什麼是統計樣本？概念、類型、 範例
統計樣本 ：從統計母體中提取的部分，用於特定研究。
概念定義
統計樣本是從統計母體中提取的部分，用於進行特定研究，以表示、了解並確定該母體的各個面向。
統計樣本用於母體非常龐大或因特定原因無法對整個母體進行正常研究的情況。此方法讓我們能掌握族群中的特定統計資料。
統計樣本的重要性在於它讓我們能夠了解特定族群的某些統計資訊，因此能優化研究所需的時間並降低成本。
類型
統計樣本的類型如下：
機率樣本
機率抽樣是研究中最常用的類型，在此類型中，母體或宇宙的所有元素都有可能成為樣本的一部分。
在機率樣本中，我們發現以下抽樣類型：
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簡單隨機抽樣：這是最基本的選擇方法，每個受試者都有識別號碼，透過隨機抽籤抽取部分樣本。為了執行此任務，必須知道完成整個樣本所需的人數。
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分層抽樣：將族群劃分為具有相似特徵的地層或群組。接著，從每個群組中按比例挑選部分個體組成樣本。
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群集抽樣：當母體已自然劃分為多個群組時，會從每個群體中隨機選出個體組成樣本。
非機率樣本
在非機率樣本中，元素的選擇過程並不讓族群中所有個體都有相同的被選中機會。
在非機率樣本中，我們發現以下抽樣類型：
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配額抽樣：在這種抽樣方式中，研究人員根據特定特徵來組成樣本，以達到樣本中與母體相同的特徵分布。例如，若某族群中男性佔90%，女性10%，樣本中的個體必須以相同方式分布。
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便利抽樣：在這種方式中，研究者通常僅因樣本中的個體距離而選擇。一般來說，研究者不會將此樣本視為整個族群的代表，而是為了快速獲得意見、數據與資訊。
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雪球抽樣：當研究者需要樣本中的一個受試者來協助辨識另一個具有相同特徵的受試者，進而找出這些受試者，以形成所需的樣本時。
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自由裁量抽樣：也稱為判斷抽樣或標準抽樣，研究者根據對族群的某些了解從樣本中挑選個體。例如，若他想開始研究懷孕期間有心理問題的人，會選擇那些經歷過懷孕經驗的女性。
範例
以下是一些統計樣本的範例：
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研究人員必須研究在一百萬人口中，有多少人擁有大學學位。為此，將以從城市不同區域隨機抽選的1000人作為樣本。從這1000名樣本中，研究者會估算平均值，並根據此得出最終結論。
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在負責製造工具的公司中，需要了解有多少比例的錘子可能存在缺陷，因此員工會從每天生產的1000把中隨機抽取100件，並根據樣本中取得的數據進行缺陷比例的研究。
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有學校想知道學生是否對一週前實施的新規定感到不滿，但該校學生人數為1000人，因此負責調查的人會隨機選出200名學生。根據樣本中學生所給出的答案，分析結果後繼續研究。
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我們想知道某個社區居民的平均收入是多少，為此進行了抽樣，選取了該區30名居民進行研究。
