단순 무작위 표본 추출. 단순 무작위 표본 추출 (순수 무작위 표본 추출) 이라고도 하는 간단한 무작위 표본 추출은 사전에 어떤 그룹 배치도 없이 총량을 완전히 무작위로 샘플링하는 방법이다. 단순 무작위 샘플링은 일반적으로 추첨, 흔들기 또는 난수 표를 확인하여 샘플링할 수 있습니다. 이 샘플링 방법은 전체 단위 간의 차이가 적은 경우에 더 적합합니다. 구현 단계: (1), 전체 단위 카탈로그, 즉 모든 응답자를 가져옵니다. (2), 전체 단위 수; (3), 추첨, 난수 표 등을 사용합니다. 샘플을 채취하다.
등거리 샘플링. 등거리 샘플링은 기계 샘플링 또는 시스템 샘플링이라고도 합니다. 이 샘플링 방법을 사용하려면 전체 단위의 모든 단위를 공간, 시간 또는 조사와 관련이 없는 특정 플래그별로 정렬한 다음 일정한 간격으로 샘플 단위를 추출해야 합니다. 샘플링 간격은 총 단위 수를 샘플 수로 나눈 몫과 같습니다. 이런 샘플링 방법은 대량의 응답자에게 사용될 때 더욱 편리하다. 구현 단계: (1), 전체 샘플링 프레임워크를 가져옵니다. (2), 전체 단위 대기열 수; (3), 샘플링 거리 간격 계산; (4), 샘플링 거리 간격 수에서 무작위로 샘플 단위를 선택합니다. (5), 간격 수에 따라 다른 샘플 단위를 차례로 추출합니다.
층별 샘플링. 계층 샘플은 분류 샘플 또는 유형 샘플이라고도 합니다. 총량이 크고 차이가 큰 상황에 적용된다. 먼저 전체 단위를 차이 또는 피쳐별로 분류한 다음 각 클래스 또는 레이어에서 샘플 셀을 임의로 선택합니다. 계층적 샘플링은 실제로 과학 그룹 또는 분류와 무작위 원칙의 결합이다. 계층 샘플은 등비 샘플과 비등비 샘플로 나눌 수 있으며, 서로 다른 유형의 총 수가 너무 큰 경우 비등비 샘플을 사용할 수 있습니다. 계층 또는 분류를 제외하고 단순 임의 및 등거리 샘플과 동일한 방식으로 구성됩니다.
전체 샘플링. 전체 샘플링은 전체 단위를 특정 기준에 따라' 그룹' 또는' 그룹' 으로 나누고' 그룹' 또는' 그룹' 을 선택한 다음 추출된' 그룹' 또는' 그룹' 에 포함된 개체를 샘플로 결합하여 추출한' 그룹' 또는' 그룹' 입니다 "그룹" 또는 "그룹" 추출은 무작위 또는 분류 또는 등거리 방법으로 결정할 수 있습니다. "그룹" 또는 "그룹" 내의 조사는 센서스를 통해 수행됩니다. 전체 샘플링은 1 단계 샘플링과 단계별 샘플링으로 나눌 수 있습니다.