发布时间：
抽样方法有统计抽样和非统计抽样、属性抽样和变量抽样。统计抽样是指同时具备下列特征的抽样方法：随机选取样本项目；运用概率论评价样本结果，包括计量抽样风险。不同时具备统计抽样两个基本特征的抽样方法为非统计抽样。
好样法，数字序列超书法，还有是视力抽样法
常用的抽样方法简单随机抽样：选取的是容量相同且每个样本有同等概率被选择的样本。系统抽样：通过简单的系统抽取样本，比如在总体中每隔10个或每隔50个抽取样本。任意抽样：使用一个碰巧很容易被选择的样本。整群抽样：先将总体分成不同的组或群，然后从中随机挑选几个群作为样本。分层抽样：当我们注重总体中不同的子组或层级时，选择该方法进行抽样。首先定义层级，然后在每个层级中随机抽取样本。总样本包括所有从每个独立层中抽取的样本。
1、方便抽样（Convenience sampling）
样本限于总体中易于抽到的一部分。最常见的方便抽样是偶遇抽样，即研究者将在某一时间和环境中所遇到的每一总体单位均作为样本成员。“街头拦人法”就是一种偶遇抽样。
某些调查对被调查者来说是不愉快的、麻烦的，这时为方便起见就采用以自愿被调查者为调查样本的方法。方便抽样是非随机抽样中最简单的方法，省时省钱，但样本代表性因受偶然因素的影响太大而得不到保证。
2、判断抽样（Judgment sampling）
指由专家判断而有目的地抽取他认为“有代表性的样本”。例如：社会学家研究某国家的一般家庭情况时，常以专家判断方法挑选“中型城镇”进行。
3、配额抽样（Quota sampling）
指先将总体元素按某些控制的指标或特性分类，然后按方便抽样或判断抽样选取样本元素。
相当于包括两个阶段的加限制的判断抽样。在第一阶段需要确定总体中的特性分布（控制特征），通常，样本中具备这些控制特征的元素的比例与总体中有这些特征的元素的比例是相同的，通过第一步的配额，保证了在这些特征上样本的组成与总体的组成是一致的。
在第二阶段，按照配额来控制样本的抽取工作，要求所选出的元素要适合所控制的特性。例如：定点街访中的配额抽样。
4、滚雪球抽样（Snowball sampling）
以若干个具有所需特征的人为最初的调查对象，然后依靠他们提供认识的合格的调查对象，再由这些人提供第三批调查对象，……依次类推，样本如同滚雪球般由小变大。
滚雪球抽样多用于总体单位的信息不足或观察性研究的情况。这种抽样中有些分子最后仍无法找到，有些分子被提供者漏而不提，两者都可能造成误差。
非概率抽样（Non-probability sampling）又称非随机抽样，指根据一定主观标准抽取样本，令总体中每个个体的被抽取不是依据其本身的机会，而是完全决定于调研者的意愿。
其特点为不具有从样本推断总体的功能，但能反映某类群体的特征，是一种快速、简易且节省的数据收集方法。当研究者对总体具有较好的了解时可以采用此方法。
或是总体过于庞大、复杂，采用概率方法有困难时，可以采用非概率抽样来避免概率抽样中容易抽到实际无法实施或“差”的样本，从而避免影响对总体的代表度。
扩展资料
简单易行、成本低、省时间,在统计上也比概率抽样简单。但由于无法排除抽样者的主观性，无法控制和客观地测量样本代表性，因此样本不具有推论总体的性质。
非概率抽样多用于探索性研究和预备性研究，以及总体边界不清难于实施概率抽样的研究。在实际应用中，非概率抽样往往与概率抽样结合使用。
参考资料来源：百度百科-非概率抽样
优点：容易实施，调查的成本低。
缺点：样本单位的确定带有随意性，样本无法代表有明确定义的总体，调查结果不宜推断总体。
简介
方便抽样是在调查过程中由调查员依据方便的原则，自行确定入抽样本的单位。例如，调查员在街头、公园、商店等公共场所进行拦截调查；厂家在出售产品柜台前对路过顾客进行的调查。
配额抽样是指先将体中的所有单位按一定的标志分为若干类，然后在每个类中采用方便抽样或判断抽样的方式选取样本单位。配额抽样操作简单，可以保证总体中不同类别的单位都能包括在所抽的样本之中，使得样本的结构和总体的结构类似。
判断抽样是指研究人员根据经验、判断和对研究对象的了解，有目的选择一些单位作为样本。判断抽样是主观的，样本选择的好坏取决于调研者的判断、经验、专业程度和创造性。
抽样调查首先是找到样本，在样本中统计，求出比例而来推出总体，而随机抽样调查是直接在总体中调查，那么两者区别是有没有找出样本，是否在样本调查，还是在总体中调查，搞清楚这一点
方便抽样调查与随机抽样调查的区别:主要看有没有找出样本。方便取样（handy sampling），被试取样的一种。研究者从最方便可得的被试中抽取样本的方法。随机抽样法又称 “抽样调查法”，按照随机原则，利用随机数，从总体中抽取样本的方法。
1.方便抽样调查与随机抽样调查的区别：主要看有没有找出样本。2.随机抽样是在已知的N个样本中随机抽取n个（N>n），简单的说就是抽个签。方便抽样是在不知具体有多少个样本的情况下抽取，一般用于配合研究主题在特定的时间地点随机选人进行调查。抽样调查首先是找到样本，在样本中统计，求出比例而来推出总体，而随机抽样调查是直接在总体中调查，那么两者区别是有没有找出样本，是否在样本调查，还是在总体中调查，搞清楚这一点。拓展资料：1.方便抽样又称随意抽样、偶遇抽样，是一种为配合研究主题而由调查者于特定的时间和特定社区的某一位置上，随意选择回答者的非概率抽样方法。这种抽样方法适合于对一些特殊情况的调查，像一些时过境迁的突发性事件或现象(违章驾车、骚乱、聚众闹事等等)。通过在当场抽取样本询问当事者、目击者、旁观者以及过往的行人，可以了解事件发生的经过、原因以及对事件的看法和态度2.随机抽样法又称 “抽样调查法”，按照随机原则，利用随机数，从总体中抽取样本的方法。随机抽样法包括两方面问题：一是抽样方法，像如何抽样，抽多少，怎样抽; 另一是统计推断，也就是如何对抽样结果进行统计分析，如何对总体作出科学的推断。随机抽样法较之普查法具有节省人力、物力、财力和时间的特点，在人寿保险中也是一种十分有效的研究工具。比如，要研究随着人口老龄化的发展趋势，对死亡表的修正问题，要对每个高龄人进行全数调查几乎是办不到的事，随机抽样法则能提供出一种简单易行的办法
方便抽样又叫做偶遇抽样。在这种抽样中，研究者选择那些最容易接近的人作为研究对象。
任意抽样是指调查人员本着随意性原则去选择样本的抽样方式，为非随机抽样中的一种，非随机抽样还包括判断抽样和配额抽样等。是常用的抽样调查方法。如在街头路口把行人作为调查对象，任选若干位行人进行访问调查；在商店柜台前把购买者当做调查对象，向他们中的任意部分人作市场调查等等；在剧院、车站、码头等公共场所，任意选择某些人进行调查。可见，任意调查完全是根据调查者的随意性任意选取的样本。任意抽样是非概率抽样中最简便、费用和时间最节省的一种方法。但是，如果总体中单位差异较大时，抽样误差也较大。因此，一般说来，任意抽样法多用于市场初步调查或对调查情况不甚明了时采用。
任意抽样是指调查人员本着随意性原则去选择样本的抽样方式，为非随机抽样中的一种，非随机抽样还包括判断抽样和配额抽样等。是常用的抽样调查方法。
任意抽样，是审计人员在审查总体中，无条件地、随意抽取一部分样本进行审查的抽查法。任意抽样法在审计发展初级阶段为了减少详细审计的工作量而被采用。任意抽样，没有一定的规律，因此，审计的结果有很大的偶然因素，风险较大，不能保证抽样的质量。随着审计理论和实务的发展，这种方法已被“判断抽样法”所替代。一般多用于市场初步调查或对市场情况不甚明了时采用，在正式市场调查中较少采用。
秋风送爽，也给我们送来了刘岭教授的统计说说第五期。这一期的统计学方法之选择大家一定要认真学起来，说不定马上你就会用到了。编者语针对常用的基本统计学方法，一般而言说的就是t检验、单因素方差分析和卡方检验，这也是大家在写论文、阅读论文时经常遇到的统计学方法（几乎每篇文章都会涉及这一种或几种方法），那到底该采用何种统计学方法呢？今天我们就此来聊聊。一、拿到数据开始分析之前，一定要进行数据类型的划分（图1），因为不同数据类型资料，描述的方式不一样，统计学方法也不一样。图1 统计资料的类型举个例子（表1）：表1 某地2002年735例65岁以上老年人健康检查记录二、各种类型资料的统计分析（描述与统计推断）1.计量资料特点：每个观察单位的观察值之间有量的区别，有单位；描述形式：最常见采用“X±S”（一般文献中经常见到），用算数均数描述其平均水平，用标准差描述其离散程度。如果遇到数据“特别变态”（特别是标准差大于算数均数），就采用Md(P25,P75)（Md为中位数，P25和P75为四分位数）（表2）。正态分布检验请大家复习：医学科研课堂丨统计说说（三）：你所应该了解的正态、方差齐性检验表2 计量资料常用统计指标的特点及其应用场合统计推断方法：一般分为单因素和多因素两种。单因素分析方法分析要点：一是划清数据类型（计量资料）；二是明确试验设计类型（完全随机设计？几组样本？）；三是注意所用方法的应用条件；四是满足正态方差齐性时采用t检验（注意t检验有三种形式哦！）或单因素方差分析，不满足时采用秩和检验（图2）。图2 计量资料统计方法的正确选择提醒两点：① 如果样本数据不服从正态分布的话，那就只能用非参数检验（秩和检验），但其检验效能低于参数检验（t检验或方差分析）。所谓检验效能低就是本身有差异，却没有能力发现其差异。② 如果是两组以上样本的数据时，不能采用t检验（会导致假阳性错误概率增加），应该采用方差分析。若方差分析的P<，需再进一步两两比较，常用的方法为LSD法或SNK法（注意依旧不能采用t检验）。在上两讲内容中我们已经学过t检验（医学科研课堂丨统计说说（二）：你的t检验做对了吗？）和方差分析（医学科研课堂丨统计说说（四）：统计学方法之灵魂—方差分析）了，至于秩和检验，我们以后会逐步介绍滴。多因素分析一般采用回归分析，主要是线性回归分析，以后会给大家介绍此方法。2.计数资料特点：无序分类，同类别中各观察单位之间没有量的差别，但各类别间有质的不同，各类别互不相容。其中二分类一定是计数资料（例如性别只有男/女之分，是否继发某种疾病只有继发/未继发之分），而多分类满足分类在性质上没有程度等级上的差别，即为计数资料（例如婚姻状况包括未婚、已婚、离异、丧偶，就属于多分类，但各分类没有程度等级差别，因此为计数资料，尿糖定性检测结果包括-、+、++、+++、++++，属于具有程度等级差别的多分类资料，就不属于计数资料，属于等级资料了）。描述形式：最常见采用“例数（%）”（一般文献中经常见到），主要要分清构成比（结构相对数）和率（强度相对数）的差别（表3）。而且在应用时，分母（就是样本量啦）一般不宜过小，分母太小不足以反映数据的客观事实，也不稳定。表3 计数资料常用统计指标的特点及其应用场合比如说：1.某地肺癌患者中男性A例，女性B例，则当地肺癌患者的性别比为A/B就是“比”。2.某次研究共检出了致病菌3种，总株数为A+B+C，其中一种致病菌检出株数为A，那么A/（A+B+C）就是构成比，即该种致病菌占总致病菌的比重或分布。3.某研究对患者（总例数为B）进行治疗，结果治愈的患者例数为A，则A/B即为率（可以理解为治愈率）。统计推断方法：一般分为单因素和多因素两种。单因素分析方法分析要点：一是划清数据类型（计数资料）；二是明确试验设计类型（完全随机设计？几组样本？）；三是注意所用方法的应用条件；四是多样本率比较，若卡方检验的P<，需再进一步两两比较，并进行Bonferroni校正，以控制假阳性（图3）。图3 计数资料统计方法的正确选择提醒两点：① 构成比是以100作为基数，各构成部分所占的比重之和必须为100%，故某组成部分所占比重的增减必影响其它组成部分的比重；② 构成比和率在实际应用时容易混淆，主要区别在分母上，所以应正确选择分母。多因素分析一般采用回归分析，主要是Logistic回归分析，以后会给大家介绍此方法。3.等级资料特点：属于多分类资料，满足多分类在性质上有程度等级上的差别，各分类属性按一定顺序排列（有序），即为等级资料。描述形式：最常见采用“例数（%）”（一般文献中经常见到），这和计数资料的描述大体相同，主要区别在于多个分类排列时一定要按照顺序进行（从小到大或从弱到强）。统计推断方法：等级资料的统计分析方法在单因素分析中采用非参数检验（秩和检验），当然对于双向有序R×C资料，也就说分组变量和结局变量都是有序（等级）的情况，构成比的比较采用卡方检验，程度的比较采用秩和检验，趋势关联性的比较用秩相关（也称等级相关）。多因素分析中采用有序Logistic回归。注意：分类变量（计数资料和等级资料）在软件分析操作时，要适当数量化处理（赋值），赋值情况会直接影响统计分析结果的解释。最后用下面这张图来总结基本统计学方法的选择（图4）。图4 常用基本统计学方法的正确选择今天的内容就到这里，同学们多多复习，有什么问题和不懂的可以在下面留言，我们会请刘岭教授一一解答。好了，让我们期待下一期吧！撰稿：刘岭 约稿编辑：刘芹排版：毕丽 审核：王东专家简介刘岭：陆军军医大学卫生统计学教研室副教授，主要从事卫生统计学教学、科研工作。担任中华卫生信息学会第八届统计理论与方法专业委员会委员，重庆市预防医学卫生统计专业委员会副主任委员，并担任《第三军医大学学报》等多家杂志的编委、统计审稿专家。历史推荐医学科研课堂丨统计说说（四）：统计学方法之灵魂—方差分析 医学科研课堂丨统计说说（三）：你所应该了解的正态、方差齐性检验 医学科研课堂丨统计说说（二）：你的t检验做对了吗？ 医学科研课堂丨统计说说（一）：样本量估算是个什么东东？
硕士毕业后论文抽检检查的方式如下：
在上一学年度以随机抽取方式复审授予学士学位的论文。所抽查的论文应包括本地区所有本科层次普通高校及其本科专业，原则上抽查所占比例不低于2%。通过硕士、博士抽样检查其创新科研能力，本科毕业论文抽检主要考查学生的学术素养。
论文抽查主要检查的内容包括论文选题、逻辑、研究方案和计划、开题报告、学术规范等。经核实，毕业论文确有抄袭、篡改、代写等学术不端行为的，将取消其学位授予，并取消学位证书。论文简介：
论文，古典文学中意为交谈辞章或交流思想，现多指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，
论文一般由题名、作者、摘要、关键词、正文、参考文献和附录等部分组成。它既是探讨问题进行学术研究的一种手段，又是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。
按照教育部颁布的文件，自2021年1月1日起，每年会对本科毕业论文实行随机抽查，重点抽查对象为本科毕业毕业论文，若抽查发现有抄袭、伪造、代写等学术不端行为，论文作者的学士学位将被取消。
抽检办法：
一般对于硕士论文的抽检，每个学校的要求都是不一样的，有的学校可能会在所有学生之中随机抽取20%左右的学生论文再次进行检测，这就是抽检。但是对于论文抽检的标准其实是没有特定的标准的，具体有什么标准还是得看自己的学校是怎么规定的，而且如果是自己的论文查重通过了，最终的论文抽检抽到了自己，没有通过的话，那么对自己也是有一定影响的。
硕士毕业学位论文抽检每年进行一次，抽检范围为上一学年度授予博士、硕士学位的论文，硕士学位论文的抽检比例为5%左右。每篇抽检的学位论文送3位同行专家进行评议，专家按照不同学位类型的要求对论文提出评议意见。学位论文抽检专家评议意见以适当方式公开。
论文检测一般是通过抽查的方式进行的，具体流程如下：1. 根据学校规定或者教育部门的要求，确定检测比例和时间。一般来说，检测比例不会太高，通常为10%~20%左右。2. 从毕业论文提交的学生名单中随机选取一定比例的论文进行检测。抽样方式可以是完全随机抽样、分层抽样等。3. 对抽取的论文进行检测，主要内容包括文字相似度、引用格式、图片来源等方面。其中，文字相似度是检测的核心内容，可以通过计算机软件进行检测。4. 检测结果分为两种情况：合格和不合格。如果论文文字相似度低于规定标准，或者存在抄袭等问题，则判定为不合格；否则判定为合格。5. 对于不合格的论文，需要通知论文作者和指导教师，并给予相应的惩罚措施。惩罚措施根据学校规定和实际情况而定，可能包括重新修改论文、降低成绩、取消学位等。总之，论文检测是通过抽查的方式进行的，主要内容包括文字相似度、引用格式、图片来源等方面。如果论文存在抄袭等问题，则判定为不合格，需要给予相应的惩罚措施。
硕士毕业后论文抽检检查的方式如下：
在上一学年度以随机抽取方式复审授予学士学位的论文。所抽查的论文应包括本地区所有本科层次普通高校及其本科专业，原则上抽查所占比例不低于2%。通过硕士、博士抽样检查其创新科研能力，本科毕业论文抽检主要考查学生的学术素养。
论文抽查主要检查的内容包括论文选题、逻辑、研究方案和计划、开题报告、学术规范等。经核实，毕业论文确有抄袭、篡改、代写等学术不端行为的，将取消其学位授予，并取消学位证书。论文简介：
论文，古典文学中意为交谈辞章或交流思想，现多指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，
论文一般由题名、作者、摘要、关键词、正文、参考文献和附录等部分组成。它既是探讨问题进行学术研究的一种手段，又是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。
按照教育部颁布的文件，自2021年1月1日起，每年会对本科毕业论文实行随机抽查，重点抽查对象为本科毕业毕业论文，若抽查发现有抄袭、伪造、代写等学术不端行为，论文作者的学士学位将被取消。
抽检办法：
一般对于硕士论文的抽检，每个学校的要求都是不一样的，有的学校可能会在所有学生之中随机抽取20%左右的学生论文再次进行检测，这就是抽检。但是对于论文抽检的标准其实是没有特定的标准的，具体有什么标准还是得看自己的学校是怎么规定的，而且如果是自己的论文查重通过了，最终的论文抽检抽到了自己，没有通过的话，那么对自己也是有一定影响的。
硕士毕业学位论文抽检每年进行一次，抽检范围为上一学年度授予博士、硕士学位的论文，硕士学位论文的抽检比例为5%左右。每篇抽检的学位论文送3位同行专家进行评议，专家按照不同学位类型的要求对论文提出评议意见。学位论文抽检专家评议意见以适当方式公开。
本科毕业论文抽检是指为了保证学术诚信和质量，对一定比例的毕业论文进行随机抽样检查的过程。下面将详细介绍本科毕业论文抽检办法。
一、抽样比例
根据教育部规定，本科毕业论文抽检比例一般在5%~10%之间。具体比例可以根据学校的实际情况确定，但必须足够覆盖各个学院和专业。若发现涉嫌学术不端行为，则应增加抽查比例，并加强监督力度。
二、抽取方式
1、抽样方法主要有四类：随机抽样、分层抽样、整体抽样、系统抽样； 2、分层抽样定义：分层抽样就是将总体单位按其属性特征分成若干类型或层，然后在类型或层中随机抽取样本单位。特点是：由于通过划类分层，增大了各类型中单位间的共同性，容易抽出具有代表性的调查样本。该方法适用于总体情况复杂，各单位之间差异较大，单位较多的情况。 3、随机抽样定义：随机抽样要求严格遵循概率原则，每个抽样单元被抽中的概率相同，并且可以重现。随机抽样常常用于总体个数较少时，它的主要特征是从总体中逐个抽取。 随机抽样可以分为单纯随机抽样、系统抽样、分层抽样以及整群抽样。 4、整群抽样定义：整群抽样又称聚类抽样，是将总体中各单位归并成若干个互不交叉、互不重复的集合，称之为群；然后以群为抽样单位抽取样本的一种抽样方式。应用整群抽样时，要求各群有较好的代表性，即群内各单位的差异要大，群间差异要小。 5、系统抽样定义：系统抽样亦称为机械抽样、等距抽样。当总体中的个体数较多时，采用简单随机抽样显得较为费事。这时，可将总体分成均衡的几个部分，然后按照预先定出的规则，从每一部分抽取一个个体，得到所需要的样本，这种抽样叫做系统抽样。