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比較概率抽樣和非概率抽樣的特點。舉例說明什么情況下適合采用概率抽樣，什么情況下適合采用非概率抽樣？

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比較概率抽樣和非概率抽樣的特點。舉例說明什么情況下適合采用概率抽樣，什么情況下適合采用非概率抽樣？

文章插圖
1、特點
概率抽樣特點：隨機原則 ， 可以據以對總體參數進行估計；技術含量高、成本高、更精確 。
非概率抽樣特點：非隨機原則 ， 統計量的分布不確定 ， 無法進行參數估計；技術含量低、成本低、時效快、操作簡便 。
2、適合情況
概率抽樣：如果調查的目的在于掌握和研究總體的數量特征 ， 得到總體參數的置信區間 ， 就使用概率抽樣 。
非概率抽樣：適合探索性的研究 ， 調查結果用于發現問題 ， 為更深入的數量分析提供準備 。非概率抽樣也適合市場調查中的概念測試 。
擴展資料
非概率抽樣常用方法
1、方便抽樣
指根據調查者的方便選取的樣本 ， 以無目標、隨意的方式進行 。例如：街頭攔截訪問 ， 個別入戶項目誰開門就訪問誰 。
2、判斷抽樣
由專家判斷而有目的地抽取認為“有代表性的樣本” 。例如：社會學家研究某國家的一般家庭情況時 ， 常以專家判斷方法挑選“中型城鎮”進行；也有家庭研究專家選取某類家庭進行研究 ， 如選三口之家（子女正在上學的）；在探索性研究中 ， 如抽取深度訪問的樣本時 ， 可以使用這種方法 。
3、配額抽樣
先將總體元素按某些控制的指標或特性分類 ， 然后按方便抽樣或判斷抽樣選取樣本元素 。例如：定點街訪中的配額抽樣 。適用于設計調查者對總體的有關特征具有一定的了解而樣本數較多的情況下 。
4、滾雪球抽樣
先隨機選擇一些被訪者并對其實施訪問 ， 再請他們提供另外一些屬于所研究目標總體的調查對象 ， 
根據所形成的線索選擇此后的調查對象 。
概率抽樣是在一個群體里面的 ， 例如 ， 是調查這間學校的學生身體狀況  ， 單位是這間學校的學生是一個群體 。非概率抽樣是適合商場的  ， 他們抽查東西是隨機的抽樣 ，  目的是能得到更高的商品質量的報告 。概率抽樣又稱隨機抽樣.概率抽樣以概率理論和隨機原則為依據來抽取樣本的抽樣,是使總體中的每一個單位都有一個事先已知的非零概率被抽中的抽樣 ?？傮w單位被抽中的概率可以通過樣本設計來規定 ， 通過某種隨機化操作來實現,.雖然隨機樣本一般不會與總體完全一致,但它所依據的是大數定律,而且能計算和控制抽樣誤差,因此可以正確地說明樣本的統計值在多大程度上適合于總體,根據樣本調查的結果可以從數量上推斷總體,也可在一定程度上說明總體的性質,特征.概率抽樣主要分為簡單隨機抽樣,系統抽樣,分類抽樣,整群抽樣,多階段抽樣等類型.現實生活中絕大多數抽樣調查都采用概率抽樣方法來抽取樣本.原則概率抽樣的基本原則是:樣本量越大 ， 抽樣誤差就越小 ， 而樣本量越大 ， 則成本就越高 。根據數理統計規律 ， 樣本量增加呈直線遞增的情況下(樣本量增加一倍 ， 成本也增加一倍) ， 而抽樣誤差只是樣本量相對增長速度的平方根遞減 。因此 ， 樣本量的設計并不是越大越好 ， 通常會受到經濟條件的制約 。原理市場調查方法A 案頭調研 案例研究法 B 不重復抽樣 C 抽樣調查 重置抽樣 抽簽法 產品留置測試 D 多維尺度法 定量研究方法 定性研究方法 典型調查法 電話調查 多階段抽樣 等距抽樣 獨立控制配額抽樣 等距量表 等比量表 E 二手資料調研 二路焦點小組 F 非概率抽樣 分層抽樣 分層比例抽樣 分層最佳抽樣 G 觀察法概率抽樣拐點調研 滾雪球抽樣 H 會議調查 J 焦點訪談法 經驗判斷法 隨機抽樣 家庭日記法 經銷商訪談 K 可行性研究 L 聯合分析法 留置調查 垃圾調研法 類別量表 M 面談訪問法 盲測 描述性調研 P PPS 判斷抽樣 配額抽樣 平衡量表法 評價量表 配對比較量表 Q Q分類法 R 任意抽樣 S 容量測定法 SEM模型 深層訪談法 雙重抽樣 實驗調查法 實地調研 數值分配量表 隨機號碼表法 順序量表 T 投影技法 推銷估計法 投射研究 探索性調研 W 文獻調查法 問卷調查法 網絡調研 文案調查法 無準備訪問 網上調查 X 詢問法 辛迪加調研 行蹤分析 相互控制配額抽樣 Y 郵寄調查 因果性調研 Z 主觀概率法 整群抽樣 重點調查 逐戶尋找法概率抽樣之所以能夠保證樣本對總體的代表性 ， 其原理就在于它能夠很好的按總體內在結構中所蘊含的各種隨機事件的概率來構成樣本 ， 使樣本成為總體的縮影 。優點⑴ 概率抽樣包括以下幾個方面的優點:調查者可獲得被抽取的不同年齡、不同層次的人們的信息能估算出抽樣誤差調查結果可以用來推斷總體 。例如 ， 在一項使用概率抽樣法的調查中 ， 如果有 5 %的被訪者給出了某種特定回答 ， 那么 ， 調查者就可以以此百分比再結合抽樣誤差 ， 推及總體情況 。⑵ 另一方面 ， 概率抽樣也有一些弊病:-在大多數案例中 ， 同樣規模的概率抽樣的費用要比非概率抽樣高-概率抽樣比非概率抽樣需要更多時間策劃和實施-必須遵守的抽樣計劃執行程序會大量增加收集資料的時間 。方法概率抽樣包括有簡單隨機抽樣、系統抽樣(等距抽樣)、分層抽樣(類型抽樣)、整群抽樣、多段抽樣、PPS抽樣和戶內抽樣 。等距抽樣在定量抽樣調查中 ， 等距抽樣常常代替簡單隨機抽樣 。由于該抽樣方法簡單實用 ， 所以應用普遍 。等距抽樣得到的樣本幾乎與簡單隨機抽樣得到的樣本是相同的 。等距抽樣的基本做法是 ， 將總體中的各單元先按一定的順序排列、編號 ， 然后決定一個間隔 ， 并在此間隔基礎上選擇被調查的單位個體 。樣本距離可通過下面公式確定:樣本距離 =總體單位數∕樣本單位數例如 ， 假設你使用本地電話本并確定樣本距離為 100  ， 那么 100 個中取 1 個組成樣本 。這個公式保證了整個列表的完整性 。等距抽樣方式隨意用一個起點 ， 例如 ， 如果你把一本電話本作為抽樣框 ， 必須隨意取出一個號碼決定從該頁開始翻閱 。假設從第 5 頁開始 ， 在該頁上再另選一個數決定從該行開始 。假定選擇從第 3 行開始 ， 這就決定了實際開始的位置 。等距抽樣方式相對于簡單隨機抽樣方式最主要的優勢就是經濟性 。等距抽樣方式比簡單隨機抽樣更為簡單 ， 花的時間更少 ， 并且花費也少 。使用等距抽樣方式最大的缺陷在于總體單位的排列上 。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 。分層抽樣定量調查中的分層抽樣是一種卓越的概率抽樣方式 ， 在友邦公司以往的調查中經常被使用 。分層抽樣的具體程序是:把總體各單位分成兩個或兩個以上的相互獨立的完全的組(如男性和女性) ， 從兩個或兩個以上的組中進行簡單隨機抽樣 ， 樣本相互獨立 ?？傮w各單位按主要標志加以分組 ， 分組的標志與我們關心的總體特征相關 。例如 ， 我們正在進行有關啤酒品牌知名度方面的調查 ， 初步判別 ， 在啤酒方面男性的知識與和女性不相同 ， 那么性別應是劃分層次的適當標志 。如果不以這種方式進行分層抽樣 ， 分層抽樣就得不到什么效果 ， 花再多時間、精力和物資也是白費 。分層抽樣與簡單隨機抽樣相比 ， 我們往往選擇分層抽樣 ， 因為它有顯著的潛在統計效果 。也就是說 ， 如果我們從相同的總體中抽取兩個樣本 ， 一個是分層樣本 ， 另一個是簡單隨機抽樣樣本 ， 那么相對來說 ， 分層樣本的誤差更小些 。另一方面 ， 如果目標是獲得一個確定的抽樣誤差水平 ， 那么更小的分層樣本將達到這一目標 。在調查實踐中 ， 為提高分層樣本的精確度實際上要付出一些代價 。通常 ， 我們現實正確的分層抽樣一般有三個步驟: 首先 ， 辯明突出的(重要的)人口統計特征和分類特征 ， 這些特征與所研究的行為相關 。例如 ， 研究某種產品的消費率時 ， 按常理認為男性和女性有不同的平均消費比率 。為了把性別作為有意義的分層標志 ， 調查者肯定能夠拿出資料證明男性與女性的消費水平明顯不同 。用這種方式可識別出各種不同的顯著特征 。調查表明 ， 一般來說 ， 識別出 6 個重要的顯著特征后 ， 再增加顯著特征的辨別對于提高樣本代表性就沒有多大幫助了 。第二 ， 確定在每個層次上總體的比例(如性別已被確定為一個顯著的特征 ， 那么總體中男性占多少比例 ， 女性占多少比例呢?) 。利用這個比例 ， 可計算出樣本中每組(層)應調查的人數 。最后 ， 調查者必須從每層中抽取獨立簡單隨機樣本 。整群抽樣以上各種抽樣類型全部是按單位抽取的 ， 即按樣本單位數 ， 分別一個單位一個單位地抽取 。在整群抽樣中 ， 樣本是一組單位一組單位地抽取 。整群抽樣有兩個關鍵步驟:-同質總體被分為相互獨立的完全的較小子集 。-隨機抽選子集構成樣本 。如果調查者在抽中的子集中觀察全部單位 ， 我們就有了一級整群樣本 。如果在抽中的子集中再以概率方式抽取部分單位觀察 ， 我們就有了二級整群樣本 。分層和整群抽樣都要將總體分為相互獨立的完全子集 。它們的區別是 ， 分層抽樣的樣本是從每個子集中抽取 ， 而整群抽樣則是抽取部分子集 。地理區域抽樣是整群抽樣的典型方式 。挨門挨戶去調查一個特定城市的調查者也許會隨機抽選一些區域 ， 較集中地訪查一些群體 ， 大量減少訪問時間和經費 。整群抽樣被認為是概率抽樣技術 ， 因為它隨機抽出群和隨機抽出單位 。值得注意的是 ， 在整群抽樣下 ， 我們假定群中單位與總體一樣存在異質性 。如果一群中單位的特征非常相似 ， 如果由于共同環境使群內差異小而群與群之間差異大 。一般來說 ， 要解決這個問題可以擴大群數 ， 然后從各群中抽取少量單位數 ， 以保證樣本的代表性 。

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