想知道如何让问卷数据真正靠谱吗？关键在于科学的抽样方法。只需五个步骤，就能大大提高数据的代表性！

　　01界定总体

　　首先，明确你的研究对象是谁、范围在哪里。抽样虽然只调查一部分人，目的却是了解整体情况。如果总体界定不清，再严格的抽样方法也可能失去意义。

　　经典案例：1936年美国大选，《文学文摘》发放1000万份问卷，回收200万份，预测却严重失误——问题就出在抽样总体界定不清。

　　02编制抽样框

　　根据界定的总体，收集全部调查对象的名单，并统一编号，形成“抽样框”。比如对某大学学生做调查，就要拿到所有符合定义的学生的花名册。

　　实际操作中，理想的抽样框往往难以获得，常会遇到信息不全、重复或变更等问题。如果抽样是分阶段进行的，每个阶段都需要建立相应的抽样框。

　　03决定抽样方案

　　在具体实施抽样之前，依据研究的目的与要求，根据调查范围、调查对象、各种抽样方法的特点，以及其他有关因素决定具体采用哪种抽样方法。除了抽样方法的确定外，还要根据调查的要求确定样本的规模及主要目标量的精确程度。

　　一个完整的抽样方案应包括以下内容：

　　①确定抽样调查的目的、任务和要求；② 确定调查对象（总体）的范围和抽样单位；③ 确定抽取样本的方法；④ 确定必要的样本量；⑤ 对主要抽样指标的精度提出要求；⑥ 确定总体目标量的估算方法；⑦ 制定实施总体方案的办法和步骤。

　　04实际抽取样本

　　在完成上述几个步骤的基础上，严格按照所选定的抽样方法，从抽样框中抽取一个个抽样单位，构成调查样本。

　　例如，在一所大学中抽取200名学生进行调查，若这所学校学生总数不是很大，且很容易得到全校学生的花名册，那么可以事先从这份花名册中抽取200名学生的名单。

　　05评估样本质量

　　一般情况下，样本的抽出并不是抽样过程的结束。完整的抽样过程还应包括样本抽出后对样本进行的评估工作。

　　所谓样本评估，就是对样本的质量、代表性、偏差等进行初步的检验和衡量，其目的是防止由于样本的偏差过大而导致调查失败。

　　样本对于总体的代表性问题始终是抽样中关注的中心问题。衡量样本质量主要有两个标准，即准确性和精确性。

　　（1）准确性，即样本没有偏差。

　　偏差也称系统误差，它可能来源于多种原因，其中最主要的原因有两个。一是抽样程序的缺点，即未能严格遵循随机原则。例如，所使用的抽样框不完整或已过时；或者抽取样本时掺入了主观判断因素等。二是无回答。无回答是样本偏差的主要来源之一。

　　一个样本一经抽定，就应严格按选定的调查对象进行调查。但在实际调查中，有时在调查现场找不到被选定的人，或者调查对象拒绝接受调查或对某些问题拒绝回答。

　　这些无回答者往往具有某种特征，如关于家庭收支调查，那些高收入者往往拒绝回答收入情况的问题；在外面做工的人往往无法调查到等。这就使实际调查的样本与被抽出的样本产生偏差。事实上，一个包含比初始选定的单位少于80%的样本几乎肯定是有偏差的，这种情况下应通过二访、三访或其他手段提高回答率。

　　（2）精确性，指抽样误差的大小。

　　抽样误差是抽样这种方法所固有的误差，是随机误差。抽样误差可以定量进行估计，因此调查人员对于抽样误差的估计具有很大的主动性，如调查人员可以通过控制样本容量来有效控制抽样误差。

　　如何评估样本质量？

　　将已知的总体特征数据与样本的同类数据对比。比如从3万名学生中抽200人，已知全校男女比例为78%：22%，而样本比例为76%：24%，两者接近，说明样本代表性较好。对比的指标越多、越接近，样本质量越高。

　　遵循这五个步骤，严格把控每个环节，你的问卷调查数据就会更科学、更有说服力！

　　本文标题：【调研百科】最强总结，科学抽样的终极指南

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