当编制一份构成目标人群的元素的详尽清单是不可能的或不切实际的时，可以使用整群抽样。然而，通常情况下，人口要素已经分组为子人口，并且这些子人口的列表已经存在或可以创建。例如，假设一项研究的目标人群是美国的教会成员。没有全国所有教会成员的名单。然而，研究人员可以创建一份美国教会的名单，选择一个教会样本，然后从这些教会获得成员名单。

为了进行整群抽样，研究者首先选择组或群，然后从每个群中通过简单随机抽样或系统随机抽样选择个体受试者。或者，如果集群足够小，研究人员可以选择在最终样本中包含整个集群，而不是其中的一个子集。

一级聚类样本

当研究人员将所选集群中的所有受试者纳入最终样本时，这称为单阶段集群样本。例如，如果一名研究人员正在研究天主教会成员对最近曝光的天主教会性丑闻的态度，他或她可能会首先抽样调查全国各地的天主教会。假设研究人员选择了全美50个天主教堂。然后他或她会调查这50个教会的所有成员。这将是一个单阶段集群样本。

两阶段聚类样本

当研究人员仅从每个集群中选择若干受试者时，即通过简单随机抽样或系统随机抽样获得两阶段集群样本。使用与上述相同的例子，研究人员选择了全美50个天主教堂，他或她不会将这50个教堂的所有成员都包括在最终样本中。取而代之的是，研究人员将使用简单或系统的随机抽样从每个群体中选择教会成员。这称为两阶段整群抽样。第一阶段是对集群进行抽样，第二阶段是对每个集群的受访者进行抽样。

整群抽样的优点

整群抽样的一个优点是它便宜、快速、简单。在使用简单的随机抽样时，该研究不需要对整个国家进行抽样，而可以在使用整群抽样时，将资源分配给少数随机选择的集群。

整群抽样的第二个优点是，研究人员可以拥有比使用简单随机抽样更大的样本量。因为研究人员只需从多个集群中抽取样本，他或她可以选择更多的主题，因为它们更容易访问。

整群抽样的缺点

整群抽样的一个主要缺点是，在所有类型的概率抽样中，它是最不具代表性的。一个群体中的个体通常具有相似的特征，因此，当研究人员使用整群抽样时，他或她有可能在某些特征方面具有代表性过高或代表性不足的群体。这可能会扭曲研究结果。

群集抽样的第二个缺点是它可能有很高的抽样误差。这是由样本中包含的有限聚类造成的，这使得很大一部分人口没有采样。

实例

假设一位研究人员正在研究美国高中生的学习成绩，并希望选择一个基于地理的聚类样本。首先，研究人员将整个美国人口分成若干个群体或州。然后，研究人员将选择这些集群/状态的简单随机样本或系统随机样本。假设他或她选择了15个州的随机样本，他或她想要最终的样本是5000名学生。然后，研究人员将通过简单或系统的随机抽样从这15个州中选择5000名高中生。这将是一个两阶段集群示例。

资料来源和进一步阅读

• 巴比，E.（2001年）。社会研究实践：第9版。加利福尼亚州贝尔蒙特：沃兹沃思·汤姆森。
• Castillo，J.J.（2009）。整群抽样。2012年3月检索自http://www.experiment-resources.com/cluster-sampling.html