무작위성 원칙에 따르면, 즉, 전체의 모든 대상이 0 이 아닌 것으로 알려진 확률을 연구 대상으로 선정하여 샘플의 대표성을 보장한다는 것이다. (윌리엄 셰익스피어, 템플릿, 무작위성, 무작위성, 무작위성, 무작위성, 무작위성) 무작위 샘플링법은 조사 대상의 각 부분이 동일한 추첨을 받을 가능성이 있는 것으로, 기회 균등의 원칙에 따라 수행되는 샘플링 조사로,' 등확률' 이라고 불린다.
가장 큰 장점은 샘플 데이터를 기준으로 전체를 추론할 때 확률적인 방식으로 추정값의 신뢰성을 객관적으로 측정하여 이러한 추론이 과학에 기초할 수 있다는 것입니다. 이 때문에 무작위 샘플링은 사회조사와 사회연구에 광범위하게 적용된다.
일반적으로 사용되는 무작위 샘플링 방법은 주로 순수 무작위 샘플링, 계층 샘플링, 시스템 샘플링, 전체 샘플 그룹 및 다단계 샘플링입니다. 무작위 샘플링의 주요 장점은 각 샘플 단위가 임의로 선택되기 때문에 확률론에 따라 샘플 통계를 통해 전체 매개변수를 추정할 수 있을 뿐만 아니라 샘플링 오차도 계산할 수 있다는 것입니다.
따라서 전체 목표 변수를 추론할 수 있는 신뢰성을 얻을 수 있습니다. 그러나 무작위 샘플링은 비교적 복잡하여 조사원의 전문 기술 요구 사항이 높고 조사에는 샘플 상자가 필요합니다. 그러나 고품질의 샘플링 프레임워크를 구축하고 유지 관리하는 데 드는 비용은 매우 높으며, 샘플 단위는 매우 분산되어 있을 수 있으며, 샘플 단위는 쉽게 변경할 수 없으므로 조사 비용이 증가합니다.
이점:
1. 간단한 무작위 샘플링 방법은 간단하고 직관적이며 가장 기본적인 조직 형식이자 무작위 샘플링 이론의 초석입니다. 예를 들어 일상생활에서의 쇼핑, 어떤 상품의 공급이 부족할 때의 추첨 구독 등이 있다. , 순수 무작위 샘플링의 간단한 프로토 타입입니다.
2. 단순 무작위 샘플링은 다른 샘플링 방법의 기초입니다. 즉, 단순 무작위 샘플링에서 무작위 샘플링의 다양한 조직 형태를 도출합니다. 예를 들어, 전체 샘플 그룹, 하나의 기호 아래에 있는 같은 특성을 가진 일반 단위로 구성된 그룹 또는 그룹을 개인으로 취급하고 간단한 무작위 샘플링을 수행합니다. 여기서 그룹 작업은 무작위가 아니라 그룹화의 전제하에 무작위 샘플링을 수행합니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 그룹, 그룹, 그룹)
3. 단순 무작위 샘플링은 다양한 샘플링 방법의 효과를 측정하는 비교 기준입니다. 샘플 지표를 사용하여 해당 전체 지표를 추정하고 추론하며, 채택된 조직 형태에 따라 동일한 조사 지표를 사용하여 결과의 유효성을 예측할 수 있습니다.