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偶遇抽样最新视觉报道_偶遇抽样的定义(2024年12月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-12-03

偶遇抽样

教育科学研究中的非概率抽样方法非概率抽样法，也被称为有偏抽样，是一种研究者根据特定目的和要求抽取样本的方法。与随机抽样不同，非概率抽样法基于研究者的主观经验和其他条件来选择样本。它主要包括三种类型：有意抽样、偶遇抽样和雪球抽样。 ✅ 有意抽样：研究者根据特定的目的和要求，主动选择符合条件的样本。这种方法强调研究者的主观意图和目标。 ✅ 偶遇抽样：又称随意抽样或方便抽样，是在研究者在实地调查时，根据当时当地的具体情况进行的抽样。这种方法通常发生在研究者对当地情况不太了解，且有时间进行长期调查的情况下。 ✅ 雪球抽样：当目标总体不明确，且无法构成完整的抽样框架时，研究者会先从能找到的少数个体开始调查，然后通过他们介绍其他符合条件的个体继续调查。这种方法类似于滚雪球，样本逐渐扩大。

社会学小知识：非概率抽样的类型及其优缺点 ### 偶遇抽样：方便自然的选择 𐟚𖢀♂️ 偶遇抽样，也叫方便抽样，是研究者根据自己的便利性，随机抽取遇到的样本。比如说，你在大街上随便遇到一个人，或者从最近的人开始调查。这种方法看起来简单，但和简单随机抽样有本质区别。简单随机抽样是等概率抽样，可以用样本推论总体；而偶遇抽样则无法做到这一点，因为它依赖于研究者遇到谁。所以，偶遇抽样只能找到那些最先遇到、最容易找到的对象，不能保证样本的代表性。主观抽样：判断与立意的结合 𐟧 主观抽样有两种情况。第一种是根据研究目标和研究者的主观分析，选择样本。这种方法依赖于研究者对总体的了解程度和判断能力。当总体边界不确定，或者研究时间和资源有限时，这种方法特别有用。第二种情况是寻找有意义的变量类型和范围，用于发现问题和提出假设，而不是对总体进行概括。定额抽样：按比例分配 𐟓Š 定额抽样也叫配额抽样，是根据可能影响研究的因素对总体进行分层，然后找出具有不同特征的个体在总体中所占的比例。按照这种比例选择样本。定额抽样认为，只要分类合理且每类分配的名额符合不同特征的个体在总体中所占比例，样本就能准确反映总体。然而，这种方法也有缺点，比如总体属性复杂，分类难以兼顾；总体分布变化的信息难以获得，无法保证各类配额合理。配额抽样 vs 分层抽样：异同点 𐟔 配额抽样和分层抽样都是按比例抽样，但它们有一些关键区别。首先，分层抽样是概率抽样，排除主观因素，是客观的，可以用样本推论总体；而配额抽样则是非概率抽样，没有排除主观因素，不能样本推论总体。其次，分层抽样的目的是为了减少抽样误差，使样本在总体中分布更均匀；而配额抽样的目的是为了找到总体的模拟物，达到表面一致。这些非概率抽样的方法各有优缺点，选择哪种方法取决于具体的研究目标和条件。希望这些小知识能帮到你！

非概率抽样：四种方法及其优缺点解析昨天我们讨论了概率抽样，今天我们来聊聊非概率抽样𐟑‡𐟑‡ 非概率抽样主要依据研究者的个人意愿、判断或方便性来抽取样本，不遵循等概率原则，因此误差较大，难以保证样本的代表性。主要分为四种抽样方式： [一R] 偶遇抽样（Accidental Haphazard Sampling）/方便抽样研究者随机抽取遇到的个体作为样本，直到样本规模达到需求。这些被选中的个体离研究者最近，最容易找到，或者恰好出现在研究现场，接触成本最低。 [二R] 立意抽样（Purposive Sampling）/判断抽样研究者根据特定目的和主观判断来确定研究样本。这种方法需要确定抽样标准，由于主观性较大，结果往往与研究者的理论修养、经验以及对对象的熟悉程度有关。 [打卡R][打卡R]评价：优点𐟑‰𐟑‰充分发挥研究人员的主观能动性，特别是当研究者对情况熟悉，分析判断能力较强，比较方便。缺点𐟑‰𐟑‰代表性不能确定，可能存在较大误差 [三R] 配额抽样（Quota Sampling）研究者首先按某些控制变量对总体进行分类，然后确定每个类别在总体里所占比例，再通过偶遇抽样或立意抽样的手段，在每个类别里挑选一定数量的个体，使得每一类别的样本个体在样本里所占比例尽量接近于该类别在总体里所占的比例。 [四R] 滚雪球抽样（Snowball Sampling）/网络抽样研究者首先选择一些研究对象，然后请他们提供另外符合条件的研究对象，就像滚雪球一样，研究对象越来越多，当样本规模符合需要时，或者当研究对象无法提供新的研究对象时，就可以中止抽样过程。这种抽样方法适合总体规模不大且研究对象具有某些相同性质的情况。 [打卡R][打卡R][打卡R]美国著名抽样专家Kish在《抽样调查》中提出：一个优秀的抽样设计需满足如下标准：目的性原则：在进行抽样方案设计时，要以课题研究的总体方案和研究的目标为依据；可测性原则：抽样设计能够从样本自身计算出有效的估计值或者抽样变动的近似值，在研究中通常用标准误来表示；可行性原则：研究者所设计的抽样方案必须在实践中可行；经济性原则：抽样方案的设计要与资源相适应，主要包括经费、时间、人力等。

留学生必备：6章搞定研究方法学 𐟓š《Research Methodologies for Beginners》是一本专为初学者设计的研究方法学书籍，旨在帮助留学生更好地理解科学研究的基本原理和方法。本书内容丰富，结构清晰，涵盖了研究方法学的各个方面。 𐟔 第1章：研究方法学概述介绍了研究方法学的基本概念和重要性，解释了为什么研究方法学对于进行科学研究至关重要，并概述了本书的主要内容和目标。 𐟓Š 第2章：研究设计选择讨论了不同类型的研究设计，如实验研究、调查研究和案例研究，并解释了如何根据研究问题和目标选择适当的设计。 𐟎쬳章：样本选择与抽样方法涵盖了样本选择和抽样方法，解释了如何选择代表性的样本，并介绍了常用的抽样方法，如随机抽样和方便抽样。此外，本章还讨论了样本大小的计算和样本调查的实施。 𐟓 第4章：数据收集方法介绍了定性和定量数据收集的不同方法，如问卷调查、访谈、观察和文献研究。本章还强调了数据收集过程中的伦理问题和保密性的重要性。 𐟓ˆ 第5章：数据分析方法介绍了定性和定量数据分析的不同方法，如内容分析、统计分析和质性研究方法。本章还解释了如何解释和呈现研究结果。 𐟔砧쬶章：研究的可信度和有效性探讨了研究的可信度和有效性，介绍了如何评估研究的可靠性和有效性，并提供了一些常用的评估工具和方法。 𐟌Ÿ 适用于不同学科领域的初学者。无论是社会科学、自然科学还是人文科学，本书都能提供有价值的信息和指导。此外，本书使用简洁明了的语言，避免了专业术语的过度使用，使得初学者更容易理解和应用。 𐟌𐠦供了丰富的实例和案例研究，帮助读者将理论知识与实际应用相结合。这些实例涵盖了各种研究领域和问题，从而使读者能够更好地理解和运用所学知识。 ⭕ 总体而言，这是一本非常实用和易读的研究方法学指南。它为初学者提供了充分的介绍，帮助读者建立起研究的基本能力和理解。

质性研究访谈需要多少受访者？专家给出答案第一次进行质性研究的小伙伴们，你们可能会面临一个难题：到底需要多少受访者才能完成这项研究呢？𐟤” 首先，要明确一点，质性研究并不像量化研究那样需要进行大规模的随机抽样。质性研究的数据样本通常较小，但这并不意味着可以随意选择受访者。那么，具体需要多少受访者呢？专家们的意见并不统一，但主要有三种观点：研究中的受访者数量不应预先确定，新的受访者可以在访谈中因对研究问题的进一步深入继续加入和确定。这种观点强调了质性研究的动态性和灵活性。在满足充分性和信息饱和的基础上，可以使用滚雪球、方便抽样、关键案例、敏感案例、最大变异性抽样等方法来选择受访者。这种方法强调了抽样的多样性和信息饱和的重要性。最保守的观点是建议5-35个样本。这种观点虽然较为保守，但也在一定程度上提供了参考范围。总之，选择受访者的数量并不是一成不变的，需要根据具体的研究问题和目标来灵活调整。希望这些观点能帮到你们，祝你们的质性研究顺利！𐟓š✨

研设五步③：定人群抽样 𐟓…上次我们分享了Research Design五步工作法的第一步：设定研究目标和方式。今天，我们继续深入探讨第二步：确定研究人群和抽样方法。 𐟑堥𙉧 ”究人群首先，你需要清晰地界定你的研究将关注谁或什么。这通常意味着定义你的目标人群，即你将收集数据的那些人或群体。例如，你可能正在研究某个特定年龄组、职业或地理位置的人群。 𐟓Š 抽样方法即使你的目标人群非常明确，也几乎不可能从每一个个体那里收集数据。因此，你需要从样本中收集数据。抽样方法可以多种多样，从随机抽样到系统抽样，再到方便抽样，每一种都有其适用场景和局限性。 𐟔 定性研究的案例选择在某些定性研究设计中，抽样可能并不相关。例如，在参与观察或深度访谈中，你可能会选择特定的参与者，这些参与者基于他们的经验、知识或对研究问题的独特见解。 𐟓š 后续内容接下来的几篇文章中，我们将继续探讨Research Design五步工作法的第四步：选择数据收集方法。敬请期待更多精彩内容！

𐟓Š 统计学的奥秘：频率分布直方图详解 𐟓Š 1. 𐟓Œ 抽样方法简单随机抽样：从总体中抽取一部分作为样本。系统抽样：按照一定的间隔从总体中抽取个体。分层抽样：将总体分成若干层，然后从每层中抽取一定数量的个体。 𐟓Š 频率分布直方图求差：计算每个数据与组中值的差。分组：根据数据的范围分成若干组。列分组作直方表：将数据按照分组进行统计，制作直方表。 𐟓 百分位数计算数据的百分位数，了解数据的分布情况。 𐟓ˆ 用样本估计数据的集中趋势通过样本数据估计总体数据的集中趋势。 𐟓Š 用样本估计数据的离散程度通过样本数据估计总体数据的离散程度。 𐟓Š 分层抽样中的平均数与方差在分层抽样中，计算各层的平均数和方差，以估计总体的平均数和方差。 𐟓 一些常用结论总结一些常用的统计结论，方便快速解答问题。

中级经济师经济基础知识：抽样调查详解抽样调查是统计学中常用的一种方法，主要用于从总体中抽取部分样本进行统计，从而推断总体的某些特征。以下是一些基本概念和方法：抽样调查的基础概念总体：研究对象的全体集合。样本：从总体中抽取的一部分个体。总体参数：总体的一些基本特征，如平均值、方差等。样本统计量（估计量）：样本数据计算得到的统计量，用于估计总体参数。抽样框：用于抽样的所有抽样单元的名单。抽样方法概率抽样：抽样过程中每个个体被选中的概率是已知或可计算的。方法包括：简单随机抽样：每个个体被选中的概率相等。分层抽样：将总体分为若干层，每层内进行简单随机抽样。系统抽样：按照一定的间隔从总体中抽取样本。整群抽样：将总体分为若干群，每群内进行简单随机抽样。多阶段抽样：将抽样过程分为多个阶段进行。非概率抽样：抽样过程中每个个体被选中的概率不是已知或可计算的。方法包括：判断抽样：由人为确定样本。方便抽样：为了降低调查成本，选择最方便的方法进行抽样。自愿抽样：通过网上调查等方式收集数据。配额抽样：按照一定条件分配样本数量。抽样误差与非抽样误差抽样误差：由于随机性造成的误差，样本统计量估计总体参数时出现的误差。非抽样误差：由于其他原因造成的误差，包括：抽样框误差：样本框不完善。无回答误差：随机因素（人不在）或非随机因素（拒绝回答）造成的误差。计量误差：与真值之间的差异。基本概率抽样方法简单随机抽样：每个个体被选中的概率相等。分层抽样：将总体分为若干层，每层内进行简单随机抽样。系统抽样：按照一定的间隔从总体中抽取样本。整群抽样：将总体分为若干群，每群内进行简单随机抽样。多阶段抽样：将抽样过程分为多个阶段进行。估计量和样本量估计量的性质一致性：随着样本量的增大，估计量稳定于总体参数的真值。无偏性：不放回简单随机抽样，样本均值取值的平均值等于总体均值。有效性：更密集在真值附近的无偏估计量方差更小。抽样误差的估计估计量的方差 = (1 - 样本量n/总体个数N) x 样本方差S^2/样本量n 影响抽样误差的因素总体分布：总体方差越大，抽样误差越大。样本量n：n越大，误差越小。抽样方式和估计量的选择：分层抽样估计量方差小于简单随机抽样。有效辅助信息的估计量也可以有效减小抽样误差。样本量的影响因素调查的精度：样本数据对总体进行估计时可以接受的误差水平。精度要求高，样本量大。总体的离散程度：总体方差越大，所需要的样本量也越大。总体的规模：大规模总体，对样本需求几乎无影响；小规模总体，总体规模大，要求的样本量也大。无回答情况：要求样本量大。经费的制约：某种折中和平衡。其他因素：调查时间和人力资源。

投行实习记𐟓：抽盘蜕变在投行实习的日子里，效率问题总是被挂在嘴边。最近，我的工作效率似乎有所提升，但依然有些挑战。我很好奇，带教们是否会因为实习生的效率低而减少分配给他们的任务，从而将更多的工作分配给其他实习生呢？任务目的与说明 𐟓Š 任务目标是计算抽盘存货金额比例，确保抽样金额比例的合理性。具体来说，需要将存货表分为大中小盘：大盘包括公司所有仓库车间的所有存货，中盘是监盘人手中的表格，小盘则是从中盘随机抽样的监盘结果。首先计算中盘金额与大盘金额的比例，然后计算小盘金额与大盘金额的比例。如果小盘比例过低，可能会使用中盘比例。处理方法 𐟓 思路：大盘和中盘的顺序需要一致，连续性很强。需要仔细查看仓库车间，以仓库车间为维度寻找物料，并从中盘的开头结尾物料信息（具有唯一性）找到大盘。物料批次数和大盘相应范围的头到尾批次数需要一致。我喜欢留痕和写公式，会在大盘的表上标出每个中盘名称，然后新开工作表汇总金额、批次等方便核查，以及带教检查更方便。公式：中小盘的物料批次计算使用COUNTIFS函数，金额计算使用SUMIFS函数。个人偏好使用“S”形式。初次遇到的问题 𐟘… 由于是第一次接触金额计算，对这些表和思路理解得不够快。我甚至花了很长时间将pdf转成excel，尤其是格式强迫症星人，浪费了很多时间。后来发现，中盘的抽样基础是按照仓库车间来的，即一个仓库车间的样本全抽了，有的仓库车间完全没抽。而且我在转excel时最大的问题是容易乱码。我想用几个字段合在一起做唯一标识进行VLOOKUP筛查，结果很容易错漏。幸好我根据中盘序号（批次数）对了一下大盘一个仓库车间的批次数，发现了问题。所以最后就是直接对得上批次数浅浅检查一下即可。问题解决 𐟎‰ 拿到资料后，不要过快上手和先入为主，尤其是有过其他审计券商实习经历的。面对大量数据时，观察规律，往简单的方法想。做表人的抽样思路是怎样的？一开始我以为是按照大额金额筛查出来的（以前审计盘点这么来的），然后和带教确认，这次并不是，随机性很强，但随机中总有规律（像混沌里的蝴蝶）。做表人没必要为难自己，所以这次抽盘就是按照一整个仓库车间来的。总结 𐟓š 总之，任务初始时不要把问题想复杂，遇到问题也没关系，最重要的是积累经验。遇到问题时，不妨考虑一下自己的笨办法，实在解决不了再寻求其他方法。希望这些经验能帮助到正在实习的你！

医学护理SCI科研：5种抽样方法全解析在医学护理的SCI科研中，选择合适的抽样方法至关重要，它不仅能提高分析效率，还能确保结论的准确性。以下是五种常见的抽样方法，帮助你更好地理解和应用它们。简单随机抽样（Simple Random Sampling）𐟎𒊨🙧獦–𙦳•确保每个样本有相同的机会被选中，可以通过随机数生成器或抽签来实现。优点是简单易行且无偏差；缺点是当总体规模很大时，实施起来可能会比较繁琐。适用于总体较小且方便获得的情况，例如课堂上的学生样本调查。分层抽样（Stratified Sampling）𐟓Š 分层抽样先将总体按某种标准（如年龄、性别、收入等）分成不同的层，然后在每一层中进行简单随机抽样。这样可以保证每个层在样本中都有代表。优点是增加样本代表性，提高估计精度；缺点是需要先对总体进行分层，增加了复杂性。适用于总体异质性较大、需要确保每个子群体都被充分代表的情况，例如全国人口普查。集群抽样（Cluster Sampling）𐟏⊩›†群抽样是将总体分成多个集群，然后随机选择一些集群，再对选中的集群内的所有个体或部分个体进行抽样。优点是降低成本和时间，适用于大范围或分散的总体；缺点是可能引入较大的抽样误差，代表性可能不如其他方法。适用于地理上分散的调查，例如全国范围内的教育调查。系统抽样（Systematic Sampling）𐟓… 系统抽样是按一定的间隔从总体中抽取样本，如每隔10个抽一个。先随机选一个起始点，然后按照固定间隔抽样。优点是简单、易于执行，样本均匀分布；缺点是若总体有周期性变化，可能会引入偏差。适用于生产流水线上的质量控制抽样。多阶段抽样（Multi-stage Sampling）𐟏›️ 多阶段抽样是结合了多种抽样方法的一种复杂抽样技术。通常是先进行集群抽样，再对选中的集群进行进一步抽样，如再进行分层或随机抽样。优点是灵活性高，适应大规模和复杂结构的总体；缺点是设计和实施较复杂，需要较高的统计知识。适用于大规模的社会科学调查，例如全国性健康调查。选择适合的抽样方法取决于研究目标、总体特征以及资源限制。掌握并灵活应用这些方法，能让科研更高效，提高结果的可靠性和说服力。希望这些信息对你有所帮助！

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