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美國紐約大學統計學抽樣方法課程輔導

作者：海馬發布時間：2023-07-09 14:27:50

每當你試圖對任何群體進行研究時，你很少可能從該群體的每一個人身上收集數據。相反，你將嘗試選擇一個特定的樣本。這組人的樣本將有助于參與研究。這篇文章為大家帶來美國紐約大學統計學抽樣方法課程輔導。

概率抽樣--這種抽樣涉及隨機選擇，這將使你能夠對整個群體進行統計推斷。

非概率抽樣--這種抽樣方法涉及非隨機選擇，它將基于便利性或其他標準，這將使你能夠輕松地收集初始數據。

一、人口與樣本

你需要了解的第一件事是人口和樣本之間的區別，然后確定你研究論文的目標人群。

眾所周知，人口是你想得出結論的整個群體，而樣本則是你要收集數據的特定個體群體。人口也可以根據地理位置、收入、年齡和許多其他類型的特征來定義。

這個話題可以很寬泛，也可以很狹窄。當你想對整個國家的成年人口進行推斷時，或者研究的重點是某個公司的消費者，有特定健康狀況的病人，或者是一個學校的學生。

根據研究論文的目的和實際情況，仔細界定你的目標人群是非常重要的。如果人口眾多，人口結構混雜，而且地理上也很分散，那么要想獲得有代表性的樣本可能會變得非常困難。

二、抽樣框架

抽樣框架被稱為個人表格的實際清單，整個樣本將從這里抽取。理想情況下，它必須涉及到整個目標人群和不屬于該人群的任何人。

例如，假設你正在對X公司的工作條件進行研究，你選擇了1000人的群體，他們都是該公司的雇員。你的抽樣框架是公司的人力資源數據庫，其中包含了每個員工的名字和他們的聯系信息。

三、抽樣規模

你所選擇的樣本數量將取決于人口的大小，也取決于你如何精確地制定代表整個人口的結果。在這里，你也可以使用樣本大小計算器來確定你選擇的樣本應該有多大。一般來說，你的研究論文的準確性和可信度將取決于所選樣本的整個人口的規模，如果它是大的，那么它將提供更好的和準確的結果。

四、概率抽樣方法

概率抽樣法指出，人口中的每個成員都有平等的機會被選中。這種抽樣方法主要用于定量研究。如果你想得到能代表整個人口的結果，那么你需要利用概率抽樣技術。

基本上有四種類型的概率抽樣，它們是：

簡單隨機抽樣--在這種類型的抽樣中，整個人口中的每個成員都有相同的機會被選中。這里的抽樣框架只涉及整個人口。為了進行這種類型的抽樣，你可以利用像隨機數生成器這樣的工具或其他任何完全基于機會的技術。

系統抽樣--這種類型的抽樣也與簡單的隨機抽樣非常相似，但這通常是研究者比較容易進行的。整個人口中的每一個成員都被列在一個數字的幫助下，但不是隨機產生的數字，而是以一定的間隔來選擇個人。

如果選擇了這種技術，那么非常重要的是，你要確保這個名單中沒有隱藏的模式，這可能會使整個樣本出現偏差。例如，如果人力資源數據庫按團隊對員工進行分組，而團隊成員則按其資歷順序排列。

那么就會有很大的風險，區間可能會跳過許多初級角色的人，最終導致樣本只向高級員工傾斜。

分層抽樣--這種類型的抽樣方法非常適用于人口具有混合特征的情況，同時你要確保每個特征與樣本的比例非常接近。

在這里，你將把整個人口劃分為子組，也就是所謂的階層，它將基于相關的特征，如性別、年齡組、工作角色和收入檔次。從整個人口的比例來看，你也可以計算出有多少人需要參與到一個子組的樣本中。

集群抽樣--這種類型的抽樣方法涉及劃分人口子群。然而，每一個子組都應該包括與整個樣本相同的特征。除了從子組中只抽取一個人之外，你還可以隨機抽取子組中的人。

如果這實際上是可能的，那么你就可以讓每個被抽樣的群組中的每個人都參與進來。如果群組很大，那么你可以使用上述技術之一對每個群組的個體進行簡單抽樣。這種方法更適合于處理大型人群。

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閱讀原文：http://m.brains-tank.com/news/13593_60.html

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