抽取调查对象的技术

第四节　抽取调查对象的技术

我们在讲述“制定调查计划”时曾提到，“抽样”是进行市场调查最常用的一种选择调查对象的方法。这里对抽样技术作进一步的介绍。

一、抽样的程序

抽样调查是从应该调查的全部对象中抽取部分个体或单位进行的调查。被抽取的能代表全部对象的部分叫样本。抽取样本一般需经由以下几个程序:

(一)确定对象总体

根据调查的目的确定需要对其进行调查的人，这些人能够提供调查研究所需要的信息，他们是符合调查要求的全部个体的集合。比如要调查一则洗衣粉电视广告的宣传效果，调查对象是家庭主妇、经销洗衣粉的中间商、广告业界的专家还是上述3种人都要调查到?调查人员必须首先回答这个问题。

(二)将全部对象编号

把符合调查研究目的和要求的全部对象，按个体或单位编号，以便进行抽样作业。比如要对某城市的商店进行抽样调查，就需要先将该市的所有商店都编上序号，以便从中抽取样本。

(三)选择抽样技术

抽样技术即从调查对象的总体中抽取样本的操作程序和方法，一般按照是否依据随机原则，将其分为随机抽样和非随机抽样两大类。随机抽样又有单纯随机抽样、整群抽样、分层抽样、分阶段抽样、等距抽样等，非随机抽样又有方便抽样、判断抽样、配额抽样等。采用不同的抽样技术所需要的成本和时间不同，调查结果的准确程度也不相同，具体选择什么样的抽样技术应根据调查项目的需要而定。

(四)确定样本数量

抽取的样本多，调查结果的可靠性就大；抽取的样本少，调查结果的可靠性就小。但一般没有必要和可能对所有的对象都进行调查，通常抽取占对象总体1％左右的样本进行调查，就可得到比较可靠的结论。

(五)实施样本抽取

运用选定的抽样技术，从编好序号的全部对象中抽取规定数量的个体或单位。对这些样本按计划中的方法采集资料，就可满足完成调研任务的需要。

二、抽样技术的类型

(一)随机抽样

随机抽样也叫概率抽样，即按随机原则从对象总体中抽取部分样本，抽取样本时不做任何有目的的选择，纯粹采取偶然的方式，总体中的每一个个体都有被抽取到的机会。

1.单纯随机抽样

单纯随机抽样也叫简单随机抽样，即对调查对象的总体不加任何处理，直接按随机原则抽取样本。其具体操作方法常用的有抽签法和随机数字表查阅法。

抽签法是先将调查的全部对象编上号，并将编号制成签(把号写在卡片、纸条、小球等便于抽取的东西上)，然后将签混合搅匀，并从中依次抽取事先规定的签数，签上的编号所代表的个体或单位就是选出来的样本。

本书使用的随机数字表有两页，共30行，80列。使用随机数字表查阅法的操作程序是:

(1)将调查的全部对象编上号，所有号码的位数都要与对象总数的位数相同，比如调查对象总数是1000，是个4位数，那么这1000个调查对象的编号就是从0001到1000，它们也都是4位数。

(2)在随机数字表上确定抽数的起点，即确定从哪一行、哪一列开始抽数。随意点出表中的一个两位数，根据此数来确定抽取数字从哪一行开始；如果点出的数字大于本表最大行数30，则用这个数除以30，然后根据余数来确定抽取数字从哪一行开始；如果点出的数字是“00”或点出的数除以30后的余数是“0”，则从第30行开始抽取数字。确定从哪一列开始抽数的方法同前，因为随机数字表为80列，所以如果点出的数字大于80，则用这个数除以80。经以上操作后确定的行和列的交点即为抽数的起点。

(3)从起点开始，由左向右抽取数字，所取数字的位数与调查对象总数的位数相同。比如调查对象总数是1000，那么所取的数也应该是4位。

(4)取得第一个数以后，在其下一行对应的列取第二个数，继续取数依此类推。

(5)如果取到最后一行，样本数还不够，则转到第一行，从前面所取数字最后一位数后面的一列，继续由上往下取数，直到取够规定的样本量为止。

(6)在取数过程中，遇到大于调查对象总数的数字或与已取数字相同的数字，则将其舍弃，在其下一行对应的列继续取数。

例如，要从某汽车生产厂家的1000个经销商中抽取10个作为样本，在随机数字表中随意点出的起点的行数是11、列数是13，则起点是9，所取的10个样本的随机数依次是:0212、0294、0749、0146、0527、0024、0949、0774、0449、0054。

下面是随机数字表:

37 08 92 00 48　61 19 69 01 46　26 45 74 77 74　51 92 43 37 29

42 05 08 23 41　15 47 44 52 66　95 27 07 99 53　59 36 78 38 48

22 22 20 64 13　94 55 72 85 73　67 89 75 43 87　54 62 24 44 31

28 70 72 58 15　42 48 11 62 13　97 34 40 87 21　16 86 84 87 67

07 20 73 17 90　23 52 37 83 17　73 20 88 98 37　68 93 59 14 16

65 39 45 95 93　42 58 26 05 27　04 49 35 24 94　75 24 63 38 24

82 39 61 01 18　33 21 15 94 66　00 54 99 76 54　64 05 18 81 59

91 19 04 25 92　92 92 74 59 73　35 96 31 53 07　26 89 80 93 54

03 07 11 20 59　25 70 14 66 70　59 80 80 83 91　45 42 72 68 42

26 25 22 96 63　05 52 28 25 62　46 05 88 52 36　01 39 09 22 86

45 86 25 10 25　61 96 27 93 35　65 33 71 24 72　32 17 90 05 97

96 11 96 38 96　54 69 28 23 91　23 28 72 95 29　69 23 46 14 06

33 35 13 54 62　77 97 45 00 24　90 10 33 93 33　19 56 54 14 30

83 60 94 97 00　13 02 12 48 92　78 56 52 01 06　45 15 51 49 38

77 28 14 40 77　93 91 08 36 47　70 61 74 29 41　94 86 43 19 94

87 37 92 52 41　05 56 70 70 07　86 74 31 71 57　85 39 41 18 38

20 11 74 52 04　15 95 66 00 00　18 74 39 24 23　97 11 89 63 38

01 75 87 53 79　40 41 92 15 85　66 67 43 68 06　84 96 28 52 07

19 74 60 72 46　43 66 79 45 43　59 04 79 00 33　20 82 66 95 41

36 16 81 08 51　34 88 88 15 53　01 54 03 54 56　05 01 45 11 76

98 08 62 48 26　45 24 02 84 04　44 99 90 88 96　39 09 47 34 07

33 18 51 62 32　41 94 15 09 49　89 43 54 85 81　88 69 54 19 94

80 95 10 04 06　96 38 27 07 74　20 15 12 33 87　25 01 62 52 98

79 75 24 91 40　71 96 12 82 96　69 86 10 25 91　74 85 22 05 39

18 63 33 25 37　98 14 50 65 71　31 01 02 46 74　05 45 56 14 27

35 44 13 18 80　74 02 94 39 02　77 55 73 22 70　97 79 01 71 19

37 54 87 30 43　54 17 84 56 11　80 99 33 71 43　05 33 51 29 69

94 62 46 11 71　11 66 44 98 83　52 07 98 48 27　59 38 17 15 39

00 38 75 95 79　48 32 47 79 28　31 24 96 47 10　02 29 53 68 70

77 93 89 19 36　69 07 49 41 38　87 63 79 19 76　35 58 40 44 01

52 52 75 80 21　80 81 45 17 48　09 18 82 00 97　32 82 53 95 72

56 12 71 92 55　36 04 09 03 24　90 04 58 54 97　51 98 15 06 54

09 97 33 34 40　88 46 12 33 56　73 18 95 02 07　47 67 72 52 69

32 30 75 75 46　15 02 00 99 94　75 76 87 64 90　20 97 18 17 49

10 51 82 16 15　01 84 87 69 38　54 01 64 40 56　66 28 13 10 03

04 22 08 63 04　83 38 98 73 74　64 27 85 80 44　08 35 86 99 10

94 93 88 19 97　91 87 07 61 50　68 47 66 46 59　28 30 60 32 64

62 29 06 44 64　27 12 46 70 18　41 36 18 27 60　53 84 08 62 33

90 42 91 22 72　95 37 50 58 71　93 82 34 31 78　91 75 75 37 41

00 68 22 73 98　20 71 45 32 95　07 70 61 78 13　89 41 59 26 94

78 54 24 27 85　13 66 15 88 73　04 61 89 75 53　31 22 30 84 20

81 33 31 05 91　40 51 00 78 93　32 60 46 04 75　94 11 90 18 40

81 59 41 36 28　51 21 59 02 90　28 46 66 87 95　77 76 22 07 91

61 61 36 22 69　50 26 39 02 12　55 78 17 65 14　83 48 34 70 55

00 39 75 83 91　12 60 71 76 46　48 94 97 23 06　94 54 13 74 08

77 51 30 38 20　86 83 42 99 01　68 41 48 27 74　51 90 81 39 80

19 50 23 71 74　69 97 92 02 88　55 21 02 97 73　74 28 77 52 51

21 81 85 93 13　93 27 88 17 57　05 68 67 31 56　07 08 28 50 46

51 47 46 64 99　68 10 72 36 21　94 04 99 13 45　42 83 60 91 91

99 55 96 83 31　62 53 52 41 70　69 77 71 28 30　74 81 97 81 42

72 89 35 55 07　33 71 34 80 07　93 58 47 28 69　51 92 66 47 21

65 34 46 74 15　85 27 48 68 93　11 30 32 92 70　28 83 43 41 37

31 85 33 84 52　84 13 38 96 40　44 03 55 21 66　73 85 27 00 91

08 00 74 54 49　56 73 21 62 34　17 39 59 61 31　10 12 39 16 22

43 86 07 28 34　65 13 85 68 06　87 64 88 52 61　34 31 36 58 61

58 30 32 98 22　93 17 49 39 72　38 00 10 21 76　81 71 91 17 11

73 51 59 04 00　71 14 84 36 43　37 40 29 63 97　01 30 47 75 86

61 22 26 05 61　62 32 71 84 23　97 12 54 03 48　97 08 33 14 17

85 49 65 75 60　81 60 41 88 80　21 82 64 11 34　47 14 33 40 75

45 87 52 10 69　85 64 44 72 77　73 13 54 27 42　95 71 90 90 32

71 60 29 29 37　74 21 96 40 49　68 58 44 96 98　07 63 87 79 29

56 27 11 00 86　47 32 46 26 05　40 03 03 74 38　60 52 88 34 41

21 81 53 92 50　75 23 76 20 47　15 50 12 95 78　83 59 63 56 55

64 63 88 59 02　49 13 90 64 41　03 85 65 45 52　10 85 06 27 46

85 79 47 42 96　08 78 98 81 56　64 59 11 92 02　39 82 09 89 52

03 06 11 80 72　96 20 74 41 56　23 82 19 95 38　04 71 36 69 94

07 95 41 98 14　59 17 52 06 95　05 53 35 21 39　61 21 20 64 55

06 95 89 29 83　05 12 80 97 19　77 43 35 37 83　92 30 15 04 98

99 59 91 05 07　13 49 90 63 19　53 07 57 18 39　06 41 01 93 62

43 62 26 31 47　64 42 18 08 14　43 80 00 93 51　31 02 47 31 67

59 58 00 64 78　75 56 97 88 00　88 83 55 44 86　23 86 80 61 56

38 50 80 73 41　23 79 34 87 63　90 82 29 70 22　17 71 90 42 07

30 69 27 06 68　94 68 81 61 27　56 19 68 00 91　82 06 76 34 00

65 44 39 56 59　18 28 82 74 37　49 63 22 40 41　08 33 76 56 76

27 26 75 02 64　13 19 27 22 94　07 47 74 46 06　17 98 54 89 11

04 11 10 84 08　91 30 70 69 91　19 07 22 42 10　36 99 95 37 28

95 95 44 99 53　68 43 49 46 88　84 47 31 36 22　62 12 69 84 08

05 46 26 92 00　48 90 81 58 77　54 74 52 45 91　35 70 00 47 54

96 29 99 08 36　06 91 34 51 97　42 67 27 86 01　11 88 30 95 28

97 34 13 03 58　10 45 51 60 19　14 21 03 37 12　91 34 23 78 21

28 82 53 57 93　28 97 66 62 52　12 88 39 73 43　65 02 76 11 84

12 84 38 25 90　09 81 59 31 46　21 77 83 09 76　38 80 73 69 61

83 82 45 26 92　54 13 05 51 60　19 52 35 95 15　65 12 25 96 59

83 01 19 89 01　14 97 44 03 44　67 24 55 26 70　35 58 31 65 63

88 32 58 08 51　43 66 77 08 83　60 58 44 73 77　07 50 03 79 92

04 38 50 13 92　17 97 41 50 77　90 71 22 67 69　53 85 34 13 77

31 64 94 20 96　63 28 10 50 23　08 81 64 74 49　24 63 73 87 36

86 28 36 82 58　69 57 21 37 98　16 43 59 15 29　83 08 01 24 51

79 24 68 66 86　76 46 33 42 22　26 65 59 08 02　16 44 42 43 34

45 13 42 65 29　26 76 08 36 37　41 32 64 43 44　60 79 01 81 57

36 06 69 48 50　58 83 87 38 59　49 36 47 33 31　96 24 04 36 42

74 38 48 93 42　52 62 30 79 92　12 36 91 36 01　03 74 28 38 73

38 99 22 28 15　07 75 95 17 77　97 37 72 75 85　51 97 23 78 67

36 15 19 90 73　27 49 37 09 39　85 13 03 25 52　54 84 65 47 59

57 17 86 57 62　11 16 17 85 76　45 81 95 29 79　65 13 00 48 60

03 99 11 04 61　93 71 61 68 94　66 08 32 46 53　84 60 95 82 32

38 55 59 55 54　32 88 65 97 80　08 35 56 08 60　29 73 54 77 62

17 54 67 37 04　92 05 24 62 15　55 12 12 92 81　59 07 60 79 36

32 64 35 28 61　95 81 90 68 31　00 91 19 89 36　76 35 59 37 79

69 57 26 87 77　39 51 03 59 05　14 06 04 06 19　29 54 96 96 16

88 61 81 91 61　24 12 26 65 91　27 69 90 64 94　14 84 54 66 72

71 29 92 38 53　61 19 63 02 31　92 96 26 17 73　41 83 95 53 82

27 95 45 89 09　30 53 22 17 04　10 27 41 22 02　39 68 52 33 09

80 86 30 05 14　03 78 89 75 99　75 86 72 07 17　74 41 65 31 66

33 56 46 07 80　48 22 86 33 79　85 78 34 76 19　53 15 26 74 33

61 95 87 71 00　90 89 97 57 54　60 36 59 46 53　35 07 53 39 49

17 26 77 09 43　78 03 87 02 67　83 79 94 24 02　56 62 33 44 42

10 06 16 88 29　55 98 66 64 85　32 96 00 74 05　36 40 98 32 32

35 20 83 33 74　87 53 90 88 23　19 32 25 38 45　57 62 05 26 06

35 66 35 29 72　16 81 86 03 11　11 22 09 47 47　07 39 93 74 08

42 61 42 92 09　01 79 82 83 16　98 95 37 32 31　31 75 15 72 60

34 99 44 13 74　70 07 11 47 36　09 95 81 80 65　88 49 29 93 82

99 38 54 16 00　11 13 30 75 86　15 91 70 62 53　30 93 44 77 44

66 49 76 86 46　78 13 86 65 59　19 64 09 94 13　22 88 84 88 91

48 50 92 39 29　27 48 24 54 76　85 24 43 51 59　78 21 21 69 93

68 98 00 53 39　15 47 04 83 55　88 65 12 25 96　03 15 21 92 23

14 45 40 45 04　20 09 49 89 77　74 84 39 34 13　22 10 97 85 08

07 48 18 38 28　73 78 80 65 33　28 59 72 04 04　94 20 52 03 80

27 49 99 87 48　60 53 04 51 28　74 02 28 46 17　82 03 71 02 68

35 90 29 13 86　44 37 21 54 86　65 74 11 40 14　87 48 13 72 20

2.整群抽样

整群抽样也叫集团抽样，是先把调查对象的总体划分成不相重叠的若干集团，然后在这些集团中随机抽取规定数量的样本。比如要在全国大学生中作某种手机广告认知效果调查，若使用整群抽样技术，可以先以学校为单元，从全国的大专院校中抽取若干院校，然后把抽中学校的全部学生作为样本。

整群抽样的优点是，在调查对象的数量很多，逐一编号费时、费力的情况下，以团体为单元编号而不以团体内的个体为单元编号，使得抽样工作简化，能节省抽样的经费和时间。

3.分层抽样

分层抽样也叫分类抽样，是按某个或几个特点，先将调查对象的总体分为不相重叠的若干类或层，然后从各层中按比例随机抽取规定数量的样本，每一层的抽取比例由该层包含的单元数除以调查对象的总数得到，将各层抽取的样本相加，就得到最终的样本。比如要从某市30000名教职工中抽取300个样本来调查其对商品房结构和面积的要求，按其年收入分为4层，假设年收入5万元以上的有3000人，占总人数的10％；4万元至5万元的有6000人，占总人数的20％；3万元至4万元的有15000人，占总人数的50％，3万元以下的有6000人，占总人数的20％，用分层抽样，则应从以上4个层次中分别抽取30、60、150和60人，将其相加，即得到计划抽取的300个样本。

分层抽样的优点是，能避免单纯随机抽样可能出现的某类对象抽取过多，某类对象抽取过少或者完全无样本的情况，因而抽取的样本更具代表性，据其作出的对于总体的推论也更加准确。

4.多阶段抽样

多阶段抽样，是将抽样过程分成几个阶段进行，在每一个阶段都要进行随机抽样，到最后一个阶段才能得到最终的样本。以两阶段抽样为例，可先将调查对象的总体分成不相重叠的若干群团，并从中随机抽取一定数量的群团，然后再分别从抽中的各个群团中随机抽取一定数量的子样本，把这些子样本合起来就是最终的样本。

多阶段抽样的优点是，能在不同的抽样阶段根据需要采用不同的抽样方法，它比较适合在范围大、单位多、情况复杂的调查对象中抽取样本。

5.等距抽样

等距抽样是先将调查的全部对象编上序号，再用调查对象总数除以计划抽取的样本数得到“间距”，如果“间距”是小数，则四舍五入为整数，在1到“间距”数之间随机抽取一个数，编号与该数对应的调查对象就是第一个样本单元，然后以这个序号为起点，按相等的“间距”从调查对象的序号中依次抽取，直到抽足需要的样本数为止。

比如要从某市3000家广告公司中抽取15家进行人员结构调查，抽样过程如下:

(1)将3000家广告公司从1到3000编上序号。

(2)用3000除以15得到“间距”200。

(3)在1到200之间随机抽取一个数字，假设是5，则序号为5的广告公司是第一个样本单位。

(4)从5开始，每隔200取一个编号直到第15个为止则有:5、205、405、605、805、1005、1205、1405、1605、1805、2005、2205、2405、2605、2805。与以上15个序号相对应的广告公司就是调查的样本。

等距抽样只需查一次随机数字表，因此比单纯随机抽样操作简便。

(二)非随机抽样

非随机抽样也叫非概率抽样，即不按随机原则从对象总体中抽取部分样本，抽取样本时调查者根据自己的主观意向进行选择，所以并非总体中的每一个个体都有被抽取到的机会。一般来说，随机抽样调查可以减少误差，但有时调查对象的总体无法精确界定或者难以得到调查对象的全部名单，这时就不得不使用非随机抽样的方法。此外，用非随机抽样的方法比使用随机抽样的方法节省经费、时间和人力，所以为了市场调查的经济和及时，非随机抽样的方法也在实际中得到广泛的应用。

1.方便抽样

方便抽样也叫任意抽样，选择样本以方便为原则，带有随意性，比如在商场门口向碰到的女性了解她们对某品牌洗衣机的认知等。这种方法抽样简便易行，但可能会因为得到的样本缺乏代表性而给调查结果带来偏差。

2.配额抽样

配额抽样是根据某一个或某几个特征，先将调查对象的总体分为不相重叠的若干组，然后将计划抽取的样本量按各组所包含的单元数占总体数的比例分配，再从各组抽取分配到的样本单元数，将其相加就可得到最终样本。在抽样时不是根据随机原则而是由调查员任意选择样本。

比如要用配额抽样的方法从1200个大学教师中抽取60个样本，可先按性别和职称将其分成8组，抽样结果如表4-1:

表4-1　配额抽样表

3.判断抽样

判断抽样是根据专家意见或统计资料来决定，把调查对象总体中的哪些单元作为调查样本。用这种方法抽样，其结果容易受到主观偏见的影响。