샘플링이라고도 합니다. 연구할 모든 샘플에서 일부 샘플 단위를 추출합니다. 그 기본 요구 사항은 샘플의 샘플 단위가 모든 샘플을 충분히 대표할 수 있도록 보장하는 것이다. 샘플링의 목적은 샘플링된 샘플 단위의 분석 연구 결과에서 모든 샘플 특징을 추정하고 추론하는 것으로, 과학실험, 품질검사, 사회조사에서 흔히 사용되는 경제적이고 효과적인 업무와 연구 방법이다.
무작위 표본 추출
무작위 샘플링은 확률 원칙을 엄격히 준수해야 하며, 각 샘플링 단위가 추출될 확률은 동일하며 재현할 수 있습니다. 무작위 샘플링은 일반적으로 전체 수가 적은 경우에 사용되며, 그 주요 특징은 전체에서 하나씩 추출하는 것입니다. 무작위 샘플링은 단순 무작위 샘플링, 시스템 샘플링, 계층 샘플링 및 전체 샘플 그룹으로 나눌 수 있습니다.
주요 방법
(1) 추첨. 일반적으로 추첨법은 그룹 내 N 개 개체의 번호를 매기고, 숫자 라벨에 숫자를 쓰고, 컨테이너에 숫자 라벨을 넣고, 골고루 섞은 후, 한 번에 하나의 숫자 라벨을 뽑아서 n 번 연속 추출하고, 용량이 N 인 샘플을 얻는데, 추첨법은 간단하고, 집단 중 소수에 적용된다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 추첨, 추첨, 추첨, 추첨, 추첨, 추첨, 추첨) 집단에 대량의 개체가 있을 때' 골고루 혼합 집단' 이 어려울 수 있는데, 아마도 추첨으로 생성된 샘플의 대표적 차이일 것이다.
(2) 난수 방법. 무작위 샘플링에서 자주 사용되는 또 다른 방법은 난수 테이블, 난수 주사위 또는 컴퓨터에서 생성된 난수를 샘플링하는 난수 방법입니다.