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研究取样的设计
研究取样的设计 1、取样的意义 依据取样理论，随机抽取的有代表性和足够多数量的样本，可以推论出总 体的情况。取样设计的优势主要有四条：（1） 解决总体研究的困难。
（2） 节省人力、时间、费用 （3） 提高研究结果的准确性和深度。
（4） 减少研究“污染”范围，保证以后研究的科学性。
2、取样的原则 取样的基本原则是随机性原则，所谓随机性原则，是指在进行抽样时，总 体中每一个体是否被抽选的概率（即可能性）是完全均等的。由于随机抽样使每 个个体有同等机会被抽取，因而有相当大的可能使样本保持和总体有相同的结构， 或者说，具有最大的可能使总体的某些特征在样本中得以表现，从而保证由样本 推论总体。此外，遵循随机性原则进行抽样，可以对抽样误差的范围进行预算或 控制，使研究者能够客观地评价研究结果的精确度和按照所要求的精确度决定样 本的容量大小。
3、取样的一般过程（程序） 完整的取样过程一般包括以下三个步骤：规定总体、选定抽样方法、确定 样本容量并选取样本。
4、取样的基本方法 取样的方法很多，对不同的研究内容、研究条件，大都可以提供适合其需 要的方法。本节介绍五种主要的随机取样方法：简单随机取样法、等距随机取样 法、分层随机取样法、整群随机取样法、多段随机取样 5、样本大小的确定样本容量的大小取决于许多因素，其中主要有以下三方面：
（1）、研究对象总体的性质。总体的大小及其分布的离散程序是决定样 本大小的首要条件。一般来说，总体越大，相应需要的样本容量越大。总体的离 散程度越大，相应需要的样本容量也越大。
（2）、研究目标、方法和研究者的经费、经验、时间、精力等主客观条 件。例如，进行访谈法调查只能选取容量有限的研究样本。
（3）、研究结果的统计分析方法。一般情况下不小于30，这是根据样本 分布的原理确定的。因素分析等多元统计方法，所需的样本容量一般为10—20 倍，最少不能少于5倍。若是为了检验误差和推论可能出现的错误的概率，需要 用公式计算样本数目（具体的方法可参阅有关统计方面的书籍）。这里不作介绍。
