抽樣設計講稿

抽樣設計

Sampling本講內容抽樣基本概念及一般過程1概率抽樣2非概率抽樣3樣本容量的確定41抽樣基本概念及一般過程

一、抽樣的有關術語1、抽樣總體（Population）在社會調查中用N表示）抽取樣本的總體。(1)目標總體：所有研究對象的全體。（是理論上的總體）(2)抽樣總體：是研究者實際抽樣樣本的個體（分析單位）的集合體。（是實際操作中的總體）

二者不同：目標總體是我們概念上的，而抽樣總體是我們實際抽取樣本的集合。如：開展對某省大學生擇業(yè)傾向調查時，目標總體：該省所有在校大學生的集合，每個在校大學生就是構成總體的元素。抽樣總體：該省所有在冊大學生。2、樣本（Sample）（社會調查中用n表示）是從調查總體中按一定方式抽取出來的那一部分代表的集合體。3.抽樣（Sampling）

是一種選擇調查對象的程序與方法，即從總體中選取一部分代表的過程，也即從總體中按一定方式選擇或抽取樣本的過程。

如：從某省總數為10萬人的大學生總體中按照一定方式抽取出1000名大學生進行調查，這1000名大學生就是構成總體的一個樣本。（從一個總體中可以抽取出若干個不同的樣本）4.抽樣單元(SamplingUnit)

一次直接的抽樣所使用的基本單位。抽樣單元和構成總體的元素有時相同，有時不同。5.抽樣框（SamplingFrame）

也稱抽樣范圍，指抽取樣本的所有抽樣單位的名單。如：從某所大學全體學生中直接抽取200名學生作為樣本—該校全體學生的名單從某一所大學所有班級中抽取3個班級作為樣本—該校所有班級的名單

6.參數值(Parameter)也稱總體參數，是關于總體中某一變量的綜合描述。如：某廠職工的平均收入、平均年齡……7.估計量（Statistic）也稱樣本值，是關于樣本中某一變量的綜合描述。如：某廠職工中抽取出一部分，得到的平均收入、平均年齡……

8.抽樣誤差（SamplingError）

直觀的說，就是由于隨機而造成的樣本統(tǒng)計量與總體參數之間的偏差。估計樣本統(tǒng)計值與真實值的差距

兩個影響因素：樣本規(guī)模、樣本元素之間的異質性。﹠抽樣誤差的意義：是衡量樣本代表性好壞的標準，抽樣誤差越小，說明樣本的代表性越好，反之，則越不好。如果我們由總體內隨機抽取許多獨立的樣本,這些隨機抽樣所得到的統(tǒng)計結果將以一種可知的方式分布在總體參數附近.那么抽樣結果集中在總體參數多大的范圍內呢?—置信水平和置信區(qū)間

概率理論明確指出:

一定比例的樣本估計值會落在總體參數值的某個增量內(一個標準誤SE就是一個增加單位)---置信區(qū)間

9.置信水平與置信區(qū)間（1）置信水平（ConfidenceLevel）

也稱置信度，指的是總體參數值落在樣本統(tǒng)計值某一區(qū)間內的概率。它反映抽樣的可靠性程度。如置信度為95%：指對某一總體進行的同樣形式的100次抽樣中，總體值將有95次都落在樣本值周圍的某一區(qū)間內。在其他條件一定的情況下，置信度越高，推論的把握性越大，所要求的樣本規(guī)模就越大。（2）置信區(qū)間（ConfidenceInterval）

是指在一定范圍的置信水平下，樣本統(tǒng)計值與總體參數值之間的誤差范圍估測總體參數值的范圍.它是指在一定的置信度下，樣本值與總體值之間的誤差范圍。它反映的是抽樣的精確程度。范圍越大，精確性程度越低。在其他條件一定的情況下，置信區(qū)間越小，精確性程度要求就越高，即樣本值與總體值之間的誤差范圍越小，則所要求的樣本規(guī)模就越大。舉例:我們有95%的信心說,35-45%的投票者會投票給A

由于平均數的抽樣分布是正態(tài)分布,其平均數的次數就是正態(tài)曲線下的面積.而根據概率統(tǒng)計論,正態(tài)分布曲線下的面積是可以用數學方法推算的.有90%落在u±1.65SE之間有95%落在u±1.96SE之間有98%落在u±2.33SE之間有99%落在u±2.58SE之間我們可以這樣說：對于任何一次抽樣來說，其樣本統(tǒng)計值落在總體參數值正負2個標準誤之間的概率是95%

（3）置信水平與置信區(qū)間的關系﹠置信水平反映的是抽樣的可靠性程度，置信區(qū)間反映的是抽樣的精確性程度。﹠在其他條件不變的情況下，置信水平越高，置信區(qū)間越大；置信水平越低，置信區(qū)間越小。對抽樣的可靠性程度要求越高，抽樣的精確性程度將越低；對抽樣的可靠性程度要求越低，則抽樣的精確性程度將越高。

二、抽樣的基本程序1.界定總體2.選擇抽樣的具體方法，確定抽樣的精確性程度與樣本規(guī)模3.制定抽樣框4.實施抽樣5.樣本質量評估

（一）界定總體即在具體抽樣前，對從中抽取樣本的總體范圍作出明確的界定。﹠為什么要對總體進行界定？原因之一：是由抽樣調查的目的決定的，其目的是調查部分以反映總體。原因之二：界定總體是達到良好的抽樣效果的前提條件。

例如：1936年美國總統(tǒng)大選前《文學文摘》雜志的抽樣

思考

美國的《文學文摘》是一本1890年—1938年間在美國發(fā)行頗為流行的新聞雜志。1920年、1924、1928、1932年的美國總統(tǒng)大選前都作出了準確的預測。1936，《文學文摘》進行了一次最具雄心的民意測驗活動：選票寄給了從電話薄與車牌登記單中挑選出來的1000萬人。收到了200萬人以上的回應；結果顯示，有57%人支持共產黨候選人阿爾夫·蘭登，而當時在任的美國總統(tǒng)富蘭克林·羅斯福的支持率為43%。兩個星期以后全民選舉的結果出來了，羅斯福以歷史上最大的優(yōu)勢61%的得票率獲得第二屆任期。思考：為什么《文學文摘》的預測會失?。?/p>

（二）選擇抽樣的具體方法，確定抽樣的精確性程度與樣本規(guī)模﹠如何確定抽樣的精確性和樣本規(guī)模（待）（三）制作抽樣框當采用一次性抽樣時，應依據已經明確界定的總體范圍，收集總體中全部抽樣單位的名單，并對名單按隨機原則進行統(tǒng)一編號，建立起供抽樣使用的抽樣框。

﹠例如：我們要在重慶城市管理職業(yè)學院進行一項該校大專學生職業(yè)觀的抽樣調查。﹠注意：當采取多級抽樣時，則需制作多個抽樣框。

﹠例如：為了了解某市小學生的學習情況，需要從全市500所小學中抽取500名小學生調查。﹠準確的抽樣框原則：1、完整性2、不重復性例如：在城市居民戶的抽樣中，會經常出現(xiàn)一戶有多處住房的情況，這樣很容易把一戶重復列入抽樣框，使得他們在抽樣中的中選概率高于其他居民，相反，許多城市居民居住條件比較差，很多居民同住在一個門牌號中，因此很容易遺漏。兩種情況均違背了隨機抽樣的等概率原則。

（四）實際抽取樣本即在前進幾個步驟的基礎上，嚴格按照所選定的抽樣方法，從抽樣框中抽取一個個抽樣單位，構成調查樣本。（五）評估樣本質量所謂樣本評估，就是對樣本的質量、代表性、偏差等進行初步的檢驗和衡量，其目的是防止由于前面步驟中的失誤而使樣本偏差太大，進而導致整個調查的失誤。﹠評估樣本的基本方法：將可得到的反映總體中某些重要特征及其分布的資料與樣本中的同類指標的資料進行對比。若二者之間的差別很小，則可認為樣本的質量較高，代表性較好；反之，若二者之間的差別十分明顯，則表明樣本的質量和代表性不可能高。因而需要對前面的抽樣步驟進行檢查、修正，直到抽出質量較高、代表性較好的樣本為止。

﹠例如：從我院3000名學生中抽取300名學生作為樣本。同時，我們從學院教務處或學生處得到下列統(tǒng)計資料：全院男生占學生總數的53%，女生占47%；本市學生占40%，外省學生占60%。那么，我們可以對抽出的300名學生進行這兩方面分布情況的統(tǒng)計。假定樣本統(tǒng)計得到的結果是：男生占52%,女生占48%；本市學生占41%,外省學生占59%。兩相對比，可以發(fā)現(xiàn)二者之間的差距很小，這就在一定程度上說明，樣本的質量較高，代表性較好，從這樣的樣本中得到的結果往往能較好地反映和體現(xiàn)總體的情況。本講內容抽樣基本概念及一般過程1概率抽樣2非概率抽樣3樣本容量的確定42概率抽樣

(probabilitysampling)簡單隨機抽樣系統(tǒng)抽樣分層抽樣整群抽樣多階段抽樣概率與規(guī)模成比例抽樣（PPS)戶內抽樣就是等概率抽樣，每個個體以相同的概率被抽中。步驟：1）發(fā)展一個準確的抽樣框；

2）把抽樣框中的所有元素編號；

3）利用數學軟件（隨機數表等）選擇元素1）簡單隨機抽樣

（simplerandomsampling)（2）、系統(tǒng)抽樣（SystematicSampling）★概念：是把總體中的個體進行隨機編號并排序，再計算出某種間隔，然后按這一固定的間隔抽取個體的號碼來組成樣本的方法?！锞唧w步驟：（1）給總體中的每一個個體隨機編上號碼并按號碼排序，即制作抽樣框；（2）計算出抽樣間距，公式為：K=N/n（K—抽樣間隔，N—總體規(guī)模，n—樣本規(guī)模）；（3）在最前面的K個個體中，隨機抽取一個個體，并記號其編號（假定為A），作為隨機起點；（4）在抽樣框中，自A開始，每隔K個個體抽取一個個體，即所抽取個體的編號分別為A，A＋K，A＋2K，．，A＋（n－1）K；（5）將這n個個體合起來，就構成了該總體的一個樣本。例如：某大學共有3000名學生，要抽取一個容量為100的大學生樣本，使用系統(tǒng)抽樣的方法如何抽取。課堂練習：現(xiàn)要對某一產品的口味進行測試，需要從調查總體的150人中抽取12人進行測試，請使用系統(tǒng)抽樣的方法抽取樣本。？思考：如果總體的個體數不能被樣本容量整除時，如何處理？3、分層抽樣（StratifiedSampling）★概念：是先將總體中的所有個體按某種特征或標志劃分為若干類型，然后再在各類型中采用簡單隨機抽樣或系統(tǒng)抽樣的方法抽取一個子樣本，最后將這些子樣本合起來構成總體的一個樣本。其中，N為總體，Ni為子總體，n為樣本，ni為子樣本類型1類型2類型3類型4子樣本2子樣本3子樣本4子樣本1考慮分層的比例問題，又分為1、比例分配法；考慮每層中的總體單位數，按比例在每層中抽出相同比例的樣本，即每層的樣本容量例如:調查在校學生的閱讀傾向將符合要求的學生做統(tǒng)計后（除去留學生，成教等）總數為2萬多人，考慮要作年級和教育差異對比，可將學生分為本科、碩士、博士三個大群體，需要抽取1068人就足夠了。經求取比例，最低比例4.3％可以滿足樣本需求。2、不按比例分層抽樣當總體中有些分層的數目太少，若以比例抽樣，則有的層在樣本中個案太少，影響分析。為了對不同層次的子總體進行專門研究，則可不按比例分層抽樣。但需注意，若要用樣本資料推斷總體時，則需要對各層數據資料進行加權處理，使樣本中各層的比例恢復到總體中各層實際的比例結構。例如：某廠600工人（男500，女100人）調查他們的平均收入。計劃抽樣60人。按比例抽樣:男500*（60/600）=50人，女100*（60/600）=10人不按比例抽樣，即男女各抽30人全廠工人平均收入=（每個男工的收入*5/3+每個女工的收入*1/3）/60人

2、奈曼最佳分配法考慮每層中總體單位的變異程度不同，在樣本容量一定的條件下，變異大的層樣本容量也大，變異小的層樣本容量也小。每層的樣本容量為

3.二相分層抽樣1938年Neyman提出的先取一個大樣本額的樣本，調查每一個單位的輔助變量，然后按輔助變量將此樣本的各單位分入不同的層，再從中做一個小樣本的分層抽樣注意：

1）用于劃分總體的變量（分層變量）除了考慮常見的人口統(tǒng)計特征變量、比較容易得以辨識的變量外，還要考慮與研究變量相關的一些變量。例如性別和許多研究變量相關，且容易辨識，所以常常作為分層變量。2）分層抽樣的時候應該是各個層內之間的元素的差異比較小，而使層之間的元素比較大。各個層的劃分要根據研究者的判斷和研究目的。3）當研究者感興趣的層占總體的比例很小的時候，若采用簡單隨機抽樣方法就可能會漏掉該層的元素，此時常用分層抽樣。4）在某些特殊情況下，研究者可能想讓某個層在樣本中的比例不同于其在總體中的真正比例，此時也常用分層抽樣。5）在3）與4）情境下，做推斷的時候，要進行處理。（4）整群抽樣（clustersampling)子群1子群2子群6子群3子群7子群5子群4★概念：是從總體中隨機抽取一些小群體，然后由所抽出的若干個小群體內的所有元素構成調查的一個樣本。其中，N為總體，Ni為子總體，n為樣本★整群抽樣與前幾種抽樣方法的最大區(qū)別在于，它的抽樣單位不是單個的個體，而是成群的個體?！锞唧w步驟：1、將總體各單位按一定標準劃分為若干群體。2、以群為單位，從整體中抽取部分群（數量確定）3、將這些群中的所有個體合起來，形成總體的一個樣本。★整群抽樣的應用范圍較廣，在簡單隨機抽樣與系統(tǒng)抽樣中，都要求有一份總體所有成員的名單，即抽樣框。但在實際調查過程中，這樣的名單往往難獲得，此時可采用整群抽樣來解決問題。兩種情境下要考慮采用整群抽樣：沒有最終要素名冊，也就是沒有有關最終要素的抽樣框；總體分散，取得樣本的成本極其高昂。步驟：1）就是首先將總體劃分為若干個小子群，這些子群包含有最終抽樣元素，或者經過多層后包含有最終抽樣元素。2）然后以這些群為抽樣單位，按照簡單隨機抽樣法或者系統(tǒng)抽樣法從中抽出部分子群，3）抽取出的子群的所有元素都構成樣本元素。例如：城市人口抽樣街道1街道2街道n-1-----街道n-----樣本整群抽樣比簡單隨機抽樣花費較少，但是更不精確。一般來說，整群抽樣的設計原則是：盡可能設計較多的群，和抽取較多的群，而減少每個群的抽樣元素數量。人口調查常常是在每個社區(qū)找5戶，如果要抽取2000戶的話，就需要400個社區(qū)。為了改進樣本代表性，也可以在整群抽樣的每一階段采取分層技術，而非簡單隨機抽樣法。注意：5）多階段抽樣multistagesampling按照隸屬關系或層次關系，一層一層分階段的往下抽樣，一直抽到最基本的抽樣元素位置。每一階段的抽樣都是按照簡單隨機抽樣、系統(tǒng)抽樣或者分層抽樣進行。例如：CGSS（中國綜合社會調查）2006的城市抽樣街道1街道2街道n-1---街道n區(qū)1區(qū)2區(qū)m-1區(qū)m---居委會1居委會2居委會K-1居委會k---住戶和居民例如：從全市300所小學抽取300名小學生調查，可以分為幾個階段來進行？每個階段的抽樣單位分別是什么？方法：從總體中隨機抽取若干大群，然后從大群中抽取若干小群，層層抽下去，直到抽到最基本的抽樣元素為止。重復兩個基本步驟：列表名冊和抽樣在上述每個階段的抽樣中，都要采用簡單隨機抽樣或等距抽樣或分層抽樣的方法進行。

例如：某地有2.4萬名教師，他們分布在全市10個區(qū)的200所學校里，現(xiàn)在要抽取一個由1200名教師組成的樣本，按照三級抽樣的方法，有以下幾種抽樣方案：

?思考：1、哪一種方案最節(jié)省人力和經費？2、哪一種方案得到的樣本精確度最高？3、考慮到實際情況，你在抽樣中會選擇哪種方案？為什么？第一階段第二階段第三階段方案110個區(qū)每個區(qū)抽4所學校每所學校抽30名教師方案210個區(qū)每個區(qū)抽20所學校每所學校抽6名教師方案3從10個區(qū)中抽5個區(qū)每個區(qū)抽12所學校每所學校抽20名教師方案4從10個區(qū)中抽3個區(qū)每個區(qū)抽10所學校每所學校抽40名教師方案5從10個區(qū)中抽1個區(qū)每個區(qū)抽12所學校每所學校抽100名教師案例

假設從某市100所高校的50萬大學生中，抽取5000名學生進行環(huán)保意識的抽樣調查。二階段抽樣：大學——學生第一階段：從100所高校中抽取10所按簡單隨機抽樣或系統(tǒng)抽樣的方法，則首先需要弄到一份100所高校的名單，并對其進行編號，然后根據抽簽、隨機數表或通過計算抽樣間距直接從抽樣框中抽取；若按分層抽樣的方法，則可以先將其分為本科院校和專科院校，然后分別從每一類中抽取若干高校；幾種抽樣方法的比較第二階段：從10所高校中分別抽取500名學生按整群抽樣的方法（假設其中一個學校有100個班級，每班50名學生）多段抽樣中，其實暗含了一個假定：即每一個階段抽樣時，其元素的規(guī)模是相同的。比如第一階段抽取學校時，暗含了每個學校的規(guī)模相同。在這樣的假定下，采取上述幾種隨機抽樣的方法，最終每名學生被抽中的概率相等。但現(xiàn)實生活中，每一個學校包含的學生人數不同，因而按照上述多段抽樣的方法來抽取樣本時，最終每名學生被抽中的概率實際上是不同的。（規(guī)模不一樣大）假設甲學校比較大，有2萬名學生，乙學校比較小，只有3千名學生。那么當二者在第一階段都被抽中后，第二階段分別從他們中抽取500名學生，甲學校學生被抽中的概率為：(10/100)*(500/20000)=1/400乙學校學生被抽中的概率為：(10/100)*(500/30000)=1/60原理：元素被選中的概率與其規(guī)模（用所用子群數來衡量）成正比

6）概率與規(guī)模成比例抽樣

（ProbabilityProportionatetoSize,PPS)PPS的具體操作方法：1、在確定的總體內，給每個抽樣單位按序編號，并且寫出它們的規(guī)模；2、累計相加每個抽樣單位包含的單位數，并根據累計相加結果確定每個單位的號碼范圍；3、采用隨機數表的方法或等距抽樣的方法選擇號碼，號碼所對應的單位入選第一階段樣本；4、在被抽取的單位中，按照抽樣元素的多少進行第二階段抽樣。7戶內抽樣

within-householdsampling適用于以家庭作為分析單位,以入戶訪談的方法收集資料入戶前的抽樣可以采用多段抽樣的方式如市/縣—區(qū)/鄉(xiāng)—街/村—居委會/組—家庭戶確定戶后,如何對戶內的成年人進行選擇?--生日接近法：確定每一天為標準日期→弄清家庭戶中成年人的生日→計算其生日離標準日期的天數→選出生日離標準上期最近的人作為調查對象。--KISH選擇表從所抽中的每戶中抽取一個成年人，已構成訪談對象的樣本。Kish選擇法步驟：1調查員獲取每戶家庭詳細信息。2調查員對每戶家庭中成年人進行排序和編號:男性在前,女性在后;年長在前,年幼在后。3調查員比照事先隨機分配到的Kish選擇表,從中查出被調查家庭人口總數所對應的個體序號,然后對之進行調查。A式選擇表家庭中18歲以上人口數被抽選人的序號為11213141516或以上1B1式選擇表家庭中18歲以上人口數被抽選人的序號為11213141526或以上2C式選擇表家庭中18歲以上人口數被抽選人的序號為11213242536或以上3B2式選擇表家庭中18歲以上人口數被抽選人的序號為11213142526或以上2E1式選擇表家庭中18歲以上人口數被抽選人的序號為11223343536或以上5D式選擇表家庭中18歲以上人口數被抽選人的序號為11223243546或以上4F式選擇表家庭中18歲以上人口數被抽選人的序號為11223344556或以上6E2式選擇表家庭中18歲以上人口數被抽選人的序號為11223344556或以上5例如,某家庭有四位成人,排序為:1—父親;2—兒子;3—祖母;4—母親。若事先隨機分配到的為A表,則抽取父親,若為F表,則抽取母親。3）調查員對每戶家庭中的成年人進行排序和編號。排序方法：男性在前，女性在后；年紀大的在前，年紀小的在后。4）調查員按照調查表上的編號找出編號相同的“選擇卡”，依據家庭人數從“選擇卡”中查出該選個體的序號。然后對這一序號對應的該家庭成員進行訪談。抽樣實例——GSS調查1980年GSS：generalsocialsurvey全國綜合社會調查，芝加哥大學全國民意研究中心?？傮w：所有居住在美國的成年人（年滿18歲及以上）目標總體：所有說英語的、住在家中的成年人構成。住在公共機構中的人排除在外：大學宿舍、療養(yǎng)中心或軍營。據估計所有住宅戶的成年人口中有97.3%住在家里，住戶中有97%說英語，能夠接受訪問。抽樣方法：一組復雜的多階段概率抽樣，將多階段抽樣、分層抽樣和PPS結合在一起。第一階段抽取縣市和標準都會統(tǒng)計區(qū)首先，制作一個全國性的抽樣框，包括：全美各縣市、獨立城市和標準都會統(tǒng)計區(qū)。每個抽樣元素包含有大約4000戶家庭。使用4個主要地理區(qū)域、是否為都會地區(qū)兩個變量將抽樣框進行分層。依據每個縣市或者標準都會統(tǒng)計區(qū)的住戶數，應用比例抽樣法，從每個層中抽出樣本。結果是一組為48個縣市或標準都會統(tǒng)計區(qū)的樣本。第二階段從縣市、標準都會統(tǒng)計區(qū)中抽取出街區(qū)。首先標示出每個縣市或標準都會統(tǒng)計區(qū)中的市區(qū)街區(qū)、戶政調查單位、或者鄉(xiāng)村中的等值區(qū)域。使用比例抽樣法，從每個縣市或標準都會統(tǒng)計區(qū)中，抽出6個以上的街區(qū)。最后得到562條街區(qū)第三階段：抽取住戶和訪談依據街道上的住址隨機抽取住戶。抽到地址后，訪問員與該住戶取得聯(lián)系，從中抽取合格的被訪者。訪問員查閱選取表找出可能的被訪者?？偣猜?lián)系上1934人。展開訪問，結果完成了75.9%，最終樣本為1468人。抽樣比=1468/1.5億=0.01%。3非概率抽樣

(nonprobabilitysampling)港大民調：大陸人與臺灣人對美國認知的差異

原文出處：/Mil/Trends/200907/245532.html隨意抽樣配額抽樣立意抽樣滾雪球抽樣異常個案抽樣電影：《TheRiseandRiseofMichaelRimmer》1）隨意抽樣（haphazardsampling/accidentalsampling）：偶遇或方便抽樣電視節(jié)目的街頭訪問；雜志的讀者問卷。1950年代BBC常年聘請1,000多兼職的調查人員了解民眾對廣播和電視節(jié)目的反應。（照片：1955年）

蓋洛普民意調查研究所蓋洛普的研究顯示，在任何一個特殊場所，如商店、體育館、火車站等地找到的人都不能完全代表所有的人，只有去人們家里向人們提問才能確保被提問的人代表了所有的人。30年代到80年代中期，在這50年的時間里，蓋洛普民意調查研究所對12次美國總統(tǒng)選舉的調查顯示，蓋洛普民意調查的準確率非常高。1948年預測錯誤，杜魯門當選，杜威落敗。80年代中期以后，由于95%的美國家庭都擁有了電話，使得利用電話進行調查成為可能。蓋洛普民意調查研究所的做法：1）利用計算機隨機選電話號碼；2）確保提問方式的中立性，以防止對被提問者如何回答產生誤導。2）配額抽樣(quotasampling；定額抽樣）蓋洛普(GeorgeGallup)在1936年使用的配額抽樣法準確預測羅斯福會連任美國總統(tǒng)。步驟：（1）先用各種變量（例如：性別、年齡階段、受教育水平、宗教信仰、民族、城鄉(xiāng)、居住地地理位置等人口統(tǒng)計特征變量）對總體進行交叉分類，建立描述總體特征的矩陣或表格；（2）考查總體中的矩陣或表格中每一個格子（cell）所占的比例；（3）決定樣本中每一個格子抽樣數（4）采用隨意抽樣抽取個體。男生（60人）女生（40人）文科（30人）理科（30人）文科（20人）理科（20人）年級一二三四一二三四一二三四一二三四人數129631296386428642例子——風笑天（2007）p145.（？？）假設某高校有4000人，其中男生占60%，女生占40%；文科生和理科學生各占50%；一年級站40%，二三四年級學生分別占30%，20%，10%?，F(xiàn)采用定額抽樣方法，按照上面的3個變量抽取一個規(guī)模為100人的樣本。3）立意抽樣（purposivesampling/judgmentalsampling；判斷抽樣）：借助專家的判斷來選擇個體，或者以研究者心中的特定目標與主觀分析來選擇。常用于探索性研究或田野調查中。適用情況：如果研究者要選擇一個信息量大的獨特個案時適用。例如要研究女性時尚文化方面的主題，可以選一本非常流行的時尚雜志。當研究對象是難以接觸、特殊總體時，可以使用研究者的主觀信息和專家的判斷來界定研究計劃所要包含的樣本。例如：暗娼、吸毒人員、藝術家、乞丐和游民等。當研究者要找某一類特殊個案進行