1. 단순 임의 샘플링: 단순 임의 샘플링은 전체 관찰 단위 중 일부를 완전히 무작위로 추출하는 것을 의미합니다 (즉, 각 관찰 단위가 샘플에 선택될 확률이 동일함).
-응? 일반적인 방법은 먼저 전체의 모든 관찰 단위에 번호를 매긴 다음 추첨, 난수 테이블 또는 컴퓨터에서 난수를 생성하여 샘플을 형성하는 것입니다.
-응? 장점은 간단하고 직관적이며 평균 (또는 비율) 및 표준 오류의 계산이 간단하다는 것입니다. 단점은 집단이 클 때, 집단의 개체별로 번호를 매기기가 어렵고, 추출한 샘플이 분산되어 조사를 조직하기 어렵다는 것이다.
2. 시스템 샘플링: 시스템 샘플링은 등거리 샘플링 또는 기계 샘플링이라고도 합니다. 즉, 그룹의 모든 개체를 연구 현상과 무관한 특성에 따라 정렬하고 번호를 매깁니다. 그런 다음 샘플 내용에 따라 샘플링 간격 k 를 지정합니다. 무작위로 I 선택 (I (i(i