❶ 從總體抽取樣本單位的具體方法
常用的抽樣方法有:
一、隨機抽樣
在定量研究中，最簡單的抽樣方法是隨機抽樣。隨機抽樣假設樣本遵循概率原則，每個抽樣單元被抽中的概率相同，並且可以重現。一個簡單的隨機樣本是一個群體的無偏代表。隨機抽樣常常用於總體個數較少時，它的主要特徵是從總體中逐個抽取。隨機抽樣能保證目標群體的代表性和抽樣偏差的消除。但其缺點是，在現實情況中極難實現，並且會導致成本和時間問題。為了克服簡單隨機取樣的缺點，可以通過應用其他采樣方法，比如分層抽樣和整群抽樣，在維持高水平精度的同時，顯著減小時間和成本。
二、分層抽樣
分層抽樣是指在抽樣時，將總體分成若干互不相交的層，然後按照一定的比例，從每一層獨立地抽取一定數量的個體，將各層取出的個體合在一起作為樣本的方法。分層抽樣旨在減少抽樣誤差，分層方式與感興趣的變數相關，每層的構成盡量均勻(相對於目標變數的方差較小)。樣本從每個層內抽取若干單元或個體構成。因此要求各層之間的差異越大越好，層內個體或單元差異越小越好。
三、整群抽樣
整群抽樣又稱聚類抽樣，是將總體中各單位歸並成若干個互不交叉、互不重復的集合，稱之為群；然後以群為抽樣單位抽取樣本的一種抽樣方式。要麼整群抽取，要麼整群不被抽取。應用整群抽樣時，要求各群有較好的代表性，即群內個體或單元的差異要大，群與群之間差異要小。
❷ 在流行病學現場調查中，為組織方便和節約費用，選擇哪一種抽樣方法更合適
目前，在流行病學調查中使用的抽樣方法包括單純隨機抽樣、系統抽樣、分層抽樣和整群抽樣。在現況調查中，以後兩種方法較常用。
（1）單純隨機抽樣
這是最基本的抽樣方法。在個體差異較大的研究中，利用此法抽樣，樣本的數量要足夠大，才能較好地代表研究人群。
（2）系統抽樣
這種抽樣方法在總體很大時較方便。樣本在整個人群內的分布比較均勻，代表性較好。
（3）分層抽樣
先將欲調查的總體按不同特徵，例如年齡、性別或疾病嚴重程度分成不同的層，在各層再做隨機抽樣。分層抽樣可以減少由各層特徵不同而引起的抽樣誤差。
（4）整群抽樣
從要調查的總體中抽出部分群體，如城市的某些街道、學校的某些班級，然後對這些群體中的每個個體進行調查。
當從總體中抽出一些群體並對這些群體中的所有對象進行調查時稱整群一級抽樣。有時還需要做整群二級抽樣，即對整群一級抽樣抽出的群體再進行隨機抽樣。分級抽樣還可以是二級以上，稱多級整群抽樣。
❸ 概率抽樣有哪些主要的抽樣方式
簡單隨機抽樣：若總體中每個個體被抽到的機會是均等的（即抽樣的隨機性），且在抽樣取走一個個體之後總體內成分不變（即抽樣的獨立性），這種抽樣方式稱為簡單隨機抽樣。
簡單隨機抽樣一般用下述三種方法：
（1）抽簽法：把總體中的每一個個體都編上號碼，並做成簽，充分混合後從中隨機抽取一部分，這部分所對應的個體就組成一個樣本。
（2）查表法：查隨機數表，確定從總體中所抽取個體的號碼，則號碼所對應的個體就進入樣本。隨機數表可隨意從任何一區、任何一個數目開始，依次向各個方向順序進行。
（3）計算機造數法：用電子計算機編造隨機數程序，把隨機數作為總體中抽出個體進入樣本的號碼。
原則
概率抽樣的基本原則是：樣本量越大，抽樣誤差就越小，而樣本量越大，則成本就越高。根據數理統計規律，樣本量增加呈直線遞增的情況下（樣本量增加一倍，成本也增加一倍），而抽樣誤差只是樣本量相對增長速度的平方根遞減。因此，樣本量的設計並不是越大越好，通常會受到經濟條件的制約。
以上內容參考：網路-概率抽樣
❹ 概率抽樣和非概率抽樣的特點 在什麼情況下適用
概率抽樣是在一個群體裡面的，例如，是調查這間學校的學生身體狀況 ，單位是這間學校的學生是一個群體。
非概率抽樣是適合商場的 ，他們抽查東西是隨機的抽樣， 目的是能得到更高的商品質量的報告。
概率抽樣又稱隨機抽樣.概率抽樣以概率理論和隨機原則為依據來抽取樣本的抽樣,是使總體中的每一個單位都有一個事先已知的非零概率被抽中的抽樣。總體單位被抽中的概率可以通過樣本設計來規定，通過某種隨機化操作來實現,.雖然隨機樣本一般不會與總體完全一致,但它所依據的是大數定律,而且能計算和控制抽樣誤差,因此可以正確地說明樣本的統計值在多大程度上適合於總體,根據樣本調查的結果可以從數量上推斷總體,也可在一定程度上說明總體的性質,特徵.概率抽樣主要分為簡單隨機抽樣,系統抽樣,分類抽樣,整群抽樣,多階段抽樣等類型.現實生活中絕大多數抽樣調查都採用概率抽樣方法來抽取樣本.
原則
概率抽樣的基本原則是:樣本量越大，抽樣誤差就越小，而樣本量越大，則成本就越高。根據數理統計規律，樣本量增加呈直線遞增的情況下(樣本量增加一倍，成本也增加一倍)，而抽樣誤差只是樣本量相對增長速度的平方根遞減。因此，樣本量的設計並不是越大越好，通常會受到經濟條件的制約。
原理
市場調查方法
A 案頭調研 案例研究法 B 不重復抽樣 C 抽樣調查 重置抽樣 抽簽法 產品留置測試 D 多維尺度法 定量研究方法 定性研究方法 典型調查法 電話調查 多階段抽樣 等距抽樣 獨立控制配額抽樣 等距量表 等比量表 E 二手資料調研 二路焦點小組 F 非概率抽樣 分層抽樣 分層比例抽樣 分層最佳抽樣 G 觀察法概率抽樣拐點調研 滾雪球抽樣 H 會議調查 J 焦點訪談法 經驗判斷法 隨機抽樣 家庭日記法 經銷商訪談 K 可行性研究 L 聯合分析法 留置調查 垃圾調研法 類別量表 M 面談訪問法 盲測 描述性調研 P PPS 判斷抽樣 配額抽樣 平衡量表法 評價量表 配對比較量表 Q Q分類法 R 任意抽樣 S 容量測定法 SEM模型 深層訪談法 雙重抽樣 實驗調查法 實地調研 數值分配量表 隨機號碼表法 順序量表 T 投影技法 推銷估計法 投射研究 探索性調研 W 文獻調查法 問卷調查法 網路調研 文案調查法 無准備訪問 網上調查 X 詢問法 辛迪加調研 行蹤分析 相互控制配額抽樣 Y 郵寄調查 因果性調研 Z 主觀概率法 整群抽樣 重點調查 逐戶尋找法
概率抽樣之所以能夠保證樣本對總體的代表性，其原理就在於它能夠很好的按總體內在結構中所蘊含的各種隨機事件的概率來構成樣本，使樣本成為總體的縮影。
優點
⑴ 概率抽樣包括以下幾個方面的優點:
調查者可獲得被抽取的不同年齡、不同層次的人們的信息; 能估算出抽樣誤差; 調查結果可以用來推斷總體。 例如，在一項使用概率抽樣法的調查中，如果有 5 %的被訪者給出了某種特定回答，那麼，調查者就可以以此百分比再結合抽樣誤差，推及總體情況。
⑵ 另一方面，概率抽樣也有一些弊病:
-在大多數案例中，同樣規模的概率抽樣的費用要比非概率抽樣高;
-概率抽樣比非概率抽樣需要更多時間策劃和實施;
-必須遵守的抽樣計劃執行程序會大量增加收集資料的時間。
方法
概率抽樣包括有簡單隨機抽樣、系統抽樣(等距抽樣)、分層抽樣(類型抽樣)、整群抽樣、多段抽樣、PPS抽樣和戶內抽樣。
等距抽樣
在定量抽樣調查中，等距抽樣常常代替簡單隨機抽樣。由於該抽樣方法簡單實用，所以應用普遍。等距抽樣得到的樣本幾乎與簡單隨機抽樣得到的樣本是相同的。等距抽樣的基本做法是，將總體中的各單元先按一定的順序排列、編號，然後決定一個間隔，並在此間隔基礎上選擇被調查的單位個體。樣本距離可通過下面公式確定:樣本距離 =總體單位數∕樣本單位數
例如，假設你使用本地電話本並確定樣本距離為 100 ，那麼 100 個中取 1 個組成樣本。這個公式保證了整個列表的完整性。
等距抽樣方式隨意用一個起點，例如，如果你把一本電話本作為抽樣框，必須隨意取出一個號碼決定從該頁開始翻閱。假設從第 5 頁開始，在該頁上再另選一個數決定從該行開始。假定選擇從第 3 行開始，這就決定了實際開始的位置。
等距抽樣方式相對於簡單隨機抽樣方式最主要的優勢就是經濟性。等距抽樣方式比簡單隨機抽樣更為簡單，花的時間更少，並且花費也少。使用等距抽樣方式最大的缺陷在於總體單位的排列上。一些總體單位數可能包含隱蔽的形態或者是"不合格樣本"，調查者可能疏忽，把它們抽選為樣本。
分層抽樣
定量調查中的分層抽樣是一種卓越的概率抽樣方式，在友邦公司以往的調查中經常被使用。
分層抽樣的具體程序是:把總體各單位分成兩個或兩個以上的相互獨立的完全的組(如男性和女性)，從兩個或兩個以上的組中進行簡單隨機抽樣，樣本相互獨立。
總體各單位按主要標志加以分組，分組的標志與我們關心的總體特徵相關。例如，我們正在進行有關啤酒品牌知名度方面的調查，初步判別，在啤酒方面男性的知識與和女性不相同，那麼性別應是劃分層次的適當標志。如果不以這種方式進行分層抽樣，分層抽樣就得不到什麼效果，花再多時間、精力和物資也是白費。
分層抽樣與簡單隨機抽樣相比，我們往往選擇分層抽樣，因為它有顯著的潛在統計效果。也就是說，如果我們從相同的總體中抽取兩個樣本，一個是分層樣本，另一個是簡單隨機抽樣樣本，那麼相對來說，分層樣本的誤差更小些。另一方面，如果目標是獲得一個確定的抽樣誤差水平，那麼更小的分層樣本將達到這一目標。
在調查實踐中，為提高分層樣本的精確度實際上要付出一些代價。通常，我們現實正確的分層抽樣一般有三個步驟:
首先，辯明突出的(重要的)人口統計特徵和分類特徵，這些特徵與所研究的行為相關。例如，研究某種產品的消費率時，按常理認為男性和女性有不同的平均消費比率。為了把性別作為有意義的分層標志，調查者肯定能夠拿出資料證明男性與女性的消費水平明顯不同。用這種方式可識別出各種不同的顯著特徵。調查表明，一般來說，識別出 6 個重要的顯著特徵後，再增加顯著特徵的辨別對於提高樣本代表性就沒有多大幫助了。
第二，確定在每個層次上總體的比例(如性別已被確定為一個顯著的特徵，那麼總體中男性佔多少比例，女性佔多少比例呢?)。利用這個比例，可計算出樣本中每組(層)應調查的人數。
最後，調查者必須從每層中抽取獨立簡單隨機樣本。
整群抽樣
以上各種抽樣類型全部是按單位抽取的，即按樣本單位數，分別一個單位一個單位地抽取。在整群抽樣中，樣本是一組單位一組單位地抽取。
整群抽樣有兩個關鍵步驟:
-同質總體被分為相互獨立的完全的較小子集。
-隨機抽選子集構成樣本。
如果調查者在抽中的子集中觀察全部單位，我們就有了一級整群樣本。如果在抽中的子集中再以概率方式抽取部分單位觀察，我們就有了二級整群樣本。分層和整群抽樣都要將總體分為相互獨立的完全子集。它們的區別是，分層抽樣的樣本是從每個子集中抽取，而整群抽樣則是抽取部分子集。
地理區域抽樣是整群抽樣的典型方式。挨門挨戶去調查一個特定城市的調查者也許會隨機抽選一些區域，較集中地訪查一些群體，大量減少訪問時間和經費。整群抽樣被認為是概率抽樣技術，因為它隨機抽出群和隨機抽出單位。值得注意的是，在整群抽樣下，我們假定群中單位與總體一樣存在異質性。如果一群中單位的特徵非常相似，如果由於共同環境使群內差異小而群與群之間差異大。一般來說，要解決這個問題可以擴大群數，然後從各群中抽取少量單位數，以保證樣本的代表性。
❺ 審計抽樣包括幾種方法
①屬性抽樣
指在精確度界限和可靠程度一定的條件下，為了測定總體特徵的發生頻率而採用的一種方法。根據控制測試的目的和特點所採用的審計抽樣通常稱為屬性抽樣。
目標：估計總體既定控制的偏差率（次數）
②變數抽樣
指用來估計總體金額而採用的一種方法。根據實質性測試的目的和特點所採用的審計抽樣稱為變數抽樣。
目標：估計總體金額或者總體中的錯誤金額。
③雙重目的抽樣
在審計實務中，經常存在同時進行控制測試和實質性測試的情況，在此情況下採用的審計抽樣稱為雙重目的抽樣。
(5)不增加成本是哪個抽樣方法擴展閱讀
審計抽樣的特點：
1、抽樣審計不同於詳細審計。詳細審計是指百分百地審計對象總體中的全部項目，並根據審計結果形成審計意見。
而抽樣審計是從審計對象總體根據統計原理選取部分樣本進行審計，並根據樣本推斷總體並發表審計意見。
2、審計抽樣不能等同於抽查。抽查作為一種技術，可以用於審前調查、確定審計重點、取得審計證據，在使用中無嚴格要求。而審計抽樣作為一種審計方法，需運用統計原理，並嚴格按規定的程序和抽樣方法的要求實施。
3、抽樣審計一般可用於逆查、順查、函證等審計程序，也可用於符合性測試和實質性測試；但審計師在進行詢問、觀察、分析性復核時則不宜運用審計抽樣。
❻ 分層最低成本抽樣法解釋一下
細節測試中總體的變異性和樣本規模呈同向變動，如果不對總體進行分層而直接進行抽樣，所需樣本數量將會大大增加。分層抽樣法，也叫類型抽樣法。就是將總體單位按其屬性特徵分成若干類型或層，然後在類型或層中隨機抽取樣本單位。分層抽樣的特點是：由於通過劃類分層，增大了各類型中單位間的共同性，容易抽出具有代表性的調查樣本。
❼ 概率抽樣最基本的組織方式有哪四種
概率抽樣方法 (Probability Sampling)
概率抽樣包括有
簡單隨機抽樣(又稱：單純隨機抽樣)
系統抽樣（等距抽樣）
分層隨機抽樣（類型抽樣）
分群隨機抽樣
等方法。概率抽樣又稱幾率抽樣、可能率抽樣，在實踐中受到人們的普遍重視和廣泛應用。概率抽樣是以概率論與數理統計為基礎，首先按照隨機的原則選取調查樣本，使調查母體中每一個子體均有被選中的可能性，即具有同等被選為樣本的可能率，機遇均等。定量市場調查中的概率抽樣是指在調查總體樣本中的每個單位都具有同等可能性被抽中的機會。
概率抽樣的基本原則是：樣本量越大，抽樣誤差就越小，而樣本量越大，則成本就越高。根據數理統計規律，樣本量增加呈直線遞增的情況下（樣本量增加一倍，成本也增加一倍），而抽樣誤差只是樣本量相對增長速度的平方根遞減。因此，樣本量的設計並不是越大越好，通常會受到經濟條件的制約。
❽ 簡單的隨機抽樣、系統抽樣、分層抽樣各自優缺點
簡單隨機抽樣（ Simple random sampling）
簡單隨機抽樣，也叫純隨機抽樣。就是從總體中不加任何分組、劃類、排隊等，完全隨機地抽取調查單位。特點是：每個樣本單位被抽中的概率相等，樣本的每個單位完全獨立，彼此間無一定的關聯性和排斥性。簡單隨機抽樣是其它各種抽樣形式的基礎。通常只是在總體單位之間差異程度較小和數目較少時，才採用這種方法。
by far the most common one used
特點：
簡單隨機抽樣的特點是：每個樣本單位被抽中的概率相等，樣本的每個單位完全獨立，彼此間無一定的關聯性和排斥性。
抽樣方法：
簡單隨機抽樣最基本的抽樣方法。分為重復抽樣和不重復抽樣。在重復抽樣中，每次抽中的單位仍放回總體，樣本中的單位可能不止一次被抽中。不重復抽樣中，抽中的單位不再放回總體，樣本中的單位只能抽中一次。社會調查採用不重復抽樣。
簡單隨機抽樣的具體作法有：
①抽簽法。將總體的全部單位逐一作簽，攪拌均勻後進行抽取。
②隨機數字表法。將總體所有單位編號，然後從隨機數字表中一個隨機起點(任一排或一列)，開始從左向右或從右向左、向上或向下抽取，直到達到所需的樣本容量為止。
注意
簡單隨機抽樣的必須有一個完整的抽樣框，即總體各單位的清單。總體太大時，製作這樣的抽樣框工作量巨大，加之有許多情況，使總體名單根本無法得到。故在大規模社會調查中很少採用純隨機抽樣。
系統隨機采樣（Systematic random sampling）
系統抽樣是將總體的觀察單位，按一定順序號平均分成n個部分，每一部分抽取第k號觀察單位組成樣本，這里的k是隨機確定的，其體現了系統抽樣中的隨機性。
優點
1)易於理解，簡便易行；
2)容易得到一個按比例分配的樣本；
3)一般情況下樣本的觀察單位在總體中分布均勻，其抽樣誤差小於單純隨機抽樣
缺點
如果總體中觀察單位按順序有周期趨勢或單調遞增（減）趨勢時，採用系統抽樣可能產生明顯的系統誤差。
場景
系統抽樣方法多用於觀察單位具有現成且與試驗無關的自然編號，同時觀察單位在總體中分布均勻。
分層隨機采樣（Stratified random sampling）
分層抽樣是先按對主要研究指標影響較大的某種特徵，將總體分為若干類別（統計上稱之為「層」），再從每一層內隨機抽取一定數量的觀察單位，合起來組成樣本。其隨機性體現在層內的抽樣過程。
優點
1) 由於分層後增加了層內的同質性，觀察指標變異減小，各層的抽樣誤差減小；
2) 分層抽樣便於對不同層採用不同的抽樣方法；
3) 分層抽樣便於對各層獨立進行分析。
缺點
層間變異較大，抽樣誤差較小；如果分層特徵選擇不當，層內變異較大，層間變異較小，抽樣誤差仍然較大，分層抽樣就失去了意義。
整群隨機采樣 （Cluster sampling）
整群抽樣是先將總體按照某種與主要研究指標無關的特徵劃分為K個「群」，每個群包含若干觀察單位，然後再隨機抽取k個「群」，由抽取的各個群的全部觀察單位組成樣本。其隨機性主要體現在「群」的抽取過程。
優點
便於組織調查、易於質量控制和節省調查成本。
缺點
當樣本含量一定時，因為樣本觀察單位並非廣泛散布於總體中，整群抽樣的抽樣誤差一般大於單純隨機抽樣。
❾ 非概率抽樣一般包括哪些具體的抽樣方法
常用的非概率抽樣方法有以下四類：
1、方便抽樣（Convenience sampling）
指根據調查者的方便選取的樣本，以無目標、隨意的方式進行。例如：街頭攔截訪問（看到誰就訪問誰）；個別入戶項目誰開門就訪問誰。
優點：適用於總體中每個個體都是「同質」的，最方便、最省錢；可以在探索性研究中使用，另外還可用於小組座談會、預測問卷等方面的樣本選取工作。
缺點：抽樣偏差較大，不適用於要做總體推斷的任何民意項目，對描述性或因果性研究最好不要採用方便抽樣。
2、判斷抽樣（Judgment sampling）
指由專家判斷而有目的地抽取他認為「有代表性的樣本」。例如：社會學家研究某國家的一般家庭情況時，常以專家判斷方法挑選「中型城鎮」進行。
也有家庭研究專家選取某類家庭進行研究，如選三口之家（子女正在上學的）；在探索性研究中，如抽取深度訪問的樣本時，可以使用這種方法。
優點：適用於總體的構成單位極不相同而樣本數很小，同時設計調查者對總體的有關特徵具有相當的了解（明白研究的具體指向）的情況下，適合特殊類型的研究（如產品口味測試等）；操作成本低，方便快捷，在商業性調研中較多用。
缺點：該類抽樣結果受研究人員的傾向性影響大，一旦主觀判斷偏差，則根易引起抽樣偏差；不能直接對研究總體進行推斷。
3、配額抽樣（Quota sampling）
指先將總體元素按某些控制的指標或特性分類，然後按方便抽樣或判斷抽樣選取樣本元素。
相當於包括兩個階段的加限制的判斷抽樣。在第一階段需要確定總體中的特性分布（控制特徵），通常，樣本中具備這些控制特徵的元素的比例與總體中有這些特徵的元素的比例是相同的，通過第一步的配額，保證了在這些特徵上樣本的組成與總體的組成是一致的。
在第二階段，按照配額來控制樣本的抽取工作，要求所選出的元素要適合所控制的特性。例如：定點街訪中的配額抽樣。
優點：適用於設計調查者對總體的有關特徵具有一定的了解而樣本數較多的情況下，實際上，配額抽樣屬於先「分層」（事先確定每層的樣本量）再「判斷」（在每層中以判斷抽樣的方法選取抽樣個體）；費用不高，易於實施，能滿足總體比例的要求。
缺點：容易掩蓋不可忽略的偏差。
4、滾雪球抽樣（Snowball sampling）
指先隨機選擇一些被訪者並對其實施訪問，再請他們提供另外一些屬於所研究目標總體的調查對象，根據所形成的線索選擇此後的調查對象。
第一批被訪者是採用概率抽樣得來的，之後的被訪者都屬於非概率抽樣，此類被訪者彼此之間較為相似。例如：如在目前中國的小轎車車主等。
優點：可以根據某些樣本特徵對樣本進行控制，適用尋找一些在總體中十分稀少的人物。
缺點：有選擇偏差，不能保證代表性。
(9)不增加成本是哪個抽樣方法擴展閱讀
抽樣是有一定規則的，抽樣的基本要求是：
1、總體范圍的確定
抽樣首先要明確規定抽樣的總體范圍，一般來說，研究課題和研究目的決定了總體的范圍。如，「上海市區初中學生身體素質的調查」這個課題的總體就是上海市區全體初一至初三的中學生，不包括郊縣的初中生。如果總體范圍不很清楚，在抽樣前應對總體做出明確的規定。
否則，會對抽取樣本和研究結果的推斷造成麻煩。通常研究課題的確立就已基本框定了總體范圍，研究者要考慮的是為什麼要確定該總體的理由，以及研究的預期效果和可行性問題。
2、抽樣的隨機化
抽樣要盡可能做到隨機化（random）。隨機化是指總體中的每個個體被選入樣本的概率（probability）不為零。也就是說，總體中的每一個個體入選的機會均等。
隨機是科學研究的基本原則。抽樣的隨機化是一種精確而科學的過程，是科學研究結果可靠性的保證，可以避免研究者自覺或不自覺的偏見。抽簽、搖獎就是根據抽樣的隨機化原理設計的。嚴格的抽樣必須是隨機的，這樣可避免研究者的主觀傾向或人為因素造成的抽樣偏差（sampling bias）
3、樣本的代表性
樣本的代表性指樣本應具備總體的性質或特徵，樣本能在較大程度上代表總體。樣本研究的關鍵在於抽樣和推論，抽樣是推論的先決條件，樣本的代表性會影響研究結論的可靠性和研究結論的推斷程度。代表性越高的樣本，其研究結果的普遍性就越大。
反之，如果樣本沒有代表性往往會導致研究的失敗。常為人引用的一個例子是：1936年美國的總統大選，當時美國的《文學文摘》雜志曾做了一次關於總統大選的民意調查，調查結果預測蘭登將在總統選舉中獲勝，羅斯福落選。但事實正好相反，選舉結果是羅斯福當選總統。
雖然《文學文摘》雜志的民意調查樣本數很大，但調查者的樣本是從電話號簿和汽車登記冊中抽取的。1936年正是美國經濟大蕭條過後，有汽車有電話的人僅代表了美國選民中的某個特定階層，對於選民總體來說不具備代表性。
這次民意調查的失敗主要在於抽樣偏差，樣本沒有代表性，抽取的樣本在質上與總體特徵不相吻合。與此同時，蓋洛普民意調查所也作了總統大選的調查，只發了2000份問卷，結果預測成功，羅斯福當選總統。
4、合理的樣本容量
樣本容量又稱樣本大小，是指抽取樣本的具體數量。樣本數量的多少是研究無法迴避的問題，是研究設計中重要的一環，也是比較困難的一件事。它既要符合研究目的、內容，滿足教育統計的要求，又要考慮抽樣的可能性，並使誤差減少到最低限度。
一般來說，樣本數越多，代表性越好，但是增大樣本，勢必增加研究的人力、物力、財力，增加研究的難度，造成不必要的浪費。如果樣本數太小，則抽樣誤差較大，樣本不能代表總體，不利於統計分析，影響研究效果。
樣本數量究竟多少為宜，這是一個復雜的問題。我們很難說出一個確定的數字，樣本數量要從多個方面綜合起來考慮。
抽樣是以概率論為理論基礎。抽樣的作用是為了合理地減少研究對象，既可以節約人力、物力、時間，又可使研究力量相對集中，使研究工作深入、細致，從而提高研究的准確性和可靠性。
一般來說，定性研究中抽取的樣本很小，樣本有時僅僅是一個案例或一個個體，研究目的是為了對所研究對象進行更深入的了解。而定量研究的樣本數較大，樣本可以是一群個體，並要考慮樣本能否准確代表總體，能否對總體作出推斷。
❿ 審計方法中的抽查法有哪些
抽樣方法有統計抽樣和非統計抽樣、屬性抽樣和變數抽樣。
一、統計抽樣
統計抽樣是指同時具備下列特徵的抽樣方法：
1.隨機選取樣本項目；
2.運用概率論評價樣本結果，包括計量抽樣風險。
統計抽樣能夠客觀地計量抽樣風險，並通過調整樣本規模精確地控制風險，這是與非統計抽樣最重要的區別。但統計抽樣又可能發生額外的成本。統計抽樣要求單個樣本項目符合統計要求，這些也可能需要支出額外的費用。
二、非統計抽樣
不同時具備統計抽樣兩個基本特徵的抽樣方法為非統計抽樣。
使用非統計抽樣時，也必須考慮抽樣風險並將其降至可接受的水平，但無法精確地測定(控制)抽樣風險。不管統計抽樣還是非統計抽樣，兩種方法都要求注冊會計師在設計、選取和評價樣本時運用職業判斷。
如果設計適當，非統計抽樣也能提供與統計抽樣方法同樣有效的結果。
注冊會計師在統計抽樣與非統計抽樣方法之間進行選擇時主要考慮成本效益。
三、屬性抽樣
屬性抽樣在審計中最常見的用途是測試某一設定控制的偏差率，以支持注冊會計師評估的控制風險水平。
在屬性抽樣中，設定控制的每一次發生或偏離都被賦予同樣的權重，而不管交易的金額大小。
四、變數抽樣
變數抽樣是一種用來對總體金額得出結論的抽樣方法。變數抽樣在審計中的主要用途是進行細節測試，以確定記錄金額是否合理。