代表性的样本

什么是代表性样本？

代表性样本是试图准确反映较大群体特征的总体子集。例如，一个有 30 名学生和 15 名男性和 15 名女性的教室可以生成一个具有代表性的样本，其中可能包括 6 名学生：3 名男性和 3 名女性。当人口规模很大时，样本在统计分析中很有用，因为它们包含较大群体的较小、可管理的版本。

抽样用于统计分析方法，以获取有关人口群体的见解和观察。统计学家可以使用各种抽样方法来构建样本，以达到他们的研究目标。代表性样本是一种抽样方法。该方法使用分层随机抽样来帮助识别其组成部分。其他方法可以包括随机抽样和系统抽样。

一个有代表性的样本试图选择与被检查的整个人群的关键特征相匹配的成分。

统计学家可以选择他们认为最能满足其研究目标的代表性特征。通常，具有代表性的样本特征集中在人口统计类别上。一些关键特征的例子包括性别、年龄、教育水平、社会经济地位和婚姻状况。一般来说，被检查的人群越大，考虑的特征就越多。

选择抽样方法可能取决于多种因素。代表性样本通常是抽样分析的理想选择，因为它们预计会产生与整个人群密切相关的见解和观察结果。

当样本不具有代表性时，可以称为随机样本。虽然随机抽样是一种简化的抽样方法，但它会带来较高的抽样错误风险，这可能会导致不正确的结果或代价高昂的策略。随机抽样可以完全随机选择其组成部分，例如从列表中随机选择名称。再次使用课堂示例，随机样本可能包括六名男学生。

系统抽样是另一种旨在将其组成部分系统化的抽样方法。这种类型的抽样可能包括从人口列表中选择每五个人来收集样本。尽管此方法采用系统方法，但仍可能产生随机样本。

分层随机抽样可能是创建代表性样本过程的重要组成部分。分层随机抽样检查人口群体的特征并将人口分解为所谓的阶层。按阶层划分人口有助于分析人员根据人口比例轻松地从每个阶层中选择适当数量的个体。虽然这种方法更耗时——而且通常由于需要更多的前期信息而成本更高——但产生的信息通常质量更高。

通常期望有代表性的样本会产生最好的结果集合。代表性样本以收集结果、见解和观察结果而闻名，这些结果、见解和观察结果可以自信地作为被研究的更大人群的代表。因此，代表性抽样通常是营销或心理学研究的最佳方法。

虽然代表性样本通常是首选的抽样方法，但它们确实存在一些障碍。通常，收集构建代表性样本所需的数据在时间、预算和精力方面是不切实际的。使用分层随机抽样，研究人员必须识别特征，将人群划分为不同层次，并按比例选择个体作为代表性样本。

一般来说，要研究的人口目标越大，代表性抽样就越困难。对于庞大的人口，例如整个国家或种族，这种方法尤其困难。在处理大量人口时，也很难获得所需的成员参与。例如，太忙而无法参与的个人在代表性样本中的代表性不足。了解代表性抽样和随机抽样的优缺点可以帮助研究人员为他们的具体研究选择最佳方法。

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