第四章 经典研究方法 概率抽样的原理与程序
社会群体的特征：同质性、异质性并存。完全同质性的群体，抽样就没有必要了。概率样本所要反映的，正式总体本身所具有的那种内在的异质性结构。
抽样的最终目的是通过对样本的统计值的描述，来相对准确的勾画出总体的面貌。 各种随机事件的背后，存在着事件发生的客观概率，正是这种概率决定着随机事件的发展变化规律。 1.界定总体：
在具体抽样前，首先对从中抽取样本的总体范围与界限作明确的界定。
如果不清楚明确的界定总体的范围与界限，那么，即使采用严格的抽样方法，也可能抽出对总体严重缺乏代表性的样本。
如果研究总体与调查总体不一致时，应当以调查总体为推论的范围。 2.制定抽样框：
依据已经明确界定的总体范围，收集总体中全部抽样单位的名单，并通过对名单进行统一编号来建立起供抽样使用的抽样框。
当抽样是分几个阶段、在几个不同的抽样层次上进行时，则要分别建立起几个不同的抽样框。 3.决定抽样方案：
根据研究目的、研究范围、研究对象和客观条件，准备采用哪种抽样方法。 4.实际抽取样本
在上述几个步骤的基础上，严格按照所选定的抽样方法，从抽样框中抽取一个个的抽样单位，构成样本。
先抽好样本再调查；边抽部分样本边调查 5.评估样本质量：
样本评估：对样本的质量、代表性、偏差等进行初步的检验和衡量，其目的是防止由于样本的偏差过大而导致的食物。
基本方法：将可得到的反映总体中某些重要特征及其分布的资料与样本中的同类指标的资料进行对比。 目的性原则：
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：
抽样设计能够使样本自身计算出有效的估计值或者样本变动的近似值。 可行性原则：
设计的抽样方案在实践上切实可行。 经济性原则：
抽样方案的实施节约费用，经济实用。 概率抽样方法 概念
也叫纯随机抽样，是概率抽样的最基本形式。根据概率原则，从含有N个元素的总体中直接随机抽取n个元素组成样本，类似于抽签。 方法
方法1：总体元素较少时，类似于抽签方法：编号，搅拌，抽取。 方法2：总体元素较多时，随机数表法。
? 先取得一分总体所有元素的名单（即抽样框）。 ? 将总体中所有元素一一按顺序编号。
? 根据总体规模是几位数来确定从随机数表中选几位数码。
? 以总体的规模为标准，对随机数表中的数码逐一进行衡量并决定取舍。 ? 根据样本规模的要求选择出足够的数码个数。
? 依据从随机数表中选出的数码，到抽样框中去找出它所对应的元素。 ? 假定有2000名调查对象，以随机数表随机抽取150名样本，其抽样步骤如
下：
将2000名调查对象，由0001编至2000连续编号。
由随机数表，利用抽签方法选取号码开始点。例如选取为第十五行第四列。 由设定之起始点，选取号码，选取号码以调查对象之编号位数相同：即1475，9938，4460，0628，．．．．，有效号码样本2000以下。
若抽样单位与随机数表抽样号码条件相同即为样本，大于调查编号，跳过不取。 若逢重复号码，亦应跳过。
依上述方法，连续采用150个号码，即为完成样本选用。
? 也叫等距抽样或机械抽样。它是把总体的单位进行编号排序后，在计算出某种
间隔，然后按这一固定的间隔抽取个体的号码来组成样本的方法。 ? 给总体中的每一个个体按顺序编号，即制定出抽样框。 ? 计算出抽样间距。
? 在最前面的K个个体中，采用简单随机抽样的方法抽取一个个体A，作为随机
的起点。
? 从A开始，每隔K个个体抽取一个个体， A，A+K，A+2K…..，A+（n-1）K。 ? 将这n个个体合起来，就构成了该总体的一个样本。 ? 概念
也称为类型抽样。先将总体中的所有单位按某种特征或标志（如性别、年龄、职业、地域等）划分成若干类型或层次，然后再在各个类型或层次中采用简单随机抽样或系统抽样的办法抽取一个子样本，最后将这些子样本合起来构成总体的样本。 不增加样本规模的前提下降低抽样误差，提高抽样的精度。
分层抽样的最基本目的，在于把异质性较强的总体分成一个个同质性较强的子总体，以便提高抽样的效率，达到更好的抽样效果。
便于了解总体内不同层次的情况，以及对总体中不同的层次进行单独研究，或者进行比较研究。 如图4-3
1、分层的标准问题
（2） 以所要分析和研究的主要变量或相关变量作为分层的标准；
（2）以保证各层内部同质性强、各层之间异质性强、突出总体内在结构变量作为分层变量；
（3）以那些已有明显层次区分的变量作为分层标准。 2、分层的比例问题。
按比例分层：按各种类型或层次中的单位数目同总体单位数目间的比例来抽取子样本的方法。该方法可以确保得到一个与总体结构完全一样的样本。
不按比例分层：主要便于对不同层次的子总体进行专门研究或进行相互比较。但若要用样本资料推断总体时，则需要先对各层的数据资料进行加权处理，即通过调整样本中各层的比例，使数据资料恢复到总体中各层实际的比例结构。
将总体按某种标准划分为一些子群体，每个子群为一个抽样单位，用随机方法从中抽若干子群，将抽出的子群中的所有个体结合起来构成样本。（图4-4）
1.优点：
1.简化抽样过程，降低费用 2.可扩大抽样规模 3.更容易取得抽样框
2.缺点： 样本分布面不广，代表性较差，尤其是当子群间异质性较强时，影响代表性更明显。
也称为多级抽样或分段抽样，是按抽样元素的隶属关系或层次关系，把抽样过程分为几个阶段进行。
具体方法：先从总体中随机抽取若干个大群（组），然后再从这几个大群（组）内抽取几个小群（组），这样一层层抽下来，知道抽到最基本的抽样元素为止。 各个抽样阶段中的子总体同质性程度。
同质性程度越高的子总体，所抽的规模就应该相对小一点，反之则应大一点。 要考虑研究者所拥有的人力和经费。
优点：不需要总体全部名单，抽样较容易；节约人力物力。 缺点：每级抽样都会有误差，故误差较大 举例：多段抽样方案比较
第一阶段 第二阶段 第三阶段 方案1 抽个10区 每个区抽4所学校 每所学校抽30名教师 方案2 抽个2区 每个区抽20所学校 每所学校抽30名教师 方案3 抽个10区 每个区抽20所学校 每所学校抽6名教师 方案4 抽个8区 每个区抽20所学校 每所学校抽10名教师 方案5 抽个5区 每个区抽15所学校 每所学校抽20名教师 方案6 抽个4区 每个区抽12所学校 每所学校抽30名教师 方案7 抽个3区 每个区抽10所学校 每所学校抽40名教师 方案8 抽个2区 每个区抽10所学校 每所学校抽60名教师 方案9 抽个1区 每个区抽20所学校 每所学校抽50名教师