揭秘：多种高效取样方法大盘点

取样是指从总体中抽取个体或样品的过程，也即对总体进行试验或观测的过程。取样方法一般是固定的，很多方法都可以使用。以下介绍几种常见的取样方法：

随机抽样法

随机抽样法是指调查对象总体中每个部分都有同等被抽中的可能，是一种完全依照机会均等的原则进行的抽样调查方法。随机抽样法主要有以下几种：

1. 简单随机抽样：这是最基本的一种取样方法，从总体中随机地抽取样本，确保每个样本有相同的机会被选中。随机取样的一种方法是采用“抽彩法”，另一种方法是“随机表取样法”，即运用严格制作的随机数字表，随意地“进入”包含总体数目的随机数字区，选取所需要的样本数目。简单随机抽样的缺陷在于事先要把研究对象编号，比较费时费力。当样本容量较小时，可能发生偏向，影响样本的代表性。

2. 分层随机抽样：先把总体分成若干层次或子总体，然后独立、随机地从每一层次选取样本。所谓层次，是指不同类型的个体。分层随机取样可分成“比例分层取样”和“非比例分层取样”两种方法。前者按每一层次个体在总体中所占比例，决定样本中该层次个体的数目；后者则不按上述比例取样，而是根据研究者对不同层次个体的研究兴趣和侧重程度不同，确定不同的比例。分层抽样可以保证样本的代表性，尤其适用于总体具有明显分层特征的情况。

3. 系统抽样：从总体中取一随机起点，从该起点开始选取每K项元素（个体或分数等），直至取满所需要的样本量。K值一般以样本量与总体量的比值来确定。系统抽样按照一定的规律从总体中抽取样本，例如每隔若干个单位抽取一个样本。相对于简单随机抽样方式，系统抽样最主要的优势就是经济性，其花的时间更少，并且花费也少。不过，系统抽样也有缺陷，总体单位的排列上可能会出现问题。

4. 整群抽样：将总体划分为若干个互不重叠的群体，然后随机地选择若干个群体作为样本。这种方法适用于总体中存在明显群体特征的情况，可以减少取样的工作量，提高效率。

非随机抽样法

非随机抽样法是一种凭研究者的观点、经验或者有关知识来抽取样本的方法，带有明显主观色彩。主要有偶遇抽样、判断抽样、等额抽样、滚雪球抽样。

1. 偶遇抽样：完全按调查者的意愿选取样本的一种方法。这种抽样方法的优点是方便、灵活，简便易行，及时取得所需资料，节约时间和费用成本低。缺点是由于个体差异性，抽样误差很大，结果不够可靠，应用价值较低。

2. 判断抽样：由市场调查的专家依据自己的判断来选取样本的一种方法。优点是按照调查人员的需要来选定样本，所以较好地满足了特殊的调查需要。缺点是如果调查人员在选取样本时主观判断出现偏差，则判断抽样极易发生较大的抽样误差。

其他取样方法

1. 定点取样法：在一段时间内，按照一定的时间间隔，抽取某一时刻的样本进行研究。这是一种定时采样的方法，可以用来研究实时系统的动态特性。它的优点是可以比较容易地实现，可以有效地提高采样效率，可以满足实时系统的需求，但是它的缺点是无法反映系统的动态性，因为它只能抽取某一时刻的样本。

2. 定量取样法：从总体中抽取一定数量的样本，以反映总体特征的方法。它是抽样技术中最常用的方法，也是统计分析中最重要的方法之一。它的基本原理是，从总体中抽取一定数量的样本，然后根据样本结果来得出总体的结论。定量取样法的目的是为了减少研究的成本，并且能够得出比较准确的结果。

3. 定距取样法：从数据集中按一定的间隔取样，取样的点作为训练样本，其余样本作为测试样本，可以有效地减少训练样本，而且有利于模型的泛化能力。

4. 抽检取样法：一种从总体中抽取样本的统计学方法，主要用于估计总体的某些特征，如平均值、方差、比例等。它的基本思想是，通过从总体中抽取一定数量的样本，对样本的特征进行测量，然后根据样本的特征来推断总体的特征。抽检取样法的主要优点在于，可以有效地从大量的总体中抽取出有代表性的样本，从而节省时间和费用，并且结果也比较可靠。

实际应用中的取样方法

在实际应用中，还有一些其他的取样方法：

1. 五点取样法：一般取顶边、左边、左下角的样本。

2. 聚类取样法：聚类取样是将总体中各单位归并成若干个互不交叉、互不重复的集合，称之为群。然后以群为抽样单位抽取样本的一种抽样方式。应用整群抽样时，要求各群有较好的代表性，即群内各单位的差异要大，群间差异要小。

3. 方便取样：方便取样是研究者根据研究目的和自己的方便，随意选择研究对象的一种取样方法。方便取样虽然简便易行，但往往缺乏代表性，并且研究结果容易受到研究者