代表性樣本與隨機樣本：有什麼區別？

代表性樣本與隨機樣本：概述

代表性抽樣和隨機抽樣是兩種技術，可幫助確保數據準確且無偏見。這些抽樣技術不是相互排斥的。實際上，它們通常同時使用採樣錯誤在一項研究中。合併後，這兩種方法允許對較大組的樣本進行統計推斷，從而更有信心。

進行統計分析時，經濟學家和研究人員試圖將採樣偏見減少到幾乎不可忽略的水平。採樣偏見的危險在於，它可能導致人口（或非人類因素）的偏差樣本，在這種情況下，所有個人或實例都不可能被選中。

為了減少偏見樣本的可能性，統計學家和經濟學家通常試圖確保在每個樣本分析或研究中滿足三個基本標準。這樣，統計學家和經濟學家就可以從獲得的結果中對普通人群做出更有信心的推論。

一個代表性樣本是從較大的統計人群或一組因素或實例中選擇的組或集合，根據正在研究的任何特徵或質量，可以充分地複制較大組。

代表性的樣本與正在檢查的較大社會的關鍵變量和特徵相似。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採樣誤差的可能性，並增加了樣品準確反映目標群體的可能性。

一個隨機樣本是一個組或從較大人群或實例因素組中選擇的集體，以隨機方式使較大組的每個成員都具有相等的選擇機會。一個隨機樣本的目的是對較大人群的公正表示。這被認為是從較大人群中選擇樣本的一種公平方法（因為每個人口的每個成員都有同等的選擇）。

使用代表性和隨機抽樣技術的最大研究之一是每月就業情況摘要由勞工統計局。它基於對122,000個企業和政府機構的調查。

對於經濟學家和統計學家收集樣品，必須確保偏見最小化。如果未考慮採樣偏差，則可以錯誤地歸因於研究或分析的結果。代表性抽樣是實現這一目標的關鍵方法之一，因為這些樣本在研究中較大的人群的可能性盡可能緊密地複制。

但是，僅此一項就不足以使採樣偏見可以忽略不計。結合隨機抽樣具有代表性抽樣方法的技術會進一步降低偏差，因為代表人群的特定成員比其他任何人都有更大的選擇進入樣本的機會。

這些技術中最有效的一種被稱為分層。通過分層，較大的人口被分解為相當均勻性質的亞組或地層。然後，從每個層中選擇相等數量的組成員。

實現隨機樣本或代表性樣本的另一種常見方法稱為系統採樣。使用這種方法，從隨機起點開始選擇成員（或元素）研究的成員或元素。然後，選擇以固定的周期性間隔進行。

在統計數據中，代表性樣本應是對正在採樣的人群的準確橫截面。儘管不能總是精確地確定較大樣本的特徵，但您可以通過將樣品與人群進行比較來確定樣本是否足夠代表性。在經濟學研究中，這可能需要將樣本的平均年齡或收入水平與總體人口的已知特徵進行比較。

分層的隨機樣本是一種統計程序，該程序從不同種群的不同子集或“地層”中進行多個隨機抽樣。這比簡單的隨機樣本更為複雜，但是確保最終樣本將是整個人群的代表性橫截面。

減少採樣錯誤和選擇偏見是統計研究人員面臨的最大挑戰。研究人員必須仔細評估他們的方法，以消除潛在的意外偏見來源。較大的樣本量和顯著性測試也可以幫助減少統計錯誤的大小和影響。

隨機樣本和代表性樣本是研究人員使用的兩種方法，以獲取有關一組數據的統計見解，而無需檢查整個人群。一起使用，這兩種方法可以幫助確保統計學家將數據基於人口的準確子集。