽取样本。分层抽样适用于样本容量较大、各层之间差异较大的情况。

分层抽样的估计是先在各层内进行，然后各层的估计量进行加权平均或求和， 从而得出总体的估计量。 如果各层内进行的是简单随机抽样，则该过程称为分层随机抽样。

例如，在全国性调查中，通常按照各省市的经济发达程度分层；在住户调查中，按照户主的职业类型分层；在企业调查中，按照企业的行业或规模分层等。

分层抽样各层样本量的分配

比例分配：在分层抽样中，将每层的样本量按照该层在总体中所占的比例进行分配，这种分配方式称为比例分配。

最优分配：在分层随机抽样中，若考虑费用问题，应当尽可能使估计量的方差达到最小，或者对于给定的估计量的方差，使得总费用达到最小。

指标分配：根据调研目的选取关键指标（如性别、收入水平等），然后根据所掌握的经验资料，对每层的样本量进行划分

3、整群抽样

将研究对象按照某一特定的群体或区域进行划分，然后从群体或区域中抽取样本。整群抽样适用于样本容量较大、研究对象比较集中的情况。

通俗理解：将总体划分为K个子样本，然后随机抽取其中的一个或几个子样本，作为最后的调查样本

整群抽样的划分方法

一类是按照行政或地域进行划分，如班级、企业、乡镇等；

一类是由调研人员认为确定，以保证群与群之间的差异小，而群内差异则越大越好，以保证每个群都具有足够好的代表性。

整群抽样的方法相对简单高效、方便经济，在一定情况下具有较高的精度。 但如果群与群之间的差异较大，则会带来较大的抽样误差，对整体代表性也会较差。

4、系统抽样

根据某种系统性的规律，每隔一定的时间或者样本数选取一个样本，可以减少随机抽样的偏差。系统抽样适用于样本容量较大、研究对象比较分散的情况。

通俗理解：先将总体中的个体按照某种次序排列，再规定范围内随机抽取一 个初始个体，然后按照事先规定的格则抽取其他样本个体。

例如，在抽取初始个体后按照相等的间距抽取其余样本个体。

其特点是实施简单，只需要随机抽取初始个体，后面按照规则和顺序将其他个体纳入样本即可，缺点是该抽样方法受到个体排序方式的影响，可能会带来偏差。

假设我们需要对某一大学校园内的学生进行一项市场调研，我们首先需要确定样本量和抽样比例。假设我们决定在全部学生中抽取500人进行调研，抽样比例为5%。

接下来，我们需要使用简单随机抽样方法，从全部学生中随机抽取500人。可以采用以下步骤：

编制一个包含全部学生姓名的清单，并为每个学生编号。 使用随机数表或随机数生成器，随机抽取500个学生编号。 按照编号顺序，从清单中依次抽取相应的学生。

对于无法联系到的学生或拒绝参与调研的学生，需要再次随机抽取相应的替补学生。

通过这种简单随机抽样方法，我们可以随机选择样本，保证样本的代表性和可信度。

总的来说。在选择抽样方法时，需要根据研究对象的特点和研究目的进行综合考虑和调整，从而选择最适合的抽样方法，提高样本的代表性和可信度。

同时，在抽样的过程中，需要注意样本的大小、样本的分布、样本的随机性、样本的反应率等因素，从而保证抽样的科学性和有效性。

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