统计抽样简介

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抽样是从现有人口或研究区域中选择一些具有代表性的部分的统计程序。具体来说，  使用一些统计方法 从研究 人群中抽取样本。例如，如果我们想计算孟加拉国人的平均年龄，那么我们就无法处理整个人口。在那个时候，我们必须与这个人口中的一些有代表性的部分打交道。这个有代表性的部分称为样本，过程称为抽样。

为什么需要抽样
— 它使研究包含不同特征的大量人群成为可能。
——这是为了经济。
——这是为了速度。
——这是为了准确。
— 避免数据源被全部消耗。
有时我们无法处理诸如验血之类的人群，在这种情况下必须进行抽样。

类型
—  概率抽样
—  非概率抽样
概率抽样
它基于随机选择的概念，其中每个总体元素作为样本出现的机会非零。抽样技术可以分为两类：概率和非概率。随机化或机会是概率抽样技术的核心。
例如，如果研究人员正在处理 100 人的人口，则人口中的每个人被选中的几率是 100 分之一。这与非概率抽样不同，在非概率抽样中，人口中的每个成员被选中的几率不同。
不同类型的概率抽样
简单随机
分层
系统的
多级
簇
样方抽样

应用
· 在民意调查中，对少数人进行采访，征求他们对当前问题的意见，以了解整个社区的态度。
· 在边境站，海关官员通过检查少数过境旅客的影响来执行法律。
· 一家百货公司明智地通过从信用卡持有人名单中抽取一个样本来检查它是否正在失去或赢得顾客，每十个名字就被选中。
· 在一家制造公司，质量控制人员从每个批次中抽取一个样品，如果任何样品损坏，他就会拒绝该批次。
优点
— 创建对总体具有高度代表性的样本。
— 抽样偏差是几十到零。
— 研究结果的可靠性更高。
— 提高样本误差估计的准确性。
— 对人口进行推断的可能性。
缺点
— 与非概率样本相比，复杂性更高。
— 更耗时，尤其是在创建更大的样本时。
— 通常更贵。
非概率抽样
不使用统计概率论从总体中选择样本的过程称为非概率抽样。
例子
假设这所大学大约有 10000 名学生。这 10000 名学生是我们的人口 (N)。10000 名学生中的每一个都被称为一个单元，但几乎不可能被知道并随机选择每个学生。
在这里，我们可以使用样本的非随机选择来产生结果。

应用

· 当证明群体中存在特定特征时可以使用它。
· 当研究人员的预算、时间和劳动力有限时，它也很有用。

优点
· 有目的地选择样品
· 使研究人员能够接触到难以识别的人群。
· 更低的花费
· 有限的时间。

坏处
很难对整个人口做出有效的推断，因为所选样本不具有代表性。
我们无法计算置信区间。

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关键词：统计概率论 抽样技术 统计方法 民意调查 孟加拉国