1樓：資源小村
1、隨機抽樣
優點：操作起來非常簡便。
缺點：只適用於總體單位數量有限的情況，否則編號工作繁重；對於複雜的總體，樣本的代表性難以保證，不能利用總體的已知資訊等。在市場調研範圍有限。
或調查物件情況不明、難以分類或總體單位之間特性差異程度小時採用此法效果較好。
2、分層抽樣
優點：可以降低總的抽樣誤差，在全國性抽樣調查設計中經常使用分層抽樣方法。
缺點：抽樣手續較簡單隨機，抽樣還要繁雜。
3、系統抽樣
優點：經濟性，花的時間更少，並且花費也少。
缺點：一些總體單位數可能包含隱蔽的形態或者是「不合格樣本」，調查者可能疏忽，把它們抽選為樣本。
4、整體抽樣
優點：實施方便、節省經費。
缺點：往往由於不同群之間的差異較大，由此而引起的抽樣誤差往往大於簡單隨機抽樣。
擴充套件資料
抽樣調查是一種非全面調查，它是從全部調查研究物件中，抽選一部分單位進行調查，並據以對全部調查研究物件做出估計和推斷的一種調查方法。顯然，抽樣調查雖然是非全面調查，但它的目的卻在於取得反映總體情況的資訊資料，因而，也可起到全面調查的作用。
概率抽樣是按照概率論和數理統計的原理從調查研究的總體中，根據隨機原則來抽選樣本，並從數量上對總體的某些特徵作出估計推斷，對推斷出可能出現的誤差可以從概率意義上加以控制。習慣上將概率抽樣稱為抽樣調查。
2樓：車釐子
1、分層抽樣 優點：易於理解、簡單易行。容易得到一個按比例分配的樣本。
2、簡單隨機抽樣 優點：當總體內觀察單位數與樣本例數都不大時擁有實施，均數及其標 準誤的計算也比較簡單。 3、整群抽樣 優點：
便於組織，節省人力、物力、時間，容易控制調查質量。
4、系統抽樣 優點：由於分層後各層內的個體同質性質增強，使得抽樣誤差比較小。
3樓：匿名使用者
1、簡單隨機抽樣 優點：當總體內觀察單位數與樣本例數都不大時擁有實施，均數及其標 準誤的計算也比較簡單。
2、分層抽樣 優點：易於理解、簡單易行。容易得到一個按比例分配的樣本。
3、系統抽樣 優點：由於分層後各層內的個體同質性質增強，使得抽樣誤差比較小。
4、整群抽樣 優點：便於組織，節省人力、物力、時間，容易控制調查質量。
抽樣調查都有哪些方式方法？
4樓：demon陌
抽樣調查方法：等距抽樣、型別抽樣、整群抽樣。
1、等距抽樣：將總體各單位按一定標誌或次序排列成為圖形或一覽表式（也就是通常所說的排隊），然後按相等的距離或間隔抽取樣本單位。
特點是：抽出的單位在總體中是均勻分佈的，且抽取的樣本可少於純隨機抽樣。等距抽樣既可以用同調查專案相關的標誌排隊，也可以用同調查專案無關的標誌排隊。
2、型別抽樣：將總體單位按其屬性特徵分成若干型別或層，然後在型別或層中隨機抽取樣本單位。
特點是：由於通過劃類分層，增大了各型別中單位間的共同性，容易抽出具有代表性的調查樣本。該方法適用於總體情況複雜，各單位之間差異較大，單位較多的情況。
3、整群抽樣：就是從總體中成群成組地抽取調查單位，而不是一個一個地抽取調查樣本。
特點是：調查單位比較集中，調查工作的組織和進行比較方便。但調查單位在總體中的分佈不均勻，準確性要差些。
根據抽選樣本的方法，抽樣調查可以分為概率抽樣和非概率抽樣兩類。概率抽樣是按照概率論和數理統計的原理從調查研究的總體中，根據隨機原則來抽選樣本，並從數量上對總體的某些特徵作出估計推斷，對推斷出可能出現的誤差可以從概率意義上加以控制。
5樓：濟寧鈦浩機械****
抽樣調查是一種非全面調查，它是從全部調查研究物件中，抽選一部分單位進行調查，並據以對全部調查研究物件作出估計和推斷的一種調查方法。顯然，抽樣調查雖然是非全面調查，但它的目的卻在於取得反映總體情況的資訊資料，因而，也可起到全面調查的作用。
根據抽選樣本的方法，抽樣調查可以分為概率抽樣和非概率抽樣兩類。概率抽樣是按照概率論和數理統計的原理從調查研究的總體中，根據隨機原則來抽選樣本，並從數量上對總體的某些特徵作出估計推斷，對推斷出可能出現的誤差可以從概率意義上加以控制。在我國，習慣上將概率抽樣稱為抽樣調查。
幾種具體的抽樣方式：
1、簡單隨機抽樣
簡單隨機抽樣也稱為單純隨機抽樣，是指從總體n個單位中任意抽取n個單位作為樣本,使每個可能的樣本被抽中的概率相等的一種抽樣方式。
簡單隨機抽樣一般可採用擲硬幣、擲骰子、抽籤、查隨機數表等辦法抽取樣本。在統計調查中，由於總體單位較多，前三種方法較少採用，主要運用後一種方法。
按照樣本抽選時每個單位是否允許被重複抽中，簡單隨機抽樣可分為重複抽樣和不重複抽樣兩種。在抽樣調查中，特別是社會經濟的抽樣調查中，簡單隨機抽樣一般是指不重複抽樣。
簡單隨機抽樣是其它抽樣方法的基礎,因為它在理論上最容易處理,而且當總體單位數n不太大時,實施起來並不困難。但在實際中,若n相當大時,簡單隨機抽樣就不是很容易辦到的。首先它要求有一個包含全部n個單位的抽樣框；其次用這種抽樣得到的樣本單位較為分散,調查不容易實施。
因此，在實際中直接採用簡單隨機抽樣的並不多。
2、分層抽樣
分層抽樣又稱為分類抽樣、或型別抽樣，它首先是將總體的n個單位分成互不交叉、互不重複的k個部分，我們稱之為層；然後在每個層內分別抽選n1、n2、......nk個樣本，構成一個容量為個樣本的一種抽樣方式。
分層的作用主要有三：一是為了工作的方便和研究目的的需要；二是為了提高抽樣的精度；三是為了在一定精度的要求下，減少樣本的單位數以節約調查費用。因此，分層抽樣是應用上最為普遍的抽樣技術之一。
按照各層之間的抽樣比是否相同，分層抽樣可分為等比例分層抽樣與非等比例分層抽樣兩種。
實際上，分層抽樣是科學分組與抽樣原理的有機結合，前者是劃分出性質比較接近的層，以減少標誌值之間的變異程度；後者是按照抽樣原理抽選樣本。因此，分層抽樣一般比簡單隨機抽樣和等距抽樣更為精確，能夠通過對較少的樣本進行調查，得到比較準確的推斷結果，特別是當總體數目較大、內部結構複雜時，分層抽樣常能取得令人滿意的效果。
3、整群抽樣
整群抽樣是首先將總體中各單位歸併成若干個互不交叉、互不重複的集合，我們稱之為群；然後以群為抽樣單位抽取樣本的一種抽樣方式。
整群抽樣特別適用於缺乏總體單位的抽樣框。應用整群抽樣時，要求各群有較好的代表性，即群內各單位的差異要大，群間差異要小。
整群抽樣的優點是實施方便、節省經費；缺點是往往由於不同群之間的差異較大，由此而引起的抽樣誤差往往大於簡單隨機抽樣。
4、等距抽樣
等距抽樣也稱為系統抽樣、或機械抽樣，它是首先將總體中各單位按一定順序排列,根據樣本容量要求確定抽選間隔，然後隨機確定起點，每隔一定的間隔抽取一個單位的一種抽樣方式。
根據總體單位排列方法，等距抽樣的單位排列可分為三類：按有關標誌排隊、按無關標誌排隊以及介於按有關標誌排隊和按無關標誌排隊之間的按自然狀態排列。
按照具體實施等距抽樣的作法，等距抽樣可分為：直線等距抽樣、對稱等距抽樣和迴圈等距抽樣三種。
等距抽樣的最主要優點是簡便易行，且當對總體結構有一定了解時，充分利用已有資訊對總體單位進行排隊後再抽樣，則可提高抽樣效率。
5、多階段抽樣
多階段抽樣，也稱為多級抽樣，是指在抽取樣本時，分為兩個及兩個以上的階段從總體中抽取樣本的一種抽樣方式。其具體操作過程是：第一階段，將總體分為若干個一級抽樣單位，從中抽選若干個一級抽樣單位入樣；第二階段，將入樣的每個一級單位分成若干個二級抽樣單位，從入樣的每個一級單位中各抽選若干個二級抽樣單位入樣……，依此類推，直到獲得最終樣本。
多階段抽樣區別於分層抽樣，也區別於整群抽樣，其優點在於適用於抽樣調查的面特別廣，沒有一個包括所有總體單位的抽樣框，或總體範圍太大，無法直接抽取樣本等情況，可以相對節省調查費用。其主要缺點是抽樣時較為麻煩,而且從樣本對總體的估計比較複雜。
6、雙重抽樣
雙重抽樣，又稱二重抽樣、複式抽樣，是指在抽樣時分兩次抽取樣本的一種抽樣方式，其具體為：首先抽取一個初步樣本，並搜取一些簡單專案以獲得有關總體的資訊；然後，在此基礎上再進行深入抽樣。在實際運用中，雙重抽樣可以推廣為多重抽樣。
雙重抽樣的主要作用是提高抽樣效率、節約調查經費。
7、按規模大小成比例的概率抽樣
按規模大小成比例的概率抽樣，簡稱為pps抽樣，它是一種使用輔助資訊，從而使每個單位均有按其規模大小成比例的被抽中概率的一種抽樣方式。其抽選樣本的方法有漢森－赫維茨方法、拉希裡方法等。
pps抽樣的主要優點是：使用了輔助資訊，減少抽樣誤差；主要缺點是：對輔助資訊要求較高，方差的估計較複雜等。
上述各種抽樣方式均為隨機抽樣方式。此外還有非隨機抽樣方式，即按照調查人員主觀設立的某個標準抽選樣本的抽樣方式，如偶遇抽樣、立意抽樣、配額抽樣等。
常用的概率抽樣方法有哪些？各自的含義是什麼？
6樓：哊點壞
（1）簡單隨機抽樣：從總體 n 個單位中隨機地抽取 n 個單位作為樣本，使得每一個總體單 位都有相同的機會(概率)被抽中，這樣的抽樣方式稱為簡單隨機抽樣。
（2）分層抽樣：在抽樣之前先將總體的單位按某種特徵或某種規則劃分為不同的層，然後 從不同的層中抽取一定數量的單位組成一個樣本，這樣的抽樣方式稱為分層抽樣。
（3）系統抽樣：在抽樣中先將總體各單位按某種順序排列，並按某種規則確定一個隨機起 點，每隔一定的間隔抽取一個單位，直至抽取 n 個單位形成一個樣本。
（4）整群抽樣：調查時先將總體劃分成若干群，然後再以群作為調查單位從中抽取部分群， 進而對抽中的各個群中所包含的所有個體單位進行調查或觀察。
（5）多階段抽樣：先抽取群，但並不是調查群內的所有單位，而是再進行一步抽樣，從選 中的群中抽取出若干個單位進行調查。 群是初級抽樣單位，第二階段抽取的是最終抽樣單位。
將該方法推廣，使抽樣的段數增多， 就稱為多階段抽樣。
7樓：匿名使用者
說的對。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
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