抽样：它是什么，不同的类型以及审计师和营销人员如何使用它

什么是采样？

采样是一种统计技术，用于通过选择代表性子集有效地分析大型数据集。采样分析了一小部分，而不是分析整个数据集，而是可以得出关于较大人群的结论。这允许无需详尽数据收集的明智决策。

企业和金融经常使用抽样。例如，希望评估客户满意度的公司将调查精心选择的客户群，而不是所有客户。如果做得正确，样本一群客户可以提供反映业务总体客户人数的见解。

采样的工作原理

抽样依赖于精心选择的子集可以准确反映较大人群的想法。如果正确完成，采样会减少对详尽数据收集的需求，同时仍提供可靠的结论。

采样过程可以通过执行以下步骤来完成：

1. 定义人口：确定将要从中获取样本的组，例如客户，交易或员工。
2. 选择采样方法：可以根据研究的目标使用不同的方法。例如，随机抽样集中在公平上，而系统的抽样则使用常规间隔。
3. 确定样本量：这样本量需要可管理且足够大以提供可靠的结果。
4. 从样本中收集数据：根据研究，例如调查，访谈或记录，可以通过各种方式收集数据。
5. 分析和解释数据：一旦检索数据，就需要使用统计工具和方法来解释它，以得出结论。
   

采样的使用

抽样广泛用于许多行业。企业和组织依靠它做出关键决策，并且在经济研究中尤其普遍。例如，政府机构，例如劳工统计局（BLS），使用抽样来评估就业趋势。

BLS并不是对美国的每个业务和家庭进行采样，而是依靠样品。当前的就业统计计划样本大约有119,000家企业和政府机构，覆盖了约629,000个工作地点。这使决策者和经济学家能够评估就业增长，工资趋势和行业的变化，而无需该国每个雇主的投入。

当前的人口调查样本了60,000户家庭以跟踪劳动力市场的变化。它提供了洞察力失业，劳动力参与以及各种人口统计的就业。这些统计数据影响政府政策和商业招聘决策。

除了经济学外，采样还以许多其他方式使用。公司在向更大的公众推出新项目之前，会定期对消费者样本进行产品测试。这样做是为了衡量产品的兴趣，问题和可能的成功。

金融机构并没有筛选数百万张记录，而是使用采样来审核交易来检测欺诈。零售商使用抽样来分析购买方式，而不是跟踪每次购买。这可以帮助估计未来的需求和设定价格。

采样类型

根据研究的参数和目标，可以在不同的情况下使用不同的抽样技术。采样的不同方法如下：

随机抽样

随机抽样通常用于调查和市场研究中，以确保人口的每个成分都有相等的选择机会。例如，银行可能会随机选择1,000个客户来评估支出习惯。随机选择这些客户有助于减少偏见，非常适合获得一般结果。

分层采样

分层采样基于特定的共享特征将人群分解为不同的亚组（阶层）。然后从每个组中选择样品。当人口多样化时，最好使用分层的抽样。

例如，如果公司想确定员工满意度，则随机选择员工是没有意义的，因为每个工作职能都不同，这将直接影响工作满意度。分层的抽样将首先根据部门划分工人，然后从每个部门中选择样本。这样可以确保子组正确表示。

集群采样

聚类采样选择整个组而不是个人。例如，评估银行不同分支机构的咨询机构将选择整个分支机构，而不是每个分支机构中的个人。

系统抽样

在系统抽样，每个n个项目都会定期从人群中选择。例如，如果一家公司想从总共20,000个发票中分析2,000个发票，则它将在随机起点后选择每10张发票进行审查。

系统的抽样类似于随机抽样，但结构化更为结构化，甚至确保覆盖较大的人群。但是，数据中的系统模式可能导致意外偏见。例如，如果一家零售公司每七天选择，并且在一个周末始终落下，那么它可能会过多地说明高销售日，从而使结果偏斜。

便利抽样

便利抽样就是这样，方便的。它具有成本效益，但很有可能引入偏见，并且可能不是真正的代表性。例如，如果一家零售店只选择在午餐中进来的客户，他们会错过评估早晨和晚上购物者的见解。

在商业和金融中取样的重要性

如所讨论的，采样有很多用途。在金融业务中，它以各种方式应用：

• 市场研究：公司使用抽样来了解消费者的偏好并预测需求。通过分析他们的样本目标受众，公司可以确定产品贴合，评估对新项目的兴​​趣以及完善营销策略。
• 财务审核：审计师对公司财务和交易进行详细分析。他们可以选择交易样本来识别错误和欺诈，而无需检查每个公司交易。样本仍然允许审计师确定报告不准确的不一致或模式。
• 制造业的质量控制：确保产品质量，制造商使用采样，而无需检查所生产的每个物品。如果样本中发现缺陷，则可以在发送整个批次之前进行修复。这有助于确保客户满意度并避免昂贵的回忆。
  

抽样的示例

XYZ公司是一家大型零售公司，想知道客户访问商店时的平均支出。 XYZ没有分析数百万笔交易，而是选择了1,000次购买的随机样本。

如果总人口（交易金额）为200万，样本表明平均购买额为50美元，则该公司可以使用此估计客户支出习惯。为了准确，样本必须代表整个人群。这意味着它需要考虑变化，例如一天中的时间和客户人口统计。

如果样本有偏见（例如，只选择周末购物者），则结果将是对公司客户和支出方式的歪曲代表。如果样本是较大人口的准确表示，XYZ公司可以得出结论，每家商店访问的客户的平均支出为50美元。

此信息可以帮助XYZ设定定价策略，做出营销决策并改进库存管理，所有这些都不必对所有200万笔交易进行昂贵且耗时的分析。

底线

抽样是一种强大的工具，可帮助企业，研究人员和组织做出有关人群的明智决定，而不必对大型数据集进行深入分析。通过选择代表性良好的子集，组织可以节省时间和资源，同时仍然获得宝贵的见解。

正确完成时，采样是准确有效的，提供了较大人口的可靠快照，该快照被市场研究人员，政府机构，金融机构和审计师使用，以帮助业务决策和决策。