셋. 샘플링 방법의 유형 및 중요도 샘플링 방법은 1 의 두 가지 범주로 나눌 수 있습니다. 확률 샘플링 (Probability-Sampling), 즉 샘플링할 때 상위 집단의 각 샘플 단위가 샘플로 선택될 확률은 동일합니다. 무작위 샘플링은 확률론으로 설명할 수 있는 완벽한 통계 이론의 기초를 가지고 있다. 그것은 객관적이고 과학적인 샘플링 방법으로, 일반적으로 시장 조사에 쓰인다. 2. 비확률 샘플링은 샘플링할 때 샘플링 단위가 샘플로 선택될 확률을 알 수 없습니다. 확률없는 샘플링에는 네 가지 유형이 있습니다: (1) 편리한 샘플링은 샘플과의 근접성 또는 측정의 편리함만 고려합니다. 한 가지 예는 행인을 방문하는 것이다. (2) 할당량 샘플링 (a) "통제 특성" 을 상위 세분화 기준으로 선택합니다. B 는 행렬을 하위 행렬로 세분화하여 비교에 따라 각 하위 행렬의 샘플 양을 할당합니다. C 면접관은 하위 매트릭스에서 샘플 개체를 선택할 수 있는 자유도가 크며 할당량 조사만 완료하면 완성된다. 이 방법은 조사 선호도와 편리성 때문에 정확성을 잃었다. 샘플 할당량 할당 테이블, 방문자가 선택, 수정 안 함. (3). 샘플의 구조적 차이가 크고 샘플 수가 매우 작다고 판단한다. 샘플 디자이너의 판단에 따라 샘플 개인을 선택하는 경우 샘플 디자이너는 행렬의 관련 특성에 대해 잘 이해해야 한다. 가격지수를 준비할 때, 제품 품목의 선택과 샘플 영역의 결정은 판단샘플에 의해 결정된다. (4) 눈덩이를 굴리는 샘플링은 무작위 방법이나 사회조사를 통해 원시 인터뷰 대상을 선정한다. 그런 다음 원래 응답자가 제공한 정보에 따라 다른 응답자를 얻는다. 이 법칙의 목적은 행렬이 찾기 어렵거나 매우 희귀하다는 것이다. 예를 들어, 한부모 가정의 표본입니다. 무작위 샘플링의 유형은 다음과 같습니다. 1. 단순 무작위 샘플링은 매트릭스의 모든 확률 분포가 균일한 개인을 샘플링하여 각 개인이 추출될 확률을 알고 동일하게 만드는 데 사용됩니다. 단순 무작위 샘플링은 다른 무작위 샘플링 방법의 기초입니다. 간단한 무작위 샘플링 방법으로 얻은 샘플은 모체에 번호를 매긴 후 난수 표를 사용하여 확률별로 추출한다. 난수 표를 사용하여 2000 명의 응답자 중 150 개의 샘플을 무작위로 추출한다고 가정해 보겠습니다. 샘플 단계는 다음과 같습니다. (1) 2000 명의 응답자가 001에서 2000 까지 번호를 매깁니다. (2) 난수 표에서 추첨을 통해 번호 시작점을 선택합니다. 예를 들어 15 행 4 열로 선택됩니다. (3) 설정된 시작점에서 숫자를 선택하고 숫자를 선택하여 응답자의 자릿수를 동일하게 만듭니다. 즉1475,9938,4460,0628, ..., 유효한 샘플 수는 2000 보다 작습니다. (4) 샘플 단위가 난수 테이블의 샘플 수와 동일한 경우 샘플이며 조사 수보다 큽니다. 건너뛰십시오. (5) 중복되는 숫자가 있으면 건너뛰어야 한다. (6) 위와 같이 150 개의 번호를 연속적으로 사용하면 샘플 선택이 완료됩니다. 간단한 무작위 샘플링을 채택할 시기: (1) 행렬이 작고 행렬 목록이 만족스러우며 행렬 정보의 유일한 소스입니다. (2) 단위 액세스 비용은 샘플 단위 거리의 영향을 받지 않습니다.