A-Level数学统计学中的非随机抽样方法

2020-08-26 2211浏览

　　在A-Level数学中，考生需要学习很多的知识点，其中就有统计学这样一个大的知识点，很多考生对于这方面的知识点还是存在不少疑惑的，下面我们就一起来学习统计学中的非随机抽样方法！

　　非随机抽样（Non-Random Sample）：即每个个体被抽中的概率是不均等的，该方法一般用于当我们不了解总体的情况，也没有总体中每个个体的名单时，例如要调查全世界人的平均身高，某一片森林中兔子的体重，此时我们不知道总体个数的精确值，也没有每个个体的编号，所以每个个体被调查到的机会是不均等的。

　　常见的随机抽样共有两种方式：

　　配额抽样（Quota Sampling）也称“定额抽样”，是指调查人员将调查总体样本按一定标志分类，确定各类单位的数额，在配额内任意抽选样本的抽样方式。

　　例如：市场调查中消费者的性别、年龄、收入、职业、文化程度等等。然后，按各个特性，分配样本数额。但它与分层抽样又有区别，分层抽样是按随机原则在层内抽选样本，而配额抽样则是由调查人员在配额内主观判断选定样本。

A-Level数学统计学中的非随机抽样方法

　　例如：某个调查员要调查超市内的消费人群，需要调查50个男性和50个女性的消费意愿，但是男性和女性出现在超市内的机会实际上是不均等的（一般逛超市的女性会多一些），所以属于女性的调查问卷会比较快被填写完，后面即使再有女性消费者要填写问卷也不能计算在内了，而男性的调查问卷则慢一些，这种情况就属于配额抽样。

　　机会抽样（Opportunity Sampling）是指调查人员在某一个时间地点进行抽样，所以不同样本被抽中的机会也是不均等的。

　　例如：在野生动物的调查中，动物学家不可能走到森林的每一处角落，所以被调查到的野生动物的活动范围恰好和调查范围重合，而不在那一区域活动的动物则完全不可能被调查到。

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