简单随机抽样是这样的：假设总体是I 000 (也就是N=1 000 )。总体可能包含的是 一切有关调查的人或组织，在对总体进行挑选之前，我们知道每项被选择的概率都是 1/1 000, 一旦样本被选岀来，就不会再放回总体中，这就是不放回抽样(sampling without replacement),釆用这种方法的目的是保证一个项目(如一个人或组织)不会被选择两次或 以上，这和概率理论中的抽样有所不同，后者是一种有放回的抽样，在这种不太严格的随 机抽样方法中(Kish, 1965 ),从总体中挑选样本时，在下一次选择做出之前被挑出的个 体又被放回原处。

在挑选一个简单随机样本时有两种主要的方法。第一种大家比较熟悉，就是像彩票里 选择数字一样，总体中的每个个体都被一个球代表着，这些球被装在一个桶里，充分混合 后，再随机挑出一个作为样本。第二种简单随机抽样方法是将总体中的每个个体编号，从 1〜N,通过一个随机数据表或计算机程序来挑出一个随机数字，“案例研究8-2”就使用 了这种抽样方法。

案例1

手机和固定电话调査：你怎样获得样本

我们将探讨抽样中涉及的两种数据收集方法。

为何这个案例研究值得阅读

本案例研究值得阅读的原因：它解释了在对固定电话和手机的调查中，抽样是怎样完成的。

关键词：手机、固定电话、总体、样本、抽样方法、样本容量、抽样框、间隔伫 随 机、选择性偏差、子样本、简单随机样本。

引言

对葡萄牙15岁及以上的人群分别进行两个相同的调查，一个是对使用固定电话的样 本，一个是使用手机的样本。尽管在这两个调查中所使用的抽样方法是不同的，但它们都 是随机的方法，这样就避免了选择性偏差的风险，并且保证了对这两个样本进行对比分析 的有效性。设计的样本容量是一致的：两个调查者都访问1 000个对象。

对固定电话使用者的抽样

将葡萄牙电信目录作为抽样框，它列出了已经归类的所有号码，涵盖了葡萄牙全境并 且定期更新。用抽样框中的总体量N除以需要的样本容量〃，得到了间隔们这样抽样框 中的电话号码就被分为间隔为*的"段，再从每段中随机选出一个电话号码。

在固定电话样本中，访问是针对那些近期辻生日的成年人或是当这个成人缺失的时 候，访问当时能接触到的任何其他成年人。

对手机使用者的抽样

因为不存在手机号码的数据库，所以手机样本就没有列表的支持，另外，移动运营商 对它们的号码系统很保密，不提供相关信息。手机号码有9位数字，前两位数字代表运营 商，葡萄牙电信监管局提供了关于手机市场三大运营商划分市场份额的信息，据此我们可 以将手机样本分为3个子样本。除两个前缀的数字之外，手机号码由7个随机数字组成， 选择方法就像从一组数字中挑出的简单随机样本，并不是所有的数字都用于人们的电话号 码。在手机样本中，访问对象是那些接听电话的人，尽管只有15岁及以上的才符合条件。

随机产生一个手机号码的样本，意味着你要花费大量的时间用于筛选出那些被使用 的电话号码。在我们的研究中，11 617个手机号码中有6 872个都是未被使用的（也就是 59.2%是没有使用的，然而对于固定电话来说，这个数字只有26.3%）o根据Marktest （—个 调研机构）所说，拨号并等待直到确定电话无人接听的时间估计是15秒（平均），这意味着 筛选出6 872个无人使用的号码需要花费近28个小时，而固定电话样本只花4.5个小时。