市场调查中，如何抽样？

市场调查中，如何抽样？

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/weixin_73074505/article/details/145449932

在市场调查中，抽样方法是获取有效数据的关键。本文将通过蛋糕的比喻和具体例子，为您详细介绍非概率抽样和概率抽样的区别及具体方法。

总览

抽样方法主要分为非概率抽样和概率抽样两种。

预备知识

正式介绍具体方法前，需要了解一些统计学概念，比如估计量、抽样误差、抽样方差等。本文不做详细介绍，下图是徐映梅老师编著的《市场调查理论与方法》 中一个衡量抽样方案的评价指标，提前列出：

具体方法

接下来正式介绍具体方法。

1.非概率抽样

简单来说，非概率抽样就是将人为主观选择抽样对象，这种方法简单、便捷、省钱。但也因此，往往掺杂过多的人为选择因素，“概率”的特性被掩盖，很难满足样本代表总体的抽样初衷。但适合进行探索性研究和预调查。

这部分很简单，直接以导图形式列出，每个框中均有笔记。

2. 概率抽样

概率抽样方法得到的估计值具有良好的性质，可以对总体的性质进行估计，往往被用于大部分正式调查中。

常见的概率抽样方法

想象你要把一块大蛋糕平均分给朋友，但蛋糕太大没法直接切。于是你决定用各种「公平抽签」的方法选出试吃的小块，用这些小块的味道来推测整块蛋糕的口感。

关键：每个朋友都有被选中的机会，且你知道他们被选的概率。

1. 简单随机抽样（抓阄法）

• 做法：把整块蛋糕切成无数小方块，闭眼随机抓几块。
• 例子：全班50人，用抽签软件随机选10人做调查。
• 优点：绝对公平，操作简单。
• 缺点：如果蛋糕某些区域味道特殊（比如边缘奶油多），可能抽不到这些区域。

2. 分层抽样（先分类再抓阄）

• 做法：先把蛋糕按口味分层（巧克力层、草莓层、奶油层），每层都随机抓几块。
• 例子：调查大学生消费，先按年级分成大一到大四，每年级随机抽人。
• 优点：保证每层都有代表，结果更准。
• 缺点：必须提前知道蛋糕的分层结构。

3. 系统抽样（等距切蛋糕）

• 做法：先决定每隔10cm切一刀，比如第一刀随机选第3cm，之后切13cm、23cm……
• 例子：工厂质检，每生产100个产品就检查第5、105、205号。
• 优点：均匀覆盖整个蛋糕。
• 缺点：如果蛋糕有隐藏的规律（比如每10cm就有个草莓），可能刚好避开。

4. 整群抽样（随机切大块）

• 做法：不切小块，而是随机选几大块（比如左上角整块、右下角整块），然后尝这些大块里的所有小方块。
• 例子：调查全国小学生，随机选5个城市，调查这些城市的所有小学。
• 优点：省时省力（不用跑遍全国）。
• 缺点：如果某大块味道特殊（比如左上角全是巧克力），结果会有偏差。

5. 多阶段抽样（先切大块再切小块）

• 做法：先随机选几大块蛋糕，再从这些大块里随机切小方块。
• 例子：人口普查，先抽省份→再抽城市→再抽街道→最后抽家庭。
• 优点：适合超大型蛋糕（如全国调查）。
• 缺点：步骤多，误差可能累积。

6. PPS抽样（按规模加权抽）

• 场景：调查连锁超市销售额，大超市影响力更大。
• 做法：
  1. 按超市规模分配“权重”（比如大超市占60%，小超市40%）。
  2. 按权重比例随机抽样，大超市更容易被抽中。
• 突出重点：让规模大的单元有更高概率入选。
• 常见用途：经济调查、区域研究。

一句话总结怎么选

• 想绝对公平→简单随机
• 蛋糕有明显不同层→分层抽样
• 想省事且分布均匀→系统抽样
• 预算少、范围大→整群或多阶段
• 规模相关→PPS
• 不确定该用哪种→先从简单随机开始！

下次你吃蛋糕时，可以边吃边想：“这块该用哪种抽样方法？”（笑）

常见的概率抽样方法部分由deepseek生成的通俗释意，有助于理解，但还要结合更多具体示例。