抽樣是什麼意思

抽樣（Sampling）是統計學中的一個重要概念，它是指從一個目標總體中選取一部分個體進行調查或測量，以此來推斷總體的特徵。抽樣是一種收集數據的方法，用來減少研究總體所需的時間、資源和努力。

抽樣的目的是通過對一部分個體的觀察來推斷總體的性質，這部分個體稱為樣本。樣本應該能夠代表總體，這樣從樣本中獲得的信息才能準確地用來推斷總體。抽樣的關鍵是確保樣本具有代表性，即樣本中的個體應該在所有重要特徵上與總體中的個體相似。

抽樣方法可以分為兩類：機率抽樣和非機率抽樣。

1. 機率抽樣：在這種方法中，每個總體中的個體都有已知的、非零的機會被選中作為樣本。機率抽樣保證了樣本的代表性，並且可以進行統計推斷。常見的機率抽樣方法包括簡單隨機抽樣、系統抽樣、分層抽樣、整群抽樣和多階段抽樣。

2. 非機率抽樣：在這種方法中，個體被選中作為樣本的機率不是已知的，或者個體被選中的機率不是相等的。非機率抽樣可能會導致樣本缺乏代表性，因此從非機率樣本中獲得的結論可能不適用於總體。常見的非機率抽樣方法包括 convenience sampling（方便抽樣）、 purposive sampling（目的抽樣）、 snowball sampling（雪球抽樣）和 quota sampling（定額抽樣）。

抽樣的過程通常涉及以下幾個步驟：

1. 確定總體：首先需要確定研究對象的總體是什麼。

2. 設計抽樣計劃：根據研究目的和可用資源，選擇合適的抽樣方法。

3. 收集樣本：從總體中選取樣本個體。

4. 分析數據：對樣本數據進行分析，以獲得有關總體的推論。

5. 解釋結果：根據分析結果，解釋總體的可能特徵，並提出結論。

抽樣是一種科學的研究方法，它允許研究者以較小的成本獲得對總體的深入了解。然而，抽樣也存在誤差，包括抽樣誤差和非抽樣誤差。抽樣誤差是由於樣本不完美地代表總體而產生的，而非抽樣誤差則是由於數據收集和分析過程中的其他問題引起的。研究者應該了解這些誤差，並在解釋結果時考慮它們。