샘플링 조사는 확률 샘플링과 비확률 샘플링이라는 두 가지 범주로 나눌 수 있습니다. 확률 샘플링은 무작위 원칙에 따라 샘플링되며 주관적인 요소는 없습니다. 전체를 구성하는 각 셀에는 추출 확률 (0 이 아닌 확률) 이 있어 샘플의 편차를 피할 수 있으며 샘플은 전체의 대표성이 강하다. 확률없는 샘플링은 주관적인 의도에 따라 샘플링 (무작위가 아님) 되며, 전체 단위를 구성하는 단위의 상당 부분이 추첨 (0 확률) 될 기회가 없어 조사가 쉽게 빗나가게 된다. 현대에서 널리 사용되는 샘플링 조사는 확률 샘플링이다. 따라서 현대 샘플링 조사는 확률 샘플을 의미하며 샘플링 조사, 즉 샘플링 추론이라고도 하는 중요한 과학적 비전체 조사 방법으로 정의됩니다. 조사의 목적과 임무 요구 사항에 따라 무작위성 원칙에 따라 여러 단위로 구성된 사물 전체에서 몇 개의 샘플 단위를 추출하여 조사 관찰을 하고 얻은 조사 표시 데이터로 전체를 추론합니다. 샘플 조사는 샘플 조직 형식에 따라 (1) 단순 무작위 샘플 (순수 무작위 샘플, SPS 샘플이라고도 함) 으로 나뉩니다. 즉, 조사 단위는 그룹, 분류, 대기열 등이 없는 전체적으로 무작위로 선택된 것이다. 각 샘플 단위가 추출될 확률은 같고, 샘플의 각 단위는 완전히 독립적이며, 그들 사이에는 일정한 관련성과 배제성이 없다는 것이 특징이다. 단순 무작위 샘플링은 다른 샘플링 형태의 기초입니다. 이 방법은 일반적으로 전체 셀 간의 차이가 적고 수량이 적은 경우에만 사용됩니다. (2) 등거리 샘플링 (기계 샘플링 또는 시스템 샘플링, SYS 샘플이라고도 함) 즉, 전체 셀을 특정 기호나 순서에 따라 그래픽 또는 목록 (즉, 대기열) 으로 배열한 다음 일정한 거리나 간격으로 샘플 셀을 추출하는 것입니다. 추출된 단위는 전체 전체에 고르게 분포되어 추출된 샘플이 순수 무작위 샘플보다 적을 수 있다는 특징이 있습니다. 등거리 샘플링은 조사 품목과 관련된 플래그나 조사 품목과 무관한 플래그로 대기할 수 있습니다. 등거리 샘플링은 실제 작업에서 널리 사용되는 방법입니다. 현재 우리나라 도시와 농촌 주민의 수지 조사는 모두 이런 방법을 채택하고 있다. (3) 유형 샘플링 (계층 샘플링, STR 샘플이라고도 함). 전체 셀을 속성 특성에 따라 여러 유형이나 계층으로 분할한 다음 해당 유형이나 계층에서 샘플 셀을 무작위로 추출하는 것입니다. 분류층으로 인해 각 단위 유형 간의 유사성이 높아져 대표적인 조사 샘플을 쉽게 추출할 수 있다는 것이 특징이다. 이 방법은 전체 상황이 복잡하고, 단위 간 차이가 크고, 단위가 많은 경우에 적용된다. (4) 전체 샘플 그룹 (그룹 샘플이라고도 함). 조사 샘플을 하나씩 추출하는 대신 전체 그룹에서 조사 단위를 추출하는 것입니다. 조사 단위가 상대적으로 집중되고, 조사 작업의 조직과 진행이 더 편리하다는 것이 특징이다. 그러나 조사 단위의 인구 분포는 균일하지 않아 정확도가 떨어진다. 따라서 그룹 간 차이가 크지 않거나 조사 샘플을 개별적으로 선택하는 데 적합하지 않은 경우에 이 방법을 사용할 수 있습니다. (5) 다단계 샘플링 (다단계 샘플링이라고도 함). 조사를 두 개 이상의 단계로 나누어 샘플링하는 것이다. 첫 번째 단계에서는 전체를 특정 사양에 따라 1 차 샘플 단위 (또는 1 차 샘플 단위) 라고 하는 여러 샘플 단위로 나누고 1 차 샘플 단위를 더 작은 2 차 샘플 단위, 2 차 샘플 단위를 3 차 샘플 단위 등으로 나눕니다. 다중 레벨 샘플링 프로세스를 형성합니다. 각 샘플 단위에 대해 전체 샘플 상자를 작성할 필요 없이 크고 복잡한 전체 조사 샘플에서 구현 및 관리가 용이합니다. (6) 이중 샘플링 (2 상 샘플링이라고도 함). 먼저 용량이 비교적 큰 초기 샘플을 추출하여 초기 샘플에서 추정한 일부 매개변수 또는 필요한 정보를 계층 비율 또는 리샘플링의 플래그로 사용합니다. 그런 다음 추출된 초기 큰 샘플을 "전체" 로 사용하여 적절한 용량의 샘플을 추출하여 보다 세밀한 조사를 수행합니다. 전반적인 정보가 적은 조사에 적용되는 것이 특징이다. (7) 비율 샘플링 (PPS 샘플링). 전체 군중을 정확한 기준에 따라 용량이 다르고, 같은 단위로 표기하고, 군중 전체에서 다른 비율로 샘플링하는 것이다. 전반적으로 함량이 큰 부분이 뽑힐 확률이 높아 샘플의 대표성을 높일 수 있다는 것이 특징이다. 샘플링 조사의 실제 업무에서는 종종 몇 가지 샘플링 방법을 결합하여 적용해야 한다. 예를 들어, 도시 거주자의 수입 및 지출 조사는 이중 샘플링, 다단계 샘플링, 계층화 된 샘플링 및 기계 샘플링과 같은 다양한 방법을 결합합니다. 비 확률 샘플링은 실제 상업 시장 연구에도 사용됩니다. 예를 들어 할당량 샘플링, 무작위 샘플링, 자원봉사자 샘플링, 판단 샘플링, 수정 확률 샘플링, 눈덩이 샘플 등이 있습니다. , 이러한 샘플링 방법은 편차가 발생하기 쉽기 때문에 특히 강세 집단의 상업조사에만 쓰인다.