统计抽样

1.简单随机抽样（simple random sampling)

也叫纯随机抽样。在进行抽样的时候不掺入任何人为因素。
从总体的N个单位中随机抽取n个单位作为样本。
特点：每个单位被抽中的概率相等。样本的每个单位完全独立，彼此之间无一定的关联性和排斥性。简单随机抽样是其他各种抽样形式的基础。通常在总体单位之间的差异程度较小和数目较少时使用。

2. 分层抽样（stratified sampling)

将总体按照某种特征或某种规则划分为不同的层（层与层之间有很大的变异性，层内的变异性较小），然后从不同的层中利用简单随机抽样抽出所须比例的样本数，将所得的各层样本合起来即为样本。
特点：样本的结构与总体的结构比较相近，从而提高估计的精度。

3. 系统抽样（systematic sampling)

也叫等距抽样。将总体中的所有单位按一定顺序排列，在规定的范围内随机取一个单位作为初始单位，然后按照事先规定的规则确定其他样本单位。例如，先从数字1到k之间随机取一个数字r作为初始单位，以后依次取r+k、r+2k······.
特点：这种方法操作简单，可提高估计的精度。

4. 整群抽样（cluster sampling）

将总体分成几个群集，而群集之间的变异小，群集内的变异大。再从这几个群集中抽出数个群集进行抽样或者普查。
特点：当总体的底册搜集及编造非常苦难耐，调查时希望节省成本，可以使用此种抽样简化工作量，缺点是估计的精度差。