【经】 methods of sampling; sample method; sampling method
抽样方法（Sampling Methods）是统计学中从总体选取代表性样本的技术总称，其核心目标是通过科学手段减少研究偏差并提高数据效率。根据美国统计协会的定义，抽样方法可分为概率抽样与非概率抽样两大类。
1. 简单随机抽样（Simple Random Sampling）
通过随机数生成器或抽签方式确保每个个体被选中的概率均等，常用于人口普查预实验。例如，中国国家统计局在2020年人口抽样调查中采用该方法进行区域试点。
2. 分层抽样（Stratified Sampling）
将总体划分为互斥子群（如年龄、职业层），再从各层独立抽样。牛津大学出版社《高级统计学原理》指出，该方法能显著提升亚组数据分析精度。
3. 系统抽样（Systematic Sampling）
按固定间隔（如每50个单位）抽取样本，适用于流水线产品质量检测。国际标准化组织（ISO）在ISO 2859-1标准中推荐该方法用于工业批量检验。
4. 整群抽样（Cluster Sampling）
以自然群体（如学校、社区）为单位抽样，世界卫生组织（WHO）在流行病学调查中优先采用此方法降低调研成本。
5. 方便抽样（Convenience Sampling）
非概率抽样的一种，依赖易获取样本。哈佛大学《社会科学研究方法》强调，该方法多用于探索性研究，但需在报告中明确标注局限性。
抽样方法是指从研究对象的全体（总体）中选取部分样本进行分析，并以此推断总体特征的技术。以下是常见抽样方法的分类及特点：
简单随机抽样
每个个体被选中的概率相等，如抽签或随机数生成器选取。适用于总体均匀分布且数量较小的情况。
公式：$P_i = frac{1}{N}$（$N$为总体数量）
分层抽样
将总体按特征（如年龄、性别）分为若干层，每层独立抽样。可提高抽样精度，适用于存在明显分组的总体。
整群抽样
将总体划分为多个“群”（如学校、社区），随机抽取若干群并对群内所有个体调查。适合地域分布广的群体，但可能增加抽样误差。
系统抽样
按固定间隔抽取样本（如每50人中选第5个）。操作简单，但需注意数据无周期性规律。
方便抽样
选取容易获取的样本（如街头调查），成本低但代表性差，常用于预研。
配额抽样
按预设比例抽取不同特征的样本（如男女各50%），比方便抽样更结构化，但仍存在选择偏差。
雪球抽样
通过现有样本推荐新样本，适用于罕见群体研究（如罕见病患者）。
需注意：抽样方法直接影响结果的可靠性，需结合样本量、总体特征综合设计。
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