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74 理解 取样方式，取样原则及程序
亲，这个第 74 题和第 73 题有重合，但侧重点不一样。第 73 题偏“各种取样方法及适用情境”，第 74 题偏“取样这件事本身怎么理解：有哪些方式、遵循什么原则、按什么程序进行”。
PPT 第四讲里把取样放在“选择被试”部分，明确说选择被试要考虑：被试的类别及背景信息、被试应具有的机体特征、样本代表性、样本容量；取样原则包括代表性、随机性、可行性、经济性；取样程序包括规定研究总体、确定样本容量、确定抽样方法并选取样本、统计推论。
74 理解：取样方式、取样原则及程序
一、什么是取样
取样，就是研究者不能研究总体中的所有对象时，按照一定方法从总体中选取一部分对象作为样本，然后通过样本研究来推论总体。
比如我们想研究“大学生考试焦虑”，不可能调查全国所有大学生，就要从大学生总体中抽取一部分学生作为样本。
所以取样的核心问题是：
样本能不能代表总体。
如果样本代表性好，研究结论就比较有推广价值；如果样本偏差大，结论就不能轻易推广。
PPT 中讲外部效度时也指出，外部效度是研究结果能否一般化到样本来自的总体和其他条件中的程度，而影响外部效度最重要的因素就是取样代表性。
二、取样方式
PPT 中列出的常用取样方法包括：简单随机取样法、系统随机取样法、分层随机取样法、整群随机取样法、方便取样。 另外 PPT 后面还补充了多段随机取样法。
1. 简单随机取样
简单随机取样是最基本的随机取样方式，指总体中每个个体都有同等机会被抽中。
PPT 中说，简单随机法不作任何预处理，适用于对总体中各类比例不了解或来不及了解的情况，可以通过编码后抽签、随机数字表、Excel 随机语句等方式进行。
适用情境：
总体名单完整；
总体内部差异不太复杂；
研究者不知道总体内部比例；
需要保证个体机会均等。
比如从 1000 名学生名单中随机抽取 100 人。
2. 系统随机取样
系统随机取样也叫等距取样。它是先随机确定一个起点，然后每隔固定间隔 K 抽取一个样本。
PPT 中说，系统随机法是从总体中取一随机起点，从该起点开始，每隔 K 个位置取一个样本，直到取满样本量；优点是简便易行，能在总体范围内有系统地抽取样本；缺点是总体有周期性波动时，会发生系统性偏差。
适用情境：
总体有完整顺序名单；
总体数量较大；
需要快速抽样；
名单排列没有明显周期性。
比如从 1000 人中抽 100 人，可以每隔 10 人抽 1 人。
3. 分层随机取样
分层随机取样是先把总体按某些重要特征分成若干层，再在各层中分别随机抽样。
PPT 中说，分层随机取样法是对总体进行预处理，分成若干层次后独立选取样本；需要根据各类型单位数与总体单位数比例确定各层抽取数量，最后按随机原则抽取。原则是各层间差异大，层内差异越小越好；适用于总体数量多、内部差异大的研究对象。
适用情境：
总体内部差异大；
研究者知道总体中有哪些重要类别；
希望各类对象都能被代表；
需要提高样本代表性。
比如研究大学生心理健康时，先按年级、性别、专业或学校类型分层，再在每层中抽样。
4. 整群随机取样
整群随机取样是先把总体划分为若干自然群体，然后以“群”为单位抽样，而不是直接抽个体。
PPT 中说，整群随机取样又称聚类抽样，是将总体中各单位归并成若干互不交叉、互不重复的集合，称为群，然后以群为抽样单位抽取样本；应用整群抽样时，要求各群有较好代表性，即群内差异大，群间差异小。
适用情境：
总体范围大；
个体名单难获得；
自然群体已经存在；
按个体抽样成本太高。
比如研究中学生学习压力，可以随机抽几个学校或几个班级，然后调查被抽中班级里的全部学生。
5. 方便取样
方便取样是根据现实便利条件，选择容易接触、容易获得的对象作为样本。
比如调查自己班里的学生、微信群里愿意填问卷的人、来访者中愿意参加研究的人。
适用情境：
探索性研究；
预调查；
问卷试测；
资源有限；
研究目的不是严格推论总体。
它的优点是省时、省力、容易实施；缺点是代表性差，容易产生样本偏差，结论不能轻易推广。
6. 多段随机取样
多段随机取样是把抽样过程分成几个阶段进行，每个阶段可以采用简单随机、等距抽样或分层抽样。
PPT 中举例，考察大学新生适应情况时，可以按照“院、专业、班级、学生”四个阶段抽样。它可以综合运用各种抽样方法，简便节约，适合总体范围大、单位多、情况复杂的条件；缺点是误差较大，分级越多误差越大。
适用情境：
总体范围特别大；
总体结构复杂；
无法直接获得全部个体名单；
需要逐级抽样。
比如全国大学生调查，可以先抽省份，再抽学校，再抽学院，再抽班级，最后抽学生。
三、取样原则
PPT 中列出的取样原则有四个：代表性、随机性、可行性、经济性。
1. 代表性原则
代表性原则是指样本应尽可能反映总体的主要特征。
比如总体中男女比例大约是 1:1，如果样本中 90% 都是女生，研究结果就可能偏向女生群体，代表性就不足。
代表性原则是取样中最核心的原则，因为样本代表性直接影响研究结果能否推广到总体。
2. 随机性原则
随机性原则是指总体中每个符合条件的个体应尽可能有同等机会被选入样本。
随机取样可以减少研究者主观选择造成的偏差。健康促进 PPT 里也说，随机可以使总体中每个观察单位有同等机会被选入样本，使样本具有较好代表性，并且可以估计误差。
所以，随机性不是随便抽，而是按照规则让每个对象都有公平机会。
3. 可行性原则
可行性原则是指取样方法要符合研究条件，能够实际完成。
比如全国随机抽样代表性强，但如果研究者只有一周时间、没有经费、没有全国学生名单，就不可行。
所以取样要考虑时间、经费、人力、材料、研究对象是否容易接触等现实条件。
4. 经济性原则
经济性原则是指在保证研究质量的前提下，尽量节约时间、人力和经费。
比如总体范围很大时，整群抽样或多段抽样可能比简单随机抽样更经济；预调查时方便取样也可以接受。
但经济性不能完全牺牲代表性，否则样本太偏，研究结论就没有价值。
四、取样程序
PPT 中明确列出选取样本的程序是四步：规定研究总体、确定样本容量、确定抽样方法并选取样本、统计推论。
第一步：规定研究总体
也就是先明确研究对象是谁。
比如：
不是笼统说“学生”，而要说明是“小学四年级学生”“北京市高中生”“某大学本科生”“18—25 岁大学生”。
总体规定得越清楚，取样范围越明确。
第二步：确定样本容量
样本容量就是需要抽多少人。
PPT 中说，确定样本容量的依据包括：研究总体大小、研究对象可供选择的可能性、研究者人力物力条件、研究类型或背景、将使用的统计方法、推论精确程度要求。
一般来说，样本量越大，取样误差越小，但样本量不是越大越好，还要考虑研究设计、统计方法和现实条件。
第三步：确定抽样方法并选取样本
根据总体特点和研究条件，选择简单随机、系统随机、分层随机、整群随机、方便取样或多段抽样。
比如：
总体名单完整，用简单随机；
总体有顺序名单，用系统随机；
总体差异很大，用分层随机；
总体范围很大，用整群或多段；
探索性研究，用方便取样。
第四步：统计推论
抽到样本并收集数据后，研究者根据样本结果推论总体。
比如通过样本中的平均焦虑水平、相关关系、组间差异等，推断总体中是否也存在类似情况。
但统计推论能不能成立，很大程度上取决于前面的取样是否科学。
五、考试理解重点
这题可以抓住一句话：
取样的本质，是在现实条件限制下，尽可能选出能够代表总体的样本。
所以，取样不是单纯“找人填问卷”，而是一个有原则、有程序、有方法选择的研究设计环节。
取样方式解决的是“怎么抽”；
取样原则解决的是“抽样应该符合什么要求”；
取样程序解决的是“抽样应该按什么步骤进行”。
考试背诵版
取样是指研究者按照一定方法从研究总体中选取一部分对象作为样本，并通过样本研究来推论总体。PPT 中指出，选择被试时要考虑被试类别及背景信息、机体特征、样本代表性和样本容量。常用取样方式包括简单随机取样、系统随机取样、分层随机取样、整群随机取样、方便取样和多段随机取样。简单随机取样是总体中每个个体都有同等机会被抽中，适用于总体名单完整、内部差异不复杂的情况；系统随机取样是先确定随机起点，再每隔固定间隔抽取样本，适用于有顺序名单且无周期性规律的总体；分层随机取样是先按重要特征分层，再在各层中随机抽样，适用于总体内部差异大的情况；整群随机取样是以班级、学校、社区等自然群体为单位抽样，适用于总体范围大、个体名单难获得的情况；方便取样是选择容易接触的被试，适用于探索性研究和预调查，但代表性较差；多段随机取样是将抽样分成多个阶段进行，适用于总体范围大、单位多、结构复杂的研究。取样原则包括代表性、随机性、可行性和经济性。代表性要求样本能反映总体主要特征，随机性要求个体有公平的被抽取机会，可行性要求取样方案能在现实条件下完成，经济性要求在保证质量的前提下节约人力、时间和经费。取样程序包括规定研究总体、确定样本容量、确定抽样方法并选取样本、进行统计推论。总体来说，科学取样是保证研究结论能够推广到总体、提高外部效度的重要基础。
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