在調(diào)查中經(jīng)常使用的非概率抽樣方法主要有哪些

發(fā)布時間：2025-12-07 | 來源：互聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)載和整理

常用的非概率抽樣方法有以下四類：

1、方便抽樣（Conveniencesampling）

指根據(jù)調(diào)查者的方便選取的樣本，以無目標、隨意的方式進行。例如：街頭攔***問（看到誰就訪問誰）；個別入戶項目誰開門就訪問誰。

優(yōu)點：適用于總體中每個個體都是“同質(zhì)”的，最方便、最省錢；可以在探索性研究中使用，另外還可用于小組座談會、預測問卷等方面的樣本選取工作。

缺點：抽樣偏差較大，不適用于要做總體推斷的任何民意項目，對描述性或因果性研究最好不要采用方便抽樣。

2、判斷抽樣（Judgmentsampling）

指由專家判斷而有目的地抽取他認為“有代表性的樣本”。例如：社會學家研究某國家的一般家庭情況時，常以專家判斷方法挑選“中型城鎮(zhèn)”進行。

也有家庭研究專家選取某類家庭進行研究，如選三口之家（子女正在上學的）；在探索性研究中，如抽取深度訪問的樣本時，可以使用這種方法。

優(yōu)點：適用于總體的構(gòu)成單位極不相同而樣本數(shù)很小，同時設計調(diào)查者對總體的有關(guān)特征具有相當?shù)牧私猓靼籽芯康木唧w指向）的情況下，適合特殊類型的研究（如產(chǎn)品口味測試等）；操作成本低，方便快捷，在商業(yè)性調(diào)研中較多用。

缺點：該類抽樣結(jié)果受研究人員的傾向性影響大，一旦主觀判斷偏差，則根易引起抽樣偏差；不能直接對研究總體進行推斷。

3、配額抽樣（Quotasampling）

指先將總體元素按某些控制的指標或特性分類，然后按方便抽樣或判斷抽樣選取樣本元素。

相當于包括兩個階段的加限制的判斷抽樣。在第一階段需要確定總體中的特性分布（控制特征），通常，樣本中具備這些控制特征的元素的比例與總體中有這些特征的元素的比例是相同的，通過第一步的配額，保證了在這些特征上樣本的組成與總體的組成是一致的。

在第二階段按照配額來控制樣本的抽取工作，要求所選出的元素要適合所控制的特性。例如：定點街訪中的配額抽樣。

優(yōu)點：適用于設計調(diào)查者對總體的有關(guān)特征具有一定的了解而樣本數(shù)較多的情況下，實際上，配額抽樣屬于先“分層”（事先確定每層的樣本量）再“判斷”（在每層中以判斷抽樣的方法選取抽樣個體）；費用不高，易于實施，能滿足總體比例的要求。

缺點：容易掩蓋不可忽略的偏差。

4、滾雪球抽樣（Snowballsampling）

指先隨機選擇一些被訪者并對其實施訪問，再請他們提供另外一些屬于所研究目標總體的調(diào)查對象，根據(jù)所形成的線索選擇此后的調(diào)查對象。

第一批被訪者是采用概率抽樣得來的，之后的被訪者都屬于非概率抽樣，此類被訪者彼此之間較為相似。例如：如在目前中國的小轎車車主等。

優(yōu)點：可以根據(jù)某些樣本特征對樣本進行控制，適用尋找一些在總體中十分稀少的人物。

缺點：有選擇偏差，不能保證代表性。

擴展資料

抽樣是有一定規(guī)則的，抽樣的基本要求是：

1、總體范圍的確定

抽樣首先要明確規(guī)定抽樣的總體范圍，一般來說研究課題和研究目的決定了總體的范圍。如，“上海市區(qū)初中學生身體素質(zhì)的調(diào)查”這個課題的總體就是上海市區(qū)全體初一至初三的中學生，不包括郊縣的初中生。如果總體范圍不很清楚，在抽樣前應對總體做出明確的規(guī)定。

否則會對抽取樣本和研究結(jié)果的推斷造成麻煩。通常研究課題的確立就已基本框定了總體范圍，研究者要考慮的是為什么要確定該總體的理由，以及研究的預期效果和可行性問題。

2、抽樣的隨機化

抽樣要盡可能做到隨機化（random）。隨機化是指總體中的每個個體被選入樣本的概率（probability）不為零。也就是說總體中的每一個個體入選的機會均等。

隨機是科學研究的基本原則。抽樣的隨機化是一種精確而科學的過程，是科學研究結(jié)果可靠性的保證，可以避免研究者自覺或不自覺的偏見。抽簽、搖獎就是根據(jù)抽樣的隨機化原理設計的。嚴格的抽樣必須是隨機的，這樣可避免研究者的主觀傾向或人為因素造成的抽樣偏差（samplingbias）

3、樣本的代表性

樣本的代表性指樣本應具備總體的性質(zhì)或特征，樣本能在較大程度上代表總體。樣本研究的關(guān)鍵在于抽樣和推論，抽樣是推論的先決條件，樣本的代表性會影響研究結(jié)論的可靠性和研究結(jié)論的推斷程度。代表性越高的樣本，其研究結(jié)果的普遍性就越大。

反之如果樣本沒有代表性往往會導致研究的失敗。常為人引用的一個例子是：1936年美國的總統(tǒng)大選，當時美國的《文學文摘》雜志曾做了一次關(guān)于總統(tǒng)大選的民意調(diào)查，調(diào)查結(jié)果預測蘭登將在總統(tǒng)選舉中獲勝，羅斯福落選。但事實正好相反，選舉結(jié)果是羅斯福當選總統(tǒng)。

雖然《文學文摘》雜志的民意調(diào)查樣本數(shù)很大，但調(diào)查者的樣本是從電話號簿和汽車登記冊中抽取的。1936年正是美國經(jīng)濟大蕭條過后，有汽車有電話的人僅代表了美國選民中的某個特定階層，對于選民總體來說不具備代表性。

這次民意調(diào)查的失敗主要在于抽樣偏差，樣本沒有代表性，抽取的樣本在質(zhì)上與總體特征不相吻合。與此同時蓋洛普民意調(diào)查所也作了總統(tǒng)大選的調(diào)查，只發(fā)了2000份問卷，結(jié)果預測成功，羅斯福當選總統(tǒng)。

4、合理的樣本容量

樣本容量又稱樣本大小，是指抽取樣本的具體數(shù)量。樣本數(shù)量的多少是研究無法回避的問題，是研究設計中重要的一環(huán)，也是比較困難的一件事。它既要符合研究目的、內(nèi)容，滿足教育統(tǒng)計的要求，又要考慮抽樣的可能性，并使誤差減少到最低限度。

一般來說樣本數(shù)越多，代表性越好，但是增大樣本，勢必增加研究的人力、物力、財力，增加研究的難度，造成不必要的浪費。如果樣本數(shù)太小，則抽樣誤差較大，樣本不能代表總體，不利于統(tǒng)計分析，影響研究效果。

樣本數(shù)量究竟多少為宜，這是一個復雜的問題。我們很難說出一個確定的數(shù)字，樣本數(shù)量要從多個方面綜合起來考慮。

抽樣是以概率論為理論基礎。抽樣的作用是為了合理地減少研究對象，既可以節(jié)約人力、物力、時間，又可使研究力量相對集中，使研究工作深入、細致，從而提高研究的準確性和可靠性。

一般來說定性研究中抽取的樣本很小，樣本有時僅僅是一個案例或一個個體，研究目的是為了對所研究對象進行更深入的了解。而定量研究的樣本數(shù)較大，樣本可以是一群個體，并要考慮樣本能否準確代表總體，能否對總體作出推斷。