什麼是機率抽樣？概念、類型、優點與缺點、範例

概念定義

機率抽樣是一種統計抽樣，專注於利用隨機選擇分析和研究統計母體中特定群體。

其主要要求是所有受研究人口中擁有相同的選擇機會。

類型

機率抽樣可分為簡單、系統性、分層及群集抽樣。

簡單隨機抽樣

簡單隨機抽樣是樣本篩選中最簡單的方法之一。 它是基於從樣本中隨機選擇進行調查的個體。

為此，會給母體中的每個受試者一個號碼，然後以抽籤方式隨機抽取號碼作為樣本。

舉例來說：從全國200所學校中抽取10所學校的樣本，每所學校會隨機抽取一個號碼。然後，抽籤時會選出10個號碼作為抽樣。

系統性抽樣

系統抽樣是透過將族群以列表形式劃分為子群，隨機選擇一個數字來進行。然後，選定的人數將是每組中組成樣本的個體。

舉例來說：我們有一萬人，必須組成一百個體的樣本，因此人口被分為200組，每組50人。接著選擇隨機數，例如20，因此100名個體的樣本將由每組的個別數字20組成。

分層抽樣

在分層抽樣中，研究者會將族群劃分為通常共享某些特徵的層級或子群。接著，利用簡單的隨機抽樣法，從每個層中選出一名個體作為樣本。

例如：為了進行研究，該研究人口由企業員工組成，研究者將此人口劃分為以下階層：

• 一個有兼職工作的男人。

• 全職男人。

• 兼職女人。

• 全職女性。

研究者在此將族群劃分為四個不同階層，這些階層成員具有共同特徵。

群集抽樣

當無法或不可能精確列出族群元素時，會使用此方法。為此，該族群的細節必須已被分組成族群，也就是說，名單必須已經存在，或是可以建立。

例如，一位研究者決定對墨西哥進行研究，但將全國人口劃分為多個群組既困難又不切實際。因此，要善用城市間的自然分隔。因此，從每個城市中隨機選擇個體組成樣本。

優點與缺點

機率抽樣在研究時既有優點也有缺點。

優點

機率抽樣的優點如下：

• 這是組合樣本最簡單的方法。

• 代表性提升，也更容易付諸實踐。

• 不需要取樣框架。

• 亞族群會被納入考量，且是準確的。

• 這是經濟實惠的，執行起來也不是問題。

缺點

機率抽樣的缺點如下：

• 有時它不準確，且難以計算或解讀其結果。

• 選擇分層變數既複雜又昂貴。

• 在某些情況下，這會削弱代表性的面向。

• 由於精確度較低，通常很難指定取樣框架。

範例

以下是一些例子，幫助你更好地理解機率樣本：

• 為了抽取一家總人口為150名員工的公司50名員工，採用簡單的隨機抽選方法，隨機抽取50名個體。透過這種方式，樣本被形成以進行研究。

• 研究必須針對某個城市進行，研究者會將人口劃分為200人的群組，然後隨機選擇每組的第120個個體，形成樣本。

• 在進行人口普查時，會將整個人口作為抽樣，所有人口都有相同的被統計機會。