在進行統計分析時，經濟學家和研究人員試圖將抽樣偏差降低到幾乎可以忽略的水平。抽樣偏見的危險在於，它可能導致對所有個人或例項都不可能被同樣選擇的人群（或非人類因素）進行偏頗抽樣。...
代表性樣本與隨機樣本：綜述
在進行統計分析時，經濟學家和研究人員試圖將抽樣偏差降低到幾乎可以忽略的水平。抽樣偏見的危險在於，它可能導致對所有個人或例項都不可能被同樣選擇的人群（或非人類因素）進行偏頗抽樣。
關鍵要點
- 在進行統計分析時，經濟學家和研究人員試圖將抽樣偏差降低到幾乎可以忽略的水平。
- 取樣偏差的危險在於它可能導致 一個群體（或非人類因素）的有偏見的樣本，在這個樣本中，所有的個體或例項被選擇的可能性不一樣。
- 如果沒有考慮取樣偏差，研究或分析的結果可能被錯誤地歸因於此。
- 代表性抽樣和隨機抽樣是兩種有助於確保資料不存在偏差的技術。
- 代表性樣本是根據特定特徵從較大的統計總體中選擇的一組或一組樣本。
- 隨機樣本是從一個較大的群體中隨機選擇的一組或一組。
為了減少樣本出現偏差的可能性，統計學家和經濟學家通常會努力保證每個樣本分析或研究都符合三個基本標準。這樣，統計學家和經濟學家就可以從得到的結果中對一般人口做出更有信心的推斷。
- 這些樣本必須代表所研究的選定人群。
- 他們必須是隨機選擇的，這意味著更多人口中的每一個成員都有平等的機會被選中。
- 它們必須足夠大，以免扭曲結果。樣本組的最佳大小取決於進行推斷所需的精確置信度。
代表性抽樣和隨機抽樣是兩種有助於確保資料無偏差的技術。這些取樣技術並不相互排斥。事實上，在研究中，它們經常被串聯使用以減少抽樣誤差的程度。當這兩種方法結合在一起時，就更大的群體而言，從樣本中做出統計推斷的可信度更高。
代表性樣品
代表性樣本是從較大的統計群體或一組因素或例項中選擇的一組或一組，根據研究中的任何特徵或質量，充分複製較大群體。
一個有代表性的樣本與所考察的大社會的關鍵變數和特徵相平行。一些例子包括性別、年齡、教育水平、社會經濟地位（SES）或婚姻狀況。較大的樣本量降低了抽樣錯誤的可能性，並增加了樣本準確反映目標人群的可能性。
隨機抽樣
隨機樣本是以隨機方式從較大的群體或一組例項因素中選擇的一組或一組，允許較大群體中的每個成員有平等的被選擇的機會。一個隨機樣本意味著一個更大的人口無偏的代表。從更大的人群中選擇樣本被認為是一種公平的方法（因為人群中的每一個成員都有平等的機會被選中）。
特別註意事項
對於收集樣本的經濟學家和統計學家來說，他們必須確保偏差最小化。如果不考慮抽樣偏差，研究或分析的結果可能會被錯誤地歸因。代表性抽樣是實現這一目標的關鍵方法之一，因為這類樣本盡可能地複製研究中較大人群的成分。
然而，僅此一點還不足以使取樣偏差可以忽略不計。將隨機抽樣技術與代表性抽樣方法相結合，進一步減少了偏差，因為代表性群體中沒有任何特定成員比任何其他成員有更大的機會被選入樣本。
其中最有效的技術之一就是分層。在分層的情況下，較大的人口被分解成具有相當同質性的亞群體或階層。然後，從每個階層中選出相等數量的群體成員。
另一種實現隨機或代表性樣本的常見方法稱為系統取樣。透過這種方法，首先，從隨機起點選擇研究的成員或元素。然後，選擇以固定的週期間隔進行。
