配额样本是一种非概率样本，研究者根据某一固定标准选择人员。也就是说，根据预先指定的特征将单位选择到样本中，以便总样本具有假定存在于所研究总体中的相同特征分布。

例如，如果您是一名进行全国配额抽样的研究人员，您可能需要知道人口中男性和女性的比例，以及每个性别中有多少比例属于不同的年龄类别、种族和民族类别、教育水平等。如果您在全国人口中收集的样本比例与这些类别相同，则您将获得配额样本。

如何制作配额样本

在配额抽样中，研究人员的目的是通过按比例抽样来代表人口的主要特征。例如，如果你想获得100人的性别比例配额样本，你需要先了解更多人口中的男女比例。如果你发现较大的人群中有40%的女性和60%的男性，那么你需要一个40名女性和60名男性的样本，总共有100名受访者。您将开始采样并继续，直到您的样本达到这些比例，然后停止。如果你的研究中已经包括了40名女性，而不是60名男性，你将继续对男性进行抽样，并放弃任何额外的女性受访者，因为你已经达到了该类别参与者的配额。

优势

配额抽样的优势在于，它可以相当快速且容易地在本地组装配额样本，这意味着它在研究过程中具有节省时间的优势。因此，也可以在低预算下获得配额样本。这些特点使配额抽样成为实地研究的有用策略。

缺点

配额抽样有几个缺点。首先，配额框架或每个类别中的比例必须准确。这通常很困难，因为很难找到某些主题的最新信息。例如，美国人口普查数据通常在数据收集后很久才公布，这使得数据收集和公布之间的比例可能发生变化。

第二，即使准确估计了人口比例，在配额框架的给定类别内选择样本元素也可能有偏差。例如，如果一名研究人员开始采访五位具有复杂特征的人，他或她可能会通过避免或包括某些人或情况而在样本中引入偏见。例如，如果研究当地人口的采访者避免去那些看起来特别破旧的房子，或者只去有游泳池的房子，他们的样本就会有偏见。

配额抽样过程的一个示例

假设我们想更多地了解X大学学生的职业目标。特别是，我们想看看大一、大二、大三和大四学生职业目标的差异，以考察职业目标在大学教育过程中可能发生的变化。

X大学有20000名学生，这是我们的人口。接下来，我们需要了解20000名学生在我们感兴趣的四个班级中的分布情况。如果我们发现有6000名大一学生（30%）、5000名大二学生（25%）、5000名大三学生（25%）和4000名大四学生（20%），这意味着我们的样本也必须符合这些比例。如果我们想抽样调查1000名学生，这意味着我们必须调查300名大一学生、250名大二学生、250名大三学生和200名大四学生。然后我们将继续随机选择这些学生作为最终样本。