抽样方案

【#实用文# #抽样方案#】根据您的信任，栏目小编为您写了一篇名为“抽样方案”的文章，希望大家踊跃提供意见，共同进步。俗话说得好，事在人为，但是在开始行动之前，我们也需要有周密的计划。在工作即将展开之际，制定一个合格的方案是必要的，它能进一步提升工作质量，对工作的顺利进行起到引导作用。

抽样方案 篇1

目前银行卡支付仍在一定程度上制约着网络购物的发展，通过网络进行购物的同学，很多人愿意选择银行卡支付的方式。但由于提供银行卡支付的商家要向银行支付一定的费用，所以对于利润很低的商品，商家就有可能无利可图，因此，商家就不愿意或者禁止客户在网上通过银行卡支付方式来购买这些商品。再者是网络安全问题。在网络购物中，大学生对网络安全也有很大担忧，诸如个人信息、交易过程中银行账户密码、转账过程中资金的安全等问题。所以建议大家选用货到付款的方式来支付。

由于购买者对网络上的商品的了解只能通过图片和文字描述来完成，而有些商家对商品的描述语言模棱两可，容易使人对商品的认识产生歧异。当购买者根据自己的理解完成网络购物交易，拿到商品后，就会投诉商品与自己订购的不一致。而且与传统购物相比，网络购物退换商品是一件相对麻烦和有成本风险的事情。另外尽管商品信息发布很快，但商品不能及时到位。很多商品信息上网后，购买者能够看到，却无法立刻购买到，这主要是因为信息在网上发布，但是供货商仍然是传统企业。传统企业的商品配送无法和互联网信息同步，所以会产生信息快于商品的现象。

传统购物一般是在选好商品后，就可以直接付费拿走，而网络购物就需要一个订货后的等待过程。所以目前社会上出现了很多物流公司，他们在为网络购物者送货上起到了很大的作用。在目前的商品配送上，就同城配送而言，最快的一般需要一个小时，最长的则需要两天时间。如果购买者需要的东西很急，网络购物一般就不适合。

1、 加强对商家的管理。

(1)加强网络商品的管理。调查发现, 很多大学生喜欢购买一些品牌商品, 之所以在网上购买, 就是看中了网络商品的价格低, 但是虚假商品的掺入使大学生受到欺骗, 从而失去了对网络购物的兴趣。因此必须加强对网络商品的质量的管理与鉴定, 确保商品的真实性。

(2)加强商家信誉度的管理。根据调查,很多购物网站都设立了信誉度的测评。比如淘宝会员在淘宝网每使用支付宝成功交易一次, 就可以对交易对象作一次信用评价。在交易中作为卖家的信用度分为20个级别,级别越高, 信誉度越高, 大学生在网上购物的过程中就可以通过信誉度来确定购买哪个商家的产品。

(3)加强法律法规的建设。伴随着网络购物的迅速发展, 有关于这方面的法律法规建设的步伐却显稍慢, 中国涉及到网络购物方面的纠纷主要依靠《合同法》、《消费者权益保护法》、产品质量保护法等法律调整, 而没有一部全国性的专门规范电子商务的法律法规。因此, 建立和完善网络购物方面的相关法律法规, 就赔偿责任承担主体、合同模式、权利与义务、纠纷处理机制、赔付途径等做出规定, 具有十分重要的意义。

2、 倡导大学生网络理性消费。

(1)选择良好的购物网站。大学生在网络购物的时候尽量选择一些自己熟知的, 信用度较高的网站, 尽可能的不要选择新网站。

(2)选择良好的商家。大学生在购物的时候首先查看商家的信用等级, 开店的时间长短, 以及差评情况。

(3)选择优质的商品。网络中的商品的价格很不统一, 同一种商品价格有很多种, 因此, 大学生在网络购物的过程中一定要学会货比三家, 寻找质量最好的、价格最低的商品。

(4)选择合适的支付方式。在购买商品时, 一定要采用保险的支付方式, 比如利用支付宝、安付通等这些经过第三方支付的方法, 这样可以充分的保证大学生消费者的权益。

(5)加强自我保护意识。大学生在网络购物时, 一定要学会鉴别商家的真实性和信誉度, 与卖方多进行沟通, 充分的了解了商家和商品的基础上才进行商品的购买, 学会用法律的武器来保护自己的利益。

大学生虽然受经济条件的约束，在校期间无法开展更多的网上购物活动，但其参加工作之后将会在很大程度上成为社会中中高收入的群体。所以，大学生的价值也绝不仅仅局限于他们目前的实际购买量，而在其终身价值，一旦有了固定的收入，他们参与电子商务活动的潜力是巨大的。此次问卷调查也支持这一结果，37.8%的被调查学生有过网上购物经历;83.7%的大学生网络购物者明确表示在未来的一年还会继续进行网络购物;69%没有尝试过网络购物的大学生也表示今后会进行网络购物。

由调研我们可以看出，大学生上网已经普及，大学生每天上网的平均时间普遍为1小时～5小时，这些人群对网络可谓相当依赖，同时，在曾经有过网上购物经验的人群里86%的购物者对其进行的网上购物是基本满意的，说明至少有86%的人对网上购物是能够接受。以上数字告诉我们,面对大学生的网上市场已经形成，正等待商家去开发。

调查结果显示，大学生购物首选网站集中在几个网站。在每一类网站中，大学生的选择都集中在某几个知名度非常高的网站。这种现象在拍卖网站中表现得更为明显，150位选择拍卖网站的学生中有129位选择了淘宝，只有21位学生选择了其他网站。另外，目前中国B2C购物网站数量己超过1个，但调查结果却显示大学生们网上购物的首选网站主要集中在卓越、当当等几个网站中。门户类网站的得票也基本上被网易、新浪二大门户网站瓜分。

虽然说网上购物有很多的优势，在此将不一一例举了，而传统的购物形式还是不可替代的。比如去买衣服、鞋子，以及自己没有用过的化妆品之类的东西，需要自己本人亲自去试了才确定要买，这样的商品，人们一般情况下还是会选择传统购物。

电子商务的快速发展给网购带来新的革命，新的生机，也是将来购物发展的趋势。

抽样方案 篇2

零缺陷抽样方案（Zero Defect Sampling Plan）

零缺陷抽样方案是一种质量控制方法，旨在确保产品的质量达到最高标准，即零缺陷。这种抽样方案是由一组特定的统计方法和技术组成，专业人士使用它来评估产品的质量。

在零缺陷抽样方案中，专业人士使用统计学原理和方法来确定抽样的数量以及如何评估抽样结果。这个方案的关键是要确保每个产品都经过仔细的检查，以确保在市场上提供的每个产品都是高质量的。

首先，零缺陷抽样方案要求专业人士确定抽样的大小。为了确定适当的样本大小，专业人士需要考虑几个因素，例如产品的总数量、产品的可接受质量水平以及抽样的可信程度。通过综合考虑这些因素，专业人士可以确定一个适当的样本大小，以反映整个产品群体的质量。

一旦确定了样本的大小，专业人士就可以进行抽样。在零缺陷抽样方案中，抽样是随机进行的，以确保样本具有代表性。通过随机抽样，可以避免人为干扰或偏见，并确保抽样结果的可靠性。

专业人士可以使用不同的统计方法和技术来评估抽样结果。其中一种常用的方法是使用接受/拒绝准则。在这种方法中，专业人士会根据产品的可接受质量水平和样本中的缺陷数量来判断整个产品群体的质量。如果样本中的缺陷数量超过了可接受质量水平，产品群体将被视为不合格。

另一种常用的方法是使用统计控制图。这种方法通过绘制产品质量随时间的变化曲线，来跟踪产品的质量状况。通过分析控制图上的数据点，专业人士可以确定产品质量是否保持在可接受的范围内。

零缺陷抽样方案在实际应用中有很多优点。首先，它是一种成本效益高的方法。相比于检查每个产品，抽样方案不仅可以节省时间和资源，还可以提供相对可靠的结果。

此外，零缺陷抽样方案也可以提高生产效率和质量控制过程的稳定性。通过监测抽样结果，专业人士可以及时发现质量问题，并采取相应的措施来纠正和改进生产过程。

总之，零缺陷抽样方案是一种重要的质量控制方法，可以帮助专业人士评估产品的质量并确保产品达到最高标准。正确应用这个方案需要专业人士具备统计学和质量控制方面的知识和技能。通过使用零缺陷抽样方案，企业可以提高产品质量，增强市场竞争力，并满足客户的需求和期望。

抽样方案 篇3

抽样设计方案是指为了从总体群体中选取一部分人或对象进行研究和调查时，对样本所选择的方法、数量、时期、范围以及调查方式进行规划和设计的方案。一个好的抽样设计方案可以有效提高数据的代表性和可靠性，提高研究结果的精准度，是进行研究和调查的基础。

一、研究问题的明确

抽样设计方案的第一步是明确研究问题。研究问题的明确是整个研究的前提，也是研究过程中最为重要的一步。只有明确研究问题，才能有效地进行抽样设计。

二、样本容量的确定

样本容量的大小直接影响到研究结果的可靠性。抽样设计方案应基于总体的大小、均值、方差和误差的范围来确定样本容量。在确定样本容量时，需要考虑到样本的大小、精度、置信度和误差率等因素，并选择合适的抽样方法和样本分层策略。

三、抽样框架的确定

抽样框架是指进行抽样的总体群体。抽样框架的确定应确保总体的完整、包含和可获取性，同时需要考虑成本和时间因素，以确保研究的执行可行性。

四、抽样方法的选择

常见的抽样方法有随机抽样、分层抽样、系统抽样、整群抽样、多阶段抽样等。在选择抽样方法时，应根据研究目的、样本容量、抽样框架、成本和时间等因素进行考量。同时，在进行抽样时，应确保样本的随机性和代表性。

五、数据收集方法的确定

抽样设计方案的数据收集方法应根据研究目的、研究问题、研究对象等因素进行考虑。常见的数据收集方法有问卷调查、访谈调查、观察法等。在进行数据收集时，应根据实际情况选择合适的数据收集方法，并确保数据收集的可靠性和有效性。

六、统计分析方法的选择

统计分析是抽样研究的最终目的，它对研究结果的可靠性和有效性有着至关重要的作用。在进行统计分析时，应根据抽样方式、样本容量、数据收集方法等因素进行选择，并选择合适的统计方法进行数据分析。

总之，一个好的抽样设计方案需要充分考虑到研究问题、样本容量、抽样框架、抽样方法、数据收集方法和统计分析方法等因素，保障数据的可靠性和代表性，从而提高研究结果的精准度。通过严谨的抽样设计方案，可以让研究结果更加客观、科学和可信，为社会科学研究提供更加严谨的方法论基础。

抽样方案 篇4

零缺陷抽样方案是一种质量管理工具，旨在确保产品或服务的质量达到最高标准。它是一个系统化的方法，通过对一小部分样本进行测试和评估，来推断整个批次的质量水平。在本文中，我将详细介绍零缺陷抽样方案的背景、原理、步骤和优势。

背景：

在制造和服务行业中，质量是核心竞争力的关键因素。消费者越来越注重产品和服务的质量，他们期望购买到没有任何缺陷的产品或享受到无可挑剔的服务。然而，检查每一个产品或服务是否完全符合规格是不现实的，因为这将耗费大量资源和时间。为了解决这个问题，零缺陷抽样方案应运而生。

原理：

零缺陷抽样方案基于统计学原理。它假设随机抽取的小样本代表了整个批次的特征，并通过对样本的测试和评估来推断整个批次的质量水平。这种方法在正确选择样本大小和抽样策略的前提下，可以提高效率和准确性。

步骤：

零缺陷抽样方案通常包括以下几个步骤：

1. 确定样本大小：确定样本大小是关键的一步。样本大小的选择应根据批次大小、风险接受水平和抽样误差来进行评估。

2. 制定抽样计划：确定抽样单位和抽样方法，确保随机性和代表性。可以使用随机数生成器或随机选择器来进行随机抽样。

3. 进行抽样检查：将抽取的样本进行检查和测试，以确定是否存在缺陷。根据前期定义的质量接受水平，判断样本是否通过质量标准。

4. 制定结论：根据样本的检验结果，可以推断整个批次的质量水平。如果样本通过检验，则可以假设整个批次也是合格的；如果样本未通过检验，则需要对整个批次进行进一步的调查和改进。

优势：

零缺陷抽样方案具有许多优势：

1. 节省资源：相比于全面检查每一项产品或服务，零缺陷抽样方案只需要抽取一小部分样本进行测试，从而节省了大量的时间和成本。

2. 准确性：通过正确选择样本大小和抽样策略，零缺陷抽样方案可以提供对整个批次质量水平的准确推断。

3. 快速决策：零缺陷抽样方案能够迅速判断整个批次是否符合质量标准，从而为管理者提供快速的决策基础。

4. 持续改进：通过将未通过检验的样本进行进一步的调查和改进，零缺陷抽样方案鼓励持续改进和提高产品或服务的质量。

综上所述，零缺陷抽样方案是一种有效的质量管理工具，能够确保产品或服务的质量达到最高标准。它是基于统计学原理的，通过对一小部分样本进行测试和评估，推断整个批次的质量水平。零缺陷抽样方案具有节省资源、准确性、快速决策和持续改进等优势。在实际应用中，我们应根据具体情况灵活运用该方案，并结合其他质量管理工具，以实现最佳的质量管理效果。作为专业人士，我们应始终关注和探索质量的最佳实践，并将其应用于实际工作中，以不断提升自身和组织的竞争力。

抽样方案 篇5

零缺陷抽样方案（Zero Defect Sampling Plan）是一种统计抽样技术，旨在通过抽取样本来检验产品或过程的质量，以确保产品或过程在生产过程中不会有任何缺陷。这一方案被广泛应用于各类制造业和服务行业，以提高产品质量和满足客户的需求。作为一名专业人士，我将在下文中详细解释零缺陷抽样方案的原理、实施步骤以及其在质量管理中的重要性。

首先，让我们了解一下零缺陷抽样方案的基本原理。零缺陷抽样方案使用了统计学的方法来确定需要抽取的样本数量，并将样本中的产品或过程进行检验，以确定是否存在缺陷。该方案的核心理念是"零缺陷"，即产品或过程必须没有任何缺陷才能被接受。

接下来，我们将了解零缺陷抽样方案的实施步骤。其具体步骤如下：

1. 确定抽样标准：这是决定产品或过程接受与否的指标。可以根据行业标准、客户要求或者内部质量要求来确定。

2. 确定可接受缺陷数量：在零缺陷抽样方案中，需要确定接受的缺陷数量为零。这意味着样本中的每个产品或过程都必须没有任何缺陷。

3. 计算抽样数量：使用统计学的方法，根据产品或过程的尺寸、复杂程度和生产数量等因素，计算出需要抽取的样本数量。一般来说，样本数量越大，可信度越高。

4. 抽取样本：根据计算得到的样本数量，从生产批次中随机抽取样本。确保样本具有代表性，能够正确反映整个批次的质量水平。

5. 进行检验：对抽取的样本进行检验，确保每个产品或过程都没有缺陷。可以使用各种质量控制工具和方法，如检查表、控制图或统计学分析等。

6. 判定结果：根据样本检验结果，判断整个生产批次是否符合零缺陷要求。如果样本中存在任何缺陷，则整个批次将被判定为不合格。

最后，让我们来讨论一下零缺陷抽样方案在质量管理中的重要性。零缺陷抽样方案可以有效地控制质量，并确保产品或过程在生产过程中没有任何缺陷。通过使用这一方案，企业可以提高产品质量，减少不合格产品的数量，降低返工和废品处理的成本。此外，零缺陷抽样方案还可以提高客户满意度，增加企业竞争力，打造品牌形象。

总之，零缺陷抽样方案作为一种重要的质量管理工具，对于确保产品或过程的质量至关重要。作为专业人士，我们应该深入了解该方案的原理和实施步骤，并将其应用于实际的质量管理中。只有通过严格的质量控制和零缺陷目标的追求，我们才能够提供高质量的产品和服务，满足客户的需求，并在市场竞争中脱颖而出。

抽样方案 篇6

调查系统误差

首先，任何调查所获信息(调查数据)质量都存在误差，而这种误差在评估调查质量时都是必须的，作为调查管理者必须判断这些结果的精度范围。因此，这就需要仔细研究所使用的调研方法可能导致的误差类型。

(1)抽样误差

抽样过程中主要存在着以下两类误差：随机误差和系统误差。有时也称为偏差。调查中通常试图对目标总体中具有代表性的一个侧面进行调查而获得信息。它旨在根据抽取样本的调查结果而推测总体的情况。因此，即使样本选择过程是适当的，调查结果仍不免因偶然性而产生一定的误差(随机误差或随机抽样误差)，这种误差是不可避免的，它只能随着抽样规模的增加而减小。通常在样本量设计时，我们可以以一定的置信水平来估计随机抽样的误差。

(2)系统误差

系统误差或偏差是指因调研设计或实施抽样设计中的错误或问题而产生的误差。如果抽样的结果与我们根据被调查对象的真实值所做的估计值总是有一定的偏差(固定的偏高或偏低)，则抽样结果便很有可能存在系统误差。系统误差包括除随机抽样之外所有可能产生的误差。因此，有时系统误差又被称为非抽样误差，从系统上影响抽样调研的结果。非抽样误差分为样本设计误差和测量误差。样本设计误差是因样本设计或样本抽选过程而产生的误差。

样本设计误差的产生有多种原因：

抽样框误差

抽样框是指对于某一类人口类型和成员的一个总体清单。样本将从这个总体清单中加以选取。抽样框误差便是因不准确或不完整的抽样框而引起的误差。问题是，从包含抽样误差的抽样框中抽取的样本有时无法正确地代表调研目标的实际情况，这就存在抽样框误差。举个例子，以电话号码薄作为抽样框，在对某地区所有住户进行的某种意向调查时，就存在着抽样框误差。

调研对象范围误差

调研对象范围误差是因为对调研对象范围限定的不准确而引起的误差。例如，我们将某项研究对象限定在 35 岁以上，后来，我们发现不少 35 岁以下的年轻人也应该包含在这个研究之中，即当初的我们的限定范围是不正确的，这样的抽样便产生了误差。

选样误差

即使抽样框的组建与调研对象范围的确定都没有什么问题，抽样误差也有可能发生。抽选误差是因为不完整或不恰当的抽选过程，或者正确的抽选过程未得以恰当的执行而产生的误差。例如，在入户调查时，访问员会因为不同的原因绕开被认为是“不友好的”住户，这样的话便会产生选样误差。特别是在非随机抽样中，选样误差是一个更为严重的问题。

(3)测量误差

测量误差对于抽样调查的准确性来说，比随机误差更具危害性。在许多调查报告中，包括媒介上发布公众意向调查，都会给出一个误差指数。对很多调研报告使用者来说，一般认为这个指数是针对总体误差而言，其实并非如此。这个数字仅代表随机抽样误差，它并不包括样本设计误差，也没有涉及调研结果中的测量误差。

测量误差是指所获得的原始信息(实际价值)与经测量处理的信息之间的差异。在信息处理过程中会因多种因素而产生测量误差。

替代信息误差

是指实际所需的信息与调研者所收集信息之间的差距而产生的误差。这种误差与调研设计的主要问题有关，特别是对一些问题不恰当定义而产生的。

调研员误差

是指因调研员与被调研者之间的相互作用而引起的误差。调研员有时会自觉或不自觉地影响被调研者，使之给出不真实或不准确的回答。

测量工具误差

测量工具误差是指因测量工具或问卷而产生的误差。这种误差是由于所提出的问题或问卷设计中的某些因素而导致回答的偏差或者使回答时容易产生错误。这种类型的错误能够通过细致的问卷修改和在实地调研前进行充分的试调查而加以避免。

数据处理误差

主要是指调研资料或调研数据在向计算机输入过程中所产生的误差。例如，在计算机辅助电话访谈中，访问员可能错误地输入某个问题的答案。这类错误可以通过在数据录入以及调研结果处理过程中严格的质量控制加以避免。

拒访误差

如果我们从某个特定群体中抽选 400 个样本，理想的情况是对这 400 个样本都进行调查。而在实际中，这是很难实现的。在邮寄调研中，回答率一般在 5% 左右，甚至更低。因这种差异而引起的误差被称为“拒访误差”。很明显，回答率越高，拒访误差的影响便越小，因为拒访者在总体中占的比例减小了。

拒访误差在以下三种情况下发生：①在特定时间无法联系到被访者;②虽然得到了默许，但在当时的环境下不能或不愿意接受访谈;③虽然能够联系到被访者，但被访者拒绝接受访问。其中，最后一种情况最为严重。因为，前两种情况都有重新进行调研的可能。现在，拒访率已经达到了前所未有的水平，大约近 40% 。好在大部分人并非在所有情况下都拒绝访问。

回答误差

如果被访问者在某一特定问题的回答中有特定的偏向，则产生回答误差。回答误差的产生有两种基本的形式：有意错误与无意错误。有意错误的产生是因为被调查者故意对所提问题做出不真实回答;无意错误是指回答者希望能够做出真实、准确的回答，但却给出了不正确的答案。这种类型的误差可能是由于问题的格式、内容或其他原因造成的。

定量测量技术

(1)测量概念

市场调查测量是指在定量测量中将按特定的规则将数字或者符号合理分配给被调查的目标(包括人、态度、状态或者事件)，将其特征量化的过程。量化概念强调的是：测量的不是被测量者本身，而是被测量者(通常是消费者)的态度、收入、品牌忠诚度以及相关因素等。

测量另一方面的关键是制定和理解规则，它指示被调查者该怎么做。如，“您对咖啡的喜好程度做出评价，非常喜欢为 5 分，不喜欢为 1 分，并按相应的标准分配 2 、 3 、 4 分”。

(2)测量程序

(3)测量标称

测量标称一般包括四种主要技术类型，详见下表。

(4)测量可靠性

测量的可靠性是指测量中可以避免随机误差，从而提供前后一致的数据的程度。随机误差越小，测量的客观性就越强，调查的结果就越可靠。

通常采用如下三种方法评估测量的可靠性;

二次测试法

为了评估测量的可靠性,采用在尽可能相同的条件下使用相同的测量工具进行重复测量,以确定测量的可靠性。

等价测试法

在同一时间内，使用尽可能类似的两种工具对同一目标进行测量，然后评估其可靠性。

比较测试法

在同一时间内，对测量的同一现象的不同样本进行比较。

抽样概念

抽样是市场调查执行中重要的环节，抽样方法选择的正确与否直接决定着调查数据的可靠程度，同时也就决定了调查的成败。

(1)总体与全域

总体或全域，是指在市场调查中能提供所需信息的个人或者群体的全体。通常，在调查之前分析人员的首要任务是定义同质总体，并常常涉及到与之密切相关的产品和服务目标市场的界定。

举例来说，一个研究人员正在为一种新型非处方感冒药进行产品创意测试。他也许会认为被调查的总体包括每个人，因为每个人都会有患感冒的可能性。但是即便如此，并非每个患者都会选择这种非处方药。在这种情况下，调查过程中的重要任务是确定哪些人是目标主体，这就要看感冒时他们是否选购或使用这种或多种品牌的药。只有那些购买或使用的人们，才应包括在总体内。

为总体下定义是抽样调查中关键的一步，为达到市场研究目的，我们在定义调查“总体”时常常基于已有的和潜在的顾客特征。

(2)抽样与普查

普查这一概念用于描述获取总体中每个成员的信息。市场调研中并不经常用到普查，因为其同质总体一般情况下包括成千上万的个体，这样大规模地进行普查在成本和时间上的耗费都是巨大的，以致于在通常情况下是不可行的。

统计学理论证明：一个相对较小、但精心选择的样本群能准确地反映出被抽查总体的特征，一个样本是总体所有成员的一个子集，从子集获得的有关信息，可以用来估测总体特征，这种方法就是抽样调查。

尽管市场调查中很少用到普查，但是有时它们也适用于某些案例。譬如，在某著名石油公司、麦当劳、中国电信等神秘顾客访问中，由于总体不大，因此采用的是普查的方式。另外，在工业品营销中，一个企业只向少量客户销售极为特殊的产品时，普查也是适当和可行的。

抽样步骤

抽样计划大致需要下列步骤，如下所示。

(1)定义总体(全域)

为了满足市场研究目标，确定可提供信息或与所需信息有关的个体或实体(所具有的特性是十分重要的。抽样总体可以从以下几方面特征进行描述：地域特征、人口统计学的特征、产品或服务使用情况、认知程度等。在调查中，从调查问卷开始部分的过滤性问题，可以看出某个体是否属于总体。在实际应用中，即使有总体和样本清单，但仍有必要使用过滤性问题识别合格的被访问者。

另外，为了确定总体，通常情况下，还需要确定那些应排除在外的被访问者的特征。例如，大部分商业市场调查就因为一些所谓的安全性问题而排除某些个体。通常，调查问卷上的第一个问题就是询问采访对象或其家庭成员是否从事市场调查、广告或生产与调查内容有关产品的工作，如果采访对象指出他们从事其中某项工作，那么就不必要去采访他了，这就是所说的安全性问题，因为这样的采访对象不保险。他们也许是竞争对手或为竞争对手服务的。

(2)选择调查方法

正如调查方法部分所描述的那样，资料收集方式对抽样过程有重要影响。例如，电话采访有一种内在优势，购物中心拦截顾客有着自身的劣势。

(3)选择抽样框

把抽样框定义为被调查总体的数据清单(数据库或者数据仓)，从抽样框中可以抽出适合访问的样本单位。众所周知，一些抽样框原来根本是不存在的，因此，在调查的初期还要建立符合需要的抽样框。例如，在一项调查中，调查的总体是那些在近 30 天内打三轮或三轮以上十八洞高尔夫球的人。但是，根本就没有一种计算方法可以完全提供这份名单。在不存在传统意义上的抽样框的情况下，我们需要依据能够产生具有希望特征的样本个体的程序来建立新样本框。

(4)选择抽样方法

制定抽样计划的第四步是选择抽样方法。选择哪种抽样方法取决于研究目的、研究经费、时间限制、欲调查问题的性质等。可供选择的重要抽样方法可以分为两大类： 概率抽样与非概率抽样，每大类中又有许多可供选择的具体方法。

(5)确定样本量

一旦选定抽样方法，下一步就要确定合适的样本量。样本量的确定方法将在样本量确定单元中给出。

(6)制定抽样计划

无论使用概率或非概率抽样，在一个研究项目的资料收集阶段必须指定和明确选择样本单位的操作程序。对于成功的概率抽样的来说，这个程序更为重要，必须详细、清晰。若不能知道合适的选择样本单位的操作程序，则整个抽样程序会陷入困境。

(7)抽样计划的实施

在实施适于操作的抽样计划前，应先对其进行讨论研究。这一步很重要，它包括检查、确定是否要根据拟好的详细程序来实施计划。

样本量确定

确定样本的数量是抽样调查中的重要环节，在充分满足调查内容要求情况下合理的确定样本量不能不说是摆在每个调查公司面前的重要课题，过多的样本量设计只会给客户增加经济负担。

概率抽样的基本原则是：样本量越大，抽样误差就越小，而样本量越大，则成本就越高。根据数理统计规律，样本量增加呈直线递增的情况下(样本量增加一倍，成本也增加一倍)，而抽样误差只是样本量相对增长速度的平方根递减。因此，样本量的设计并不是越大越好，通常会受到经济条件的制约。

通常，在概率抽样的情况下，在确定样本量时会遇到如下情况：

预算：预算的多少直接影响着调查样本量的设计，通常某一项调查为满足调查要求必须有一个最低的预算指标。如果低于这个指标的预算，不能满足调查最低精度的话，建议要放弃这项调查任务。

子群分析：在任何样本量确定的过程中，都必须考虑被调查样本的子群数。也就是说，当被调查样本群子群数比较多的时候，样本量就必须相应扩大。如：某一项调查 400 个样本量是基本满足要求的，但如果将这些样本量划分为男和女各占 50 %的话，那么，每个子群只有 200 个样本。如果进一步按年龄组细分的话，假设是两个年龄组，那每一个子群只有 100 个样本，这样的样本量就不能满足最初设计的要求了，因此必须按照子群要求设计样本量则是最合理的。

统计分析：友邦顾问在确定样本量时通常在考虑上述具体情况下，会考虑如下统计方面的因素，即：总体调查标准差;抽样允许的误差和预期置信度。

样本量确定公式：在充分考虑所有统计因素基础上，友邦公司通常采用的简单随机抽样(特别是估计平均值时)的公式为：

N = Z 2 σ 2 / E 2

其中， N 为适合的样本量; Z 为调查置信度; σ 为总体标准差; E 为抽样误差范围

在解决“比例”方面的调查问题时，采用的抽样公式为：

N = Z 2 [P(1-P)] / E 2

其中， N 为适合的样本量; Z 为调查置信度; P 为样本的离散程度; E 为抽样误差范围

抽样方案 篇7

在进行研究时，抽样是一种常见而且非常重要的方法。它是基于对全体样本的认识和指定样本数目，以达到总体估计和推断的目的。设计一个合适的抽样方案是研究的前提，抽样方案的质量直接决定样本的代表性和可靠性。因此，本文主要介绍抽样设计方案。

一、抽样目的及基本原则

在抽样方案设计前，首先要明确研究目的和研究对象，确定抽样的总体，明确样本的数量和比例，以及样本的选择方式。同时，还需要遵循以下几个基本原则：

1.随机性原则：每个个体被选中的概率必须相等，不得有主观干预；

2.代表性原则：样本必须能够真实地反映出总体的主要特征；

3.统计效率原则：样本的大小必须保证代表性的基础上尽可能地减少误差；

4.可比性原则：样本的选择方式必须合理、准确，便于日后的比较和研究。

二、抽样方法

1.简单随机抽样：通过纯随机的方式从总体中抽取样本。

优点：样本具有代表性、随机性强、误差小。

缺点：容易栽取到不具有代表性的个体，样本分布不均匀。

2.系统抽样：也称等距抽样，按照一定规则从总体中选取样本。

优点：抽样方法简单，样本分布较均匀。

缺点：容易栽取到不具有代表性的个体，周期过长或周期内样本数量过少会影响信度。

3.分层抽样：将样本按一定的标准分成若干层，再从每层中按照一定比例抽取样本。

优点：抽样较为均匀、区别性好、误差小。

缺点：把样本划分为许多细分类别，抽样方法复杂。

三、抽样规模

抽样规模固然重要，就像选秀一样，每个人的机会都应该是相等的。当总体中的个体数量大时，就需要考虑抽样规模的大小来保证样本的代表性。一般抽样数目的确定需要考虑以下因素：

1.总体规模：总体规模越大，抽样数量越大；

2.置信度：置信度越高，抽样数量越大；

3.误差范围：误差范围越小，抽样数量越大；

4.抽样方法：不同抽样方法的抽样数量不同。

四、抽样实施

在抽样实施过程中，需要考虑以下几点：

1.建立抽样框架：根据选取个体的特征建立抽样框架，便于抽样。

2.实施抽样：按照抽样方法从总体中选取样本，并记录选取过程和样本信息。

3.统计分析：对样本所得的数据进行统计分析，得到真实性、可靠性的研究结果。

4.结果表述：根据研究目的和数据分析结果，对研究结果进行描述和表达。

五、总结

抽样设计方案的质量直接决定着样本的代表性和可靠性，进而影响研究结论的有效性和实效性。在进行抽样方案设计时，需要考虑抽样目的、抽样方法、抽样规模、抽样实施等因素。只有选择恰当的方案并严格按照方案实施，才能得到准确、可靠的研究结果。因此，抽样方案设计及实施是进行研究的重要前提，研究人员需要充分重视。