在統計數據中，樣本是用來表示整個群體的總體的一個子集。 在進行研究時， 調查特定人群的每個成員往往是不切實際的，因為絕大多數人太龐大。 為了推斷人口的特徵，研究人員可以使用隨機樣本 。
為什麼研究人員使用樣本？
當研究人類思維或行為的一個方面時，研究人員在大多數情況下根本無法收集每一個人的數據 。 相反，他們選擇代表較大群體的較小樣本個體。 如果樣本真正代表了所討論的人群，那麼研究人員就可以將其結果推廣到更大的群體。
抽樣類型
在心理學研究和其他類型的社會研究中，實驗者通常依靠幾種不同的抽樣方法。
1.概率抽樣
概率抽樣意味著人口中的每個人都有被選中的機會和平等機會。 因為概率抽樣涉及隨機選擇，所以它確保不同的子群體在樣本中具有相同的表示機會。 這使得概率樣本更具代表性，研究人員能夠更好地將其結果推廣到整個組。
有幾種不同類型的概率抽樣：
- 顧名思義， 簡單隨機抽樣是最簡單的概率抽樣類型。 研究人員將人群中的每個人隨機抽取樣本，通常使用某種類型的計算機程序或隨機數生成器。
- 分層隨機抽樣涉及將人口分成子組，然後從這些子組中抽取一個簡單的隨機樣本。 例如，一項研究可能會根據種族，性別或年齡將人口分成不同的小組，然後對這些小組中的每個小組進行簡單的隨機抽樣。 分層隨機抽樣通常提供比簡單隨機抽樣更高的統計準確性，並有助於確保某些組在樣本中的準確表示。
- 整群抽樣包括將人口分成較小的群集，通常基於地理位置或邊界。 隨後選擇這些簇的隨機樣本，並測量簇內的所有主體。 例如，假設您正在嘗試對您所在州的校長進行研究。 從每一所學校的原則收集數據將是成本過高和耗時的。 使用整群抽樣方法，您隨機選擇您所在州的五個縣，然後從這五個縣的每個縣的每個主題收集數據。
2.非概率抽樣
另一方面，非概率抽樣涉及使用不給每個人口中的每個人都被選擇的機會的方法來選擇參與者。
這類樣本的一個問題是，志願者可能在某些變量上與非志願者有所不同，這可能會導致難以將結果推廣到整個人群。
還有幾種不同類型的非概率抽樣：
- 便利抽樣涉及使用參與者進行研究，因為他們方便且可用。 如果你有自願參加通過你的大學心理學系進行的心理學研究，那麼你參加了一項依賴便利樣本的研究。 依靠徵求志願者或使用研究人員可用的臨床樣本的研究也是便利樣本的例子。
- 目的抽樣涉及尋找符合特定標準的個人。 例如，營銷人員可能有興趣了解18歲至35歲的女性如何看待他們的產品。他們可能聘請市場研究公司進行電話訪談，故意尋找並採訪符合其年齡標準的女性。
- 配額抽樣涉及有意抽樣人群中特定比例的亞組。 例如，政治民意調查者可能有興趣研究某個政治問題上的人口意見。 如果他們使用簡單的隨機抽樣，他們可能會錯過某些人口的子集。 相反，他們建立了一定比例的樣本必須包括這些小組的標準。 儘管所得到的樣本實際上可能並不代表該群體中存在的實際比例，但擁有配額可確保代表這些較小的群組。
了解更多關於概率和非概率樣本不同的一些方法。
採樣錯誤
由於抽樣自然不能包括人口中的每一個人，因此可能會出現錯誤。 抽樣誤差稱為人口中存在的和样本中存在的差異。
雖然不可能確切知道人口與樣本之間的差異有多大，但研究人員能夠統計估計抽樣誤差的大小。 例如，在政治民意調查中，您可能會經常聽到某些置信水平表達的誤差幅度。
一般來說，樣本量越大，誤差水平越小。 這很簡單，因為隨著樣本接近達到總人口的規模，準確捕捉人口的所有特徵的可能性就越大。 完全消除抽樣誤差的唯一方法是從整個人口收集數據，這往往是成本過高和耗時的。 採樣誤差可以通過隨機概率測試和大樣本量來最小化。
參考文獻：
Goodwin，CJ（2010）。 心理學研究：方法與設計。 霍博肯，新澤西州：約翰威利和兒子。
Nicholas，L。（2008）。 心理學導論。 UCT出版社：開普敦。