什么是人口抽样(Population Sampling)？

群体抽样是指从群体中选出一组具有代表性的个体进行统计分析的过程，正确地进行群体抽样至关重要，由于错误可能导致无效或误导性的数据。在人口抽样中有许多技术可用于确保个体可用于生成数据，而这些数据又可用于对更大的人群进行概括总体抽样是从总体中选出一组具有代表性的个体进行统计分析的过程，统计抽样是一项重要的工作许多学科的研究工具，因为它可以让人们更多地了解一个群体，而不必研究人口中的每一个个体。但是，由于统计抽样并没有对每一个个体进行仔细的检查，所以它很容易出错。因此，许多研究人员将相当大一部分时间投入到人口抽样上，以确保抽样的方式经得起其他研究人员和科学家的审查人口抽样是确定研究人员希望了解更多的人群，例如，如果有人想知道有多少非裔美国人养猫，研究人员就知道被调查的人口是非裔美国人社区种群抽样是用来从这个庞大的群体中选出有代表性的个体，这样就可以推断出这个群体中其他成员对猫拥有量的估计随机抽样，即研究人员从帽子里抽出名字。科学家也可以使用整群抽样，一种将较大的群体分成更小的群体的技术；其中几个群体是随机选择进行研究的。另一种常见的技术是系统抽样，研究者从他或她正在研究的人群中挑选每一个n的个体来收集信息。这些抽样技术中有许多其他的组合，用于收集数据。一般来说一般说来，样本量越大，结果就越好。大多数统计学家尽量避免的是方便抽样，即使用容易接近的个体样本，便利抽样的一个例子是在一个诊所里放置一堆调查，它可以揭示使用该诊所的人群的信息，但不一定是一组可以更广泛解释的结果。