2022-01-28
在讨论不同抽样技术之前我们需要看一看抽样理论，它支撑着概率抽样。抽样理论是很重要的，因为它会帮助你理解一系列相关问题，包括精度、准确性、无偏性、置信区间以及推断统计检验(inferentialstatisticaltest)背后的原理，它也会帮助你区分概率抽样技术和非概率抽样技术。
专业术语
首先我们需要介绍更多的专业术语。在讨论总体时，例如，那些喝A品牌饮料的18〜24岁人群或者是特定群体的平均收入，我们把它们称为总体参数(population parameter)□从样本中得出的用来衡量总体参数的相应的值，我们称为样本统计量(samplestatistic),例如在调査18〜24岁人群的品牌偏好时，样本统计量是指总体中偏好A品牌的人的比例。另一个例子，对金融服务组织实施一个调查，研究女性的平均工资，从样本中获得的平均值就是样本统计量，它是对总体参数的估计，也就是更广泛的金融服务组织中未知女性的平均工资。
调查的目的可能是为了提供这样的估值。需要记住的是，样本提供的结果只是对总体值的估计，基于随机抽样或概率样本调査结果的陈述总是概率陈述(probability statement),不能在样本数据的基础上宣称绝对可以知道总体参数的值。我们所做的只是依照有效的样本设计去保证样本可以在大多数情况和一定误差范围下准确地反映总体值。这就引入了抽样理论。
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