简单随机抽样介绍

一种简单随机样本是一个随机选择的子集人口。在这种抽样方法中，总体中的每一个成员被选中的机会完全相等。

这种方法是所有的最直接的概率采样方法，因为它只涉及一个随机选择，并且需要对人口的几乎没有提高知识。因为它使用随机化，所以在该样本上进行的任何研究都应该高内部和外部的有效性。

何时使用简单的随机抽样

简单随机抽样用于对总体进行统计推断。它有助于确保高内部效度：随机化是降低潜力影响的最佳方法混杂变量。

另外，具有足够大的样本大小，简单的随机样本具有高外部有效性：它代表了较大人口的特征。

然而，简单的随机抽样可能具有挑战性地在实践中实施。要使用此方法，还有一些先决条件：

• 您有一个人口每个成员的完整列表。
• 您可以联系或访问人口中的每一个成员，如果他们被选中。
• 您有足够的时间和资源从必要的样本大小中收集数据。

如果你有大量的时间和资源来进行你的研究，或者如果你研究的是一个有限的群体，那么简单的随机抽样是最好的。

在某些情况下，使用不同类型的概率抽样可能更合适:

• 系统抽样包括根据一个规律的间隔选择你的样本，而不是完全随机选择。当您没有完整的总体列表时，也可以使用它。
• 分层抽样当您想要确保在样本中按比例表示特定的特征时，是合适的。你将人口划分为不同阶层(例如，根据性别或种族划分)，然后从每个子群体中随机选择。
• 整群抽样当您无法从整个人口中采样时是合适的。您将样本划分为大致反映整个人口的集群，然后从这些集群的随机选择中选择样本。

如何进行简单的随机抽样

有4个关键步骤来选择一个简单的随机样本。

第1步：定义人口

首先决定你想要研究的人群。

重要的是要确保您可以访问人口的每个个人成员，以便您可以从选择用于样本的所有人收集数据。

第2步：确定样本大小

接下来，您需要决定您的样本量将有多大。尽管更大的样本提供了更多的统计确定性，但它们也需要更多的成本和更多的工作。

有几种可能的方法来决定您的样本大小，但最简单的方法之一涉及使用一个公式与您想要的置信区间和置信水平，你正在工作的人口的估计规模，以及标准偏差无论你想在你的人口中测量什么。

最常用的置信区间和水平分别为0.05和0.95。由于您可能不知道正在研究的总体的标准差，您应该选择一个足够高的数字来考虑各种可能性(例如0.5)。

然后你可以用a样本大小的计算器估计必要的样本大小。

第三步:随机选择你的样本

有两种方法可以做到这一点:彩票法或随机数法。

在里面彩票方法，您可以随机选择样本，通过“从帽子绘制”或使用将模拟相同操作的计算机程序。

在里面随机数法，您分配每个数字。通过使用A.随机数字生成器或者随机数字表，然后随机选择总体的一个子集。您还可以使用Microsoft Excel中的随机数函数(RAND)来生成随机数。

步骤4:从样本中收集数据

最后，你应该收集数据从你的样品。

为了确保你的研究结果的有效性，你需要确保每一个被选中的人实际上都参与了你的研究。如果有些人因为与你正在学习的问题有关的原因而退出或不参加，这可能偏见你的调查结果。

例如，如果年轻的参与者系统地不太可能参与您的研究，则由于本集团的代表性不足，您的发现可能无效。

关于简单随机抽样的常见问题

什么是概率抽样?

概率抽样意味着目标群体的每个成员都有已知的存在于样本中。

概率抽样方法包括简单随机抽样那系统抽样那分层抽样， 和整群抽样。

什么是简单随机抽样?

简单的随机抽样是一种概率抽样其中研究人员随机选择参与者的子集人口。人口的每个成员都有平等的选择。然后从该随机子集中从百分比收集数据。

有什么简单随机抽样的例子吗?

这美国社区调查是一个例子简单随机抽样。为了收集美国人口的详细数据，人口普查局官员每年随机选择350万户家庭，并使用各种方法说服他们填写调查。

什么时候我应该使用简单随机抽样?

如果正确实现,简单随机抽样通常是最好的抽样方法为了确保两者内部和外部有效性。然而，它有时可以是不切实际和昂贵的实现，这取决于尺寸人口要研究，

如果您有一个人口的每个成员列表以及选择所选的任何成员的能力，您可以使用简单的随机抽样。

为什么在研究中使用的样品？

样本用于制作推论人口。样品更容易收集数据，因为它们是实用，性价比，方便和可管理的。

什么是抽样偏见？

抽样偏见在某些成员时发生人口系统地更有可能选择样本相对于其它的。